Studi Forrester: Menambang demam emas AI generatif

Perusahaan perangkat lunak dan teknologi berlomba untuk mengadopsi kecerdasan buatan (AI) generatif, tetapi berapa biayanya? Ketika penelitian menunjukkan bahwa terburu-buru dapat merugikan hasil, temukan cara untuk memanfaatkan potensinya secara optimal.

Baca sekarang

Mengapa saatnya untuk berhenti sejenak, merenungkan, dan menyusun strategi

Dalam studi yang ditugaskan yang dilakukan oleh Forrester Consulting atas nama AWS, 657 pemimpin perangkat lunak di seluruh dunia disurvei untuk mengungkap bagaimana organisasi mereka mendekati AI generatif. Penelitian ini menemukan bahwa banyak yang mengambil mentalitas demam emas dengan menerapkan solusi dengan cepat dan meningkatkan investasi — tetapi ini dapat menciptakan hambatan bagi pertumbuhan jangka panjang. Studi Forrester menyoroti apa yang hilang dari strategi AI.

Hands typing on a laptop displaying text on a green screen, with sunlight casting shadows on the surface.

Temuan utama

AI generatif berjanji untuk merevolusi industri dan dunia di sekitar kita, tetapi pendekatan yang mahal dan tidak berkelanjutan menghambat kemajuan.

Nilai perencanaan dan persiapan

Dalam enam bulan terakhir, 63 persen perusahaan perangkat lunak telah meluncurkan setidaknya satu produk AI generatif, dan lebih dari setengah responden melaporkan peningkatan 5 persen atau lebih dalam anggaran untuk pengembangan produk AI generatif. Sementara antusiasme terhadap AI generatif melonjak, banyak yang berjuang untuk mengembangkan model bisnis yang kuat dan terbukti. Dan tanpa perencanaan yang tepat dan bakat yang terampil, perusahaan dapat menghambat kesuksesan jangka panjang.

Bergeser menjauh dari solusi tingkat permukaan

Hanya 23 persen perusahaan perangkat lunak menganggap memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik sebagai prioritas penting dibandingkan, misalnya, meningkatkan kesadaran merek (39 persen). Untuk mendorong nilai dari AI generatif, perusahaan perangkat lunak perlu fokus pada integrasi mendalam dan kemampuan baru yang dipetakan langsung ke manfaat pengguna. Menjauh dari kasus penggunaan generik dan terus mengevaluasi kebutuhan pelanggan akan membantu mendorong diferensiasi dan pengembalian investasi.

Meremehkan pentingnya kepercayaan

Data menunjukkan bahwa sebagian besar perusahaan perangkat lunak meremehkan pentingnya kepatuhan terhadap peraturan, privasi data, dan keamanan bagi pelanggan mereka. Hanya 31 persen saat ini menjual nilai produk AI generatif mereka berdasarkan kepercayaan, transparansi, dan fitur tata kelola. Pengawasan ini tidak hanya dapat menyebabkan hilangnya kepercayaan pelanggan, tetapi juga peningkatan biaya dan potensi penalti.

Kemitraan strategis mendorong dampak nyata

Strategi penetapan harga menduduki puncak daftar tantangan terkait bisnis ketika mengembangkan produk AI generatif, dengan ketidakpastian seputar permintaan dan adopsi, serta kekhawatiran seputar skalabilitas model bisnis juga mendapat peringkat tinggi. Sementara mitra perangkat lunak telah berkonsentrasi bekerja dengan penyedia teknis, meningkatkan nilai strategis kemitraan dapat membantu mereka mengembangkan produk bersama dengan dampak yang terbukti dan dapat diskalakan.