Apa itu otomatisasi alur kerja AI? 

Alur kerja kecerdasan buatan (AI) adalah proses menggunakan teknologi dan produk yang didukung AI untuk mengotomatiskan tugas dan menyederhanakan aktivitas dalam suatu organisasi. Dalam urutan terstruktur ini, sistem AI melaksanakan, mengoordinasikan, atau meningkatkan proses—baik secara mandiri atau bekerja sama dengan pekerja manusia.

Konsep ini berlaku di seluruh spektrum yang luas. Alur kerja AI sederhana mungkin melibatkan model bahasa yang mengklasifikasikan tiket dukungan masuk, sementara alur kerja multi-agen dapat mengoordinasikan riset, menyusun, dan membuat ulasan di seluruh proses pembuatan konten.

Kemajuan terbaru dalam aplikasi, alat, dan model AI yang didukung AI telah menciptakan peluang baru bagi bisnis untuk meningkatkan cara mereka menangani alur kerja. Ketika organisasi merangkul transformasi digital, alur kerja berbasis AI, didukung oleh platform otomatisasi dan templat tingkat lanjut menghilangkan inefisiensi yang disebabkan oleh berbagai tugas manual dan meningkatkan pengalaman mitra, karyawan, dan pelanggan.

Dan semakin, sistem cerdas otonom menggunakan agen AI memungkinkan organisasi untuk membangun alur kerja multi-agen yang kompleks secara menyeluruh. Sistem ini mampu menangani beberapa proses yang saling berhubungan dengan intervensi minimal. Riset terbaru dari IBM® Institute for Business Value menemukan bahwa 82% eksekutif operasi lintas industri berharap bahwa otomatisasi proses dan alur kerja akan lebih efektif karena agen AI pada tahun 2027.

Memanfaatkan alur kerja yang didukung AI sebagai tulang punggung transformasi digital dapat memungkinkan bisnis untuk mewujudkan nilai nyata dari AI. Menurut McKinsey, AI berkinerja tinggi cenderung melaporkan upaya untuk inovasi transformatif menggunakan AI, termasuk dengan mendesain ulang alur kerja dan penskalaan lebih cepat. Singkatnya, otomatisasi alur kerja AI, terutama melalui otomatisasi agen, diharapkan menjadi bagian penting dalam meningkatkan operasi bisnis utama dan meningkatkan efisiensi operasional lintas sektor. 

Agen AI adalah sistem perangkat lunak otonom berbasis aturan yang, tidak seperti otomatisasi tradisional, memahami lingkungan mereka dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan yang ditentukan—seringkali melalui beberapa langkah dan alat. Tidak seperti model lebih statis yang merespons input, AI agen dapat merencanakan urutan tindakan dan memanggil API eksternal untuk menjalankan tujuan tertentu.

Dalam konteks otomatisasi alur kerja, agen AI berfungsi sebagai pelaksana aktif tugas multi-langkah yang kompleks. Misalnya, agen tunggal mungkin melakukan riset dan menyusun dokumen pengarahan dengan melakukan pencarian data, menyintesis temuan dan menghasilkan output.

Dalam otomatisasi alur kerja berbasis AI, arsitektur multi-agen memungkinkan beberapa agen khusus untuk berkolaborasi, masing-masing beroperasi secara bersamaan di bawah pengawasan agen mengatur.

API, atau antarmuka pemrograman aplikasi, adalah himpunan aturan atau protokol yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak berkomunikasi satu sama lain untuk bertukar data, fitur, dan fungsi. API adalah komponen kunci dalam alur kerja AI, karena mendorong kemampuan untuk menghubungkan layanan. Misalnya, menghubungkan dari situs web ke rekening bank Anda untuk membeli sesuatu secara online adalah contoh penggunaan koneksi API.

Otomatisasi proses bisnis (BPA) adalah strategi yang menggunakan perangkat lunak untuk mengotomatiskan proses bisnis yang kompleks dan berulang. Biasanya digunakan untuk mengotomatiskan beragam tugas sederhana seperti memproses pesanan atau mengelola akun pelanggan yang merupakan bagian integral untuk menjalankan bisnis, tetapi lebih baik ditangani oleh otomatisasi daripada sumber daya karyawan. BPA dapat dengan mudah menangani onboarding karyawan, penggajian, dan tugas manual lainnya.

Bagian dari BPA adalah otomatisasi proses robotik (RPA). RPA menggunakan teknologi otomatisasi cerdas untuk melakukan tugas kantor yang berulang. RPA mendukung ekstraksi data, penyelesaian formulir, pergerakan file, dan banyak lagi.

Gen AI adalah jenis AI yang dapat membuat konten orisinal,—seperti teks, gambar, video, audio, atau kode perangkat lunak,—sebagai tanggapan atas prompt atau permintaan pengguna. Teknologi AI generatif seperti ChatGPT dapat membantu perusahaan mengidentifikasi cara untuk meningkatkan alur kerja mereka dan menciptakan output yang tepat. Solusi ini dapat menanggapi prompt atau permintaan pengguna untuk membuat konten, seperti teks, gambar, video, audio, atau kode perangkat lunak.

Dalam otomatisasi alur kerja, AI Generatif mendukung ringkasan, pembuatan konten, dan analisis data, memberikan output bagi karyawan untuk ulasan. Misalnya, gen AI mungkin mengotomatiskan tanggapan tindak lanjut email atau memilih proses pembuatan kode.

Otomatisasi cerdas adalah ciri khas dari setiap alur kerja yang didorong oleh AI. Alur kerja ini melibatkan penggunaan teknologi otomatisasi untuk menyederhanakan dan meningkatkan skala pengambilan keputusan di seluruh organisasi. Sebagai contoh, penyedia asuransi dapat menggunakan otomatisasi cerdas untuk menghitung pembayaran, memperkirakan tarif, dan memenuhi kebutuhan kepatuhan.

Machine learning (ML) adalah cabang ilmu komputer yang menggunakan data dan algoritme untuk memungkinkan AI meniru cara manusia belajar, dan secara bertahap meningkatkan akurasinya. Salah satu bagian dari ML adalah pembelajaran mendalam, yang menggunakan neural networks berlapisan untuk menyimulasikan kekuatan pengambilan keputusan yang kompleks dari otak manusia.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah jenis AI yang memanfaatkan machine learning untuk memungkinkan komputer memahami dan berkomunikasi menggunakan bahasa manusia. Organisasi jasa keuangan, misalnya, dapat menggunakan NLP untuk mengurai informasi dari laporan keuangan yang panjang dan kumpulan data lainnya untuk membuat keputusan yang lebih cerdas tentang di mana harus berinvestasi.

Pengenalan karakter optik (OCR), juga dikenal sebagai pengenalan teks, menggunakan ekstraksi data otomatis untuk dengan cepat mengubah gambar teks menjadi format yang dapat dibaca mesin. Ini dapat membantu organisasi mengambil informasi lama, seperti buku, dek, dan informasi cetak lainnya dan mendigitalkannya untuk memberi makan sistem manajemen pengetahuan modern mereka. Peran OCR dalam pemrosesan dokumen memungkinkan tim TI untuk dengan cepat dan efektif mengubah pengetahuan internal menjadi data tidak terstruktur yang mudah dicerna.

Karena AI agen multi-sistem telah menjadi teknologi terdepan yang digunakan untuk otomatisasi alur kerja yang kompleks, lapisan orkestrasi menjadi lebih penting. Alat-alat ini bertindak sebagai semacam konduktor untuk agen AI, API, dan pipeline data, mengelola urutan alur kerja serta proses perutean untuk memutuskan alat mana yang berjalan kapan dan dalam keadaan apa.

Alur kerja AI dapat menghilangkan kebutuhan karyawan untuk fokus pada tugas yang memakan waktu yang lebih otomatis. AI membebaskan pekerja manusia untuk mencurahkan lebih banyak waktu kepada pelanggan atau mitra—serta mengarahkan lebih banyak pekerjaan ke posisi berbasis layanan atau hubungan. Baru-baru ini, misalnya, IBM® meningkatkan hingga tiga kali lipat jumlah posisi entry-level yang terbuka, berencana untuk melatih para pekerja dengan karier awal pada keterampilan yang lebih intuitif dan berorientasi pada kemampuan manusia.

Organisasi yang menggunakan alur kerja AI dapat menghemat waktu karyawan dari tugas manual yang tidak perlu. Karyawan tersebut dapat fokus pada proyek dan tugas bernilai tinggi yang mendorong pendapatan tambahan. Hal ini juga mengurangi hambatan dan inefisiensi dalam berbagi informasi, sehingga menciptakan organisasi yang lebih cerdas dan mampu mengambil keputusan lebih cepat.

Anggota tim mungkin membuat kesalahan, terutama ketika melakukan berbagai tugas yang kompleks. Untuk aktivitas yang lebih otomatis, teknologi AI dapat menyelesaikan tugas tersebut lebih cepat dan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi. 

AI dapat menghilangkan hambatan dengan bertindak tanpa perlu campur tangan manusia. AI ini dapat melakukan analisis data real-time yang berdampak pada beberapa unit bisnis. Misalnya, pemasar dapat menggunakan alur kerja AI untuk secara otomatis mengoptimalkan kampanye iklan. 

Alur kerja AI juga dapat mengoptimalkan pendanaan dengan memprioritaskan segmen atau konten sosial yang berkinerja terbaik. Di banyak ekosistem AI, penggunaan dasbor membantu pemangku kepentingan memantau metrik utama secara real-time, memungkinkan reaksi cepat terhadap peristiwa yang tidak terduga. 

Organisasi yang menciptakan alur kerja berbasis AI dan otomatis cenderung lebih efisien daripada organisasi yang mengandalkan lebih banyak proses manual. Organisasi dapat menggunakan AI untuk membuat chatbot canggih dan asisten virtual yang merampingkan dukungan pelanggan untuk membantu pelanggan dengan lebih baik ketika organisasi menghadapi masalah.

Bagi sebagian pelanggan, alur kerja berbasis AI yang menyediakan alat intuitif membantu memberikan jawaban tanpa perlu berbicara dengan manusia, meningkatkan kecepatan resolusi dan kepuasan pelanggan. Contoh, Avid Solutions, sebuah perusahaan riset dan pengembangan, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memasukkan pelanggan baru sebesar 25% dengan menggunakan AI agen.

Perangkat lunak otomatisasi berbasis AI dapat dengan mudah mengelola banyak proses yang bergantung pada suatu organisasi. Organisasi menginginkan skalabilitas dan efisiensi dalam alur kerja mereka agar dapat meningkatkan pengalaman pengguna. Alur kerja AI dapat dengan mudah merutekan informasi dan proses di seluruh organisasi sehingga eksekutif dan karyawan memiliki informasi real-time di mana pun mereka perlu mengaksesnya. Sementara pertumbuhan tradisional membutuhkan penambahan jumlah tenaga kerja secara proporsional, alur kerja AI memungkinkan organisasi meningkatkan volume dengan investasi tambahan yang minimal.

Ada beberapa alat terkemuka dan platform otomatisasi alur kerja yang menggunakan AI untuk membuat alur kerja canggih dan otomatis. Beberapa yang paling populer meliputi:

Produk ini membantu organisasi mengidentifikasi prospek dan mengubahnya menjadi penjualan melalui alur kerja keterlibatan yang didorong oleh AI. Apollo.io memiliki beberapa contoh penggunaan, termasuk optimalisasi inbound, keterlibatan penjualan, dan peningkatan CRM.

Dibuat oleh Open AI, ChatGPT adalah chatbot yang secara luas dikreditkan dengan memulai revolusi gen AI. Versi dasarnya gratis untuk semua pengguna, dan Open AI juga menawarkan beberapa versi lanjutan dengan biaya tambahan.

Claude adalah chatbot AI lain dari Anthropic AI yang dapat merangkum informasi dari dokumen yang lebih panjang, membantu pembuatan konten, menerjemahkan bahasa, dan membantu menulis kode. Claude baru-baru ini meluncurkan Claude Cowork, yang memungkinkan pengguna untuk mendelegasikan tugas ke AI agen.

Gemini juga merupakan asisten yang didukung gen AI yang dapat digunakan secara mandiri. Gemini juga terintegrasi dalam alat Google seperti Gmail, Docs, Sheets, dan banyak lagi, untuk menciptakan lebih banyak peluang alur kerja. 

Rangkaian teknologi IBM® ini membantu organisasi membangun, menyetel, dan menerapkan aplikasi AI khusus. Rangkaian ini juga membantu bisnis mengelola sumber data dan mempercepat alur kerja AI generatif yang bertanggung jawab. Ada beberapa contoh penggunaan untuk watsonx, termasuk mengekstraksi insight dari data bisnis, menerapkan chatbot, dan agen suara atau pengodean dengan lebih efisien.

IBM® watsonx Orchestrate membantu organisasi membuat agen AI yang dipersonalisasi untuk mengotomatiskan dan mempercepat pekerjaan mereka—serta menyediakan sistem untuk mengatur alur kerja yang kompleks. Ini mencakup katalog agen dan alat bawaan, serta agen dan pembuat alat, untuk merancang ekosistem yang dapat diskalakan dan terintegrasi. 

Microsoft Copilot adalah chatbot gen AI yang menjawab pertanyaan pengguna. Copilot tersedia sebagai aplikasi yang berdiri sendiri dan juga terintegrasi ke dalam Microsoft Teams, Outlook dan PowerPoint.

Zapier adalah alat alur kerja yang menggunakan AI untuk mendukung berbagai jenis aliran kerja. Zapier juga menghubungkan berbagai layanan sehingga memungkinkan berbagi informasi dan konten yang cepat di seluruh mereka. Perangkat lunak ini membantu tim non-teknis membuat agen AI serta alur kerja tindakan pemicu.

Ada berbagai contoh penggunaan standar untuk alur kerja yang didukung AI . Beberapa yang paling umum termasuk:

Organisasi dapat menggunakan alur kerja AI untuk mengelola proses pelanggan dengan lebih baik, mulai dari orientasi pelanggan baru hingga mengirimi mereka informasi tentang pembelian mereka. Organisasi juga dapat menggunakan alur kerja ini untuk menangani permintaan layanan inbound dengan lebih efisien. Solusi ini dapat membebaskan perwakilan layanan pelanggan untuk bekerja dengan pelanggan pada masalah tingkat yang lebih tinggi.

Misalnya, salah satu bank terkemuka baru-baru ini memperkenalkan asisten virtual berbasis AI untuk menganalisis konten selama panggilan pelanggan dan menyarankan “pertanyaan terbaik berikutnya” untuk agen pusat kontak. Hasilnya adalah pengurangan 6% dalam waktu penanganan rata-rata bersama dengan persyaratan pelatihan yang lebih rendah.

Alat manajemen hubungan pelanggan (CRM) membantu organisasi mengawasi pelanggan terpenting mereka. Alur kerja AI semakin memperkuat berbagai alat ini, menciptakan peluang nyata bagi organisasi untuk memperoleh lebih banyak insight dari basis data mereka.

AI dapat menggabungkan beberapa contoh pelanggan yang sama, menambahkan informasi dari sumber eksternal dan menarik data pembelian, menciptakan insight yang dapat ditindaklanjuti. AI juga dapat menganalisis data itu, membantu organisasi memahami pelanggan mana yang mungkin berisiko mengalami churning dan mana yang akan terbuka untuk upselling.

Otomatisasi yang didukung AI memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan dan memeriksa kumpulan data dalam berbagai format, mengaturnya dan menampilkannya sehingga manusia dapat menganalisisnya. Ini dapat menghapus ketidakakuratan dan memproses data ke dalam format yang dapat dipahami dan dianalisis oleh algoritma AI lainnya.

Alur kerja AI dapat mengenali pola dalam jumlah data yang rumit dan banyak, menemukan insight yang sulit diidentifikasi oleh manusia. Alur kerja juga dapat mengidentifikasi potensi kesalahan data dan mengangkatnya ke operator manusia atau perbaikan secara otomatis. Cara ini juga dapat mengekstrak data dari sumber eksternal dan mengaturnya dengan rapi dalam sistem internal organisasi, menciptakan kapasitas pemrosesan data yang kuat yang tidak dapat dilakukan manusia sendiri.

Organisasi dapat menggunakan alur kerja AI untuk mengotomatiskan strategi penetapan harga mereka. Misalnya, harga Uber dan Lyft bervariasi bergantung pada beberapa faktor, termasuk penawaran dan permintaan, acara khusus, dan masalah cuaca. Semakin banyak bisnis—seperti maskapai penerbangan dan toko kelontong—memanfaatkan strategi harga dinamis tertentu.

Ada beberapa contoh penggunaan AI untuk layanan keuangan. Organisasi dapat mengotomatiskan aktivitas faktur dan utang dagang. Organisasi juga dapat menggunakan AI untuk mengidentifikasi potensi kasus penipuan atau kesalahan manajemen keuangan yang mungkin tidak terdeteksi sebaliknya.

Sebuah studi IBM® Institute for Business Value menemukan bahwa para eksekutif mengantisipasi AI generatif yang meningkatkan kemampuan mereka dalam memprediksi anomali, menjelaskan varian, menghasilkan skenario, dan membuat laporan.

Alur kerja AI dapat menangani berbagai aktivitas manajemen pengetahuan. Proses ini dapat mentranskripsikan panggilan telepon dan merangkum catatan rapat sehingga peserta dapat fokus pada rapat dan mengetahui bahwa poin penting tersedia setelahnya. Alur kerja AI dapat merampingkan bagaimana informasi dibagikan dengan seluruh organisasi atau pihak individu. Karyawan juga dapat menggunakan asisten AI dan chatbot untuk menemukan dan menganalisis informasi perusahaan, memperoleh informasi hampir secara real time.

Alur kerja an inventaris dan optimalisasi rantai pasok hingga pemantauan dan kontrol kualitas. Misalnya, workflow AI dapat mengidentifikasi kapan suatu produk berpotensi habis berdasarkan permintaan dan tingkat persediaan saat ini. Kemudian, sistem dapat menghubungi pemasok untuk memesan ulang tanpa memerlukan intervensi manusia.

Alur kerja AI juga dapat mendukung fungsi analisis prediktif. Algoritme machine learning dapat menganalisis data historis dan faktor eksternal dan memprediksi hal yang terjadi pada masa depan. Misalnya, peritel dapat mengatur alur kerja otomatis untuk memesan lebih banyak minuman saat cuaca diperkirakan akan mengalami peningkatan suhu.

Alur kerja AI dapat membantu tim pemeliharaan prediktif memantau data kinerja peralatan untuk memprediksi kapan mesin cenderung mengalami masalah atau gagal. Oleh karena itu, organisasi dapat mengoptimalkan jadwal pemeliharaan dengan melakukan servis pada mesin ketika memiliki dampak paling kecil terhadap bisnis.

Misalnya, IBM® membantu Toyota menggunakan AI untuk meningkatkan kemampuan pemeliharaan prediktifnya. Hal ini menghasilkan pengurangan waktu henti sebesar 50% dan pengurangan kerusakan sebesar 80%.

AI dapat membantu organisasi meningkatkan cara mereka menemukan dan mempekerjakan karyawan. Organisasi dapat menggunakan perangkat lunak solusi AI untuk memindai resume guna menemukan kandidat yang tepat dan perangkat lunak untuk secara otomatis menjadwalkan panggilan perkenalan dengan kandidat. Organisasi juga dapat menggunakan alur kerja AI untuk mengintegrasikan dan menyiapkan pelatihan bagi karyawan yang dipekerjakan.

Corning bekerja dengan IIBM® untuk mengurangi biaya SDM sekaligus meningkatkan pengalaman karyawannya dengan 45.000 pekerjanya. Corning mengetahui bahwa kaum milenial merupakan persentase yang terus bertambah dari tenaga kerja Corning dan menginginkan lebih banyak alat layanan mandiri berbasis teknologi.

Kemudian diperkenalkan portal layanan mandiri SDM, yang telah diisi sebelumnya dengan data setiap karyawan, untuk memudahkan mereka mendapatkan informasi atau layanan yang mereka butuhkan. Platform berbasis cloud ini kini menerima lebih dari 10.000 kunjungan harian dari karyawan dan manajer yang ingin mendapatkan informasi dan pelatihan yang mereka butuhkan.

Tim penjualan dapat menggunakan alur kerja AI untuk mengidentifikasi dan mempertahankan prospek penjualan. Ini dapat membantu perwakilan penjualan mengidentifikasi prospek mana yang paling mungkin untuk membeli tergantung pada skor prospek. Selain itu, model bahasa besar (LLM) seperti AI generatif dapat membantu tenaga penjualan profesional membuat argumen yang lebih kuat kepada calon pelanggan terkait alasan mereka harus membeli layanan perusahaan.

Ada juga beberapa tantangan yang harus diatasi organisasi ketika menerapkan AI untuk alur kerja penting. Yang paling umum meliputi:

Karyawan mungkin gugup tentang perusahaan yang memperkenalkan AI ke dalam proses mereka, terutama ketika itu menggantikan pekerjaan manual yang dilakukan karyawan. Organisasi dapat menghadapi kekhawatiran ini secara langsung dan mengomunikasikan bahwa AI dimaksudkan sebagai pelengkap bagi pekerjaan mereka. Organisasi juga dapat mendidik karyawan tentang bagaimana penghapusan berbagai tugas manual tersebut dari beban kerja ini membebaskan mereka untuk melakukan pekerjaan yang lebih bermakna. Dengan komunikasi yang konsisten dan transparan dan rencana transformasi yang kuat, para pemimpin dapat membantu karyawan melihat AI sebagai kekuatan positif.

Seperti halnya penerapan sistem lainnya, menyiapkan alur kerja AI memerlukan pekerjaan awal. Organisasi perlu menganalisis sistem yang ada, proses saat ini, mengidentifikasi area di mana alur kerja AI dapat meningkatkan proses, serta menentukan perubahan yang diperlukan untuk mengimplementasikan alur kerja baru. Proses ini membutuhkan kesabaran dan pola pikir strategis. Namun, manfaat dari investasi waktu awal ini jauh lebih besar dibandingkan biayanya ketika alur kerja AI telah dioptimalkan untuk menghasilkan nilai.

Meskipun banyak penggunaan AI yang dapat membantu organisasi menghindari kesalahan manusia, tetapi AI itu sendiri tidak sempurna. AI dapat melakukan kesalahan, itulah sebabnya organisasi perlu memeriksa data yang dihasilkan oleh AI. Hal ini semakin menunjukkan pentingnya karyawan dan pengetahuan mereka berdasarkan pengalaman untuk menjadi penentu akhir dari apa yang dihasilkan oleh alur kerja AI.

Sementara banyak alur kerja AI dapat berfungsi tanpa mengubah cara kerja karyawan, beberapa membuat kurva belajar. Dengan demikian, pemangku kepentingan utama perlu berinvestasi dalam kursus yang melatih karyawan untuk menggunakan AI atau melisensikan alat pelatihan tersebut dari orang lain. Peningkatan keterampilan ini memiliki beberapa manfaat, karena karyawan tersebut mempelajari keterampilan yang berharga. Mereka juga menghasilkan pekerjaan yang lebih baik dan lebih efisien—serta membantu pekerja mempersiapkan masa depan di mana alur kerja AI menjadi standar.