Sebelum mengalokasikan anggaran ke proyek AI, manajemen perlu jawaban objektif: apakah ini layak? Panduan ini memberi kerangka studi kelayakan AI untuk perusahaan Indonesia.
Empat dimensi kelayakan
| Dimensi | Pertanyaan kunci |
|---|---|
| Teknis | Apakah masalah cocok untuk AI dan solusinya tersedia/terjangkau? |
| Ekonomi | Apakah nilai (ROI) melebihi total biaya? |
| Data | Apakah data yang dibutuhkan ada, berkualitas, dan boleh dipakai? |
| Kepatuhan/risiko | Apakah dapat dilakukan secara patuh dengan risiko terkelola? |
Kelayakan teknis
Tidak semua masalah cocok untuk AI. Nilai apakah masalahnya berpola, berbasis data/teks, dan solusinya (model, platform) tersedia serta terjangkau — lihat build vs buy.
Kelayakan ekonomi
Hitung nilai terhadap total biaya (jasa, platform, model, pemeliharaan) — lihat mengukur ROI dan biaya konsultan AI. Proyek dengan biaya melebihi nilai sebaiknya ditunda.
Kelayakan data
Tanpa data yang tepat, AI tidak bisa bekerja. Nilai apakah data ada, berkualitas, dan boleh dipakai sesuai UU PDP — lihat menyiapkan data untuk AI dan penilaian kesiapan AI.
Kelayakan kepatuhan & risiko
Nilai apakah proyek dapat dilakukan secara patuh dan dengan risiko terkelola — termasuk kebutuhan kedaulatan data.
Hasil & pelaksana
Hasil studi kelayakan adalah keputusan lanjut/tunda/tolak yang objektif. Idealnya melibatkan manajemen, tim teknis/data, dan penasihat kepatuhan. dgm, mitra integrasi independen, membantu menilai kelayakan teknis dan ekonomi secara objektif — dengan osFoundry sebagai salah satu platform yang bisa diterapkan bila proyek dinyatakan layak.
Kesimpulan
Studi kelayakan AI menilai dimensi teknis, ekonomi, data, dan kepatuhan/risiko — menyaring ide menarik dari yang benar-benar layak sebelum anggaran dialokasikan. Hubungi dgm untuk melakukan studi kelayakan proyek AI Anda.