---
title: Tujuh Kesalahan Umum yang Menyebabkan Pembengkakan Anggaran AI
url: https://www.elseif.net/id/tujuh-kesalahan-umum-yang-menyebabkan-pembengkakan-anggaran-ai
published: 2026-11-08T05:06:36+00:00
language: id
section: Agen
source: https://computersweden.se/article/4244444/7-sakra-satt-att-slosa-bort-din-ai-budget.html
organizations: Verint, Netbox Labs, Concentrix, Newgen, Collibra, UKG
publisher: elseif
---

# Tujuh Kesalahan Umum yang Menyebabkan Pembengkakan Anggaran AI

Para Chief Information Officer atau CIO menghadapi tekanan untuk menerapkan teknologi baru dengan cepat, namun implementasi yang terburu-buru dapat menyebabkan masalah operasional, celah keamanan, dan arsitektur yang mahal untuk dipelihara.

Banyak CIO telah memberikan lisensi model AI kepada seluruh perusahaan untuk eksperimen model bahasa dan pengembangan agen AI. Transisi dari eksperimen cepat ke produksi dapat menyebabkan utang AI yang meningkat dan kekurangan dalam manajemen keuangan AI, terutama dengan model harga berbasis konsumsi di mana biaya token tetap ada meskipun harganya menurun karena penggunaan yang lebih luas.

Salah satu kesalahan utama adalah memiliki strategi AI tanpa hasil bisnis yang terukur. Banyak organisasi gagal mengukur hasil yang diinginkan, sehingga karyawan hanya fokus pada metrik penerapan. Setiap token yang dihabiskan untuk proyek percontohan yang tidak membuktikan nilainya dianggap sebagai kegagalan tata kelola.

Eksperimen tanpa tata kelola AI juga menjadi risiko besar. Tanpa aturan akses data dan tanggung jawab yang jelas, organisasi dapat mendanai inefisiensi. Masalah kualitas data juga signifikan, dengan 96 persen manajer TI menyatakan bahwa kegagalan proyek hampir selalu disebabkan oleh fondasi data yang buruk, dan 51 persen melaporkan bahwa staf menghabiskan waktu untuk mengoreksi hasil dari agen AI otonom secara manual.

Fokus yang terlalu sempit pada biaya token daripada nilai bisnis juga dapat menyebabkan pemborosan. Organisasi disarankan untuk mengukur dampak total, termasuk upaya karyawan dan biaya inferensi berkelanjutan, serta menetapkan anggaran pada tingkat departemen dan alur kerja.

Pengembangan agen AI tanpa standar teknis menimbulkan masalah kualitas kode. Meskipun 73 persen pengembang menggunakan asisten pengkodean AI setiap hari, 96 persen dari mereka tidak sepenuhnya mempercayai kode yang dihasilkan AI. Hal ini dapat menyebabkan pengerjaan ulang yang mahal jika tidak ada pedoman keseimbangan antara biaya dan kualitas.

Penggunaan model tercanggih untuk semua kebutuhan juga tidak efisien karena model terbaik untuk satu tugas jarang menjadi yang terbaik untuk tugas lainnya. Strategi diversifikasi dengan model bahasa kecil yang lebih murah atau model spesifik industri sangat direkomendasikan.

Kurangnya pemantauan terhadap lonjakan biaya agen AI menjadi tantangan karena biaya dapat menjadi tidak terprediksi jika agen masuk ke dalam putaran proses yang terus-menerus mengambil konteks. Selain itu, implementasi tanpa rencana manajemen perubahan sering menyebabkan pembengkakan anggaran karena organisasi tidak membentuk kembali proses dan model kepemilikan.