Mengapa Perusahaan Perlu Memvalidasi Kasus Penggunaan AI Sebelum Berinvestasi dalam Pengembangan

Kecerdasan buatan mulai menjadi bagian dari perencanaan bisnis sehari-hari. Perusahaan menjajaki cara untuk mengotomatiskan tugas berulang, meningkatkan layanan pelanggan, menganalisis informasi, dan mengurangi biaya operasional.

Namun, ada perbedaan penting antara menemukan gagasan AI yang menarik dan mengidentifikasi masalah yang benar-benar dapat diatasi oleh AI.

Banyak perusahaan mulai membahas pengembangan sebelum benar-benar memahami hal yang ingin mereka tingkatkan. Mereka memilih teknologi, memperkirakan anggaran, lalu mulai membangun solusi tanpa memastikan apakah gagasan tersebut masuk akal dari sisi bisnis.

Hal ini dapat berujung pada proyek mahal yang berfungsi secara teknis, tetapi hanya memberikan sedikit manfaat praktis.

Sebelum mengeluarkan uang untuk pengembangan AI, perusahaan perlu memvalidasi apakah kasus penggunaan yang diusulkan dapat mengatasi masalah nyata, didukung data yang tepat, dan menghasilkan capaian yang terukur.

Meluangkan waktu untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dapat mencegah pengeluaran yang tidak perlu dan membantu perusahaan berfokus pada peluang yang layak dikembangkan.

Mulailah dengan Memahami Masalah Bisnis yang Sebenarnya

Setiap proyek AI yang bermanfaat seharusnya berangkat dari masalah yang sudah dialami karyawan atau pelanggan.

Sebuah perusahaan mungkin mengatakan ingin memiliki chatbot AI karena para pesaing menggunakannya. Namun, hal itu tidak menjelaskan apa yang perlu dicapai oleh chatbot tersebut.

Apakah pelanggan harus menunggu terlalu lama untuk mendapatkan jawaban? Apakah karyawan bagian dukungan terus-menerus menangani pertanyaan yang sama? Apakah permintaan penting terlewat di luar jam kerja?

Setiap masalah memerlukan pendekatan yang berbeda.

Misalnya, jika pelanggan kesulitan menemukan informasi dasar tentang pesanan, penyempurnaan portal pelanggan yang sudah ada mungkin dapat mengatasi masalah tersebut tanpa perlu mengembangkan asisten AI.

Namun, jika karyawan bagian dukungan menghabiskan beberapa jam untuk menjawab beragam pertanyaan di berbagai sistem, solusi AI mungkin layak dijajaki.

Langkah pertama adalah memahami proses saat ini, mengidentifikasi titik terjadinya kendala, dan mencari tahu penyebabnya.

Tanpa pemahaman ini, perusahaan berisiko berinvestasi pada teknologi yang tidak mengatasi masalah semula.

Identifikasi Tugas yang Dapat Ditingkatkan secara Nyata dengan AI

Tidak semua kegiatan bisnis membutuhkan kecerdasan buatan.

Sebagian tugas mengikuti aturan sederhana dan dapat ditangani dengan otomatisasi perangkat lunak konvensional. Tugas lainnya melibatkan pemahaman dokumen, pengenalan pola, atau pengolahan informasi dalam jumlah besar.

Perbedaan ini penting saat menentukan bidang yang akan menerima investasi.

Bayangkan sebuah departemen keuangan yang menerima ratusan faktur setiap minggu.

Jika karyawan hanya perlu menyalin informasi di antara dua sistem yang kompatibel, integrasi standar mungkin sudah cukup.

Namun, jika faktur diterima dalam berbagai format dan karyawan harus membaca, mengklasifikasikan, serta mengekstrak informasi sebelum memasukkannya ke perangkat lunak akuntansi, pemrosesan dokumen berbasis AI mungkin memberikan manfaat yang lebih besar.

Perusahaan perlu menelaah seberapa sering tugas tersebut dilakukan, berapa banyak waktu yang dibutuhkan, dan kendala apa yang dihadapi karyawan.

Peluang yang baik sering ditemukan dalam proses yang melibatkan pemeriksaan manual berulang, dokumen dalam jumlah besar, atau informasi yang membutuhkan waktu terlalu lama untuk ditata.

Tujuannya bukan menerapkan AI di semua tempat, melainkan menemukan situasi ketika kemampuan AI memberikan keunggulan yang berarti.

Pastikan Masalahnya Cukup Penting untuk Diatasi

Sebuah masalah bisa terasa menjengkelkan tanpa menimbulkan biaya besar atau cukup penting untuk membenarkan solusi AI baru.

Misalnya, karyawan mungkin menghabiskan sepuluh menit setiap minggu untuk menyiapkan laporan sederhana. Mengotomatiskan tugas itu dapat menghemat waktu, tetapi biaya pengembangan dan pemeliharaannya mungkin lebih besar daripada manfaatnya.

Bandingkan dengan perusahaan logistik yang karyawannya menghabiskan beberapa jam setiap hari untuk memeriksa dokumen pengiriman.

Keterlambatan dalam proses ini dapat berdampak pada komunikasi dengan pelanggan, penagihan, dan jadwal pengiriman.

Peningkatan alur kerja tersebut mungkin memberikan dasar bisnis yang lebih kuat.

Perusahaan perlu mempertimbangkan seberapa sering masalah terjadi, berapa banyak orang yang terdampak, dan apa akibatnya jika proses tertunda atau diselesaikan dengan keliru.

Perusahaan juga perlu menelaah apakah masalah tersebut berdampak pada pendapatan, biaya operasional, kepuasan pelanggan, atau kepatuhan.

Kasus penggunaan AI yang bermanfaat seharusnya mengatasi masalah yang berpengaruh pada kinerja bisnis, bukan sekadar ketidaknyamanan yang dapat dihilangkan dengan teknologi.

Tinjau Ketersediaan Data Sebelum Menyusun Rencana Pengembangan

Solusi AI tidak dapat bekerja secara andal tanpa akses ke informasi yang sesuai.

Perusahaan terkadang beranggapan bahwa data mereka siap digunakan untuk pengembangan AI karena telah memiliki catatan pelanggan, faktur, atau laporan operasional selama bertahun-tahun.

Namun, anggapan itu tidak selalu benar.

Informasi mungkin tersimpan di berbagai aplikasi, memiliki kolom yang belum terisi, atau menggunakan format yang tidak konsisten.

Sebagai contoh, perusahaan yang berencana mengembangkan sistem AI untuk memperkirakan penjualan mungkin mendapati bahwa catatan pelanggannya tidak lengkap dan laporan penjualan diperbarui dengan cara berbeda di setiap departemen.

Masalah-masalah ini dapat memengaruhi keakuratan perkiraan, sekalipun teknologi yang digunakan berfungsi dengan baik.

Sebelum menyetujui pengembangan, tim perlu memastikan di mana data yang dibutuhkan tersimpan, apakah data tersebut akurat, dan bagaimana cara mengaksesnya.

Mereka juga harus memahami apakah persyaratan privasi atau keamanan membatasi penggunaannya.

Terkadang, meningkatkan kualitas data merupakan langkah awal yang paling bermanfaat. Memulai pengembangan sebelum pekerjaan itu selesai dapat menyebabkan keterlambatan dan biaya tambahan.

Pahami Cara AI Menyesuaikan Diri dengan Alur Kerja yang Ada

Kasus penggunaan yang menjanjikan tetap dapat sulit diterapkan jika tidak sesuai dengan operasional perusahaan yang sudah berjalan.

Perusahaan mengandalkan platform ERP, perangkat CRM, sistem akuntansi, dan aplikasi lain yang digunakan karyawan setiap hari.

Penerapan AI sering kali mengharuskan perusahaan menghubungkan sistem-sistem ini dan mengubah cara informasi mengalir antartim.

Bayangkan sebuah perusahaan mengembangkan perangkat AI untuk memproses pesanan pembelian.

Perangkat tersebut mungkin berhasil mengekstrak informasi pesanan, tetapi karyawan tetap memerlukan cara untuk meninjau pengecualian, menyetujui transaksi, dan memperbarui sistem ERP.

Jika langkah-langkah ini tidak direncanakan, solusi tersebut dapat menciptakan proses lain yang tidak terhubung dengan sistem lainnya.

Sebelum berkomitmen untuk mengembangkan solusi, perusahaan perlu mengidentifikasi sistem mana yang perlu diakses AI, informasi apa yang harus dipertukarkan, dan pada tahap mana persetujuan karyawan diperlukan.

Kasus penggunaan akan lebih mudah diterapkan jika keseluruhan alur kerja dipahami, bukan hanya tugas AI secara terpisah.

Perkirakan Nilai Bisnis Sebelum Mengeluarkan Biaya

Pengembangan AI membutuhkan lebih dari sekadar anggaran awal untuk perangkat lunak.

Perusahaan mungkin perlu mengeluarkan biaya untuk integrasi, penyiapan data, pengujian, pelatihan karyawan, tinjauan keamanan, dan pemeliharaan berkelanjutan.

Pengeluaran ini perlu dibandingkan dengan manfaat bisnis yang realistis.

Sebagai contoh, anggaplah sebuah tim menghabiskan 200 jam setiap bulan untuk meninjau dokumen. Jika solusi AI dapat mengurangi beban kerja manual sebanyak 80 jam, perusahaan dapat memperkirakan nilai waktu yang dihemat tersebut.

Namun, penghematan waktu tidak serta-merta berarti penghematan finansial. Perusahaan harus mempertimbangkan apakah karyawan dapat menggunakan waktu tersebut untuk pekerjaan lain yang bernilai atau apakah biaya benar-benar akan berkurang.

Penting juga untuk memperhitungkan waktu yang akan dihabiskan karyawan untuk meninjau keluaran yang keliru dan menangani pengecualian.

Perusahaan yang sedang menyusun rencana penerapan AI secara lebih luas dapat menggunakan peta jalan AI perusahaan yang berfokus pada kasus penggunaan dan ROI untuk memahami bagaimana nilai bisnis, kesiapan implementasi, dan risiko dapat menjadi pertimbangan dalam keputusan investasi.

Kasus bisnis yang realistis membantu pengambil keputusan membandingkan berbagai peluang, alih-alih menyetujui proyek berdasarkan asumsi.

Uji Gagasan dengan Uji Coba Skala Kecil

Salah satu cara paling efektif untuk memvalidasi kasus penggunaan AI adalah mengujinya sebelum berkomitmen pada pengembangan penuh.

Uji coba memungkinkan perusahaan menilai apakah solusi yang diusulkan dapat menangani tugas nyata dengan menggunakan data dalam jumlah terbatas dan alur kerja yang terkendali.

Sebagai contoh, perusahaan yang berencana membuat sistem pemrosesan dokumen berbasis AI dapat memulai dengan satu jenis faktur dari sejumlah kecil pemasok.

Tim dapat mengukur akurasi ekstraksi, waktu pemrosesan, dan jumlah dokumen yang perlu diperbaiki secara manual.

Dengan demikian, tim memperoleh bukti praktis tentang hal-hal yang berfungsi dan yang perlu ditingkatkan.

Uji coba juga harus menguji situasi yang sulit, seperti dokumen yang tidak lengkap, format yang tidak biasa, dan informasi yang hilang.

Tujuannya bukan membuat demonstrasi yang sempurna, melainkan memahami apakah solusi tersebut dapat berfungsi secara andal dalam kondisi bisnis sehari-hari.

Jika uji coba mengungkap masalah serius, perusahaan dapat menyesuaikan pendekatannya sebelum mengeluarkan lebih banyak biaya.

Pertimbangkan Risiko Sebelum Mengotomatiskan Pengambilan Keputusan

Beberapa aplikasi AI mendukung karyawan dengan menyiapkan informasi atau menyarankan tindakan. Aplikasi lainnya dapat memengaruhi keputusan yang melibatkan pelanggan, keuangan, atau catatan sensitif.

Kasus penggunaan ini memerlukan tingkat pengendalian yang berbeda-beda.

Sebagai contoh, penggunaan AI untuk merangkum catatan rapat internal memiliki risiko yang berbeda dari penggunaannya untuk menyetujui transaksi keuangan.

Sebelum pengembangan dimulai, perusahaan sebaiknya menelaah kemungkinan dampak jika sistem menghasilkan jawaban yang keliru.

Apakah hal itu dapat menimbulkan kerugian finansial? Apakah pelanggan bisa menerima informasi yang menyesatkan? Apakah data rahasia dapat terekspos?

Tim perlu menentukan kapan peninjauan oleh manusia diperlukan dan bagaimana kesalahan akan diperbaiki.

Mereka juga perlu memastikan siapa yang bertanggung jawab memantau sistem setelah diterapkan.

Mengidentifikasi risiko sejak awal memudahkan perusahaan merencanakan langkah perlindungan yang sesuai, alih-alih menambahkannya setelah masalah terjadi.

Bandingkan Beberapa Kasus Penggunaan, Jangan Langsung Memilih Gagasan Pertama

Perusahaan sering memiliki beberapa peluang penerapan AI di bidang penjualan, keuangan, operasional, dan dukungan pelanggan.

Memilih gagasan pertama yang dibahas dalam rapat bisa membuat perusahaan melewatkan proyek yang lebih sederhana tetapi berpotensi lebih besar.

Pendekatan yang lebih baik adalah membandingkan berbagai peluang dengan menggunakan kriteria yang sama.

Setiap kasus penggunaan yang diusulkan dapat dinilai berdasarkan lima pertanyaan praktis berikut:

1. Nilai bisnis: Apakah penerapan ini akan meningkatkan proses atau hasil yang penting?
2. Kesiapan data: Apakah informasi yang dibutuhkan tersedia dan dapat diandalkan?
3. Kelayakan teknis: Dapatkah solusi ini berfungsi dengan sistem yang sudah ada?
4. Upaya implementasi: Berapa banyak waktu, anggaran, dan dukungan internal yang dibutuhkan?
5. Risiko operasional: Apa yang dapat terjadi, dan apakah risiko tersebut dapat dikelola?

Perbandingan ini membantu perusahaan menemukan peluang yang menawarkan manfaat nyata tanpa menambah kerumitan yang tidak perlu.

Proyek yang lebih kecil dengan data andal dan hasil yang jelas mungkin menjadi titik awal yang lebih baik daripada inisiatif besar yang melibatkan beberapa departemen.

Kasus penggunaan terbaik belum tentu yang paling ambisius. Yang terbaik adalah kasus yang secara realistis dapat diterapkan, dikelola, dan ditingkatkan oleh organisasi.

Ketahui Kapan Sebaiknya Menunda atau Menolak Gagasan AI

Validasi kasus penggunaan tidak selalu berujung pada persetujuan.

Terkadang, keputusan yang tepat adalah menunda pengembangan sampai perusahaan memiliki data yang lebih baik, proses yang lebih kuat, atau tujuan yang lebih jelas.

Dalam situasi lain, perangkat lunak konvensional mungkin dapat menyelesaikan masalah dengan biaya lebih rendah.

Menolak gagasan AI bukan berarti perusahaan tertinggal.

Artinya, organisasi mengambil keputusan berdasarkan kebutuhan bisnis, bukan karena tekanan untuk mengadopsi teknologi baru.

Proses validasi yang baik seharusnya memungkinkan tim untuk melanjutkan, merevisi gagasan, menundanya, atau menghentikannya sepenuhnya.

Fleksibilitas ini melindungi sumber daya dan memberi ruang bagi peluang yang lebih menjanjikan.

Kesimpulan

AI dapat membantu perusahaan mengurangi pekerjaan berulang, mempermudah akses ke informasi, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, manfaat tersebut tidak otomatis terjamin hanya karena perusahaan berinvestasi dalam pengembangan.

Hasilnya sangat bergantung pada pemilihan masalah yang tepat.

Sebelum menyetujui proyek AI, perusahaan sebaiknya memahami alur kerja yang ada, memeriksa kesiapan data, memperkirakan potensi nilai, meninjau tantangan implementasi, dan menguji asumsi-asumsi penting.

Mereka juga sebaiknya bersedia mempertimbangkan alternatif yang lebih sederhana ketika AI tidak diperlukan.

Tujuan memvalidasi kasus penggunaan AI bukanlah untuk memperlambat inovasi. Tujuannya adalah memastikan waktu, uang, dan upaya diinvestasikan pada solusi yang dapat memberikan nilai bisnis nyata.

Perusahaan yang mengambil keputusan ini sejak awal akan lebih siap mengembangkan solusi AI praktis yang dapat digunakan karyawan dan dipertahankan oleh perusahaan.