Generative AI: Memanfaatkan Teknologi Baru untuk Hasil Bisnis yang Positif
Teknologi generative artificial intelligence (gen AI), seperti yang dicontohkan oleh ChatGPT, terus berkembang pesat. Hal ini mendorong perusahaan di berbagai industri untuk merevisi strategi aplikasi mereka. Tantangan utama di tahun 2024 adalah memanfaatkan teknologi baru ini secara efektif untuk mendorong hasil bisnis yang positif dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Gen AI berbeda dari kecerdasan buatan umum (AGI) yang bertujuan meniru kemampuan intelektual manusia secara penuh. Gen AI berfokus pada tugas-tugas spesifik, memberikan solusi praktis dalam area yang telah dilatihnya, dan mampu beradaptasi dengan situasi baru berdasarkan data yang masuk.
Potensi dan Keterbatasan Gen AI
Secara praktis, gen AI adalah alat produktivitas yang ampuh, memungkinkan pembuatan konten yang cepat dalam berbagai format seperti teks, gambar, suara, animasi, dan model 3D. Teknologi ini tidak hanya belajar dan mempertahankan pola serta nuansa bahasa, tetapi juga mengingat interaksi sebelumnya, menghasilkan percakapan yang lebih koheren dan relevan secara kontekstual.
Namun, gen AI saat ini masih memiliki keterbatasan dalam pengambilan keputusan yang melibatkan banyak faktor kompleks, terutama yang membutuhkan pemahaman kontekstual atau emosional yang mendalam. Meskipun unggul dalam memberikan saran berbasis data, integrasi dan pengelolaan faktor manusia yang bernuansa masih di luar jangkauannya, setidaknya untuk saat ini.
Will Devlin, wakil presiden pemasaran di MessageGears, menekankan bahwa pengadopsi bisnis dan industri dapat memanfaatkan AI tanpa rasa takut akan kegagalan. “Setiap pemasar yang pernah melakukan tes A/B standar dapat memberi tahu Anda bahwa kegagalan tidak selalu harus dihindari. Dalam karier kita, kita terus belajar alat, teknologi, dan teknik baru. Ketakutan akan kegagalan akan selalu menjadi bagian penting dari proses belajar dan tumbuh itu. Seperti halnya segala sesuatu yang baru, ada kekhawatiran seputar AI yang relevan dan nyata,” ujarnya.
Arah Perkembangan AI
Michael Fisher, chief product officer di Complykey, memprediksi beberapa area perkembangan penting. Selama setahun terakhir, pusat kontak (contact centers) telah menjadi pengadopsi utama gen AI. Di tahun 2024, fokus akan bergeser ke pemahaman yang lebih mendalam tentang Return on Investment (ROI) gen AI.
Fisher memperkirakan para pemimpin pusat kontak dan pengadopsi AI lainnya akan semakin fokus pada perhitungan biaya AI secara lebih bermakna, termasuk pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana biaya penerapan dapat dioptimalkan terkait skala dan biaya per transaksi.
Manajemen Risiko dalam Adopsi AI yang Cepat
Fisher juga memprediksi bahwa gen AI akan terus diadopsi paling cepat tahun ini di bidang pemasaran dan pencarian prospek pelanggan. Dalam bisnis lead generation, nilai, biaya, dan risiko harus dipertimbangkan.
Risiko inheren memperlambat adopsi di industri yang sangat teregulasi seperti layanan kesehatan, pemerintahan, dan keuangan. Bagian back end dari pusat kontak di industri ini akan agresif dalam menggunakan gen AI untuk meringkas data dan pelaporan. “Namun, di bagian depan yang berhadapan dengan pelanggan, industri-industri tersebut akan bergerak lebih lambat dan lebih hati-hati. Semakin jauh Anda dari industri yang sudah sangat teregulasi, seperti ritel, semakin cepat adopsi gen AI akan kita lihat,” jelasnya.
Kemajuan Solusi Cloud dan Video AI
Banyak perusahaan terus menawarkan solusi pusat kontak on-premises dan berbasis cloud. Namun, mempertahankan kedua solusi tersebut menciptakan beban biaya teknologi bagi vendor. Fisher memprediksi bahwa di tahun 2024, lebih banyak perusahaan akan menghentikan solusi on-premises mereka atau menaikkan harganya secara signifikan untuk membuat solusi on-premises tidak layak secara komersial bagi pelanggan, yang secara efektif memaksa adopsi cloud dan inovasi.
Industri asuransi secara unik menggunakan komunikasi berbasis video untuk hal-hal seperti penandatanganan dokumen kolaboratif atau menunjukkan kerusakan kendaraan akibat kecelakaan. Sebagian besar industri lambat dalam mengadopsi video sebagai saluran layanan pelanggan. “Ini akan berubah di tahun 2024. Kami berharap video akan lebih luas diterapkan sebagai saluran layanan pelanggan di berbagai industri, terutama untuk perusahaan yang menjual produk fisik yang mendapat manfaat dari demonstrasi,” ujar Fisher. Pergeseran preferensi konsumen, yang dipimpin oleh kenyamanan dan keakraban Gen Z dengan konten berbasis video, juga dapat mendorong permintaan untuk fitur ini.
Presisi dalam Penanganan Set Data AI Besar
Devlin berpendapat bahwa sangat penting bagi merek untuk menerapkan pagar pembatas dan mengembangkan prosedur operasi standar serta pedoman bagi tim mereka saat memanfaatkan AI, terutama gen AI. Ini akan menjadi proses belajar. Perusahaan harus menyadari bahwa Gen AI bukanlah solusi yang cocok untuk semua orang. “Saya berharap teknologi AI akan semakin baik seiring kita semakin banyak berinteraksi dengannya,” katanya, seraya menambahkan, “Karena AI adalah teknologi yang begitu baru, merek masih menavigasi cara mengelolanya dan memastikan mereka menggunakannya secara bertanggung jawab dan dengan potensi penuhnya.”
Survei yang dilakukan oleh MessageGears terhadap pemasar di merek-merek enterprise menunjukkan bahwa tantangan terbesar dalam implementasi solusi AI adalah keterbatasan keahlian, pelatihan staf, dan kompleksitas integrasi. “Model AI hanya sebagus data yang dimasukkan ke dalamnya. Sebaliknya, AI bisa menjadi alat yang ampuh, membantu merek meningkatkan konversi dan ROI, menghemat waktu, mengurangi waktu untuk mendapatkan nilai, serta meningkatkan pengujian dan pembelajaran,” ujar Devlin.
Integrasi Wawasan Manusia dengan Teknologi AI
Shahid Ahmed, group EVP for new ventures and innovation di NTT Data, mengungkapkan bahwa laporan Global Customer Experience Report 2023 perusahaan menemukan bahwa mayoritas interaksi pengalaman pelanggan (CX) masih memerlukan campur tangan manusia. Para eksekutif sepakat bahwa elemen manusia akan tetap menjadi bagian penting dari perjalanan pelanggan. Meskipun 80% organisasi berencana mengintegrasikan AI ke dalam pengiriman CX dalam 12 bulan ke depan, elemen manusia akan menjadi inti keberhasilannya.
“Ketika perusahaan mengalihkan perhatian mereka pada bagaimana otomatisasi dapat melengkapi dan meningkatkan kemampuan manusia, mereka akan lebih menekankan pada penutupan kesenjangan keterampilan yang akan menantang aspirasi AI,” ujar Ahmed. Ia memperingatkan bahwa dasar-dasar AI dan analitik data besar akan menjadi keterampilan dasar untuk sebagian besar pekerjaan di berbagai industri, dan perekrutan karyawan baru bukanlah satu-satunya jalan. “Penelitian oleh NTT Data mengungkap bahwa para pemimpin bisnis lebih mungkin melihat profitabilitas lebih dari 25% dalam tiga tahun terakhir karena investasi dalam inisiatif reskilling dan upskilling. Tren ini akan berlanjut di tahun 2024, dengan lebih banyak pengalaman pengajaran yang dikurasi untuk membantu menutup kesenjangan keterampilan dan memenuhi kebutuhan organisasi,” sarannya.
Risiko Implementasi AI Mandiri
Pendekatan terbaik untuk memanfaatkan AI mungkin adalah dalam kombinasi cloud terkelola. AI ada di mana-mana saat ini. Pengadopsi harus merenungkan angka-angka yang menggarisbawahi pertumbuhan eksplosif ini. Laporan dari Wiz, penyedia keamanan cloud, menunjukkan hubungan kunci antara penggunaan layanan AI melalui platform cloud terkelola. Analisis data agregat dari sampel besar organisasi memberikan gambaran komprehensif tentang bagaimana gen AI dan machine learning digunakan di cloud dan implikasinya bagi organisasi.
Menurut penelitian tersebut, AI dengan cepat mendapatkan pijakan di lingkungan cloud. Lebih dari 70% organisasi kini menggunakan layanan AI terkelola. Pada persentase tersebut, adopsi teknologi AI menyaingi popularitas layanan Kubernetes terkelola, yang dilihat Wiz di lebih dari 80% organisasi. Pandangan penting lainnya adalah banyak organisasi bereksperimen dengan AI tetapi tidak melampaui langkah itu. Hanya 10% yang merupakan pengguna berat yang menerapkan 50 atau lebih instans di lingkungan mereka. Meskipun adopsi AI di cloud melonjak, banyak organisasi (32%) masih tampak dalam fase eksperimen dengan alat-alat ini, menerapkan kurang dari 10 instans layanan AI di lingkungan cloud mereka.
Meningkatkan Gen AI dengan Analitik Prediktif
Bagi kebanyakan orang, tahun 2023 adalah tahun di mana AI menjadi fokus, dengan pengadopsi bertanya bagaimana memanfaatkannya secara optimal. Devlin mengamati, “Sekarang, jika mereka belum mulai menggunakan AI secara teratur, sebagian besar merek, setidaknya, ingin tahu tentang AI. Mereka ingin menguji dan melihat bagaimana itu dapat membantu mereka dan siap untuk menjelajah. Seiring merek menjadi lebih nyaman dengan gagasan AI, saya pikir kita akan melihat peran tertentu tumbuh dalam kompleksitas sementara yang lain dibuat lebih efisien menggunakan alat AI.”
Gen AI menjadi sangat kuat ketika dipasangkan dengan wawasan dari AI prediktif. Anda tidak hanya tahu kapan dan di mana pelanggan ingin dihubungi, tetapi Anda juga tahu kemungkinan mereka akan melakukan pembelian dan bahasa serta citra apa yang kemungkinan akan memengaruhi mereka untuk bertindak. “Ini adalah kombinasi yang baru mulai dimanfaatkan oleh merek, dan memiliki potensi hampir tak terbatas,” pungkasnya.
**Implikasi untuk Indonesia: Jembatan Antara Inovasi dan Kesi
