Sistem Informasi (SI) telah lama berperan sebagai tulang punggung pengelolaan data dan pendukung aktivitas manajerial dalam organisasi. Menurut Laudon dan Laudon (2022), sistem informasi dirancang untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan informasi guna mendukung pengambilan keputusan dan pengendalian organisasi. 

Namun, pesatnya perkembangan Artificial Intelligence (AI) membawa transformasi signifikan terhadap peran Sistem Informasi. Integrasi AI membuat sistem tidak lagi hanya menyajikan data historis, tetapi juga mampu melakukan analisis prediktif, simulasi skenario, dan rekomendasi keputusan secara otomatis (Sharda, Delen, & Turban, 2020). Transformasi ini membuka peluang besar, tetapi juga menghadirkan tantangan teknis dan etika yang perlu dikelola secara serius. 

Secara tradisional, Sistem Informasi, termasuk Management Information System (MIS) dan Decision Support System (DSS), bersifat reaktif, yaitu menyajikan laporan dan dashboard untuk dianalisis oleh manusia (Power, 2002). Namun di era AI, Sistem Informasi berkembang menjadi AI-powered Information Systems, di mana teknologi seperti machine learning, natural language processing (NLP), dan advanced analytics terintegrasi langsung ke dalam sistem. Sharda et al. (2020) menjelaskan bahwa DSS modern tidak hanya membantu analisis, tetapi juga mampu menghasilkan prediksi dan rekomendasi berbasis pola data yang kompleks. 

Sebagai contoh, pengguna kini dapat berinteraksi dengan sistem menggunakan bahasa natural untuk menanyakan skenario “what-if”, memahami tren, dan mengevaluasi alternatif keputusan secara cepat dimana ini adalah sebuah lompatan besar dibandingkan DSS tradisional. 

Melihat perkembangan sistem informasi yang berjalan seperti itu, terdapat beberapa poin peluang penggunaan sistem informasi berbasis AI: 

  • AI memungkinkan Sistem Informasi memproses big data dengan kecepatan dan skala yang sulit dicapai manusia. Pola tersembunyi dalam data dapat diidentifikasi secara otomatis, sehingga kualitas dan kecepatan pengambilan keputusan meningkat (Sharda et al., 2020). 
  • Dengan machine learning, Sistem Informasi mampu memprediksi permintaan, risiko, dan tren masa depan. Kemampuan ini sangat penting dalam konteks perencanaan strategis dan manajemen risiko organisasi modern (Power, 2002). 
  • Integrasi AI memungkinkan automasi pada berbagai proses analisis, mulai dari pembuatan laporan hingga rekomendasi tindakan. Dalam praktik industri, hal ini terbukti meningkatkan efisiensi dan produktivitas organisasi (Menache et al., 2025). 
  • Sistem Informasi berbasis AI dapat menyesuaikan insight dan rekomendasi berdasarkan konteks pengguna dan kondisi terkini, sehingga keputusan menjadi lebih relevan dan adaptif (Sharda et al., 2020). 

Meskipun memiliki banyak peluang menarik, tetapi teknologi canggih seperti ini juga pasti datang dengan tantangan untuk diimplementasikan: 

  • AI sangat bergantung pada data pelatihan. Jika data mengandung bias atau tidak representatif, maka hasil analisis dan rekomendasi sistem juga akan bias. Mehrabi et al. (2021) menegaskan bahwa bias dalam machine learning dapat menyebabkan keputusan yang tidak adil dan merugikan kelompok tertentu. 
  • Banyak model AI bersifat black box, di mana proses pengambilan keputusannya sulit dijelaskan kepada manusia. Guidotti et al. (2018) menyatakan bahwa kurangnya transparansi ini menjadi tantangan besar dalam membangun kepercayaan terhadap sistem berbasis AI. 
  • Ketergantungan berlebihan pada rekomendasi sistem berisiko mengurangi peran analisis kritis manusia. Padahal, AI tidak selalu mampu memahami konteks sosial, etis, dan strategis secara menyeluruh (Floridi et al., 2018). 

Integrasi Artificial

Intelligence telah mengubah Sistem Informasi dari alat pelaporan menjadi sistem cerdas yang mampu memberikan prediksi dan rekomendasi keputusan. Peluang yang ditawarkan sangat besar, mulai dari peningkatan efisiensi hingga kualitas pengambilan keputusan. 

Namun, tantangan seperti bias data, black box model, risiko privasi, dan isu etika tidak dapat diabaikan. Oleh karena itu, pengembangan Sistem Informasi di era AI harus diimbangi dengan tata kelola, etika, dan peran manusia yang kuat. Dengan pendekatan yang tepat, Sistem Informasi berbasis AI dapat menjadi fondasi keputusan yang lebih cerdas, adil, dan bertanggung jawab di masa depan. 

 

Referensi 

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5 

Guidotti, R., Monreale, A., Ruggieri, S., Turini, F., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2018). A survey of methods for explaining black box models. ACM Computing Surveys, 51(5), 1–42. https://doi.org/10.1145/3236009 

Management Information Systems: Managing the digital firm. (2021, January 7). Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/management-information-systems-managing-the-digital-firm/P200000001392/9780136971542?srsltid=AfmBOorvu_p63EQ0VPa8y79SpzebwZ_uNRILHclQr5v1v5pIPRq4c1-g 

Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2019, August 23). A survey on Bias and Fairness in Machine Learning. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/1908.09635 

Menache, I., Pathuri, J., Simchi-Levi, D., & Linton, T. (2025, January 1). How Generative AI improves supply chain Management. Harvard Business Review. https://hbr.org/2025/01/how-generative-ai-improves-supply-chain-management 

Power, D.J. (2002) Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. Quorum Books Westport. 

Sharda, Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support, 11th Global Edition. (n.d.). https://www.pearson.com/se/Nordics-Higher-Education/subject-catalogue/information-systems/Sharda-Analytics-Data-Science-Artificial-Intelligence-Systems-for-Decision-Support-Global-Edition-11th-Edition.html