Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian dari hampir setiap organisasi modern. Namun, meski adopsinya terus meluas, hanya sedikit perusahaan yang benar-benar mampu meraih nilai luar biasa dari teknologi ini.
Sebagian kecil perusahaan menikmati pertumbuhan pendapatan yang signifikan, peningkatan valuasi, hingga terciptanya model bisnis baru. Sementara itu, mayoritas perusahaan lainnya masih berkutat pada hasil yang relatif kecil: efisiensi operasional, penghematan biaya, dan peningkatan produktivitas yang sulit diukur secara nyata.
Inilah titik awal laporan “2026 AI Business Predictions” yang dirilis PwC. Laporan ini tidak berbicara soal teknologi AI terbaru semata, melainkan mencoba menjawab pertanyaan paling penting bagi dunia bisnis: mengapa AI belum mampu mentransformasi sebagian besar perusahaan, dan apa yang harus berubah agar AI benar-benar menciptakan nilai bisnis?
Dari Efisiensi ke Transformasi
PwC menegaskan bahwa efisiensi bukanlah transformasi. Banyak organisasi memang berhasil menghemat waktu dan biaya lewat AI, tetapi hasil tersebut belum cukup untuk mengubah arah bisnis. AI sering digunakan untuk mempercepat proses lama, bukan untuk menciptakan cara kerja baru.
Menurut PwC, transformasi baru terjadi ketika AI mampu:
- Mendorong pertumbuhan pendapatan
- Membuka pasar baru
- Mengubah model operasional
- Membentuk ulang cara perusahaan bekerja
Perbedaan inilah yang membuat kesuksesan AI hanya terkonsentrasi pada segelintir perusahaan.
1. Disiplin sebagai Kunci Nilai AI
Kesalahan paling umum dalam adopsi AI adalah pendekatan yang terlalu terbuka. Banyak perusahaan mengizinkan setiap tim mengajukan ide penggunaan AI, berharap dari banyak eksperimen kecil akan muncul terobosan besar. Hasilnya justru sebaliknya: proyek menyebar, fokus hilang, dan eksekusi lemah.
PwC memprediksi bahwa pada 2026, perusahaan yang berhasil adalah mereka yang menerapkan pendekatan top-down. Dalam model ini, pimpinan tertinggi secara langsung menentukan area mana yang menjadi prioritas AI—biasanya hanya dua atau tiga workflow yang paling berdampak terhadap bisnis.
Pendekatan ini menuntut kedisiplinan tinggi. AI tidak lagi dianggap sebagai alat tambahan, melainkan sebagai bagian dari strategi inti perusahaan. Untuk mendukung hal ini, banyak organisasi mulai membangun AI Studio, sebuah pusat terintegrasi yang menggabungkan teknologi, talenta, framework evaluasi, sandbox pengujian, serta mekanisme deployment yang jelas.
Dengan struktur tersebut, AI dapat diarahkan untuk menciptakan dampak nyata, bukan sekadar angka adopsi yang impresif.
2. Agentic AI dan Tuntutan Bukti Nyata
AI agent menjadi salah satu tema paling menonjol dalam prediksi PwC. Berbeda dari sistem AI tradisional yang hanya menganalisis data, AI agent mampu menjalankan tugas secara mandiri dalam workflow yang kompleks.
Namun PwC mencatat bahwa banyak implementasi agent sebelumnya gagal memberikan hasil berarti. Demo sering kali terlihat menarik, tetapi tidak ada bukti nyata yang menunjukkan dampak terhadap laba, diferensiasi pasar, atau kecepatan operasional.
Pada 2026, standar ini berubah. AI agent dituntut memiliki proof points yang jelas, mulai dari dampak finansial, kinerja operasional, hingga peningkatan kepercayaan internal. Agent tidak lagi berdiri sendiri, melainkan dikelola melalui platform terpusat dengan library, template, pengujian menyeluruh, dan monitoring berkelanjutan.
PwC juga menekankan prinsip penting: teknologi hanya menyumbang sekitar 20% nilai AI. Sebanyak 80% sisanya berasal dari desain ulang cara kerja. Tanpa perubahan proses, AI agent hanya akan mempercepat sistem lama yang sebenarnya sudah tidak relevan.
3. Munculnya AI Generalist dan Bentuk Baru Tenaga Kerja
Adopsi AI agent membawa konsekuensi besar terhadap struktur tenaga kerja. PwC memprediksi lahirnya AI generalist—profesional yang tidak hanya memahami satu keahlian sempit, tetapi mampu mengawasi, mengarahkan, dan mengorkestrasi berbagai agent AI.
Di banyak fungsi, tugas-tugas spesialis tingkat menengah mulai diambil alih oleh agent. Dalam IT, kebutuhan akan programmer bahasa tertentu berkurang, digantikan oleh engineer yang memahami arsitektur sistem dan pengelolaan agent. Di bidang keuangan, agent menangani rekonsiliasi, pemrosesan invoice, hingga deteksi anomali, sementara manusia fokus pada strategi pertumbuhan dan pengambilan keputusan.
PwC menggambarkan masa depan tenaga kerja pengetahuan sebagai model jam pasir (hourglass): banyak talenta junior yang AI-savvy, lebih sedikit posisi menengah, dan konsentrasi keahlian tinggi pada level senior strategis. Perubahan ini menuntut perusahaan untuk merancang ulang rekrutmen, pelatihan, dan sistem insentif.
4. Responsible AI Beralih dari Wacana ke Praktik
Hampir semua perusahaan sepakat bahwa Responsible AI penting. Namun, banyak yang kesulitan menerjemahkan prinsip tersebut menjadi proses operasional. PwC mencatat bahwa meski Responsible AI terbukti meningkatkan ROI dan pengalaman pelanggan, implementasinya masih menjadi tantangan besar.
Pada 2026, Responsible AI diprediksi menjadi sistem yang lebih otomatis dan berkelanjutan. Teknologi seperti automated red teaming, deteksi deepfake, monitoring berkelanjutan, dan manajemen inventaris AI akan memainkan peran sentral.
Pendekatan ini penting karena AI agent tidak hanya menghasilkan rekomendasi, tetapi juga mengambil tindakan. Tanpa governance yang tepat, risiko kesalahan, bias, hingga pelanggaran kepercayaan dapat meningkat. Oleh karena itu, governance AI ke depan harus berjalan secepat teknologi itu sendiri.
5. Orchestration Layer: Dari “Vibe” ke Nilai Nyata
Fenomena “vibe coding” dan “vibe work” memungkinkan hampir siapa pun menciptakan solusi berbasis AI. Namun, inovasi tanpa kontrol dapat memicu kekacauan.
Di sinilah peran AI orchestration layer menjadi krusial. Lapisan ini berfungsi sebagai pusat kendali yang menyatukan berbagai model, agent, dan workflow ke dalam satu sistem terintegrasi. Orchestration layer memungkinkan perusahaan:
- Menggabungkan AI dari berbagai vendor
- Memantau performa secara real-time
- Menjaga keamanan dan governance
- Mengubah eksperimen menjadi sistem produksi
Dengan pendekatan ini, inovasi dari karyawan tetap didorong, tetapi tetap sejalan dengan strategi dan prioritas perusahaan.
6. AI dan Keberlanjutan: Antara Tantangan dan Peluang
Isu keberlanjutan menjadi sorotan penting dalam laporan PwC. AI memang membutuhkan energi besar, dan efisiensi yang meningkat justru dapat memicu lonjakan penggunaan. Namun PwC melihat peluang besar jika AI dikelola secara strategis.
Perusahaan mulai menerapkan kebijakan penggunaan token berbasis nilai bisnis, carbon scheduling, hingga pemilihan workload yang benar-benar memberikan dampak. Selain itu, AI juga berpotensi membantu perusahaan memahami preferensi konsumen terhadap produk berkelanjutan, mengoptimalkan logistik, serta mengurangi pemborosan energi.
Dengan kata lain, keberlanjutan tidak bertentangan dengan AI—keduanya dapat saling memperkuat jika diarahkan pada tujuan bisnis yang jelas.
Menuju 2026: AI sebagai Keputusan Kepemimpinan
Kesimpulan utama dari laporan PwC sangat tegas: AI bukan lagi persoalan teknologi, melainkan persoalan kepemimpinan dan fokus strategis.
Perusahaan yang akan unggul di 2026 adalah mereka yang:
- Memilih sedikit prioritas namun mengeksekusinya secara mendalam
- Mendesain ulang cara kerja, bukan sekadar menambah alat
- Mengukur AI berdasarkan dampak bisnis nyata
- Membangun governance dan orkestrasi yang kuat
- Menyiapkan tenaga kerja untuk era agentic AI
AI tidak lagi soal siapa yang paling cepat mencoba, melainkan siapa yang paling disiplin mengarahkan teknologi untuk menciptakan nilai jangka panjang.
Di era baru ini, pertanyaan utamanya bukan lagi “Apakah kita menggunakan AI?”
Melainkan: “Apakah AI benar-benar mengubah cara bisnis kita tumbuh?”
Disclosure: Artikel ini disusun dengan bantuan AI dan dalam pengawasan editor.
