Corey Spencer, GM dan GVP AI di UKG – Seri Wawancara

Corey Spencer adalah Wakil Presiden Kelompok dan Manajer Umum Pengembangan Produk untuk AI & Platform di UKG. Ia memimpin strategi produk dan inovasi di seluruh inisiatif AI, platform, dan kecerdasan kerja UKG, membantu organisasi mengubah data kerja menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang membentuk hasil bisnis yang positif. Dengan lebih dari 20 tahun pengalaman, Spencer adalah pemimpin pemikiran yang dihormati tentang masa depan AI, kecerdasan kerja, dan penerapan AI pada pekerjaan garis depan.

UKG adalah penyedia global manajemen modal manusia, penggajian, dan perangkat lunak manajemen tenaga kerja yang dirancang untuk membantu organisasi mengelola dan mendukung karyawan mereka lebih efektif. Platformnya menggabungkan sumber daya manusia, penggajian, penjadwalan, waktu dan kehadiran, kepatuhan, analitik, dan wawasan kerja yang ditenagai AI, melayani bisnis yang berkisar dari perusahaan kecil hingga perusahaan global besar. Dengan 50 tahun pengalaman industri, UKG mendukung lebih dari 80.000 organisasi di 150 negara, dengan puluhan juta orang menggunakan solusi mereka setiap hari.

Anda telah menghabiskan lebih dari dua dekade membantu perusahaan memahami data pelanggan, analitik, dan kerja di perusahaan seperti Adobe, Alteryx, dan UKG. Apa yang membuat Anda yakin bahwa pekerja garis depan, bukan pekerja pengetahuan, mewakili salah satu peluang paling penting dan diabaikan untuk AI saat ini?

Apa yang membuat saya yakin adalah sederhana: garis depan adalah tempat di mana ekonomi sebenarnya berjalan.

Kami telah melihat kemajuan luar biasa dalam menerapkan AI pada pekerjaan pengetahuan. Namun, bagian terbesar dan paling dinamis dari tenaga kerja sering kali diabaikan. Pekerja garis depan mewakili sebagian besar pekerja secara global — hingga 80% menurut beberapa perkiraan — dan mereka membangun industri yang kita semua bergantung setiap hari: perawatan kesehatan, ritel, manufaktur, logistik, hospitalitas, dan layanan publik.

Bagi banyak perusahaan, garis depan juga merupakan salah satu bagian terbesar dari P&L. Ini adalah tempat di mana biaya tenaga kerja, pengalaman pelanggan, kepatuhan, keselamatan, kualitas layanan, dan keterlibatan karyawan semua bersatu. Dan yet, ini tetap menjadi salah satu bagian yang paling tidak dioptimalkan dari perusahaan.

Bukan karena pekerjaan itu sederhana. Karena itu sangat kompleks.

Pekerjaan garis depan mungkin direncanakan oleh minggu atau bulan, tetapi berubah setiap menit dari setiap shift. Seseorang memanggil keluar. Permintaan melonjak. Beban pasien berubah. Pengiriman tertunda. Aturan kepatuhan berlaku berbeda berdasarkan peran, lokasi, sertifikasi, atau jam kerja.

Sistem perusahaan tradisional dibangun untuk merekam apa yang terjadi. Garis depan membutuhkan teknologi yang dapat membantu organisasi bertindak sementara keputusan masih penting.

Itulah mengapa AI sangat penting. AI agen dapat memahami konteks, niat, dan kendala, kemudian membantu mengatur tindakan di seluruh penjadwalan, waktu, gaji, SDM, dan operasional — dengan orang-orang yang mengendalikan.

Bagi saya, peluangnya adalah menutup kesenjangan antara perencanaan tenaga kerja dan eksekusi tenaga kerja. Ketika kita melakukannya, karyawan mendapatkan pengalaman yang lebih baik, manajer mendapatkan dukungan pada skala yang tidak dapat ditangani oleh individu, dan bisnis dapat beroperasi dengan lebih cepat, presisi, dan kepercayaan.

Ini bukan hanya cerita produktivitas. Ini adalah cerita eksekusi.

Pekerja garis depan membentuk sebagian besar tenaga kerja global, namun sebagian besar ledakan AI telah fokus pada alat produktivitas kantor. Mengapa Anda pikir industri memandang rendah kompleksitas dan pentingnya lingkungan garis depan selama ini?

Saya pikir industri memandang rendah garis depan karena lebih mudah membangun AI untuk pekerjaan yang sudah digital.

Pekerjaan kantor terjadi dalam dokumen, email, pertemuan, kalender, dan alat kolaborasi. Itu membuatnya menjadi gelombang pertama yang alami untuk AI. Namun, garis depan berbeda. Ini adalah fisik, terdistribusi, sangat diatur, waktu-peka, dan berubah terus. Dan yet, ini mewakili hingga 80% dari tenaga kerja global — orang-orang yang umumnya tidak duduk di meja, tetapi yang menjaga bisnis, komunitas, dan ekonomi berjalan setiap hari.

Kompleksitasnya tidak hanya pekerjaan itu sendiri. Ini adalah data di sekitar pekerjaan. Kami beruntung karena UKG selalu fokus pada garis depan, sehingga kami memiliki keunggulan dekade dalam bidang ini.

Data tenaga kerja garis depan sangat tinggi volume dan bising. Ini berasal dari jadwal, jam kerja, punch, aturan gaji, sertifikasi, perkiraan tenaga kerja, absen, sinyal permintaan, kepatuhan, keputusan manajer, preferensi karyawan, dan perubahan operasional yang terjadi di seluruh lokasi dan shift. Sinyal-sinyal itu terus bergerak, dan mereka sangat bergantung pada konteks — peran, lokasi, keterampilan, kebijakan, regulasi, permintaan, dan waktu.

Itulah mengapa lingkungan garis depan sangat sulit dianalisis dengan cara yang bermakna. Ketika banyak organisasi dapat memahami apa yang terjadi, momen untuk mempengaruhi hasilnya sudah berlalu. Kesenjangan staf, risiko lembur, masalah kepatuhan, pengecualian gaji, atau sinyal cakupan yang terlewatkan tidak penting seminggu kemudian. Ini penting ketika masih ada waktu untuk bertindak.

Itulah mengapa AI garis depan harus secara fundamental berbeda dari AI produktivitas kantor. Ini tidak bisa hanya merangkum informasi atau menghasilkan konten. Ini harus memahami konteks operasional, menafsirkan sinyal tenaga kerja yang bising, dan membantu orang-orang bertindak dalam waktu nyata.

Bagi UKG, ini adalah inti peluang bisnis dan solusi seperti UKG Workforce Intelligence Hub. Garis depan tidak membutuhkan sistem catatan lain. Ini membutuhkan sistem tindakan — satu yang membantu organisasi mengubah data tenaga kerja menjadi keputusan yang lebih baik, eksekusi yang lebih cepat, dan hasil yang lebih dipercaya untuk karyawan, manajer, dan bisnis.

Bagaimana Anda memandang evolusi platform tenaga kerja selama lima tahun ke depan ketika AI agen menjadi lebih tertanam dalam operasional sehari-hari?

Saya akan mengubahnya sedikit. Pertanyaannya bukan apa platform tenaga kerja akan terlihat seperti lima tahun dari sekarang. Pertanyaannya adalah organisasi mana yang membangun fondasi hari ini untuk menjadi pemimpin lima tahun dari sekarang.

Kecepatan perubahan dalam AI terlalu cepat untuk dianggap sebagai transformasi jauh. Keunggulan akan diberikan kepada organisasi yang bergerak sekarang dari sistem yang terputus, suite yang kikuk, dan solusi titik menuju platform operasional tenaga kerja yang sebenarnya — satu yang menghubungkan SDM, gaji, waktu, penjadwalan, kecerdasan tenaga kerja, dan eksekusi.

Ini adalah contoh lain di mana UKG Workforce Intelligence Hub menjadi penting. Ketika AI menjadi lebih tertanam dalam operasional tenaga kerja sehari-hari, kecerdasan tidak bisa duduk di samping sebagai pelaporan statis. Ini harus menjadi bagian dari cara kerja dipahami, diprioritaskan, dan ditindaklanjuti. Organisasi membutuhkan lapisan kecerdasan untuk operasional tenaga kerja garis depan untuk membawa konten yang tepat ke dalam momen yang tepat.

Itu penting karena operasional tenaga kerja penuh dengan keuntungan marjinal dan kerugian marjinal. Satu sinyal staf yang terlewatkan, satu pengecualian gaji, satu masalah kepatuhan, satu shift terbuka, atau satu keputusan manajer yang tertunda mungkin terlihat kecil dalam isolasi. Namun, di seluruh ribuan karyawan, lokasi, dan shift, momen-momen itu berkompil dengan cepat.

AI agen memberikan organisasi cara untuk menutup kesenjangan itu. Ini dapat memahami apa yang berubah, menafsirkan konteks bisnis, merekomendasikan tindakan berikutnya, dan membantu orang-orang mengeksekusi dalam waktu nyata dengan pengawasan yang tepat dan pengawasan manusia.

Di lima tahun ke depan, pemimpin tidak akan menjadi organisasi yang hanya menambahkan fitur AI ke alur kerja yang ada. Mereka akan menjadi organisasi yang memikirkan kembali manajemen tenaga kerja sebagai sistem tindakan cerdas.

Bagi eksekutif, ini adalah urgensi: garis depan sudah bergerak dalam waktu nyata. Teknologi Anda perlu bergerak bersamanya. Organisasi yang membangun kemampuan itu sekarang akan memiliki keunggulan signifikan.

Menghadap ke depan, apakah Anda percaya bahwa perusahaan yang menang dalam AI perusahaan akan menjadi mereka yang memiliki model terbaik, atau mereka yang memiliki data operasional dan tenaga kerja terdalam yang terhubung langsung dengan alur kerja dunia nyata?

Model terbaik akan penting, tetapi saya tidak percaya bahwa model saja akan mendefinisikan pemenang dalam AI perusahaan.

Di perusahaan, kecerdasan hanya berharga jika memahami konteks kerja dan dapat membantu orang-orang mengambil tindakan yang tepat. Itu terutama benar dalam operasional tenaga kerja, di mana rekomendasi mungkin bergantung pada siapa yang dijadwalkan, siapa yang memenuhi syarat, aturan apa yang berlaku, permintaan apa yang terlihat, implikasi gaji apa yang ada, dan risiko atau masalah kepatuhan apa yang mungkin diciptakan di hilir.

Model tanpa konteks operasional itu dapat menghasilkan jawaban. Platform dengan data tenaga kerja yang tepat, aturan bisnis, konteks alur kerja, dan pengawasan dapat membantu mengarahkan hasil.

Itulah arah pasar. Ketika model menjadi lebih kuat dan lebih mudah diakses, perbedaan akan datang dari seberapa baik AI ditanam dalam alur kerja dunia nyata dan seberapa aman AI dapat bergerak dari wawasan ke tindakan.

Bagi garis depan, perbedaan itu sangat kritis. Pekerjaan berubah terus, dan keputusan memiliki konsekuensi langsung bagi karyawan, manajer, pelanggan, pasien, dan bisnis.

Perusahaan yang menang dalam AI perusahaan tidak akan hanya memiliki AI yang terdengar cerdas. Mereka akan memiliki AI yang memahami bagaimana pekerjaan sebenarnya terjadi — dan dapat membantu organisasi beroperasi dengan lebih cepat, presisi, kepercayaan, dan kemanusiaan.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi UKG.