Momen paling berbahaya dalam suatu perusahaan AI proyek bukanlah kegagalan. Ini adalah kesuksesan awal.
Sebuah tim meluncurkan agen AI pertamanya, memecahkan masalah yang jelas, dan membuktikan nilainya dengan cepat. Penerapannya berhasil. Pemangku kepentingan merasa puas. Momentum terbangun. Secara internal, proyek ini diberi label kemenangan.
Salah satu Pendiri dan CTO Synthflow AI.
Beberapa bulan kemudian, ketika organisasi tersebut mencoba memperluas pengalaman AI yang sama melampaui permukaan aslinya — dari suara ke obrolan, dari obrolan ke perpesanan, atau di bidang yang lebih luas. pelanggan perjalanan — retakan mulai terlihat. Logika harus dibangun kembali. Integrasi diduplikasi.
Tata kelola menjadi lebih sulit dan bukannya lebih mudah. Kemajuan melambat tepat pada saat itu bisnis mengharapkan akselerasi.
Ini adalah titik di mana banyak tim menyadari bahwa mereka tidak gagal dalam mengadopsi AI.
Mereka gagal mengadopsinya dengan mempertimbangkan arsitektur omnichannel.
Gesekan yang diakibatkannya tidak ada hubungannya dengan kualitas model atau kemampuan AI. Ini adalah hasil yang dapat diprediksi dari keputusan awal yang dioptimalkan untuk kecepatan dan kesuksesan satu saluran, bukan untuk sistem yang dapat beroperasi secara koheren di seluruh saluran.
Bagaimana sebagian besar perusahaan sebenarnya memulai
Sebagian besar perusahaan tidak memulai perjalanan AI mereka dengan strategi omnichannel. Mereka memulai dengan masalah praktis yang perlu mereka selesaikan: jalur dukungan yang terbebani, kehilangan prospek masuk, waktu tunggu yang lama, atau meningkatnya biaya operasional. Cakupan awalnya sengaja dipersempit — satu kasus penggunaan, satu saluran, satu tim.
Pendekatan ini tidaklah naif atau picik. Begitulah cara adopsi perusahaan yang sebenarnya terjadi.
Kesalahannya tidak dimulai dari hal kecil. Kesalahannya adalah dengan berasumsi bahwa sistem yang dirancang untuk satu saluran secara alami akan melampaui skala tersebut.
Dimana momentum diam-diam berubah menjadi gesekan
Saat penerapan AI beralih dari uji coba ke produksi, ekspektasi pun berubah. Para pemimpin menginginkan cakupan yang lebih luas, ekspansi yang lebih cepat, dan integrasi yang lebih erat dengan sistem yang ada. Hal ini sering kali terjadi ketika tim menyadari bahwa memperluas penerapan awal mereka memerlukan lebih banyak upaya daripada yang diperkirakan.
Menambahkan saluran kedua sering kali berarti membuat ulang alur kerja, menerapkan kembali integrasi, dan mengelola konfigurasi terpisah untuk perilaku, pelaporan, dan eskalasi. Apa yang terlihat seperti kemajuan bertahap kini berubah menjadi perubahan struktural.
Permasalahan ini tidak selalu terlihat pada awalnya, namun akan semakin parah seiring dengan semakin pentingnya AI dalam operasi yang berhubungan dengan pelanggan.
Batasan pemikiran yang mengutamakan saluran
Sebagian besar AI “omnisaluran” saat ini masih dibangun di atas fondasi yang mengutamakan saluran. Agen suara dan mengobrol agen diperlakukan sebagai sistem yang terpisah, dikembangkan secara independen dan terhubung secara longgar, jika memang ada.
Pendekatan ini mungkin memenuhi kebutuhan jangka pendek, namun seiring berjalannya waktu, pendekatan ini menimbulkan fragmentasi. Perilaku yang tidak konsisten, upaya yang terduplikasi, dan meningkatnya risiko operasional menjadi sulit untuk dihindari seiring dengan meluasnya penggunaan AI di seluruh tim dan wilayah.
Masalahnya bukan pada jumlah saluran yang terlibat. Ini karena tidak adanya inti bersama.
Multisaluran sebagai arahan arsitektur
Pendekatan yang lebih tangguh adalah dengan memperlakukan omnichannel bukan sebagai mandat penerapan, namun sebagai arahan arsitektur.
Dalam model ini, intelijen agen AI — alur kerja, integrasi, pagar pembatas, dan pengambilan keputusannya — dibagikan ke seluruh saluran. Suara dan obrolan adalah antarmuka, bukan produk terpisah.
Tim bebas memulai dari tempat yang paling masuk akal untuk bisnis mereka saat ini, sambil tetap mempertahankan kemampuan untuk memperluas logika agen yang sama ke platform lain di kemudian hari.
Ini tidak memerlukan peluncuran di mana pun sekaligus. Hal ini memerlukan pemilihan fondasi yang tidak membatasi pertumbuhan di masa depan.
Mengapa hal ini penting bagi pengguna awal
Bagi organisasi yang baru memulai perjalanan AI-nya, perbedaan ini sangat penting. Tidak ada harapan untuk menyelesaikan setiap saluran sejak hari pertama, dan seharusnya tidak ada. Namun pilihan awal menentukan apa yang mungkin terjadi di kemudian hari.
Ketika ekspansi diperlukan – dan hal ini hampir selalu terjadi – tim yang berinvestasi pada yayasan yang dapat beradaptasi dapat bergerak dengan cepat. Mereka yang tidak sering menghadapi pilihan antara memperlambat atau membangun kembali.
Menghindari trade-off tersebut adalah salah satu keputusan yang paling kurang dihargai dalam AI perusahaan saat ini.
Dari pilot hingga platform
Dalam praktiknya, tim yang sukses mengikuti perkembangan yang lazim. Mereka memulai dengan mengotomatiskan satu kasus penggunaan yang berdampak tinggi. Ketika kepercayaan diri tumbuh, mereka memperluas agen yang sama ke titik kontak tambahan, menggunakan kembali logika dan aturan bisnis daripada menciptakannya kembali.
Seiring waktu, AI menjadi bagian dari model operasi yang lebih luas, bekerja bersama tim manusia dan mendukung kesinambungan interaksi.
Keuntungannya bukan hanya teknis. Logika agen bersama menyederhanakan tata kelola, meningkatkan visibilitas, dan mengurangi risiko seiring AI berkembang ke dalam lingkungan yang teregulasi dan sangat penting.
Apa yang akan membedakan fase AI perusahaan selanjutnya
Ketika agen AI menjadi perlengkapan permanen dalam alur kerja perusahaan, diferensiasi tidak lagi bergantung pada seberapa cepat penerapan pertama dapat diluncurkan.
Hal ini akan bergantung pada seberapa efektif organisasi dapat bertumbuh dari kesuksesan awal menjadi sesuatu yang lebih luas, tanpa menambah kompleksitas – sebuah kendala yang sering kali ditentukan oleh pilihan platform yang dibuat sejak awal.
AI Multisaluran bukanlah titik awal atau ujian kedewasaan. Ini adalah arah – yang mencerminkan bagaimana perusahaan benar-benar mengadopsi teknologi, dan mengapa memilih landasan yang tepat sejak awal sama pentingnya dengan keberhasilan awal.
Kami telah menampilkan perangkat lunak otomatisasi terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
