Setelah sebelumnya Anda kami ajak untuk menyelami proses machine learning di cloud, kali ini kami akan coba mengeksplorasi bagaimana cara mengoptimalkan Artificial Intelligence Automation dan Generative AI.
Di tengah teknologi sistem berbasis AI dan inovasi terkini di bidang generative AI (gen AI), organisasi menemukan cara baru untuk mengembangkan proses yang lebih efisien dalam meraih keuntungan maksimal.
Tidak sedikit pemimpin perusahaan yang masih menaruh kekhawatiran terhadap dampak AI generatif pada karyawan, pelanggan, dan kepatuhan (compliance) pada regulasi. Melalui artikel ini, kami akan mencoba memaparkan bagaimana teknologi AI diimplementasikan secara aman dan efektif ke dalam otomatisasi. Siapa tahu Anda juga bisa memanfaatkan kemampuan model bahasa dan otomatisasi AI generatif lainnya untuk mengubah haluan bisnis.
Daftar Isi:
- Apa Itu Otomatisasi?
- Apakah AI Sama Dengan Otomatisasi?
- Contoh Kerjasama Antara Otomatisasi dan AI
- Bagaimana Melakukan Lebih Banyak Otomatisasi dengan AI?
- Bagaimana Cara Menggunakan AI dan Otomatisasi?
5.1. Layanan Pelanggan
5.2. Layanan Finansial dan Perbankan
5.3. Asuransi
5.4. Manufaktur
5.5. Kesehatan - Apa Manfaat Otomatisasi AI?
6.1. Produktivitas Team
6.2. Pengalaman Pelanggan
6.3. Skalabilitas dan Integrasi
6.4. Pengurangan Biaya
6.5. Digital Transformation - Bagaimana Cara Kerja Software Otomatisasi AI?
7.1. Foundation Model
7.2. Cloud Services - Lakukan Otomatisasi Secara Bertanggung Jawab
- Kesimpulan
Otomatisasi (automation) dimulai dengan robot yang melakukan tugas secara repetitif—diistilahkan sebagai Robotic Process Automation (RPA). Saat kecerdasan buatan (AI) berkembang, kemampuan otomatisasi sudah lebih dulu meningkat dalam mencakup proses end-to-end, menghubungkan sistem, dan mengatur pekerjaan.
Hubungan antara RPA dengan AI dan Business Process Management (BPM) inilah yang biasa disebut sebagai Intelligent Automation (IA).
Jadi alurnya seperti tabel di bawah ini:
|
RPA—Robotic Process Automation |
Perform repetitive tasks |
|
AI—Artificial Intelligence |
Mimics human thinking |
|
BPM—Business Project Management |
Automate workflows |
|
IA—Intelligent Automation |
Combines RPA, AI dan BPM |
Apakah AI Sama Dengan Otomatisasi?
Tidak, AI tidak sama dengan otomatisasi. Akan tetapi, keduanya dapat bekerja sama untuk melakukan lebih banyak tugas daripada jika melakukannya sendiri-sendiri. Kolaborasi antara AI dan otomatisasi inilah yang disebut sebagai otomatisasi kognitif (cognitive automation).
Otomatisasi menggunakan robot untuk mengeksekusi serangkaian instruksi berbasis aturan yang ditetapkan oleh manusia. Kemampuan ini memungkinkannya untuk mengurangi tenaga kerja manual yang terlibat dalam tugas rutin. Akan tetapi, jika tindakan yang perlu dilakukannya melebihi apa yang telah diprogram, robot tidak akan dapat menyelesaikan tugas tersebut.
Dengan menggabungkan AI ke dalam RPA dan teknologi otomatisasi lain, robot dapat mengambil garis besar yang ditetapkan oleh manusia, serta menentukan jalannya sendiri untuk mencapai tujuan tersebut. Kemampuan Machine Learning (ML) dalam AI memungkinkannya untuk melakukan proses learning by doing sehingga dapat meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.
Secara singkat, beginilah cara kombinasi tersebut bekerja untuk menciptakan Intelligent Automation (otomatisasi cerdas):
- menggunakan ML dan algoritma kompleks untuk menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur. Inilah sisi pengambilan keputusan kognitif dari IA
- mengotomatisasi alur kerja dan menghubungkan orang dengan sistem.
- menyelesaikan tugas administratif sederhana seperti pengisian formulir dan ekstraksi data.
AI sebagai teknologi juga dapat mencakup Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), compute vision, dan teknik deep learning.
Contoh Kerjasama Antara Otomatisasi dan AI
Dengan menerapkan teknologi otomatisasi AI (dikenal juga sebagai Intelligent Automation), perusahaan dapat memperkuat jajaran pekerja manusia dengan tenaga digital IA untuk menyederhanakan proses bisnis. Kekuatan ini dapat mengatasi kekurangan keterampilan dan tenaga kerja. Keistimewaan lain, daripada mengerjakan tugas berulang yang membosankan, karyawan dapat fokus pada pekerjaan strategis yang bernilai lebih tinggi.
Salah satu contoh kolaborasi antara otomatisasi dan AI ini adalah asisten virtual atau chatbot yang ditenagai oleh AI. Pusat layanan pelanggan seringkali dibanjiri oleh ribuan email yang sulit direspon secara baik dan cepat oleh SDM manusia dalam waktu kerja delapan jam mereka. Namun, chatbot AI menjawab banjir pertanyaan tersebut secara instan, bekerja sepanjang waktu untuk mengurangi waktu tunggu pelanggan. Jika chatbot tidak dapat menjawab pertanyaan pelanggan, percakapan tersebut diserahkan kepada agen manusia. Kondisi ini membantu mengurangi waktu tunggu dan tumpukan pekerjaan tertunda, serta memungkinkan karyawan fokus pada kasus yang lebih menantang.
Bagaimana Melakukan Lebih Banyak Otomatisasi dengan AI?
Dengan menggabungkan otomatisasi dan AI (atau gen AI), Anda dapat meningkatkan kemampuan bisnis dengan cara sebagai berikut:
- Generative AI menginterpretasikan dan menciptakan konten dengan kecerdasan manusia simulasi, termasuk teks dan gambar, untuk meningkatkan pekerjaan. Dengan menggunakan NPL, gen AI dapat menjawab pertanyaan pelanggan dan meningkatkan pengambilan keputusan.
- Process discovery dapat menggunakan AI untuk melacak perilaku secara real-time, mengekstrak wawasan berdasarkan perilaku tersebut, serta mengidentifikasi bottleneck dan peluang untuk perbaikan. Setelah proses penemuan selesai, akan dihasilkan peta proses untuk membantu tim Anda dalam mengembangkan lebih banyak otomatisasi.
- Intelligent Document Processing (IDP) menggunakan Machine Learning (ML) untuk pemrosesan data. IDP dapat mengekstrak dan memvalidasi data dari dokumen terstruktur dan semi terstruktur seperti faktur, pesanan pembelian, dan formulir aplikasi. Dengan menerapkan gen AI, IDP dapat bergerak melampaui validasi proses untuk memahami konteks dan tujuan sebuah dokumen, serta menginterpretasikan bagaimana data tersebut harus digunakan. Hal ini memberikan Anda waktu ke pasar yang lebih cepat.
Gen AI meningkatkan setiap tahap siklus pengembangan otomatisasi, mulai dari penemuan proses hingga pembangunan, manajemen berkelanjutan, dan pemantauan.
Bagaimana Cara Menggunakan AI dan Otomatisasi?
Otomatisasi AI memiliki banyak fleksibilitas yang dapat membantu organisasi meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Mari kita lihat beberapa contoh penggunaan dalam industri:
Misalkan seorang pelanggan mengalami masalah dan mencari solusi cepat. Solusi yang didukung AI dapat menyelesaikan keluhan pelanggan dengan cepat, atau—jika kasusnya lebih rumit—mengeskalasikannya ke agen layanan. Kesigapan ini demi memastikan pelanggan mengalami journey yang lancar dan menyenangkan menuju penyelesaian.
IA dapat mendigitalisasi proses pinjaman dan menyederhanakan proses administratif seperti verifikasi identitas know-your-customer (KYC) dan pelaporan anti-money laundering (AML). Algoritma AI dapat menganalisis data transaksi secara real-time untuk mendeteksi pola yang tidak biasa dan aktivitas yang berpotensi curang.
IA dapat menyederhanakan banyak tugas rutin dalam asuransi, termasuk penjaminan, pemrosesan klaim, kepatuhan regulasi, dan deteksi penipuan. Pekerja digital dapat secara otomatis mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik yang terhubung maupun tidak, dan mengirimkan pemberitahuan yang relevan kepada agen untuk mempercepat proses keputusan klaim.
Dengan analisis yang didukung AI, produsen dapat mengurangi downtime yang irencanakan dan meningkatkan efisiensi serta kualitas produk mereka. AI dapat menganalisis data rantai pasokan untuk mengoptimalkan tingkat persediaan dan rute distribusi. IA juga membantu dalam pemeliharaan prediktif, mengidentifikasi perlambatan yang menyebabkan kerugian.
Otomatisasi dapat membantu pasien dalam appointment booking, dan staf klinis dalam pengaturan catatan medis dan riwayat pasien. AI dapat membantu dalam diagnosa medis dengan menganalisis gambar medis seperti sinar-X dan MRI sehingga dokter dapat mengidentifikasi masalah dan memberikan perawatan yang tepat kepada pasien dengan lebih cepat.
Alasan lebih banyak organisasi beralih ke otomatisasi yang didukung AI adalah karena manfaat bisnisnya. Daya pemrosesan AI yang besar meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan skalabilitas otomatisasi Anda, membantu Anda mencapai pengembalian investasi (ROI) yang lebih baik.
- Produktivitas Team
Asisten otomatisasi AI meningkatkan pekerjaan tim dengan mengimplementasikan kasus penggunaan AI di seluruh sistem, mulai dari merangkum konten hingga menyediakan wawasan pengambilan keputusan. Sistem AI dapat memproses jumlah data yang besar dengan kecepatan tinggi, 24/7.
- Pengalaman Pelanggan
Sistem otomatis menyediakan output yang lebih berkualitas, lebih dapat diandalkan, dan konsisten, baik itu layanan pelanggan, produk, atau berbagai service lainnya.
- Skalabilitas dan Integrasi
Dengan menerapkan data yang baik, gen AI dapat mengembangkan operasi dengan cepat sambil menjaga keamanan dan kepatuhan. Gen AI menggunakan natural language untuk membuat permintaan otomatisasi di seluruh sistem, serta menghasilkan konten yang dipersonalisasi dan dirangkum untuk memudahkan akses ke informasi relevan.
- Pengurangan Biaya
Sistem otomatis membantu meningkatkan konsistensi, akurasi, serta mengoptimalkan alokasi sumber daya. Hal ini berlanjut dengan mempercepat produktivitas, mengurangi biaya yang terkait dengan upaya yang diulang dan perbaikan.
- Digital transformation
AI generatif mengubah sifat pekerjaan dan memberdayakan orang untuk memikirkan perjalanan otomatisasi organisasi dengan cara berbeda. Gen AI memungkinkan pengembang non-teknis menggunakan prompt bahasa alami untuk dengan cepat membuat otomatisasi mengikuti panduan dan peraturan.
Bagaimana Cara Kerja Software Otomatisasi AI?
Ada banyak jenis software kecerdasan buatan. Sebelum memilih alat otomatisasi, pertimbangkan apa tujuan bisnis Anda dan jenis proses yang ingin diotomatisasi. Sebagai panduan, mari kita lihat beberapa aspek penting dari software otomatisasi AI.
Model Foundation adalah model yang sudah dilatih dan menjadi dasar bagi berbagai tugas kecerdasan buatan, termasuk NLP. Biasanya model ini dilatih pada jumlah teks dan data yang besar. Tujuannya supaya mereka dapat belajar untuk memahami dan menghasilkan bahasa yang mirip dengan manusia. Kemampuan ini kemudian dapat disesuaikan lagi untuk aplikasi tertentu.
Salah satu contoh pengembangan model dasar adalah generative pre-trained transformer (GPT-3) yang dirilis OpenAI pada 2020.
Otomatisasi cloud memungkinkan organisasi untuk bekerja tanpa delay atau mengandalkan keterampilan khusus, sambil tetap menjaga tingkat keamanan dan tata kelola yang tinggi. Cloud bertujuan menurunkan total cost of ownership sehingga organisasi dapat sepenuhnya men-deploy, mendukung dan meningkatkan program otomatisasi mereka di cloud. Banyak penyedia cloud juga mulai menawarkan opsi implementasi cloud hybrid.
Lakukan Otomatisasi Secara Bertanggung Jawab
Solusi yang didukung AI, terutama AI generatif, adalah inovasi teknologi yang berkembang. Saat regulasi seputar teknologi ini berkembang, penting bagi organisasi untuk memastikan kepatuhan dan keamanan data sebelum menerapkan aplikasi. Berikut beberapa pertimbangan yang perlu diingat:
- Integrasikan dengan model pembelajaran Language Learning Model (LMM) berkualitas tinggi yang mampu melindungi data.
- Atur pengawasan manusia ke dalam otomatisasi yang didukung AI untuk memastikan output-nya akurat dan sesuai dengan model bisnis.
- Tetapkan jejak audit untuk otomatisasi, serta lacak aktivitas pengguna untuk mencegah akses yang tidak sah dan memastikan kepatuhan.
- Pastikan untuk memberikan akses kepada pengguna yang tepat untuk menjaga keamanan data perusahaan dan data pelanggan.
- Pantau aktivitas AI, termasuk dokumentasi model AI dan pipeline audit, untuk menunjukkan bagaimana AI dilatih dan diuji, bagaimana perilakunya sepanjang siklus hidupnya, dan potensi risiko apa pun. Tata kelola AI sangat penting dalam industri yang sangat diatur, karena membantu menghindari hukuman dan memastikan transparansi.
Kita telah belajar bahwa otomatisasi AI, atau otomatisasi cerdas, menggunakan kemampuan 'berpikir' kognitif dari AI yang terhubung dengan 'menjalankan tugas' dari RPA untuk menyederhanakan proses bisnis. Dan sekarang, dengan gen AI membuat kemunculannya, kemungkinan otomatisasi menjadi lebih luas.
Berikut adalah inti dari apa yang Anda pelajari untuk melakukan lebih banyak otomatisasi dengan AI:
- Pastikan tata kelola AI dan keamanan data yang baik serta kualitas untuk model pelatihan AI.
- Pertimbangkan kasus penggunaan otomatisasi cerdas dalam bisnis dan bagaimana Anda dapat mendapatkan manfaat terbaik. Buat rencana untuk otomatisasi sebelum implementasi.
(put/dari berbagai sumber)