Produktivitas AI

Produktivitas AI adalah pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas berbagai tugas serta proses di berbagai industri.

Hal ini mencakup otomatisasi tugas rutin, analisis data secara cepat, optimalisasi alur kerja, dan penyediaan insight yang mendukung pengambilan keputusan melalui integrasi alat AI. Kemajuan Teknologi baru, seperti AI generatif mengubah lingkungan AI dan perannya di tempat kerja dan peningkatan produktivitas secara keseluruhan.

Potensi AI masih menjadi perhatian besar, dengan laporan dari Goldman Sachs menyebutkan bahwa hingga 300 juta pekerjaan penuh waktu berpotensi digantikan oleh teknologi ini.¹

Bagi individu dan organisasi, alat AI dapat menyederhanakan operasional, mengurangi kesalahan, dan memberikan lebih banyak waktu bagi tim untuk fokus pada kegiatan strategis. Contoh fitur AI termasuk penggunaan AI untuk manajemen proyek, otomatisasi layanan pelanggan, analisis data, dan pembuatan konten asli. Generative pretrained transformer (GPT) adalah chatbot yang menggunakan AI dan dibangun di sekitar model bahasa besar (LLM). Mereka juga merupakan aplikasi machine learning (ML) yang semakin penting.

Produktivitas AI bertujuan untuk meningkatkan output dan hasil, mengurangi penggunaan sumber daya, serta meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Sebuah studi dari Biro Penelitian Ekonomi Nasional mendukung temuan ini, menunjukkan bahwa akses ke alat AI seperti GPT meningkatkan produktivitas agen dukungan pelanggan hingga 14%.²

Penerapan alat produktivitas berbasis AI dalam dunia yang terus berkembang pesat telah merevolusi cara bisnis beroperasi dan cara orang menyelesaikan tugas sehari-hari. Gerakan AI bukan hanya tentang menyelesaikan sesuatu lebih cepat, ini tentang menjadi lebih pintar dan bekerja lebih efisien. Apa yang membentuk sebagian besar produktivitas AI adalah alat produktivitas AI, yang merupakan aplikasi perangkat lunak yang menggunakan AI untuk membantu individu dan bisnis menyelesaikan tugas. Alat produktivitas AI ini hadir dalam bentuk aplikasi dan berbasis web. Machine learning dan pemrosesan bahasa alami dapat digunakan untuk mengotomatiskan pembuatan kutipan, bekerja dengan template bawaan, serta menulis kode secara otomatis.

Jenis aplikasi perangkat lunak ini berkisar dalam penggunaan dan kompleksitas. Beberapa adalah asisten pintar yang dapat memilah-milah email hanya dalam beberapa klik. Sementara solusi lain menggunakan algoritma dan metrik untuk memprediksi kode yang perlu ditulis atau memberikan kiat-kiat untuk menyelesaikan tugas. Beberapa alat paling populer yang digunakan dalam bisnis saat ini adalah sebagai berikut.

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly adalah asisten penulisan berbasis AI cloud yang membantu mengoreksi tata bahasa, tanda baca, ejaan, dan meningkatkan aspek lain dalam tulisan. Alat ini dapat digunakan untuk siapa saja yang ingin meningkatkan copywriting, penulisan bentuk panjang atau penulisan sehari-hari umum.

Notion, mirip dengan Grammarly, adalah alat bantu menulis dan mencatat yang baru-baru ini memperkenalkan versi AI-nya. Notion AI adalah kumpulan alat yang di dukung AI yang dapat secara otomatis membuat ringkasan, menjawab pertanyaan, dan menerjemahkan teks ke berbagai bahasa.

ChatGPT dikembangkan oleh OpenAI menggunakan arsitektur GPT-4, dilatih dengan sejumlah besar data teks untuk membantu menulis esai, menjawab pertanyaan, memberikan kritik tulisan, dan berbagai tugas lainnya. Versi premium ChatGPT bahkan dapat melakukan pembuatan gambar dan input suara.

Claude adalah asisten AI lainnya yang dapat merangkum rapat, menjawab pertanyaan, dan menulis kode. Aplikasi ini didukung oleh LLM dan menjadi salah satu aplikasi produktivitas populer yang digunakan oleh banyak orang untuk membantu menulis postingan media sosial, seperti LinkedIn atau keterangan Instagram.

Asana adalah alat manajemen proyek yang membantu organisasi mengelola tugas secara efisien dan dapat terintegrasi dengan berbagai aplikasi, seperti Microsoft Teams, Gmail, iOS, dan Outlook. Asana AI menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas dan membuat ringkasan, sehingga menghemat waktu dan uang tim.

Otter.ai adalah alat transkripsi yang merangkum rekaman panggilan dan memungkinkan pengguna menggunakan speech to text secara real-time.

watsonx Assistant adalah solusi AI percakapan yang memberdayakan karyawan dalam suatu organisasi untuk membangun agen AI dan chatbot AI. Alat ini dapat diintegrasikan dengan beberapa aplikasi dan dirancang untuk pembuat nonteknis.

IBM watsonx Orchestrate adalah solusi AI dan otomatisasi generatif yang dapat mengotomatiskan tugas dan menyederhanakan proses yang rumit. Alat tersebut menawarkan aplikasi siap pakai, keterampilan, dan asisten untuk membantu anggota organisasi melakukan tugas.

Midjourney adalah alat pembuatan gambar AI yang membuat visual dari prompt teks. Solusi ini digunakan oleh seniman dan desainer untuk membantu menciptakan karya unik.

watsonx Code Assistant menggunakan gen AI untuk menghasilkan kode baru bersih dan menerjemahkan kode dari satu bahasa ke bahasa lain atau memfaktorkan ulang kode lama. Alat ini membantu pengembang dan operator TI mempercepat upaya modernisasi aplikasi.

Microsoft Copilot adalah alat yang didukung AI yang memanfaatkan model bahasa besar (LLM) dan data organisasi untuk meningkatkan produktivitas serta mendukung kreativitas pengguna. Copilot dapat menyarankan ide-ide baru dan mengotomatiskan tugas, seperti penulisan email dan peringkasan.

Alat produktivitas AI yang merevolusi pendekatan tugas mulai dari brainstorming hingga dukungan pelanggan. Pergeseran besar dalam teknologi ini memungkinkan tim untuk menghasilkan ide dan menyelesaikan masalah dengan lebih efisien. Alat ini menggunakan algoritma canggih untuk menyederhanakan proses pengambilan keputusan yang kompleks, mengurangi kebingungan, dan memberikan insight yang lebih jelas serta hasil yang lebih optimal.

Integrasi AI ke dalam alur kerja harian dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas sekaligus mengoptimalkan cara individu dan tim berkolaborasi. Beberapa manfaat utama meliputi:

1. Peningkatan penghematan waktu
2. Peningkatan efisiensi 
3. Pengambilan keputusan yang ditingkatkan 
4. Peningkatan akurasi 
5. Personalisasi yang lebih baik
6. Skalabilitas lebih besar

AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memungkinkan karyawan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada inisiatif strategis dan aktivitas yang membutuhkan kreativitas. Sebagai contoh, studi Forrester Consulting Total Economic Impact 2023 menemukan bahwa penggunaan chatbot yang didukung oleh IBM watsonx Assistant mampu mengurangi waktu penanganan interaksi agen layanan hingga 30%.³ Peningkatan tersebut bernilai USD 2,4 juta selama periode tiga tahun, menurut penelitian.

Alat AI membantu merampingkan alur kerja, memungkinkan tim mengelola proyek dan tugas dengan lebih efisien, sehingga mempercepat penyelesaian proyek. Peningkatan efisiensi dan pengurangan kesalahan secara bertahap dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dari waktu ke waktu, memungkinkan sumber daya dialokasikan dengan lebih efektif. Contoh efisiensi adalah IBM watsonx Orchestrate, khususnya dalam dunia pengadaan. Watsonx Orchestrate mengintegrasikan berbagai solusi untuk mendukung proses pengadaan, seperti Ask Procurement, manajemen kontrak, pengadaan hingga pembayaran, serta manajemen pesanan (order management).

AI menganalisis kumpulan data dalam jumlah besar untuk memberikan insight yang membantu organisasi membuat keputusan yang tepat berdasarkan informasi real-time. Solusi ini juga dapat meningkatkan komunikasi antar anggota tim, menciptakan lingkungan yang lebih kolaboratif yang mendorong pertukaran ide dan kerja sama tim. Solusi watsonx Orchestrate juga merupakan contoh peningkatan pengambilan keputusan. Dengan kemampuan watsonx Orchestrate memungkinkan tim untuk mengotomatiskan tugas dan menyederhanakan proses kompleks, sehingga menghemat waktu dan sumber daya secara efektif.

Alat AI dapat meminimalkan kesalahan manusia dalam entri data dan pembuatan konten dan membantu memastikan hasil berkualitas lebih tinggi. Teknologi ini dapat mengurangi kebutuhan akan revisi dan mendorong manajemen tugas yang lebih efisien. watsonx Code Assistant dan organisasi Chief Information Officer (CIO) IBM adalah contoh yang bagus tentang apa yang dapat dilakukan oleh akurasi. Dengan Watsonx Code Assistant untuk Red Hat Ansible Lightspeed, 60% konten Ansible Playbook secara otomatis dibuat oleh Watsonx Code Assistant.

Banyak alat AI, termasuk AI generatif, menggunakan teknologi canggih untuk menyesuaikan diri dengan preferensi individu, memberikan rekomendasi personal yang meningkatkan pengalaman pengguna. ChatGPT adalah contoh yang baik dalam personalisasi, terutama dengan penambahan fitur baru yang dirancang untuk mencegah pengguna mengulang instruksi umum dari satu tugas ke tugas lainnya.⁴

Solusi AI dirancang untuk beradaptasi dan berkembang seiring pertumbuhan organisasi, mampu menangani peningkatan beban kerja tanpa mengorbankan produktivitas, sekaligus mengurangi tugas-tugas yang memakan waktu. Contoh alat yang sangat dapat diskalakan adalah Notion AI. Karena pertumbuhan volume data, solusi ini mengembangkan infrastruktur basis datanya dengan beralih ke arsitektur sharded yang lebih kompleks.⁵ Solusi tersebut "mengelola total 480 pecahan logis, sekaligus memastikan kemampuan manajemen dan pengambilan data yang dapat diskalakan untuk jangka panjang," tulis Notion dalam sebuah postingan di situs webnya.

Produktivitas AI tidak datang tanpa tantangan. Tetapi dengan tantangan itu ada solusi yang mungkin.

Oleh karena itu, alat AI sering kali memerlukan akses ke sejumlah besar data, sehingga isu privasi data menjadi perhatian utama. Organisasi harus membantu memastikan bahwa informasi sensitif dilindungi, yang dapat mempersulit implementasi AI. Kepatuhan terhadap peraturan, seperti GDPR, menambahkan lapisan kompleksitas tambahan.

Solusi potensial adalah dengan membuat kerangka kerja yang memiliki kebijakan dan standar keamanan yang jelas. Organisasi sebaiknya hanya menggunakan data yang benar-benar diperlukan untuk pengembangan AI, serta memastikan data tersebut dikelola dan dilindungi dengan aman.

Banyak organisasi berjuang untuk mengintegrasikan alat produktivitas AI dengan sistem dan alur kerja mereka yang ada. Hal ini dapat menyebabkan gangguan dan inefisiensi selama masa transisi. Tanpa integrasi yang mulus, potensi manfaat AI mungkin tidak sepenuhnya terwujud.

Cara untuk mengurangi masalah integrasi adalah dengan menetapkan standar umum yang konsisten di seluruh organisasi. Organisasi juga perlu menerapkan kerangka kerja tata kelola data yang kuat dan memanfaatkan API untuk mengintegrasikan serta mengelola transformasi data secara efisien.

Sistem AI berisiko secara tidak sengaja memperkuat bias yang terdapat dalam data pelatihannya, sehingga menghasilkan keputusan yang tidak seimbang dan praktik yang tidak adil. Bias ini dapat memengaruhi proses pengambilan keputusan, terutama di bidang-bidang seperti perekrutan dan layanan pelanggan. Organisasi harus secara aktif bekerja untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias-bias ini untuk membantu memastikan penggunaan AI yang adil dan merata.

Solusi untuk tantangan ini adalah mengumpulkan data yang beragam yang mencerminkan berbagai individu dari beragam latar belakang. Pengembang harus meninjau data dengan cermat dan menghindari memasukkan data secara berlebihan, karena hal ini dapat membanjiri model dan meningkatkan risiko bias.

Karyawan mungkin enggan menggunakan alat AI karena khawatir kehilangan pekerjaan atau merasa tidak nyaman dengan teknologi baru. Perlawanan budaya ini berpotensi menghambat keberhasilan implementasi solusi produktivitas AI. Karena itu, organisasi perlu berinvestasi dalam pelatihan dan strategi manajemen perubahan untuk mendorong penerimaan dan meningkatkan keterlibatan karyawan dengan teknologi AI.Pendekatan untuk mengatasi tantangan ini dimulai dengan para pemimpin organisasi yang membangun budaya kerja yang terbuka terhadap perubahan dan mendorong penerimaan ide-ide baru. Eksekutif tingkat atas perlu menyampaikan perubahan ini sejak awal dan secara rutin, sambil aktif mendengarkan masukan dari karyawan di tempat kerja.

Solusi AI sedang dan Lanjutkan membentuk cara bisnis dijalankan. Manfaat ekonomi dari AI menjadi semakin nyata dan para eksekutif memahami potensi dari kemajuan baru ini. Laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value mengungkapkan bahwa para eksekutif telah memanfaatkan berbagai alat transformasi, termasuk AI dan teknologi otomatisasi, untuk meningkatkan alur kerja dan menghasilkan insight yang lebih efisien.⁶

Menurut survei, para eksekutif memperkirakan akan terjadi peningkatan signifikan dalam otomatisasi ekstrem yang didukung oleh AI dan machine learning dalam dua tahun mendatang. Mereka juga mengharapkan kemajuan yang didukung tenaga kerja digital ini meningkat sebesar 20% dalam dua tahun ke depan.

Layanan pelanggan: Organisasi dapat memanfaatkan alat produktivitas berbasis AI untuk menganalisis panggilan pelanggan dan mengotomatiskan respons terhadap pertanyaan yang sering diajukan. Solusi AI ini dapat meningkatkan produktivitas layanan pelanggan dengan menyediakan dukungan 24/7 dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan melalui analisis perilaku mereka.

Sumber daya manusia: Alat generatif AI digunakan di seluruh industri untuk meningkatkan kemampuan sumber daya manusia, seperti proses rekrutmen dan manajemen kinerja. Pimpinan SDM dapat memanfaatkan AI untuk menganalisis data survei guna mengukur keterlibatan karyawan dan mengolah resume secara efisien dalam proses pencarian kandidat.

Pembuatan konten: Alat AI yang mampu menghasilkan konten tertulis atau visual membantu organisasi menjaga konsistensi suara merek mereka. Perangkat lunak AI, dengan prompt yang spesifik dan konsisten, dapat menghasilkan konten yang selaras di seluruh organisasi, terlepas dari departemen yang menggunakannya.

Otomatisasi tugas: Salah satu contoh penggunaan terbesar untuk alat produktivitas AI adalah otomatisasi tugas di seluruh industri. Apa pun jenis bisnisnya atau apa pun tujuannya, kemungkinan ada tugas-tugas membosankan yang menyita terlalu banyak waktu karyawan. Di sinilah otomatisasi tugas berperan dan perangkat AI dapat meringankan beban karyawan sehingga mereka dapat mengerjakan tugas yang lebih relevan.

Analisis dan pelaporan data: Solusi AI dapat meningkatkan proses analisis dan pelaporan dengan mengotomatiskan ekstraksi data dari kumpulan besar, sehingga menghemat waktu dan sumber daya pengembang. Teknologi ini dapat mengidentifikasi tren dan pola yang tidak mudah terlihat, memberikan insight mendalam untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Selain itu, solusi AI dapat menyusun laporan komprehensif secara real-time, memungkinkan pemangku kepentingan mendapatkan informasi terbaru dengan cepat dan efisien. Teknologi ini tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga meningkatkan akurasi, mengurangi biaya, dan meminimalkan kesalahan manusia dalam interpretasi data.

Penelitian: Solusi AI dapat mempercepat proses penelitian dengan menganalisis literatur dan data dalam jumlah besar secara efisien, memungkinkan peneliti untuk lebih fokus pada tugas-tugas strategis dan mendalam. Teknologi ini dapat membantu mengidentifikasi studi yang relevan dan mengekstrak temuan utama, sehingga secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk pencarian manual. Algoritma AI secara mandiri dapat menghasilkan hipotesis dan memprediksi hasil berdasarkan data yang tersedia, sehingga mendorong pendekatan pemecahan masalah yang lebih inklusif dan inovatif.

Manajemen proyek: Alat berbasis AI dapat meningkatkan efisiensi dengan mengotomatiskan tugas rutin seperti penjadwalan, alokasi sumber daya, dan pelacakan kemajuan, sehingga mempermudah pengelolaan proyek secara konsisten dari waktu ke waktu. Sistem ini dapat menganalisis data proyek untuk mengidentifikasi risiko dan hambatan potensial, memungkinkan pengambilan keputusan proaktif agar proyek tetap berjalan sesuai rencana. AI dapat membantu manajer proyek mengoptimalkan kinerja dan mencapai tujuan dengan merancang alur kerja yang efisien serta meningkatkan visibilitas terhadap seluruh proses.