Strategi Terintegrasi Perancangan Framework AI Readiness untuk Meningkatkan Kesiapan Organisasi dalam Mengadopsi Kecerdasan Buatan
Abstrak
Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi salah satu pendorong utama transformasi di berbagai sektor, membawa perubahan besar pada cara organisasi menjalankan operasinya. Penerapan AI yang sukses dapat menghasilkan efisiensi, inovasi, dan keunggulan kompetitif. Namun, di tengah potensi ini, banyak organisasi menghadapi tantangan signifikan dalam menilai kesiapan mereka untuk mengadopsi AI, terutama pada tahap awal (pre-adoption). Tantangan ini mencakup berbagai aspek, seperti kesiapan data, kecukupan teknologi, dan pengembangan keterampilan tenaga kerja. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah Framework Kesiapan AI yang komprehensif dengan fokus pada enam aspek utama: Kesiapan Data, Infrastruktur dan Teknologi, Tenaga Kerja dan Keterampilan, Tata Kelola dan Strategi Organisasi, Etika, Kepercayaan, dan Manajemen Risiko, serta Kasus Bisnis dan Penyesuaian Nilai. Framework ini dirancang untuk menjadi alat strategis bagi organisasi dalam menilai kesiapan mereka secara sistematis, mengidentifikasi kesenjangan yang ada, serta merancang strategi adopsi yang efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa framework ini tidak hanya relevan di berbagai sektor, tetapi juga menekankan pentingnya adopsi AI yang etis, terukur, dan berkelanjutan. Pendekatan ini diharapkan dapat mendorong organisasi memanfaatkan AI secara optimal, sekaligus memitigasi risiko yang mungkin timbul dari penerapannya.
Kata kunci— Kecerdasan Buatan, Framework Kesiapan AI, Pre-Adoption.
Unduhan
Referensi
“Cisco AI Readiness Index Hype Meets Reality,”
“AI Readiness & Management Framework (aiRMF)
Navigating your AI journey,” 2024. [Online]. Available: www.deloitte.com/us/about
“AI for Impact: The PRISM Framework for Responsible AI in Social Innovation,” 2024.
“AI maturity framework for enterprise applications,”
[Online]. Available: www.linkedin.com/in/rishivaish/ J. vom Brocke, A. Hevner, and A. Maedche, “Introduction to Design Science Research,” 2020, pp. –13. doi: 10.1007/978-3-030-46781-4_1.



