Seiring dengan pertumbuhan dan evolusi AI yang cepat, tahun 2026 diperkirakan menjadi titik balik bagi perusahaan-perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam strategi inti mereka. Beberapa tren berikut kemungkinan besar akan menjadi penentu keberhasilan atau kegagalan dalam persaingan bisnis mendatang.

1. Infrastruktur AI Berfokus ke Inference

Peralihan ini menandai perubahan dari investasi besar dalam pelatihan model AI menuju pemanfaatan model yang sudah terlatih untuk melakukan prediksi secara berkelanjutan dan real-time. Proses inference menjadi bagian penting dalam operasional bisnis sehari-hari mulai dari melayani pengguna, memproses transaksi, menjalankan automasi, hingga merespons pelanggan di mana kinerja, kecepatan, dan efisiensi biaya sangat bergantung pada bagaimana proses tersebut dikelola.

2. Generative AI dan Multimodalitas

• Generative AI kini tidak hanya mampu menghasilkan teks, tetapi juga gambar, video, audio, dan berbagai bentuk output lain dalam satu sistem (multimodal), serta memanfaatkan data sintetis dan simulasi untuk pengembangan dan pengujian produk; teknologi ini membawa dampak besar bagi bisnis, mulai dari percepatan dan personalisasi konten marketing, kemudahan prototyping serta uji pasar melalui data sintetik, hingga penciptaan pengalaman pelanggan yang lebih imersif.

3. Edge AI & IoT Cerdas

• • Edge AI adalah proses pemrosesan kecerdasan buatan yang dilakukan langsung di perangkat lokal seperti sensor, kamera, atau IoT—bukan selalu di cloud—dengan memanfaatkan sensor canggih dan jaringan berlatensi rendah, sehingga mampu memberikan respons real-time, menghemat bandwidth dan biaya komunikasi, serta meningkatkan privasi dan keamanan data karena tidak perlu dikirim keluar perangkat.
     

4. Otomasi Proses dan Agen AI yang Berkolaborasi

• Intelligent Automation, yaitu kombinasi antara RPA dan AI dengan dukungan sistem multi-agen yang dapat berkolaborasi menyelesaikan workflow kompleks secara otomatis, diterapkan dalam berbagai fungsi bisnis seperti operasi back-office—keuangan, logistik, inventaris, dan pemrosesan dokumen—serta di layanan pelanggan melalui agen AI yang mampu memahami konteks dari berbagai sumber data, mengambil tindakan, dan berkoordinasi antar modul seperti chatbot, voice, maupun sistem rekomendasi.

5. Evaluasi, Regulasi, dan AI yang Bisa Dijelaskan (Explainability & Governance)

• Penerapan standar evaluasi AI yang mencakup metrik seperti kecepatan, akurasi, kepatuhan, dan etika, disertai transparansi model serta mekanisme audit dan regulasi yang semakin ketat, menjadi krusial untuk membangun kepercayaan pelanggan dan pemangku kepentingan, memenuhi aturan terkait privasi dan keamanan data, serta meminimalkan risiko operasional dan reputasi akibat hasil AI yang tidak dapat dijelaskan.

6. AI-Augmented Workforce & Kolaborasi Manusia-AI

Transformasi kolaboratif antara manusia dan AI kini menempatkan AI sebagai digital co-pilot—bukan sekadar pengganti tenaga manusia, tetapi rekan kerja yang membantu menyederhanakan dan mempercepat tugas rutin, sehingga manusia dapat berfokus pada aspek kreatif, empatik, dan strategis; hal ini mendorong organisasi untuk mendesain ulang proses kerja, melakukan reskilling dan upskilling karyawan, serta membentuk struktur yang lebih datar karena banyak fungsi administratif dan pemantauan kini dapat diambil alih oleh AI.

 

7. AI dalam Keamanan & Ancaman Siber

• Pemanfaatan AI dalam keamanan siber kini berperan ganda di satu sisi memperkuat perlindungan melalui deteksi ancaman dan pencegahan serangan, namun di sisi lain juga dimanfaatkan oleh pihak yang berniat jahat sehingga persaingan di ranah ini semakin ketat dan mendorong bisnis untuk berinvestasi pada keamanan siber yang berfokus pada risiko AI, memperkuat kebijakan privasi dan pengelolaan data, serta menjadikan keamanan AI sebagai bagian integral dari strategi TI dan kebijakan perusahaan.
• •  

8. Fokus pada Efisiensi Biaya dan ROI dari AI

• Fenomena ini muncul karena banyak perusahaan telah mengadopsi AI namun belum memperoleh hasil optimal, sehingga fokus bisnis kini bergeser pada pengukuran ROI dan penciptaan nilai nyata melalui strategi yang terarah seperti memulai dari proyek percontohan sebelum diperluas, menerapkan AI pada area dengan tantangan terbesar, serta mengoptimalkan efisiensi operasional lewat otomatisasi tugas berulang.
• Baca Juga : Tingkatkan Kemudahan Bisnis Anda dengan Teknologi Masa Depan

Implikasi untuk Strategi Bisnis

Berikut beberapa hal yang perlu diperhatikan oleh perusahaan agar bisa memanfaatkan tren-tren di atas secara efektif:

Area	Apa yang harus disiapkan / diperbarui
Visi & Kepemimpinan	Memasukkan AI dalam visi strategis jangka panjang; pimpinan harus memahami potensi dan risiko AI.
Kapabilitas Teknis & Infrastruktur	Investasi dalam hardware untuk inference, edge computing, dan pengelolaan data besar; cloud dan lokal hybrid; sistem keamanan dan privasi sesuai regulasi.
Talenta & Organisasi	Pelatihan ulang untuk pekerja; rekrut AI engineers, data scientists; mendesain tim yang agile & kolaboratif manusia-AI.
Proses & Operasi	Identifikasi proses yang bisa diotomasi; gunakan multi-agent; operasional real-time; workflow responsif.
Evaluasi & Pengukuran	Metrik AI yang jelas: akurasi, latensi, biaya, kepuasan pelanggan, kepatuhan; audit dan evaluasi rutin.
Etika, Regulasi & Keamanan	Kebijakan privasi, governance, transparansi; mitigasi bias, keamanan data; kepatuhan regulasi lokal dan global.

 

Rekomendasi Praktis untuk Bisnis

1. Mulai dengan use case yang jelas — cari area dengan masalah nyata atau biaya tinggi yang bisa diperbaiki dengan AI.
2. Skalakan secara bertahap — jalankan pilot, lihat hasilnya, lalu scale up.
3. Manfaatkan data sintetis dan simulasi untuk melatih dan menguji model tanpa risiko.
4. Gabungkan edge dan cloud bila diperlukan — misalnya data sensitif atau kebutuhan real-time cukup tinggi.
5. Bentuk budaya learning & adaptasi — karyawan harus dilibatkan, pelatihan aktif, budaya eksperimen.
6. Monitor perkembangan regulasi — privasi data, keamanan AI, penggunaan generative AI. 

Lenna AI: Langkah Nyata Menuju Transformasi AI yang Human-Centric

Lenna AI hadir sebagai solusi AI dan omnichannel yang membantu bisnis mengadopsi tren teknologi dengan cara yang lebih mudah dan terarah.
Dengan teknologi Conversational AI, Generative AI, dan Smart Automation, Lenna AI memungkinkan bisnis:

• Terhubung dengan pelanggan di semua kanal digital (WhatsApp, Instagram, website, dan lainnya),
• Mengotomasi percakapan dan layanan pelanggan tanpa kehilangan sentuhan manusia,
• Mengelola data pelanggan dengan aman dan terintegrasi,
• Serta meningkatkan efisiensi operasional melalui analitik dan automasi berbasis AI.

Di tengah transformasi AI global, Lenna AI membantu bisnis Anda tetap relevan, efisien, dan berfokus pada pelanggan.
Karena masa depan AI bukan sekadar teknologi—tapi bagaimana teknologi membuat bisnis Anda lebih human, responsive, dan intelligent.

Baca Juga : Transformasi Digital Lebih Mudah dengan Kekuatan AI