Optimisasi Alur Kerja Perusahaan dengan Agen AI: Mitos atau Kenyataan?
Seiring dengan banyaknya perusahaan besar yang berinvestasi dalam agen AI, melihatnya sebagai masa depan efisiensi operasional, gelombang skeptisisme yang semakin berkembang. Meskipun ada kegembiraan tentang potensi teknologi ini, banyak organisasi menemukan bahwa kenyataannya seringkali tidak sejalan dengan hipe. Kekecewaan ini sebagian besar dapat diatribusikan kepada dua isu utama: janji yang terlalu dibesar-besarkan dan sifat yang sangat spesifik dari masalah bisnis.
Sementara AI dapat sangat unggul dalam beberapa tugas – seperti analisis data dan otomatisasi proses – banyak organisasi mengalami kesulitan saat mencoba menerapkan alat-alat ini ke alur kerja mereka yang unik. Artikel dari Lexalytics sangat menyoroti apa yang terjadi ketika Anda mengintegrasikan AI hanya untuk ikut-ikutan tren AI. Hasilnya seringkali adalah frustrasi dan rasa bahwa teknologi tersebut tidak memenuhi potensinya.
Sumber-sumber Kekecewaan Selama Implementasi AI
Sumber kekecewaan dalam implementasi AI adalah beragam.
Salah satu masalah utama adalah banyak perusahaan yang terburu-buru mengadopsi AI tanpa strategi yang jelas atau tujuan yang ditentukan. Ketidakjelasan ini membuat sulit untuk mengukur keberhasilan atau kegagalan inisiatif AI. Perusahaan mungkin akhirnya menggunakan alat-alat yang tidak sejalan dengan kebutuhan sebenarnya, yang mengakibatkan pemborosan sumber daya dan kekecewaan. Jadi, apa yang terjadi ketika Anda mengintegrasikan AI tanpa perencanaan dan persiapan yang tepat? Nah, Anda mendapatkan kasus seperti McDonald’s. Setelah tiga tahun persiapan, pada musim panas 2024, bekerja sama dengan IBM, McDonald’s meluncurkan AI Agent mereka yang dapat mengambil pesanan drive-through. Model yang dirancang dengan buruk menyebabkan AI tidak memahami pelanggan. Salah satu contoh yang paling mencolok adalah dua pelanggan di TikTok yang merayu AI untuk berhenti karena terus menambahkan lebih banyak Chicken McNuggets ke pesanan mereka, akhirnya mencapai 260.
Kualitas data juga merupakan perhatian kritis lainnya. Sistem AI hanya sebagus data yang dimasukkan ke dalamnya. Jika data masukan sudah kadaluwarsa, tidak lengkap, atau bias, hasilnya akan secara tak terhindarkan kurang memuaskan. Sayangnya, organisasi terkadang mengabaikan aspek mendasar ini, mengharapkan AI dapat melakukan keajaiban meskipun ada kekurangan dalam data.
Tantangan integrasi juga menimbulkan hambatan signifikan. Menggabungkan AI ke dalam sistem-sistem yang sudah ada bisa kompleks, seringkali mengungkapkan masalah teknis dan masalah kompatibilitas, terutama untuk bisnis yang mengandalkan sistem-sistem lama. Tanpa perencanaan dan sumber daya yang matang, tantangan integrasi ini dapat merusak inisiatif AI, memperbesar kekecewaan.
Kasus Penggunaan Agen AI dalam Alur Kerja Perusahaan
Meskipun ada rintangan ini, agen AI memiliki potensi untuk merevolusi operasi bisnis dengan menyederhanakan alur kerja dan meningkatkan efisiensi dalam berbagai bidang.
Salah satu aplikasi AI yang paling meyakinkan terletak di dukungan pelanggan. Chatbot AI dapat menangani pertanyaan rutin, membebaskan agen manusia untuk fokus pada isu-isu yang lebih kompleks. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang, karyawan dapat mengalihkan energi mereka ke tanggung jawab yang lebih strategis. Salah satu kasus terbesar dari mengintegrasikan AI ke dalam dukungan pelanggan adalah Telstra, perusahaan telekomunikasi dari Australia. Telstra meluncurkan AI Agent mereka sendiri yang disebut Ask Telstra. Berikut adalah hasil yang dibagikan oleh perusahaan: 20% lebih sedikit tindak lanjut pada panggilan, 84% agen mengatakan itu berdampak positif pada interaksi pelanggan, 90% agen lebih efektif.
Dalam ranah otomatisasi pemasaran, AI juga sangat berharga. Dengan menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan, agen AI dapat membuat strategi pemasaran yang dipersonalisasi yang meningkatkan keterlibatan dan tingkat konversi. Tim Bayer menggunakan AI untuk memprediksi permintaan obat flu, dan ketika model AI memprediksi lonjakan 50% dalam kasus flu, tim tersebut menggunakannya untuk menyesuaikan strategi pemasaran mereka. Hasilnya luar biasa: peningkatan 85% dalam tingkat klik tahun demi tahun, biaya per klik berkurang 33% dibandingkan tahun sebelumnya, peningkatan 2,6 kali lipat dalam lalu lintas situs web dalam jangka panjang.
AI juga dapat menyederhanakan proses dalam sumber daya manusia. Menurut Jurnal Analitika Keputusan, AI memiliki banyak manfaat di bidang ketepatan, efisiensi, dan fleksibilitas. Dengan mengotomatisasi tahap awal rekrutmen, seperti penyaringan resume dan mengidentifikasi kandidat teratas berdasarkan kriteria tertentu, AI menghemat waktu yang signifikan dan memastikan proses seleksi yang lebih objektif.
Mungkin salah satu aspek paling menarik dari AI adalah efisiensinya dan hemat biaya. Dalam banyak skenario, AI dapat melakukan tugas-tugas lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan daripada manusia, menjadikannya pilihan yang menarik bagi bisnis yang ingin menyederhanakan alur kerja mereka. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, organisasi dapat mengurangi biaya operasional secara signifikan sambil meminimalkan risiko kesalahan manusia. Kombinasi kecepatan, akurasi, dan penghematan ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses mereka dan mengalokasikan sumber daya secara lebih strategis.
Saran untuk Mengintegrasikan Agen AI
Untuk memastikan integrasi yang sukses dari agen AI ke dalam alur kerja perusahaan, bisnis harus mengadopsi beberapa strategi kunci.
Pertama-tama, sangat penting untuk menentukan tujuan yang jelas sebelum implementasi. Organisasi harus mengidentifikasi tantangan khusus yang ingin diatasi oleh AI dan menetapkan hasil yang dapat diukur untuk mengevaluasi efektivitasnya. Keterangannya memudahkan penyesuaian yang diperlukan selama proses. Jika integrasi AI terfragmentasi, sangat sulit untuk membandingkan biaya integrasi dengan tingkat produktivitas, dan menentukan apakah integrasi memiliki dampak positif pada perusahaan. Ukur jumlah waktu yang dihabiskan untuk berbagai tugas dengan dan tanpa AI, jumlah orang yang bekerja pada tugas tertentu, dan kualitas kerja.
Pertimbangan penting lainnya adalah kualitas data. Berinvestasi dalam praktik manajemen data yang kuat sangat penting untuk memastikan informasi yang dimasukkan ke dalam sistem AI akurat, relevan, dan bebas dari bias. Jika perusahaan menggunakan solusi eksternal, pastikan tidak ada data sensitif dan pribadi yang dimasukkan ke dalam AI. Higienis data AI adalah konsep yang sedang berkembang yang tidak diketahui oleh banyak orang, jadi pastikan Anda mendidik karyawan Anda tentang itu. Bacaan yang bagus tentang mengapa Anda tidak dapat membagikan data korporat sensitif dengan model AI oleh Micropro.
Seperti halnya dengan teknologi yang sedang berkembang lainnya, sangat penting untuk memantau alat AI saat mereka diintegrasikan. Kumpulkan umpan balik baik dari karyawan Anda yang menggunakan alat AI maupun pelanggan yang berinteraksi dengan model Anda dalam layanan dukungan pelanggan atau saluran interaksi lainnya. Dengan demikian, Anda dapat mendeteksi bug dan masalah pada tahap awal, hanya memengaruhi sejumlah kecil proses operasional. Perusahaan perlu membina budaya adaptabilitas dan memantau model AI mereka dengan cermat, terutama pada tahap awal implementasi.
Kesimpulan
Daripada melihat AI sebagai solusi ajaib, bisnis seharusnya melihatnya sebagai alat yang kuat yang, jika digunakan dengan benar, dapat meningkatkan operasi dan mendukung kesuksesan. Pertanyaannya adalah bahwa AI memiliki basis pengetahuan tentang klien dan kebutuhan mereka, sehingga kami memahami bagaimana kami bisa menghemat waktu mereka dalam mencari informasi dan menawarkan alat kerja yang efektif. Hari ini, masuk akal untuk menerapkan agen AI dalam kasus penggunaan tertentu, karena pendekatan ini memungkinkan penciptaan nilai maksimum. Saat ini adalah kategori yang menerima investasi signifikan dan dalam setahun ke depan, ini tanpa ragu akan menjadi tren utama dan mungkin akan berkembang menjadi sesuatu yang lebih berdampak di masa depan. Kapan Kebangkitan Emas AI akan berhenti?
Dengan mempertimbangkan tantangan integrasi AI yang dihadapi oleh banyak organisasi dan potensi besar yang dimiliki teknologi ini, perusahaan harus berusaha untuk memaksimalkan manfaatnya dengan menerapkan strategi yang tepat dan memperhatikan aspek-aspek kunci seperti tujuan yang jelas, kualitas data, dan pemantauan yang cermat. Dengan pendekatan yang hati-hati dan proaktif, AI agents dapat benar-benar mengoptimalkan alur kerja perusahaan dan membantu mencapai efisiensi dan keberhasilan yang lebih besar.
Sumber: https://www.unite.ai/optimizing-company-workflows-with-ai-agents-myth-or-reality/