AI bukan lagi sekedar teknologi eksperimental; ini telah menjadi keunggulan kompetitif bagi organisasi. Di seluruh industri, para pemimpin menjajaki kemungkinan transformatif dari agen AIdari peningkatan pengalaman pelangganmemangkas biaya dan membebaskan tim untuk pekerjaan bernilai lebih tinggi.
Meskipun potensinya sangat besar, kesiapan seringkali tertinggal dari ambisi, dengan perkiraan yang menunjukkan bahwa pada tahun 2027, lebih dari 40% proyek yang digambarkan sebagai AI agen akan dihentikan sebelum dapat memberikan hasil yang berarti.
CEO dan Salah Satu Pendiri Camunda.
Untuk mencegah investasi yang sia-sia, organisasi berfokus pada transformasi AI dari program percontohan menjadi program skala penuh yang memberikan hasil nyata bisnis nilai. Meskipun banyak inisiatif terlihat mengesankan dalam demo terkontrol atau bukti terbatas, kemenangan awal jarang menghasilkan dampak operasional.
Struktur sering kali menjadi penghalang di sini, karena tanpa landasan dan tata kelola yang tepat, agen AI dapat menjadi eksperimen terisolasi yang menghabiskan waktu, anggaran, dan kepercayaan diri. Ketika kebutuhan akan AI untuk memberikan dampak bisnis semakin meningkat, bagaimana organisasi dapat berhasil beralih dari eksperimen ke eksekusi yang disiplin?
Apa yang membedakan program AI yang sukses?
Menganalisis kisah sukses AI mengungkapkan bahwa organisasi yang dapat memberikan nilai nyata dengan teknologi mengambil pendekatan penerapan yang disengaja dan terstruktur.
Program AI yang kuat dimulai dengan visi yang mengutamakan bisnis, dengan para pemimpin menetapkan hasil yang jelas untuk inisiatif ini seperti mempercepat pemrosesan klaim, meningkatkan deteksi penipuan, atau meningkatkan retensi pelanggan.
Kolaborasi adalah karakteristik penentu lainnya. AI bukanlah tanggung jawab satu tim atau departemen. Program yang sukses bergantung pada kelompok lintas fungsi – sering kali disusun sebagai pusat keunggulan – untuk menetapkan standar, berbagi praktik terbaik, dan memastikan keselarasan Bisnis-TI yang erat.
Keselarasan budaya ini juga harus tercermin dalam sistem teknologi. Arsitektur yang fleksibel memastikan agen AI terhubung ke sistem yang ada, sehingga mencegah silo. Dengan mendorong kolaborasi manusia dan teknis, organisasi menciptakan lingkungan di mana AI dapat ditingkatkan secara efektif dan memberikan nilai bisnis yang terukur.
Tata kelola juga dibangun sejak hari pertama. Organisasi yang matang mengintegrasikan pemeriksaan human-in-the-loop, penilaian kepercayaan diri, jalur eskalasi, dan logika fallback langsung ke dalam alur kerja. Pendekatan ini menciptakan konsistensi, mengelola risiko, dan memungkinkan penskalaan yang aman tanpa organisasi kehilangan kendali.
Metrik juga melampaui kinerja teknis untuk fokus pada Indikator Kinerja Utama (KPI) yang berdampak pada bisnis, seperti penghematan biaya, efisiensi operasional dan pelanggan kepuasan.
Terakhir, perusahaan yang mendukung AI memperlakukan AI sebagai sistem kehidupan. Data telemetri dan kinerja dipantau secara terus-menerus dan digunakan untuk menyempurnakan perintah, menyesuaikan model, dan mengoptimalkan proses. Hasilnya, organisasi-organisasi ini memastikan bahwa AI berkembang seiring dengan bisnis dan bukannya menjadi statis atau ketinggalan jaman.
Sistem AI yang gagal beradaptasi akan menjadi stagnan, menyebabkan investasi terbuang sia-sia dan hilangnya peluang untuk perbaikan atau pertumbuhan.
Lima langkah praktis untuk mengoperasionalkan AI
Bagi para pemimpin teknologi yang ingin menskalakan AI secara bertanggung jawab, lima tips praktis berikut dapat membantu mengurangi kendala umum:
- Petakan prosesnya terlebih dahulu: Pahami proses bisnis dari ujung ke ujung dan tentukan di mana AI dapat benar-benar membantu, baik melalui dukungan pengambilan keputusan atau triase. Langkah-langkah yang didukung AI perlu dimodelkan bersamaan dengan tugas manusia untuk memastikan tanggung jawabnya jelas.
- Buat blok penyusun yang dapat diulang: Buat templat untuk proses yang dipimpin agen dengan pengawasan dan aturan manusia yang jelas. Menanamkan pola standar seperti “rekomendasi AI, persetujuan manusia” akan mempercepat adopsi sekaligus memastikan kepatuhan dan konsistensi.
- Sematkan tata kelola dalam alur kerja: Bangun kepatuhan, protokol eskalasi, dan pagar etika langsung ke dalam logika proses. Pendekatan ini sangat penting untuk sektor-sektor yang diatur dengan ketat, seperti finansial industri jasa, dimana tata kelola sangat penting untuk pencegahan penipuan dan penilaian klaim.
- Jadikan setiap tindakan dapat dilacak: Catat masukan, keluaran, dan faktor kontekstual untuk setiap tindakan berbasis AI. Transparansi ini mendukung audit dan debugging, mendorong kepercayaan dan menyediakan data yang diperlukan untuk perbaikan berkelanjutan.
- Berkomitmen untuk perbaikan berkelanjutan: Gunakan telemetri dan wawasan KPI untuk menyempurnakan perintah, melatih model, dan mengoptimalkan proses. Perlakukan agen AI sebagai komponen hidup dari strategi otomatisasi Anda, bukan alat statis.
Mengapa kepemimpinan itu penting
Keberhasilan penskalaan AI lebih dari sekadar mengejar tren teknologi terkini – ini tentang membangun kemampuan organisasi yang akan memberikan nilai jangka panjang. Para pemimpin perlu memulai proses dengan tujuan yang jelas dan mendorong kolaborasi lintas fungsi untuk memastikan AI terintegrasi dengan lancar ke dalam proses sehari-hari.
Pada saat yang sama, berinvestasi pada sistem dan kerangka kerja yang tepat sangat penting agar inisiatif AI dapat beroperasi dengan akuntabilitas, transparansi, dan tata kelola sejak awal.
Godaan untuk terburu-buru melakukan penerapan selalu kuat, terutama ketika uji coba awal menunjukkan harapan. Organisasi yang sukses dengan AI menolak dorongan ini, dan pertama-tama berfokus pada membangun fondasi yang kuat.
Landasan ini melibatkan penciptaan proses yang berulang, penentuan kepemilikan yang jelas, dan penyelarasan inisiatif dengan tujuan bisnis sebelum melakukan penskalaan. Ketika agen AI dirancang untuk beroperasi secara mandiri dengan tetap mematuhi tata kelola dan prioritas strategis, mereka bergerak lebih dari sekedar alat sederhana untuk mendorong nilai yang berkelanjutan dan berjangka panjang.
Dengan landasan ini, AI dapat berevolusi dari serangkaian eksperimen yang tidak terhubung menjadi mesin yang andal untuk efisiensi, pertumbuhan, dan keunggulan kompetitif.
Kami telah menampilkan chatbot AI terbaik untuk bisnis.
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
