# OUTLINE DETAIL — BAB 18
## Tren SI dan Masa Depan Organisasi

> **Bagian:** VII — Transformasi Digital, AI & Masa Depan  
> **Level:** Lanjutan–Mahir  
> **Estimasi Halaman:** 15–18  
> **Reader Outcome:** Pembaca mampu **menganalisis** tren SI terkini dan **memproyeksikan** implikasi terhadap peran manajer dalam ekosistem digital yang digerakkan AI.

---

### SEK 18.1 — PEMBUKA

**Hook:** Pada 2015, satpam di pabrik Toyota memantau 500 CCTV secara manual. Pada 2025, sensor IoT dan AI computer vision mendeteksi anomali produksi, memprediksi kerusakan mesin 72 jam sebelum terjadi, dan mengirim work order otomatis ke tim maintenance — tanpa manusia melihat layar. Manajer operasi Toyota tidak kehilangan pekerjaan; perannya berubah: dari *operator* yang memonitor mesin menjadi *orchestrator* yang mengoptimalkan sistem intelligent. Ini bukan masa depan — ini hari ini. Pertanyaan yang harus dijawab: apakah Anda siap?

**Opening Bridge (dari Bab 17):**
> Bab 17 mendalami AI sebagai kapabilitas manajerial baru — dari credit scoring hingga recommendation engine, dari limitasi bias hingga ethical governance. AI powerful, tetapi bukan satu-satunya kekuatan yang membentuk ulang lanskap SI. Bab penutup ini memperluas pandangan: di luar AI, tren apa yang akan membentuk organisasi masa depan — dan bagaimana peran manajer bertransformasi dari *operator* menjadi *orchestrator*?

**Central Question:**
> *Tren SI apa yang akan paling menentukan bentuk organisasi dalam dekade mendatang — dan bagaimana manajer mempersiapkan diri untuk peran baru sebagai orchestrator dalam ekosistem digital yang semakin cerdas?*

---

### SEK 18.2 — MODEL UTAMA (Gambar 18.1)

**Nama Model:** Peta Tren SI Menuju Organisasi Masa Depan

```mermaid
graph TD
    TREN1[AI & Automasi] --> DDO[Data-Driven Organization]
    TREN2[Cloud-Native & Everything-as-a-Service] --> DDO
    TREN3[IoT & Sensor Economy] --> DDO
    DDO <--> ECO[Digital Ecosystem / Platform Economy]
    ECO --> NMR[Peran Baru Manajer: Orchestrator]
    NMR --> ADA[Organisasi Adaptif & Resilient]
    
    subgraph "Enablers"
        TREN1
        TREN2
        TREN3
    end
    
    subgraph "Transformasi Peran"
        NMR --> K1[Kurator data, bukan kolektor]
        NMR --> K2[Interpreter AI, bukan operator]
        NMR --> K3[Conductor ekosistem, bukan controller]
    end
```

**Penjelasan Node:**
- **AI & Automasi** — bukan hanya otomasi tugas tetapi augmentasi pengambilan keputusan (dari Bab 17). AI bergeser dari analitik ke decision automation.
- **Cloud-Native & Everything-as-a-Service** — organisasi tidak perlu lagi memiliki infrastruktur IT sendiri. SaaS, PaaS, IaaS memungkinkan kapabilitas enterprise dengan biaya startup. Implikasi: manajer lebih mudah (dan lebih cepat) mengadopsi SI baru.
- **IoT & Sensor Economy** — milyaran perangkat terhubung menghasilkan data real-time tentang operasi, pelanggan, lingkungan. Manajer yang bisa memanfaatkan data ini memiliki keunggulan waktu-nyata.
- **Data-Driven Organization** — konvergensi AI + Cloud + IoT menghasilkan organisasi di mana setiap keputusan diinformasikan oleh data — bukan hanya keputusan strategis, tetapi juga operasional harian.
- **Digital Ecosystem / Platform Economy** — organisasi tidak berdiri sendiri; mereka bagian dari ekosistem digital (Gojek + merchant + driver + bank) di mana value diciptakan melalui interaksi, bukan produksi.
- **Peran Baru Manajer: Orchestrator** — manajer masa depan tidak mengelola orang dan proses saja; ia mengorkestrasi data, AI, manusia, dan mitra ekosistem. Kurator data (memilih apa yang relevan), interpreter AI (menerjemahkan insight ke aksi), conductor ekosistem (mengoordinasi partner).
- **Organisasi Adaptif & Resilient** — tujuan akhir: organisasi yang bisa beradaptasi cepat terhadap disrupsi (pandemi, resesi, teknologi baru) karena didukung SI yang agile, data real-time, dan manajer yang orchestrate.

---

### SEK 18.3 — DEFINISI KUNCI

📌 **Digital Ecosystem**
Model bisnis di mana organisasi beroperasi sebagai bagian dari jaringan yang saling terhubung — platform, mitra, supplier, pelanggan — dan value diciptakan melalui interaksi dalam ekosistem, bukan hanya produksi internal.
**Relevansi manajerial:** Manajer tidak hanya mengelola organisasinya sendiri; ia harus memahami posisi organisasinya dalam ekosistem dan mengelola hubungan dengan platform, mitra data, dan API partners.

📌 **Cloud-Native Organization**
Organisasi yang merancang dan menjalankan semua sistem informasinya di atas infrastruktur cloud (*IaaS, PaaS, SaaS*) — tanpa server fisik on-premise. Bukan hanya "pindah ke cloud" tetapi "berpikir cloud-first."
**Relevansi manajerial:** Cloud-native menurunkan barrier adopsi SI baru. Manajer bisa deploy solusi baru dalam minggu (vs tahun untuk on-premise). Tetapi juga berarti data dan dependensi pada cloud vendor — manajemen vendor menjadi kompetensi kritis.

📌 **Manajer sebagai Orchestrator**
Peran manajerial masa depan di mana manajer mengoordinasikan data, AI systems, manusia, dan mitra ekosistem untuk menciptakan value — bukan mengendalikan proses secara langsung tetapi mengorkestrasi kapabilitas.
**Relevansi manajerial:** Kompetensi bergeser dari "mengarahkan orang" ke "mengorkestrasi sistem intelligent." Manajer yang hanya bisa manage people tanpa memahami data dan AI akan tertinggal.

---

### SEK 18.4 — KONSEP INTI (7 sub-seksi)

**18.4.1 AI: Dari Analitik ke Otomasi Keputusan**
- **Argumen:** AI berevolusi melampaui BI dan analitik. Tiga fase: (1) Analitik deskriptif → apa yang terjadi?, (2) Analitik prediktif → apa yang akan terjadi?, (3) Otomasi keputusan → ambil tindakan otomatis berdasarkan prediksi. Banyak organisasi masih di fase 1; tren global menuju fase 3.
- **Data pendukung:** McKinsey (2024) memproyeksikan 50% aktivitas kerja yang ada hari ini *secara teknis* bisa diotomasi pada 2030 — bukan berarti semua akan diotomasi, tetapi menunjukkan potensi transformasi masif.
- **Implikasi manajerial:** Manajer harus memahami di mana organisasinya berada dalam spektrum ini dan merencanakan progres bertahap.

**18.4.2 Internet of Things (IoT) dan Real-Time Intelligence**
- **Argumen:** IoT bukan hanya sensor — ini tentang intelligence di edge. Mesin pabrik yang melaporkan kondisinya sendiri, rak toko yang tahu kapan stok menipis, kendaraan pengiriman yang mengoptimasi rute real-time.
- **Data pendukung:** IDC (2024) memproyeksikan 55.7 miliar perangkat IoT terkoneksi di 2025. Setiap perangkat menghasilkan data yang bisa menjadi input keputusan.
- **Contoh Indonesia:** Pertamina digital oilfield — sensor di sumur minyak mengirimkan data tekanan, suhu, dan flow rate setiap 5 detik ke control center. Prediksi maintenance menurunkan downtime 40%.
- **Implikasi manajerial:** Manajer dengan akses real-time data membuat keputusan lebih cepat dan lebih akurat daripada yang bergantung pada laporan bulanan.

**18.4.3 Cloud-Native Organization dan Demokratisasi Kapabilitas**
- **Argumen:** Cloud menghapus barrier: UMKM di Kebumen bisa menggunakan tools yang sama dengan enterprise di Jakarta — Salesforce, AWS, Google Workspace. This levels the playing field.
- **Model Everything-as-a-Service:**

| Model | Arti | Contoh | Implikasi |
|-------|------|--------|-----------|
| SaaS | Software as a Service | Google Workspace, Salesforce, Jurnal.id | Tidak perlu install/maintain |
| PaaS | Platform as a Service | Google App Engine, Heroku | Developer langsung coding tanpa infra |
| IaaS | Infrastructure as a Service | AWS EC2, Google Cloud | Server virtual, bayar sesuai pakai |
| AIaaS | AI as a Service | AWS SageMaker, OpenAI API | AI tanpa data science team sendiri |

- **Implikasi manajerial:** Keputusan "build vs buy" bergeser drastis ke "buy/subscribe." Manajer harus mengevaluasi vendor cloud, manage SLA, dan memahami data governance di lingkungan multi-cloud.

**18.4.4 Platform Economy dan Ekosistem Digital**
- **Argumen:** Perusahaan terbesar dunia bukan produser — mereka platform: Alibaba (marketplace), Uber (transport), Airbnb (hospitality), Gojek (super-app). Platform menciptakan value dengan menghubungkan, bukan memproduksi.
- **Implikasi Indonesia:** Gojek/GoTo adalah contoh terbaik platform economy di Indonesia: menghubungkan driver, merchant, pelanggan, dan layanan keuangan dalam satu ekosistem.
- **Data pendukung:** WEF (2025) memproyeksikan 60% GDP global akan tergenerasi melalui platform digital pada 2030.
- **Implikasi manajerial:** Manajer harus berpikir "ekosistem" bukan "rantai pasok." Pertanyaan: di mana organisasi saya dalam ekosistem? Siapa platform partner? Bagaimana berbagi data dengan aman?

**18.4.5 Transformasi Peran Manajer: dari Operator ke Orchestrator**
- **Argumen inti:**

| Dimensi | Manajer Era Industri | Manajer Era Digital |
|---------|---------------------|-------------------|
| Basis keputusan | Pengalaman + intuisi | Data + AI insight + judgment |
| Peran data | Supporting evidence | Strategic asset yang dikelola |
| Peran AI | Tidak ada / peripheral | Partner keputusan sehari-hari |
| Span of control | Tim langsung (5-15 orang) | Ekosistem (manusia + AI + partner) |
| Siklus keputusan | Mingguan-bulanan | Real-time sampai harian |
| Kompetensi kunci | People management | Orchestration (data + AI + human + ecosystem) |
| Hubungan dengan SI | User pasif | Co-designer aktif |
| Failure mode | Salah mengarahkan orang | Salah menginterpretasi data/AI insight |

- **Implikasi:** Ini bukan evolusi gradual — ini pergeseran paradigma. Kurikulum manajemen (dan buku ini) harus mempersiapkan manajer untuk peran orchestrator.

**18.4.6 Tantangan Etika dan Governance di Era AI: Lebih dari Teknologi**
- **Argumen:** Semakin AI embedded dalam keputusan organisasi, semakin besar tanggung jawab ethical dan governance. Bukan hanya compliance regulasi — tetapi tentang trust.
- **Isu-isu kunci:** (1) Privacy & consent — data pelanggan digunakan untuk training AI tanpa explicit consent? (2) Algorithmic accountability — jika AI salah, siapa yang bertanggung jawab? (3) Job displacement — otomasi menghilangkan pekerjaan; tanggung jawab organisasi? (4) Digital divide — emerging tech memperlebar gap antara yang punya akses dan yang tidak.
- **Indonesia:** UU PDP (2022) menjadi foundation, tetapi regulasi spesifik AI belum ada. Manajer harus proaktif membangun governance internal.

**18.4.7 SI Masa Depan di Indonesia: Peluang dan Tantangan Spesifik**
- **Peluang:** Populasi digital terbesar ke-4 dunia, pertumbuhan e-commerce 20%+ per tahun, kebijakan pemerintah mendorong digitalisasi (PSE, IKN Smart City).
- **Tantangan:** Infrastruktur digital tidak merata (Jawa vs luar Jawa), talenta digital shortage, literasi digital masih rendah di UMKM, regulasi tertinggal dari kecepatan inovasi.
- **Proyeksi:** Manajer di Indonesia yang menguasai data + AI + ekosistem digital (kompetensi yang dibangun sepanjang 18 bab buku ini) akan menjadi asset paling berharga di dekade mendatang.

---

### SEK 18.5 — KOMPARASI (Tabel 18.1)

**Judul:** "Manajer Era Industri vs Manajer Era Digital: 8 Dimensi Kapabilitas"

| No | Dimensi | Manajer Era Industri | Manajer Era Digital |
|----|---------|---------------------|-------------------|
| 1 | Basis keputusan | Pengalaman + intuisi + laporan periodik | Data real-time + AI insight + judgment |
| 2 | Sumber informasi | Laporan internal, meeting | Dashboard BI, AI alerts, external data |
| 3 | Hubungan dengan teknologi | User pasif ("IT urusan IT") | Co-designer aktif sistem informasi |
| 4 | Kecepatan respons | Mingguan — bulanan | Jam — harian (real-time push) |
| 5 | Span of control | Tim langsung 5-15 orang | Ekosistem: manusia + AI + partner digital |
| 6 | Kompetensi kunci | People management, financial control | Orchestration: data × AI × human × ecosystem |
| 7 | Toleransi ambiguitas | Menghindari (cari kepastian) | Menavigasi (AI probabilistic, bukan deterministic) |
| 8 | Career risk | Tidak update industri knowledge | Tidak update digital literacy dan AI capability |

💡 **Insight:** Pergeseran dari "Manajer Industri" ke "Manajer Digital" bukan tentang menguasai semua teknologi — tetapi tentang mengubah mental model dari "I control the process" ke "I orchestrate the system." Manajer yang paling adaptif bukan yang paling teknis — tetapi yang paling cepat belajar dan paling willing mengorkestrasi kecerdasan kolektif (manusia + AI).

---

### SEK 18.6 — REALITAS LAPANGAN (3 fenomena)

**Fenomena 1: Gojek/GoTo — Ekosistem Digital Indonesia yang Melampaui Transportasi**
> Gojek dimulai 2010 sebagai call center 20 driver ojek. Pada 2025: GoTo Group (Gojek + Tokopedia) menjadi super-app dengan 190+ juta pengguna, melayani transport, food delivery, e-commerce, fintech (GoPay), dan enterprise solutions. Ekosistem GoTo menghubungkan 2+ juta driver, 14+ juta merchant, dan ratusan mitra API. Value tidak diciptakan oleh GoTo sendiri — tetapi oleh interaksi dalam ekosistem. Manajer di GoTo bukan mengelola karyawan — mereka mengorkestrasi ekosistem multi-sided platform.

💡 **Insight:** GoTo membuktikan platform economy bisa lahir di Indonesia. Tetapi yang lebih penting: setiap UMKM yang bergabung di ekosistem GoTo *de facto* melakukan transformasi digital. Manajer warung yang dulu catat pesanan di kertas kini pakai GoBiz dashboard dengan analitik penjualan. SI mendemokratisasi melalui ekosistem.

**Fenomena 2: Microsoft Copilot — AI sebagai Partner Kerja Harian**
> Microsoft Copilot (2023-2025) meng-embed AI generatif ke dalam tools kerja sehari-hari: Word, Excel, PowerPoint, Teams, Outlook. 50.000 perusahaan global sudah mengadopsinya. Early data: karyawan yang menggunakan Copilot menyelesaikan tugas penulisan 29% lebih cepat, meeting summary otomatis menghemat 4 jam/minggu per manajer. McKinsey memprediksikan 70% enterprise akan adopt AI workspace assistant by 2027.

💡 **Insight:** Copilot bukan sekadar tool — ini signal: AI akan menjadi bagian dari workspace default, seperti email di tahun 2000-an. Manajer yang tidak bisa bekerja dengan AI assistant akan tertinggal seperti manajer yang tidak bisa memakai email 25 tahun lalu. Pertanyaannya bukan "apakah saya perlu AI" — tetapi "seberapa cepat saya bisa memanfaatkannya."

**Fenomena 3: ChatGPT dan Ledakan Adopsi GenAI — 100 Juta Pengguna dalam 2 Bulan**
> ChatGPT diluncurkan November 2022 dan mencapai 100 juta pengguna dalam 2 bulan — adopsi tercepat dalam sejarah teknologi (Instagram butuh 2.5 tahun, TikTok 9 bulan). Pada 2025, GenAI di-embed di hampir setiap software bisnis. Implikasi: manajer yang bisa merumuskan prompt efektif (*prompt engineering*) menghasilkan analisis, draft, dan ide dalam menit — bukan jam.

💡 **Insight:** Kecepatan adopsi GenAI menunjukkan bahwa ini bukan "tren sementara" — ini shift permanen dalam cara kerja. Literasi GenAI (kemampuan menggunakan, mengevaluasi, dan memvalidasi output AI) akan menjadi kompetensi dasar — setara literasi komputer di tahun 1990-an.

---

### SEK 18.7 — SALAH KAPRAH (⚠️)

⚠️ **Jebakan 1:** *"AI akan menggantikan manajer dalam 10 tahun, jadi tidak perlu belajar manajemen"*
> **Mengapa salah:** AI menggantikan tugas, bukan peran. Tugas repetitif (data entry, reporting, scheduling) akan diotomasi. Tetapi peran manajerial (strategy, negotiation, ethical judgment, team motivation, stakeholder management) membutuhkan kecerdasan yang AI belum dan mungkin tidak akan bisa replicate.
> **Koreksi:** Yang digantikan AI bukan "manajer" — tetapi "manajer yang tidak bisa bekerja dengan AI." Invest di kompetensi yang AI tidak bisa: judgment, empathy, creativity, dan orchestration.

⚠️ **Jebakan 2:** *"Transformasi digital itu tentang teknologi, bukan tentang manusia"*
> **Mengapa salah:** 70% proyek transformasi digital gagal — dan alasan #1 bukan teknologi, tetapi resistance to change dan budaya organisasi (McKinsey, 2024). Teknologi itu easy part; mengubah cara orang bekerja dan berpikir itu hard part.
> **Koreksi:** Alokasikan 60% effort transformasi digital untuk change management (pelatihan, komunikasi, incentive alignment) dan 40% untuk teknologi. Bukan sebaliknya.

⚠️ **Jebakan 3:** *"Tren global seperti AI dan IoT tidak relevan untuk organisasi kecil di Indonesia"*
> **Mengapa salah:** Cloud dan SaaS mendemokratisasi akses. UMKM Kebumen bisa pakai Jurnal.id (akuntansi cloud), Google Workspace (kolaborasi), ChatGPT (content & analysis) — tools yang 10 tahun lalu hanya terjangkau enterprise. GoTo/Gojek ecosystem memasukkan jutaan UMKM ke dalam ekonomi digital.
> **Koreksi:** Pertanyaannya bukan "apakah tren ini relevan untuk saya" — tetapi "bagaimana saya bisa memanfaatkan tren ini dengan resource yang saya punya."

⚠️ **Jebakan 4:** *"Lebih baik tunggu teknologi matang sebelum mengadopsi"*
> **Mengapa salah:** Di era eksponensial, menunggu = tertinggal lebih jauh. First mover mendapatkan data advantage (AI mereka dilatih lebih lama), talent advantage (early adopter menarik talenta terbaik), dan ecosystem advantage (posisi platform dikunci lebih awal).
> **Koreksi:** Tidak perlu menjadi first mover di semua teknologi. Tetapi harus menjadi "fast follower" yang serius: monitor trend, pilot cepat, scale yang berhasil. Timing bukan "kapan teknologi matang" — tetapi "kapan competitor mulai bergerak."

---

### SEK 18.8 — STUDI KASUS (📊)

**📊 Studi Kasus Dasar — Gojek/GoTo: Dari 20 Ojek ke Ekosistem Digital Terbesar di Indonesia**

❌ **Kondisi Awal (2010):**
20 driver ojek di Jakarta, dispatch via call center. Tidak ada tracking, tidak ada standar tarif, tidak ada payment system.

✅ **Evolusi Ekosistem GoTo (2025):**

| Dimensi | 2010 (Awal) | 2025 (GoTo Group) |
|---------|------------|-------------------|
| Pengguna | ~1.000 | 190+ juta |
| Driver/Merchant | 20 driver | 2M+ driver, 14M+ merchant |
| Layanan | Transportasi ojek | Transport, food, ecommerce, fintech, enterprise |
| Teknologi | Call center manual | AI routing, dynamic pricing, ML fraud detection, cloud-native |
| Peran manajer | Operator (assign driver, handle complaint) | Orchestrator (data-driven, ecosystem management) |
| Revenue model | Komisi per trip | Multi-sided platform (commission + ads + fintech + SaaS) |

💡 **Pelajaran:** GoTo menunjukkan bahwa di platform economy, value ∝ jumlah interaksi dalam ekosistem, bukan skala produksi. Manajer GoTo menjalankan organisasi yang "memiliki" sedikit aset fisik tetapi mengorkestrasi ekosistem bernilai miliaran dolar — prototype peran manajer masa depan.

**📊 Studi Kasus Lanjutan — Microsoft Copilot Enterprise Adoption: AI sebagai Default Workspace**

❌ **Kondisi Awal:**
Knowledge worker menghabiskan 60% waktu untuk tugas rutin: mencari email, menyusun draft, membuat summary meeting, menavigasi dokumen. Hanya 40% waktu untuk pekerjaan bernilai tinggi (analisis, keputusan, kreativitas).

✅ **Setelah Microsoft Copilot Deployment:**

| Dimensi | Pre-Copilot | Post-Copilot |
|---------|------------|-------------|
| Waktu drafting dokumen | 2-4 jam | 30-60 menit (Copilot draft → human edit) |
| Meeting follow-up | Manual notes, 30 min/meeting | Auto-summary, 2 min review |
| Data analysis (Excel) | Manual formula, pivot manual | Prompt: "analisis trend Q1-Q3" → auto-pivot |
| Search across company | Puluhan menit navigasi | Prompt: "cari kebijakan cuti terbaru" → instant |
| Waktu kerja bernilai tinggi | ~40% | ~60% (naik 50% secara relatif) |
| Adopsi (2025 global) | N/A | 50.000+ perusahaan enterprise |

💡 **Pelajaran:** Copilot bukan menggantikan knowledge worker — ia membebaskan 20–30% waktu mereka dari tugas repetitif. Manajer yang mengadopsi AI workspace assistant mengambil keputusan lebih cepat (akses informasi lebih cepat), menghasilkan analisis lebih kaya (AI membantu explore data), dan mengkomunikasikan keputusan lebih efektif (AI membantu drafting). Ini contoh nyata augmentasi di skala enterprise.

---

### SEK 18.9 — TEMPLATE PRAKTIS (🔧)

**Nama:** Peta Transformasi Personal

```
TEMPLATE A.18 — PETA TRANSFORMASI PERSONAL
          "Dari Manajer Industri ke Manajer Era Digital"

Tanggal          : ________________________________________
Nama             : ________________________________________
Organisasi       : ________________________________________

═══════════════════════════════════════════════════════════════

BAGIAN 1: ASESMEN POSISI SAAT INI

| Kompetensi | Level Saat Ini (1-5) | Evidence |
|------------|---------------------|---------|
| Data literacy (membaca dashboard, interpretasi statistik) | ___ | _____________________ |
| AI literacy (memahami kapabilitas & limitasi AI) | ___ | _____________________ |
| Cloud/SaaS fluency (menggunakan tools cloud) | ___ | _____________________ |
| Digital ecosystem awareness | ___ | _____________________ |
| Ethical reasoning (data privacy, AI bias) | ___ | _____________________ |
| Change leadership (memimpin adopsi teknologi) | ___ | _____________________ |

TOTAL SKOR: ___/30

Interpretasi:
  25-30: Digital Leader — siap mengorkestrasi
  18-24: Digital Follower — perlu akselerasi
  12-17: Digital Aware — perlu upskilling serius
  <12:  Digital Gap — perlu transformasi fundamental

BAGIAN 2: GAP ANALYSIS

3 kompetensi dengan skor terendah:
  1. _________________________ (skor: ___)
  2. _________________________ (skor: ___)
  3. _________________________ (skor: ___)

BAGIAN 3: RENCANA AKSI 90 HARI

| Kompetensi Target | Aksi Konkret | Deadline | Resource |
|------------------|-------------|---------|---------|
| ________________ | ________________ | ________ | ________ |
| ________________ | ________________ | ________ | ________ |
| ________________ | ________________ | ________ | ________ |

BAGIAN 4: QUICK WINS (7 hari pertama)
  1. ________________________________________
  2. ________________________________________
  3. ________________________________________

BAGIAN 5: KOMITMEN
  "Dalam 90 hari, saya akan mampu: ___________________________
   __________________________________________________________"

  Tanda tangan: _________________
```

---

### SEK 18.10 — PETA KONSEP (Gambar 18.2)

```mermaid
mindmap
  root((Tren SI & Masa Depan Organisasi))
    Tren Teknologi
      AI & Decision Automation
      IoT & Real-Time Intelligence
      Cloud-Native & XaaS
      Generative AI
    Platform Economy
      Ekosistem digital
      Multi-sided platform
      API economy
      Gojek/GoTo sebagai contoh
    Peran Baru Manajer
      Kurator data
      Interpreter AI
      Conductor ekosistem
      Orchestrator bukan operator
    Tantangan
      Etika & governance AI
      Digital divide
      Change resistance
      Regulasi tertinggal
    Indonesia
      UU PDP
      Peluang 270 juta digital user
      UMKM digital inclusion
      Infrastruktur gap
```

---

### SEK 18.11 — RANGKUMAN

**Takeaway utama:**
1. Empat tren konvergen (AI, IoT, cloud-native, platform economy) menghasilkan pergeseran fundamental: dari organisasi mengumpulkan data ke organisasi yang digerakkan oleh data dan AI.
2. Platform economy (Gojek, Tokopedia, Alibaba) menunjukkan model bisnis masa depan: value diciptakan melalui orkestrasi ekosistem, bukan produksi internal.
3. Peran manajer berevolusi dari *operator* (mengarahkan orang dan proses) ke *orchestrator* (mengoordinasi data, AI, manusia, dan mitra ekosistem).
4. AI workspace assistant (Microsoft Copilot, ChatGPT) menjadi default — seperti email 25 tahun lalu. Manajer yang tidak bisa bekerja dengan AI akan tertinggal.
5. 70% transformasi digital gagal bukan karena teknologi — tetapi karena change management. People, bukan tools, adalah faktor kritis.
6. Indonesia memiliki peluang unik: 270+ juta populasi digital, tetapi menghadapi tantangan: infrastruktur gap, digital divide, dan regulasi yang masih catching up.
7. Persiapan dimulai sekarang: asesmen kompetensi → identifikasi gap → rencana aksi 90 hari → quick wins minggu pertama.

**Closing Bridge (penutup buku):**
> Selama 18 bab, perjalanan kita dimulai dari memahami **peran SI dalam organisasi** (Bab 1), melewati **strategi, proses bisnis, data, keputusan** (Bab 2–7), berkembang ke **analisis, perancangan, dan implementasi** (Bab 8–15), dan berakhir di **transformasi digital, AI, dan masa depan** (Bab 16–18). Setiap bab membangun kompetensi yang saling terhubung — dari *Peta Posisi SI* pertama Anda (Bab 1) hingga *Peta Transformasi Personal* (Bab 18). Pertanyaannya sekarang bukan lagi "apa itu SI?" — tetapi "bagaimana saya menjadi manajer yang mampu mengorkestrasi data, AI, dan manusia untuk menciptakan organisasi yang adaptif?"

🔥 **Final Statement:**
> "Masa depan manajer bukan tentang apakah mereka bisa bersaing dengan AI, tetapi tentang apakah mereka mampu menggunakan AI sebagai perpanjangan kapabilitas untuk mengorkestrasi organisasi yang lebih cerdas, lebih adaptif, dan lebih manusiawi."

---

### SEK 18.12 — LATIHAN & REFLEKSI

**Pertanyaan Refleksi:**
1. Lihat kembali Template A.18 yang sudah Anda isi. Dari 6 kompetensi, mana yang paling mendesak untuk Anda perbaiki — dan mengapa?
2. Jika Anda menjadi manajer sebuah UMKM Kebumen yang ingin masuk ke ekosistem digital (GoTo/Tokopedia), 3 langkah pertama apa yang Anda ambil?
3. Apakah Anda setuju bahwa peran manajer bergeser dari "operator" ke "orchestrator"? Berikan argumen mendukung atau menentang dari pengalaman Anda.
4. Dari 18 bab yang sudah Anda baca, insight mana yang paling mengubah cara pandang Anda tentang SI? Mengapa?
5. Bayangkan diri Anda 5 tahun ke depan: apa peran Anda, tools apa yang Anda gunakan sehari-hari, dan bagaimana AI membantu Anda?

**Tugas Artefak:**
> Gunakan Template A.18 (Peta Transformasi Personal) untuk mengasesmen kompetensi digital Anda saat ini, identifikasi gap, dan buat rencana aksi 90 hari. Sertakan minimal 3 quick wins yang bisa Anda lakukan dalam 7 hari pertama.

---

### REFERENSI BAB 18

1. World Economic Forum. (2025). *Future of Jobs Report 2025*. WEF.
2. McKinsey Global Institute. (2024). *The economic potential of generative AI*. McKinsey & Company.
3. Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. *Journal of the Academy of Marketing Science*, *49*(1), 30–50.
4. Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability. *Information & Management*, *58*(3), 103434.
5. Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). *Competing in the Age of AI*. Harvard Business Review Press.
6. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2022). *Management Information Systems* (17th ed.). Pearson.
7. Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). *Platform Revolution*. W. W. Norton.
8. GoTo Group. (2024). *GoTo Annual Report 2024*. PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk.
9. Microsoft. (2024). *Work Trend Index: AI at Work*. Microsoft.
10. IDC. (2024). *Worldwide Internet of Things Forecast*. International Data Corporation.

---

### QUALITY GATES CHECK

```
[✓] Gate 1 — THINK   : Mengubah pandangan dari "SI = teknologi IT" ke "SI = fondasi peran manajer masa depan sebagai orchestrator"
[✓] Gate 2 — APPLY   : Template A.18 langsung applicable untuk asesmen mandiri dan membuat rencana aksi 90 hari
[✓] Gate 3 — REFLECT : Membuat pembaca sadar posisinya dalam spektrum digital literacy dan committed terhadap transformasi personal
```
