Pengalaman Umum yang Berujung Kecewa Tim marketing Anda coba ChatGPT untuk membuat konten. Hasilnya bagus — cepat, kreatif, produktif naik. Lalu dicoba untuk analisis laporan keuangan. Jawabannya meyakinkan, tapi angkanya salah. Konsekuensinya? Keputusan berbasis data palsu. Skenario ini berulang di ratusan korporasi Indonesia. AI generik dijual sebagai solusi serba-guna, tapi menghasilkan tiga liabilitas fatal ketika dihadapkan pada kompleksitas enterprise. Liabilitas 1: Pemahaman Dangkal — Ringkasan Tanpa Konteks AI generik seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini dilatih pada data internet publik. Mereka ahli dalam pola bahasa, bukan pemahaman strategis. Data Eksternal: Menurut Gartner 2024, 30% konten AI generatif perusahaan dianggap “tidak dapat diandalkan” oleh decision-maker karena kurangnya konteks industri spesifik . Dampak Nyata: Tanya “bagaimana prospek sektor perbankan Indonesia Q3 2024?” AI generik memberikan rangkuman artikel berita. Tanya yang sama ke ProxsisLLM, jawabannya mensintesis: (a) kebijakan BI Rate, (b) data