Apa yang dimaksud dengan transformasi AI?

Transformasi AI menggunakan machine learning dan model pembelajaran mendalam —misalnya, visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan AI generatif—bersama dengan teknologi lain untuk menciptakan sistem yang dapat:

• Mengotomatiskan tugas manual dan pekerjaan administrasi berulang.
• Memodernisasi aplikasi dan TI dengan pembuatan kode.
  
• Memberikan insight berbasis data dan dukungan pengambilan keputusan dengan menggunakan analitik lanjutan.
• “Belajar” dari data untuk meningkatkan akurasi dan kinerja dari waktu ke waktu.
  
• Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan personalisasi dan chatbot.

Seiring kemajuan AI yang semakin pesat, transformasi AI menjadi faktor penting dalam kesuksesan jangka panjang bisnis. Menurut “Augmented work for an automated, AI-driven world“, sebuah laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value, organisasi yang mengintegrasikan AI ke dalam perjalanan transformasi mereka lebih sering mengungguli pesaing.

Umumnya, transformasi AI adalah upaya yang lebih holistik daripada replikasi sederhana dari proses bisnis yang ada dengan teknologi baru. Strategi transformasi AI yang dirancang dengan baik memiliki kapasitas untuk menciptakan cara-cara baru dalam melakukan bisnis, meningkatkan produktivitas, dan memfasilitasi pertumbuhan yang berkelanjutan. Untuk mewujudkan dan meningkatkan skala teknologi, transformasi AI sering kali mengharuskan bisnis untuk mengubah strategi dan budaya mereka.

Strategi transformasi AI dapat melibatkan sejumlah teknologi, seringkali membutuhkan toolkit solusi yang luas. Alat AI spesifik yang digunakan sering bergantung pada tujuan bisnis yang ditargetkan organisasi. Beberapa teknologi yang paling umum digunakan dalam transformasi AI meliputi:

Organisasi yang menganut mentalitas yang mengutamakan AI, alih-alih mendigitalkan proses bisnisnya, berpeluang memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan dalam ekosistem bisnis yang berubah cepat. Dan meskipun tidak ada satu pun pedoman standar untuk perjalanan AI, pertimbangan umum selama tahap perencanaan awal transformasi AI meliputi:

• Strategi dan nilai: Apa saja contoh penggunaan dan tujuan untuk transformasi AI? Alur kerja mana yang ditambah, dan apa metrik internal untuk sukses?
• Teknologi dan data: Model, data, dan strategi penerapan mana yang paling sesuai dengan strategi organisasi?
• Desain pengalaman: Bagaimana pengguna, baik internal maupun eksternal, akan berinteraksi dengan AI?
• Model operasi: Bagaimana sebuah organisasi akan menskalakan teknologi baru di seluruh bisnis mereka?
• Talenta dan budaya: Bagaimana sebuah organisasi dapat merangkul budaya AI melalui pelatihan, peningkatan keterampilan, dan perekrutannya?

Transformasi AI adalah proses yang dinamis. Contoh penggunaan dan implementasi AI terlihat berbeda untuk setiap perusahaan. Namun, sebelum organisasi melatih dan menggunakan AI, biasanya organisasi mengikuti proses perencanaan berikut untuk membantu memastikan efektivitas strateginya:

Pengumpulan informasi: Selama tahap ini, organisasi melakukan penelitian untuk mendapatkan pemahaman tentang alat bantu seperti AI generatif, machine learning, visi komputer, dan teknologi lainnya. Selama fase eksplorasi ini, para pemangku kepentingan dapat membuat daftar masalah bisnis yang dapat diatasi oleh AI dan menguraikan manfaat yang dapat diperoleh.

Menilai sumber daya dan keterbatasan saat ini: Sebelum membuat rencana yang komprehensif, suatu organisasi biasanya mengaudit bisnis yang ada, meninjau kapasitas departemen TI dan praktik datanya.

Menentukan tujuan: Selama fase ini, organisasi mengidentifikasi masalah spesifik mana yang ingin dipecahkan, dan bagaimana keberhasilan akan diukur selama implementasi.

Membangun peta jalan: Dalam membuat peta jalan, organisasi memilih proyek AI berdasarkan kebutuhan praktis, menentukan jenis dukungan yang mungkin diperlukan—dan mitra atau vendor mana yang memiliki keahlian khusus AI yang harus dilibatkan.

Setelah fase-fase perencanaan strategis ini selesai, perancangan, pembangunan, pelatihan, validasi, dan penyetelan model AI dapat dimulai. Beberapa tahapan yang memfasilitasi penerapan AI yang bertanggung jawab dan efektif meliputi:

• Mengumpulkan dan mengelola data.

• Mengorganisir data.

• Membangun, melatih, dan menyetel model AI.

• Mengotomatiskan alur kerja dan menambahkan AI ke aplikasi.

• Menanamkan AI di seluruh perusahaan.

Tahap pertama transformasi AI mengidentifikasi dan memanfaatkan data mentah yang digunakan untuk melatih dan menyesuaikan AI. Ini juga melibatkan penentuan data pihak ketiga apa yang mungkin digunakan. Seringkali, organisasi dibatasi oleh arsitektur kaku dan silo data yang memerlukan reorganisasi mendasar.

Proses ini dapat mencakup penarikan data dari berbagai departemen dan subdivisi, mendigitalkan catatan yang ada, atau menerapkan sistem manajemen data yang lebih kuat. Karena membutuhkan kefasihan dalam ilmu data, proses ini mungkin perlu mempekerjakan spesialis atau meningkatkan keterampilan karyawan internal.

Kualitas data dan praktik tata kelola data yang kuat adalah tulang punggung transformasi AI yang sukses. Selama proses ini, organisasi membantu memastikan keakuratan dan kebersihan jalur data beserta aturan pencarian dan pengaturannya. Ini mungkin melibatkan mengotomatiskan alur kerja tertentu dengan alat-alat DataOps , mengoptimalkan gudang data dan infrastruktur, dan berinvestasi dalam solusi manajemen data seperti data lakehouse.

Selama fase organisasi, pemimpin bisnis juga menentukan siapa yang memiliki data, langkah-langkah keamanan data yang diterapkan, dan persyaratan untuk menggunakan data tersebut. Proses ini menciptakan alur layanan mandiri yang membuat data dapat diakses oleh orang yang tepat pada waktu yang tepat.

Dengan menggunakan data yang bersih dan terorganisir ini, bisnis dapat membangun, melatih, memvalidasi, dan menyetel model AI-nya. Dengan talenta rekayasa AI internal yang memadai, proses ini dapat diselesaikan secara internal. Banyak organisasi memilih untuk berkolaborasi dengan vendor pihak ketiga yang memiliki rekam jejak kesuksesan.

Selama fase ini, model AI “belajar” dari kumpulan data besar dan disesuaikan pada kumpulan data khusus tugas yang lebih kecil. Setelah periode pengembangan dan pengujian awal ini, alur kerja validasi dan pengujian terus berlanjut, memfasilitasi konsistensi saat model terus belajar.

Ketika AI siap, maka akan diintegrasikan ke dalam alur kerja dan aplikasi yang diidentifikasi sebelumnya di seluruh perusahaan. Biasanya, AI digunakan dengan teknologi dan teknik lain, dan penerapan AI melibatkan kolaborasi antara tim TI, teknik, dan infrastruktur bersama dengan pemangku kepentingan lainnya. Ketika AI menambah proses bisnis rutin dan menjadi bagian dari operasi bisnis sehari-hari, strategi manajemen perubahan yang kuat mungkin diperlukan seiring dengan pergeseran peran di seluruh organisasi.

Dengan landasan otomatisasi yang kuat dan praktik aplikasi cerdas, organisasi dapat membangun AI lebih dalam ke dalam bisnis mereka dan mengubah cara kerja perusahaan. Karena karyawan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas-tugas rutin, perubahan di seluruh organisasi mungkin diperlukan untuk mendorong lebih banyak tenaga kerja yang kreatif dan berharga dari mitra manusia. Dan pada tingkat ini, alur kerja yang lebih kompleks dapat sepenuhnya digantikan oleh kombinasi alat yang didukung AI.

Transformasi AI juga dapat mencakup analisis berbantuan AI terhadap praktik bisnis tingkat perusahaan, misalnya melalui penyampaian insight tentang perilaku konsumen atau forecasting. Dengan AI yang sepenuhnya tertanam dalam bisnis, suatu organisasi juga dapat mengotomatiskan siklus hidup AI, meningkatkan kecepatan eksperimen dan membangun model khusus tujuan dengan lebih cepat.

Transformasi AI dapat meningkatkan kinerja di setiap aspek bisnis. Adopsi memungkinkan organisasi untuk mengotomatiskan tugas-tugas administratif, memfasilitasi pengalaman pelanggan yang sangat personal, dan memodernisasi proses TI dengan menghasilkan kode secara otomatis.

Beberapa contoh penggunaan meliputi:

• Modernisasi TI

• Alur kerja layanan pelanggan

• Supply chain

• SDM dan pengelolaan SDM

• Penjualan dan pemasaran

• Operasi bisnis inti

Model AI memiliki sejumlah besar aplikasi dalam proses dan operasi TI. AI dapat dengan cepat meningkatkan ketangkasan TI dan mengatasi proses kompleks seperti modernisasi aplikasi dan rekayasa platform.

Sebagai contoh, AI generatif dapat menghasilkan kode, mengonversi kode dari satu bahasa ke bahasa lain, merekayasa balik kode, dan mendorong perencanaan transformasi.

Alat-alat ini juga dapat menyediakan rekayasa keandalan situs yang ditingkatkan bagi para pengembang dan mengotomatiskan proses pengujian—yang pada akhirnya menyederhanakan proses TI dan memungkinkan karyawan untuk berfokus pada tugas-tugas yang lebih kreatif dan berpusat pada manusia.

AI generatif dapat mengubah cara pengalaman pelanggan disampaikan, menjadi pembeda bagi bisnis dan memberinya keunggulan kompetitif. Alat bantu AI dapat menyajikan rekomendasi yang disesuaikan, menangani dukungan pelanggan setiap saat sepanjang hari, dan membuat konten yang dipersonalisasi dengan lancar seperti postingan media sosial, pesan yang dipersonalisasi, atau salinan situs web.

Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan menganalisis sentimen, AI dapat mengidentifikasi pola untuk membuat prediksi tentang perilaku konsumen di masa depan. Sebagai contoh, sebuah bank dapat menyediakan layanan manajemen portofolio yang dipersonalisasi dan otomatis, atau pemerintah dapat secara otomatis mengonversi korespondensi ke dalam berbagai bahasa.

Dengan menggunakan AI, bisnis dapat mengotomatiskan proses sumber-ke-pembayaran dan mengelola kebutuhan sumber daya, sehingga mengurangi inefisiensi dan pemborosan. Misalnya, alat bantu AI dapat melakukan triase terhadap pengiriman, memilih cara yang paling hemat biaya dan ramah lingkungan untuk memenuhi pesanan, atau menganalisis data historis untuk memprediksi permintaan.

Sistem intelijen pesanan yang didorong oleh AI memiliki kapasitas untuk memberikan insight yang cepat ke dalam alur kerja Order Management, sehingga para pemimpin bisnis dapat mengidentifikasi potensi gangguan atau mengidentifikasi masalah sebelum masalah tersebut muncul. Ketika dikombinasikan dengan kembaran digital yang mereplikasi proses dunia nyata atau peralatan, AI dapat mengoptimalkan proses seperti pemeliharaan dan penjadwalan untuk meningkatkan efisiensi.

Kemampuan AI dapat meningkatkan efisiensi dan pengalaman karyawan di seluruh siklus hidup SDM, mulai dari meningkatkan pengalaman kandidat hingga memberikan saran pengembangan karier berkualitas tinggi yang dipersonalisasi. Dengan menggunakan AI, bisnis dapat mengotomatiskan tugas perekrutan karyawan yang berulang tetapi sangat penting seperti pengumuman pekerjaan dan penjadwalan wawancara. Untuk karyawan saat ini, AI dapat memberikan masukan yang dipersonalisasi seperti tinjauan kinerja atau mengelola permintaan cuti melalui chatbot, sehingga pimpinan SDM dapat fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi.

Dalam penjualan dan pemasaran, AI dapat memberikan personalisasi dalam skala besar, secara otomatis menghasilkan rekomendasi produk dan komunikasi konsumen berdasarkan riwayat pembelian dan data lainnya. Teknologi ini dapat melakukan forecasting tren masa depan dan perilaku pelanggan, sehingga tim pemasaran dapat mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien di seluruh rantai pasokan konten dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Dengan menggunakan alat bantu ini, para profesional penjualan diberdayakan untuk mendedikasikan waktu untuk pekerjaan yang bernilai lebih tinggi, meningkatkan pengambilan keputusan dan meningkatkan produktivitas.

Adopsi AI pada tingkat perusahaan memiliki kapasitas untuk menyederhanakan dan menambah operasi inti bisnis. AI dapat membantu pengembangan produk.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan perawatan kesehatan dapat mempercepat penemuan obat baru dengan bantuan model AI yang dilatih untuk menyimpulkan struktur molekul.

Tim produk mungkin menggunakan AI untuk menguji dan mengoptimalkan produk melalui siklus hidupnya. Teknologi ini juga dapat diterapkan untuk manajemen ancaman dan dukungan keputusan. Fungsi-fungsi ini mengurangi waktu respons insiden dan membantu para pemimpin bisnis secara proaktif merencanakan dan mengelola risiko di masa depan.

Proyek AI yang tangguh dan bertanggung jawab dengan metodologi yang dibuat dengan cermat dapat meningkatkan kinerja dan memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi bisnis. Namun, seperti dalam transformasi digital lainnya, adopsi yang sukses dan dampak bisnis yang nyata jauh dari terjamin.

Menurut McKinsey, sementara 90% bisnis yang disurvei konsultan memulai beberapa bentuk transformasi digital. Namun, hanya sepertiga dari manfaat pendapatan yang diharapkan telah direalisasikan.¹ Untuk sepenuhnya menyadari dampak positif AI, organisasi mungkin perlu mengatasi beberapa tantangan umum, termasuk:

Menerapkan AI di seluruh bisnis dapat menjadi tantangan tersendiri, yang mengharuskan para pengambil keputusan dan pemangku kepentingan menginvestasikan waktu dan energi yang signifikan untuk menguraikan bagaimana teknologi tersebut akan diintegrasikan ke dalam organisasi mereka. Sebagai bagian dari transformasi AI, bisnis mungkin mendapati diri mereka mengelola data dalam jumlah besar dan membutuhkan daya komputasi yang signifikan untuk memenuhi tujuan mereka.

Implementasi yang sukses biasanya melibatkan penelitian ekstensif tentang model AI mana yang cocok untuk organisasi, dan investasi signifikan dalam infrastruktur untuk mendukung solusi AI. Makin banyak organisasi mempertimbangkan model hybrid cloud untuk mendukung adopsi dan penerapan skala luas.

Tata kelola data yang baik mengharuskan data yang digunakan dalam pelatihan AI bersih, konsisten, dan aman. Ini berarti organisasi yang ingin mengadopsi AI akan menjadi perusahaan data juga. Input yang digunakan untuk melatih model bahasa besar (LLM), misalnya, harus diatur dan disimpan dengan benar—dan bersumber dari cara yang tidak menggunakan data bias atau hak milik.

Tata kelola data yang baik juga membantu memastikan bahwa output model dapat diamati dan dapat dijelaskan. Organisasi yang terlibat dalam transformasi AI yang sukses biasanya memantau aktivitas data dan terus mengaudit praktik keamanan siber mereka. Mereka juga mengenkripsi data sensitif sesuai dengan peraturan setempat. Fase ini mungkin melibatkan beberapa proses untuk meningkatkan keamanan data on premises, di cloud, dan dalam aplikasi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS).

Mengintegrasikan sistem AI dengan infrastruktur TI, alur kerja, dan proses bisnis yang ada dapat menjadi rumit dan memakan waktu. Dan penerapan AI melibatkan perubahan organisasi dan pergeseran budaya yang signifikan. Bisnis dapat memilih untuk berinvestasi dalam inisiatif manajemen perubahan, bekerja sama dengan para pemangku kepentingan, dan memulai kemitraan dengan pihak ketiga yang tepercaya untuk menumbuhkan budaya pemberdayaan dan pendidikan.

Proyek AI dapat melibatkan berbagai profesional yang sangat terampil, termasuk insinyur data, ilmuwan data, dan analis data. Beberapa organisasi mungkin memutuskan untuk meningkatkan keahlian karyawan yang sudah ada, sementara organisasi lain mungkin perlu merekrut talenta baru yang signifikan untuk membantu memastikan transformasi AI yang lancar dan bertanggung jawab. Hal ini dapat melibatkan kerja sama dengan departemen sumber daya manusia, atau program transisi yang dikelola dengan hati-hati.