Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dalam Machine Learning (ML) telah mengubah cara sistem informasi dipahami dan dimanfaatkan dalam organisasi. Jika sebelumnya sistem informasi diposisikan sebagai alat pencatatan transaksi dan pelaporan kinerja yang bersifat deskriptif, maka integrasi AI/ML menjadikan sistem informasi mampu menjalankan fungsi analitik yang lebih maju: memprediksi, mengklasifikasikan, memberi rekomendasi, dan bahkan mengotomatisasi keputusan pada proses tertentu. Dalam konteks ini, AI bukan sekadar fitur tambahan, melainkan komponen strategis yang menggeser orientasi sistem informasi dari “mencatat apa yang terjadi” menjadi “memahami mengapa terjadi dan apa yang kemungkinan terjadi selanjutnya”. 

Machine Learning bekerja dengan memanfaatkan data historis sebagai bahan pembelajaran. Dari data transaksi,data interaksi pengguna, data operasional, hingga data eksternal seperti tren pasar dan kondisi ekonomi, model ML dapat mempelajari pola dan hubungan antar variabel. Misalnya, sistem informasi di ritel dapat memprediksi permintaan produk berdasarkan musiman, promosi, lokasi, dan perubahan perilaku pelanggan; sistem informasi di sektor keuangan dapat mendeteksi anomali transaksi untuk mengurangi fraud; sementara di bidang pendidikan, sistem informasi dapat mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko tertinggal berdasarkan pola kehadiran, performa tugas, dan interaksi pada platform pembelajaran. Pada level yang lebih lanjut, model AI dapat membantu merancang rekomendasi tindakan, seperti penyesuaian stok, penentuan segmentasi pelanggan, atau prioritas penanganan layanan. 

Dalam pengembangan sistem informasi, penerapan AI/ML tidak hanya menuntut kemampuan teknis, tetapi juga kualitas data dan tata kelola yang baik. Banyak organisasi memiliki data yang tersebar pada berbagai aplikasi, format yang tidak konsisten, dan kualitas yang beragam.Di sinilah disiplin sistem informasi menjadi penting, karena peran SI tidak hanya membangun model, tetapi memastikan data tersedia, bersih, terintegrasi, dan dapat dipercaya. Pipeline data mulai dari pengumpulan, transformasi, hingga penyimpanan menjadi faktor kunci agar model ML tidak menghasilkan keputusan yang salah akibat data yang bias atau tidak representatif. 

Selain aspek data, tantangan besar dalam AI/ML adalah transparansi dan akuntabilitas. Model tertentu, terutama yang kompleks, sering disebut “black box” karena sulit dijelaskan mengapa sebuah prediksi dihasilkan. Dalam sistem informasi organisasi, keputusan yang memengaruhi manusia—misalnya penilaian kredit, rekomendasi rekrutmen, atau prioritas layanan kesehatan—membutuhkan kejelasan proses agar adil, dapat dipertanggungjawabkan, dan tidak diskriminatif. Oleh karena itu, pendekatan seperti explainable AI (XAI), audit model, serta evaluasi fairness menjadi semakin penting untuk memastikan AI mendukung tujuan organisasi tanpa menimbulkan dampak sosial yang negatif. 

Dari sisi bisnis, AI/ML memberi nilai besar dalam efisiensi dan kecepatan, tetapi organisasi harus memahami bahwa keberhasilan tidak hanya bergantung pada model yang “akurat”. Keberhasilan terletak pada kemampuan menerapkan hasil AI ke alur kerja nyata, misalnya mengubah insight menjadi keputusan operasional, mengintegrasikan rekomendasi ke dashboard manajerial, dan memastikan pengguna akhir memahami serta mempercayai output sistem. Ketika AI/ML diadopsi secara matang, sistem informasi dapat berkembang menjadi “decision intelligence system” yang menyatukan data, proses, manusia, dan teknologi untuk menghasilkan keputusan yang lebih cepat, lebih tepat, dan lebih adaptif.