Apa itu orkestrasi alur kerja?

Otomatisasi alur kerja berfokus pada otomatisasi tugas individu. Sebaliknya, orkestrasi alur kerja menciptakan kerangka kerja yang terhubung di mana tugas-tugas otomatis ini berinteraksi secara efisien, mengikuti urutan logis, dan berintegrasi dengan sistem lain untuk mencapai proses bisnis yang menyeluruh. Dengan mengoordinasikan tugas—misalnya, pemrosesan data, pemberitahuan, persetujuan, dan pembaruan sistem—orkestrasi alur kerja yang berhasil mengurangi kesalahan dan mengoptimalkan operasi.

Alat orkestrasi modern, seperti platform orkestrasi alur kerja dan solusi perangkat lunak, menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan alat bantu kode-rendah. Berbagai teknologi ini menyederhanakan pembuatan alur kerja, menjaga konsistensi, menentukan urutan tugas, dan terintegrasi dengan sistem eksternal seperti manajemen hubungan pelanggan (CRM), perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan layanan cloud.

AI agen kini semakin diterapkan pada orkestrasi alur kerja, memungkinkan sistem untuk bertindak dengan otonomi yang lebih besar. Istilah "agen" mengacu pada agensi model-model ini atau kapasitas mereka untuk bertindak secara independen, melakukan penilaian, memulai alur kerja, dan mengadaptasi proses secara dinamis tanpa campur tangan manusia secara konstan.

Selain manajemen eksekusi, orkestrasi alur kerja memberikan visibilitas ke dalam kinerja proses, memungkinkan organisasi untuk memantau alur kerja secara real time, mengidentifikasi hambatan, dan membuat penyesuaian berbasis data. Selain itu, orkestrasi alur kerja mendukung skalabilitas, memungkinkan bisnis untuk mengelola proses yang semakin rumit yang datang bersama dengan pertumbuhan sambil mengurangi upaya manual dan mempertahankan keunggulan operasional.

Orkestrasi alur kerja sangat penting untuk merampingkan operasi, mengurangi biaya, dan mendukung pertumbuhan yang dapat diskalakan di industri seperti TI, pemasaran, keuangan, dan perawatan kesehatan. 92% eksekutif yang disurvei dalam studi tahun 2023 oleh IBM Institute for Business Value percaya bahwa pada tahun 2025 alur kerja organisasi mereka akan didigitalkan. Alur kerja ini juga diharapkan menggunakan otomatisasi didukung AI.¹

Organisasi bergantung pada berbagai aplikasi dan teknologi untuk menangani operasi yang berbeda. Organisasi alur kerja memungkinkan koordinasi alur kerja kompleks yang mulus di seluruh alat, sistem, dan tim. Dengan mengotomatiskan eksekusi tugas dan mengelola dependensi, ini membantu mendukung bahwa aplikasi yang berbeda bekerja bersama secara efisien.  

Visibilitas dan kontrol juga ditingkatkan, memungkinkan pemantauan proses secara real-time. Pengawasan ini membantu organisasi mengidentifikasi masalah, mempertahankan standar kinerja tinggi, dan mendukung kepatuhan terhadap peraturan. Dengan mengintegrasikan pipeline data dari berbagai sumber dan mendorong kolaborasi lintas departemen, orkestrasi alur kerja juga mendukung skalabilitas dan kemampuan beradaptasi seiring dengan berkembangnya kebutuhan bisnis.

Orkestrasi alur kerja adalah elemen dasar transformasi digital. Sistem ini mendorong produktivitas dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan membantu memastikan bahwa proses strategis—seperti proses penerimaan pelanggan, manajemen rantai pasokan, atau operasi TI—berjalan dengan lancar. Dengan mengurangi intervensi manual dan meningkatkan keandalan, ini membantu bisnis mencapai hasil yang lebih baik.

Orkestrasi alur kerja terkait dengan—dan sering disalahartikan dengan—beberapa praktik lain seperti otomatisasi alur kerja, orkestrasi proses, dan orkestrasi data. Berikut ini adalah penjelasan ringkas mengenai masing-masingnya:

Orkestrasi alur kerja berfokus pada koordinasi dan pengelolaan serangkaian tugas, sistem, dan alat bantu yang saling terhubung untuk mencapai hasil tertentu. Ini menekankan eksekusi ujung ke ujung dan integrasi alur kerja di berbagai lingkungan, membantu tugas berlangsung dalam urutan yang tepat sambil memenuhi seluruh dependensi.

Otomatisasi alur kerja adalah penggunaan teknologi untuk menjalankan tugas atau proses tertentu dengan campur tangan manusia yang minimal. Cakupannya lebih sempit daripada orkestrasi alur kerja, dengan fokus pada otomatisasi tugas individual. Sebaliknya, orkestrasi alur kerja adalah tentang mengelola urutan dan interaksi tugas-tugas otomatis ini untuk menciptakan proses yang kohesif.

Orkestrasi data berkaitan secara khusus dengan pengelolaan pergerakan, transformasi, dan integrasi data di seluruh sistem termasuk proses ekstrak, transformasi dan muat (ETL) dan data lake. Fokusnya adalah memastikan bahwa data mengalir dengan lancar dan akurat antara sumber, penyimpanan, dan aplikasi, mendukung alur kerja dan proses pengambilan keputusan.

Orkestrasi proses mengacu pada pengelolaan dan pengintegrasian berbagai proses bisnis, yang sering kali melibatkan alur kerja, orang, dan sistem. Dibutuhkan pandangan yang lebih luas daripada orkestrasi alur kerja dengan berfokus pada koordinasi ujung ke ujung dari seluruh proses bisnis, mendorong keselarasan dengan tujuan organisasi.

Orkestrasi alur kerja yang sukses sering kali mencakup langkah-langkah ini:

-Menentukan tujuan
-Merancang struktur alur kerja
-Memilih alat bantu dan teknologi
-Menerapkan dan mengintegrasikan
-Menentukan pemantauan dan penanganan kesalahan
-Menguji dan memvalidasi alur kerja
-Menyebarkan dan mengoptimalkan

Identifikasi tugas-tugas utama, ketergantungan, dan hasil yang diharapkan. Pahami inefisiensi dalam proses yang ada untuk membantu menentukan di mana otomatisasi dan pengoptimalan dapat menambah nilai.

Petakan alur kerja terstruktur, menguraikan urutan tugas, dependensi, dan poin keputusan. Langkah ini dapat melibatkan pembuatan representasi visual, seperti diagram proses atau grafik asiklik terarah (DAG) untuk mendukung aliran logis dan kejelasan dalam pelaksanaan.

Memilih alat orkestrasi yang tepat sangat penting untuk keberhasilan otomatisasi. Platform cloud dan sumber terbuka membantu mengelola alur kerja secara efisien, sementara integrasi antarmuka pemrograman aplikasi (API) dan koneksi basis data membantu memastikan komunikasi yang lancar antar sistem. Proses seleksi bergantung pada kebutuhan skalabilitas, kompatibilitas infrastruktur, dan kompleksitas alur kerja. Misalnya, banyak tim mengandalkan skrip Python untuk membangun konektor khusus dan mengotomatiskan logika tugas dalam kerangka kerja orkestrasi.

Setelah desain dan alat tersedia, otomatiskan eksekusi tugas melalui skrip, API, dan pemicu berbasis peristiwa. Membangun koneksi antara berbagai aplikasi dan sistem untuk aliran data yang lancar.

Menggabungkan pemantauan real-time untuk melacak eksekusi, melakukan deteksi kegagalan, dan mengidentifikasi hambatan kinerja. Menerapkan mekanisme pencatatan dan sistem peringatan untuk memberi tahu tim tentang masalah. Otomatiskan strategi pemulihan, seperti percobaan ulang atau tindakan penggantian, untuk membantu menjaga stabilitas.

Sebelum penerapan penuh, uji alur kerja untuk mengidentifikasi kesalahan, inefisiensi, atau kesalahan konfigurasi. Jalankan kasus pengujian untuk membantu memastikan bahwa dependensi dikelola dengan benar dan otomatisasi berfungsi seperti yang diharapkan. Analisis kinerja selama fase ini membantu menyempurnakan pengurutan eksekusi untuk efisiensi maksimum.

Saat alur kerja aktif, terus memantau dan mengoptimalkan untuk menjaga efisiensi. Analisis data eksekusi untuk penyempurnaan alokasi sumber daya, menyesuaikan aturan otomatisasi, dan meningkatkan kinerja. Peningkatan berkelanjutan membantu memastikan bahwa alur kerja berkembang seiring dengan perubahan kebutuhan bisnis dan kemajuan teknologi. Orkestrasi yang efektif mendukung seluruh siklus hidup alur kerja, mulai dari penerapan awal hingga pemantauan, penskalaan, dan penghentian akhirnya.

Orkestrasi alur kerja menawarkan beberapa manfaat utama yang meningkatkan operasi bisnis:

Peningkatan efisiensi: Orkestrasi alur kerja mengotomatiskan dan mengelola proses yang kompleks, memungkinkan tim membuat, menerapkan, dan memantau tugas dengan cepat. Sistem ini meningkatkan efisiensi operasional dengan menangani operasi yang terlalu rumit atau memakan waktu bagi para insinyur untuk mengelola secara manual atau sesuai kebutuhan.

Keandalan yang lebih baik: Orkestrasi alur kerja membantu memastikan bahwa tugas dijalankan dalam urutan yang benar dan mengelola ketergantungan di antara tugas-tugas, mengurangi kemungkinan kesalahan dan meningkatkan keandalan proses.

Observabilitas yang ditingkatkan: Dengan observabilitas yang tinggi, orkestrasi alur kerja memberikan visibilitas ke semua tugas dalam alur kerja—dari awal hingga akhir—dan memungkinkan pengguna untuk merespons dan mencoba kembali sesuai kebutuhan.

Skalabilitas: Orkestrasi alur kerja memungkinkan skalabilitas sehingga organisasi Anda dapat memenuhi permintaan tanpa mengorbankan kualitas atau akurasi.

Kemampuan beradaptasi: Orkestrasi alur kerja memungkinkan fleksibilitas dalam pemicu dan infrastruktur, memungkinkan organisasi untuk beradaptasi dengan contoh penggunaan yang berbeda dan perubahan persyaratan.

Teknologi memainkan peran sentral dalam orkestrasi alur kerja dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memungkinkan pengambilan keputusan yang cerdas dan memungkinkan integrasi yang lancar di seluruh sistem. Dengan menggunakan kemajuan ini, organisasi dapat mencapai efisiensi yang lebih tinggi, penggunaan sumber daya yang lebih baik, dan ketangkasan yang lebih besar dalam operasi mereka.

Alat dan platform otomatisasi alur kerja: Orkestrasi modern bergantung pada platform manajemen alur kerja, termasuk alat bantu kode rendah dan no-code serta perangkat lunak orkestrasi khusus, untuk mendesain dan mengotomatisasi alur kerja. Platform berbasis cloud, seperti Amazon Web Services (AWS), IBM® watsonx Orchestrate, dan Microsoft memungkinkan pengguna untuk memetakan proses, menentukan aturan, dan mengintegrasikan dengan sistem lain tanpa keahlian pengodean yang luas.

Platform sumber terbuka, seperti Apache Airflow, Prefect dan Kubernetes menawarkan kemampuan serupa untuk merancang dan mengotomatiskan alur kerja. Konektor internal menyatukan beberapa aplikasi dan memungkinkan penyediaan sumber daya cloud dan lokal secara otomatis.

Dengan menghubungkan aplikasi seperti CRM, ERP, dan sistem email, mereka secara efisien mengkonfigurasi dan membantu mempertahankan urutan langkah yang benar. Mereka juga memfasilitasi integrasi dengan API, basis data, dan sistem eksternal untuk kelancaran aliran data.

AI dan machine learning: AI dan ML meningkatkan orkestrasi alur kerja, khususnya untuk beban kerja big data, membantu memprediksi kegagalan dan mengoptimalkan alur kerja secara dinamis. AI meningkatkan orkestrasi alur kerja dengan memungkinkan pengambilan keputusan cerdas dan alur kerja adaptif. Algoritma ML menganalisis data dari alur kerja untuk deteksi pola, memprediksi hasil, dan merekomendasikan perbaikan.

AI juga dapat merutekan tugas secara dinamis berdasarkan aturan yang telah ditentukan atau input real-time, seperti memprioritaskan permintaan pelanggan yang mendesak atau mengalokasikan sumber daya untuk mengatasi hambatan. Dalam alur kerja layanan pelanggan, misalnya, AI dapat menganalisis tiket masuk untuk mengkategorikannya berdasarkan prioritas, menugaskannya ke agen yang paling sesuai, dan menyarankan solusi berdasarkan data historis.

AI agen: AI agen memperluas kemampuan AI tradisional dengan memberikan platform orkestrasi tingkat otonomi yang lebih tinggi. Tidak seperti otomatisasi standar atau model prediktif, para agen dari AI agen dapat secara proaktif memulai alur kerja, menyesuaikan prioritas, dan mengonfigurasi ulang proses berdasarkan perubahan kondisi atau tujuan organisasi. Dalam sistem multi-agen, setiap agen melaksanakan subtugas tertentu yang diperlukan untuk mencapai tujuan dan upaya mereka dikoordinasikan melalui orkestrasi AI.

Misalnya, sistem AI agentic mungkin secara otomatis memulai alur kerja dukungan pelanggan baru selama lalu lintas puncak atau memprioritaskan ulang tugas rantai pasokan sebagai respons terhadap gangguan, tanpa menunggu instruksi manusia yang eksplisit.

Dalam survei terhadap 750 eksekutif Operasi lintas industri di enam negara, lebih dari 80% menyebut otomatisasi layanan bisnis global sebagai keharusan strategis utama. 86% mengindikasikan bahwa otomatisasi proses dan penemuan ulang alur kerja menjadi lebih efektif karena agen AI.²

Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan chatbot: NLP yang berbasis AI memungkinkan sistem orkestrasi alur kerja untuk berinteraksi dengan pengguna dalam bahasa alami, meningkatkan aksesibilitas dan mengurangi kompleksitas. Chatbot dapat memicu alur kerja berdasarkan input pengguna seperti memproses permintaan cuti atau membuat laporan. Sebuah chatbot yang terintegrasi ke dalam sistem SDM dapat memulai alur kerja orientasi saat seorang manajer merekrut karyawan baru, mengotomatiskan langkah-langkah seperti menyiapkan akun dan menjadwalkan orientasi.

Robotic Process Automation (RPA): RPA sering diintegrasikan ke dalam orkestrasi alur kerja untuk menangani tugas berbasis aturan yang berulang seperti entri data, pembuatan laporan, atau pembaruan sistem. Bot RPA bekerja bersama platform orkestrasi untuk menjalankan tugas di seluruh sistem atau aplikasi lama yang tidak memiliki API atau kemampuan otomatisasi bawaan. RPA meningkatkan akurasi dan kecepatan dalam menyelesaikan tugas bervolume tinggi, yang memungkinkan pekerja manusia untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis.

Teknologi integrasi dan orkestrasi data: Platform orkestrasi menggunakan teknologi integrasi data untuk membantu memastikan bahwa alur kerja memiliki akses ke data yang akurat dan waktu nyata. AI lebih lanjut mengoptimalkan orkestrasi data dengan mengubah, membersihkan, dan menganalisis data, memastikan alur kerja didukung oleh insight yang andal. Orkestrasi data berbasis AI dapat menggabungkan data penjualan dari berbagai platform, menyediakan informasi terkini untuk alur kerja faktur otomatis atau dasbor penjualan secara real-time.

Monitoring and analytics: Alat analitik dan debugging yang didukung AI membantu alur kerja berjalan lancar dengan menyediakan visibilitas waktu nyata. Alat orkestrasi alur kerja ini menghasilkan insight tentang tingkat penyelesaian tugas, kemacetan, dan penggunaan sumber daya, yang memungkinkan pengoptimalan berkelanjutan. Analisis prediktif dapat memperkirakan potensi penundaan atau kegagalan, yang memungkinkan penyesuaian proaktif. AI juga meningkatkan efisiensi dengan mengidentifikasi peluang untuk pengoptimalan, seperti menetapkan kembali tugas atau mengonfigurasi ulang alur kerja untuk menghindari kesalahan berulang.

Praktik terbaik orkestrasi alur kerja utama meliputi:

• Menganalisis dan memahami alur kerja saat ini
• Tentukan tujuan dan sasaran dengan jelas
• Integrasikan data dengan mulus
• Desain untuk skalabilitas dan fleksibilitas 
• Menerapkan logika kondisional dan penanganan kesalahan
• Libatkan dan latih pengguna
• Menguji dan memvalidasi secara menyeluruh
• Memantau dan mengoptimalkan secara terus menerus 

Mulailah dengan memetakan dan menilai alur kerja yang ada untuk mengidentifikasi inefisiensi, redundansi, dan area yang perlu ditingkatkan. Landasan ini menetapkan titik awal yang jelas.

Identifikasi hasil yang diinginkan untuk alur kerja Anda seperti mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi, atau meningkatkan kolaborasi. Tujuan ini mendukung keselarasan dengan prioritas bisnis.

Integrasi data yang kuat membantu menjaga alur kerja mengakses data akurat dan real-time dari semua sistem yang terhubung. Struktur data terpadu memberikan insight komprehensif dan memungkinkan operasi lancar.

Bangun alur kerja dengan mempertimbangkan pertumbuhan di masa depan dan perubahan kebutuhan. Desain modular dan aturan dinamis memungkinkan alur kerja beradaptasi tanpa memerlukan perombakan total.

Gabungkan aturan untuk berbagai skenario dan buat mekanisme penanganan kesalahan yang kuat untuk mencegah gangguan dan menjaga kesinambungan alur kerja.

Mendidik anggota tim dan pemangku kepentingan tentang alur kerja. Bantu mereka memahami dengan jelas peran mereka, tujuan alur kerja, dan cara menangani masalah umum.

Memvalidasi alur kerja melalui pengujian ketat di lingkungan yang terkontrol. Simulasikan kondisi dunia nyata untuk meningkatkan efisiensi dan menyelesaikan masalah sebelum penerapan.

Gunakan alat pemantauan untuk melacak kinerja alur kerja. Analisis metrik secara teratur untuk mengidentifikasi kemacetan, inefisiensi, dan area yang perlu ditingkatkan.

Orkestrasi alur kerja merampingkan proses kompleks di seluruh industri melalui otomatisasi tugas dan koordinasi di seluruh sistem dan tim. Berikut adalah beberapa studi kasus penting dan contoh penggunaan:

Sistem TI menghasilkan banyak peringatan dari infrastruktur, aplikasi, layanan mikro, dan alat keamanan. Mengelola mereka secara manual bisa lambat dan menyebabkan waktu henti atau risiko keamanan. Orkestrasi alur kerja membantu dengan memprioritaskan peringatan, mengotomatiskan perbaikan, dan mengeskalasi masalah yang belum terselesaikan ke tim yang tepat.

Integrasi berkelanjutan dan pipeline penerapan berkelanjutan (CI/CD) sangat penting untuk pengembangan perangkat lunak modern, membantu memastikan iterasi cepat dan rilis berkualitas tinggi. Orkestrasi alur kerja meningkatkan efisiensi DevOps dengan mengotomatiskan proses pembuatan, menjalankan pengujian, mengelola dependensi, dan menerapkan pembaruan dengan lancar di seluruh lingkungan. Dengan mengoordinasikan tugas-tugas kompleks ini, orkestrasi mengurangi kesalahan manusia dan mempercepat pengiriman perangkat lunak.

Rantai pasokan melibatkan banyak pemangku kepentingan, mulai dari produsen dan gudang hingga distributor dan pengecer. Mengelola proses rantai pasokan yang kompleks secara manual tidak efisien. Orkestrasi alur kerja membantu dengan mengotomatiskan pelacakan inventaris dan penjadwalan pengiriman sambil mengintegrasikan dengan data lake untuk forecasting yang lebih baik. Misalnya, alur kerja yang diatur secara otomatis dapat menyesuaikan logistik berdasarkan gangguan cuaca, mengubah rute pengiriman untuk menghindari penundaan.

Penerimaan pelanggan adalah proses multi-langkah yang sering kali memerlukan verifikasi dokumen, persetujuan, penyiapan akun, dan konfigurasi layanan yang dipersonalisasi. Dengan orkestrasi alur kerja, bisnis dapat mengotomatiskan alur kerja orientasi dengan mengintegrasikan konektor antara sistem CRM dan platform kepatuhan, memungkinkan pengalaman pelanggan yang lancar dan aman. Misalnya, dalam layanan keuangan, alur kerja yang diatur dapat memverifikasi identitas klien baru, menjalankan pemeriksaan kepatuhan, dan secara otomatis menyediakan akses akun.

Sistem cloud menyesuaikan daya komputasi sesuai kebutuhan untuk menjaga semuanya berjalan lancar sambil menghindari biaya yang tidak perlu. Platform orkestrasi di AWS dan infrastruktur berbasis cloud lainnya membantu mengalokasikan sumber daya komputasi secara dinamis untuk pelatihan model AI.