Keadaan penggunaan AI saat ini di perusahaan: Tantangan dalam implementasi produktif AI

Antara teori dan praktik: Kelemahan tersembunyi teknologi AI modern

Kecerdasan buatan (AI) telah mengalami perkembangan yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir, menunjukkan kemampuannya di berbagai bidang aplikasi. Namun demikian, banyak perusahaan menghadapi situasi paradoks, yaitu meskipun sistem AI dapat menguasai tugas-tugas kompleks, mereka sering gagal dalam tantangan yang tampaknya sederhana. Kesenjangan antara potensi teoretis dan implementasi praktis ini menimbulkan pertanyaan penting, yang akan kita bahas lebih detail dalam artikel ini.

Cocok untuk:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Kondisi terkini penggunaan AI di perusahaan

Di dunia kerja saat ini, semakin umum bagi karyawan untuk mengintegrasikan alat AI seperti ChatGPT ke dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Penggunaan sesekali ini biasanya mencakup tugas-tugas seperti riset internet, penerjemahan teks, atau penulisan sebagian kecil kode perangkat lunak. Khususnya di perusahaan besar, portal AI internal telah mapan, memungkinkan akses yang sesuai dengan hukum dan perlindungan data ke model bahasa eksternal atau memfasilitasi akses ke pengetahuan internal perusahaan.

Studi terkini menunjukkan bahwa 35% perusahaan besar Jerman sudah menggunakan teknologi AI, sementara tingkat adopsinya jauh lebih rendah di kalangan usaha kecil dan menengah (UKM), yaitu sekitar 12%. Angka-angka ini menggambarkan bahwa meskipun AI semakin banyak digunakan di dunia bisnis, penerapannya secara menyeluruh masih jauh dari sempurna. Yang sangat mencolok adalah kenyataan bahwa, terlepas dari meningkatnya prevalensi alat AI, jumlah contoh di mana AI benar-benar menghasilkan peningkatan mendasar dalam proses bisnis masih sangat sedikit.

Aplikasi umum AI di perusahaan

Penggunaan AI saat ini di perusahaan terutama berfokus pada bidang-bidang berikut:

1. Layanan pelanggan: Analisis umpan balik otomatis dan chatbot AI untuk pemenuhan kebutuhan pelanggan yang lebih cepat dan efisien.
2. Pembuatan teks dan gambar: Alat AI untuk pembuatan teks, gambar, dan video yang lebih cepat dan hemat biaya untuk pemasaran, buletin, dan konten lainnya.
3. Rapat: Program yang merekam, mentranskripsikan, dan meringkas panggilan video, serta membantu dalam penjadwalan rapat.
4. Perekrutan: Peningkatan efisiensi dan penghematan waktu dalam proses perekrutan melalui pra-seleksi dan analisis lamaran yang didukung AI.
5. Pemantauan: Pemantauan proses, deteksi dini sumber kesalahan dan tren yang muncul, serta dukungan dalam evaluasi kampanye.

Terlepas dari beragam aplikasinya, dampak transformatif AI pada proses bisnis seringkali tidak sesuai dengan harapan. Kesenjangan antara potensi teoretis dan implementasi praktis menunjukkan tantangan mendasar yang melampaui kesulitan biasa dalam mengadopsi teknologi baru.

Paradoks produktivitas AI

Menariknya, studi menunjukkan bahwa alat AI seperti ChatGPT dapat meningkatkan produktivitas pekerja kantoran hingga 40%, terutama dalam pembuatan teks dan tugas kreatif lainnya. Penilaian independen mengkonfirmasi peningkatan produktivitas rata-rata sebesar 18%. Angka-angka ini tampaknya bertentangan dengan sedikitnya jumlah transformasi AI yang berhasil di seluruh perusahaan.

Paradoks ini sebagian dapat dijelaskan oleh fakta bahwa meskipun penggunaan selektif alat AI oleh karyawan individual dapat meningkatkan produktivitas individu mereka, hal itu tidak secara otomatis mengarah pada transformasi komprehensif proses bisnis. Integrasi AI yang sukses ke dalam proses bisnis membutuhkan lebih dari sekadar penyediaan alat – hal itu menuntut pemikiran ulang mendasar tentang bagaimana pekerjaan diorganisasikan dan dilakukan.

Perbedaan antara penggunaan sesekali dan transformasi sejati

Meskipun penggunaan selektif alat AI oleh karyawan individual dapat menghasilkan peningkatan efisiensi lokal, hal itu seringkali tetap terisolasi dan tidak menghasilkan transformasi sistemik proses bisnis. Sebaliknya, transformasi AI yang sejati melibatkan integrasi strategis AI ke dalam proses inti perusahaan dan mengarah pada perubahan mendasar dalam metode kerja dan model bisnis.

Menurut sebuah studi oleh IBM Institute for Business Value, perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam proses transformasi mereka seringkali lebih sukses daripada para pesaingnya. Namun, transformasi semacam itu membutuhkan lebih dari sekadar implementasi teknologi baru – dibutuhkan perubahan dalam strategi dan budaya perusahaan. Perubahan mendalam ini menghadirkan tantangan signifikan bagi banyak perusahaan yang melampaui aspek teknis semata.

Hambatan utama dalam implementasi AI

Alasan kegagalan atau keterlambatan implementasi proyek AI di perusahaan sangat banyak dan kompleks. Hambatan paling signifikan akan dibahas lebih detail di bawah ini:

1. Kualitas dan ketersediaan data

Salah satu tantangan terbesar dalam implementasi AI adalah kualitas dan ketersediaan data. Sistem AI hanya akan berfungsi sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Banyak perusahaan kesulitan dengan data yang tidak terstruktur atau salah, yang dapat secara signifikan mengurangi efektivitas aplikasi AI.

Sebuah studi terbaru menunjukkan bahwa 42% perusahaan melaporkan bahwa lebih dari setengah proyek AI mereka tertunda atau gagal memberikan hasil yang diharapkan karena masalah ketersediaan data. Di antara perusahaan yang kurang dari setengah datanya terpusat, angka ini meningkat menjadi 68%, dengan 68% melaporkan kerugian pendapatan akibat proyek AI yang gagal atau tertunda.

Tantangan di bidang kualitas data meliputi:

• Data terisolasi di berbagai departemen
• Format data yang tidak konsisten
• Kurangnya data historis untuk pelatihan AI
• Kekhawatiran terkait privasi dan keamanan data yang membatasi akses data

2. Kekurangan tenaga spesialis yang berkualitas

Membangun tim ilmu data yang kompeten merupakan tantangan signifikan bagi banyak perusahaan. Pasar teknologi AI masih dalam tahap awal, dan permintaan akan pakar AI telah meningkat tajam dalam beberapa tahun terakhir, sementara jumlah profesional yang tersedia belum sebanding dengan pertumbuhan ini.

Menurut laporan LinkedIn, permintaan akan pakar AI telah meningkat sebesar 74% dalam empat tahun terakhir. Usaha kecil dan menengah (UKM) khususnya kesulitan untuk menemukan dan membiayai para pakar yang dibutuhkan. Hanya 25% eksekutif di Jerman yang merasa siap menghadapi AI, sementara rata-rata global hanya 8%.

Untuk mengatasi kekurangan keterampilan ini, perusahaan harus:

• Berinvestasi dalam pelatihan karyawan yang sudah ada
• Konsultasikan dengan pakar eksternal
• Ciptakan budaya pertukaran pengetahuan

3. Integrasi dengan sistem yang sudah ada

Mengintegrasikan solusi AI ke dalam infrastruktur TI yang ada menghadirkan tantangan signifikan bagi banyak perusahaan. Sistem lama, khususnya, yang tidak dirancang untuk integrasi AI, dapat menyebabkan masalah yang cukup besar. Tantangan-tantangan ini meliputi:

• Infrastruktur usang yang tidak dapat memenuhi persyaratan AI modern
• Kurangnya antarmuka terstandarisasi untuk koneksi yang lancar
• Sistem penyimpanan data yang tidak kompatibel
• Biaya tinggi yang terkait dengan modernisasi infrastruktur

Menurut sebuah survei, 67% perusahaan yang mengelola data mereka secara terpusat mengalokasikan lebih dari 80% sumber daya teknis mereka hanya untuk memelihara alur data. Komitmen sumber daya yang tinggi untuk tugas pemeliharaan ini menghambat pengembangan dan implementasi solusi AI yang inovatif.

4. Tujuan dan harapan yang tidak jelas

Kesalahan umum dalam proyek AI adalah kurangnya tujuan yang jelas dan terukur. Perusahaan sering meluncurkan inisiatif AI tanpa definisi yang tepat tentang apa yang ingin mereka capai. Hal ini menyebabkan ekspektasi yang tidak realistis dan pada akhirnya kekecewaan ketika AI gagal memberikan hasil yang diinginkan.

Menetapkan tujuan yang jelas, realistis, dan terukur sangat penting untuk keberhasilan proyek AI. Perusahaan harus bertanya pada diri sendiri:

• Masalah spesifik apa yang seharusnya dipecahkan oleh AI tersebut?
• Bagaimana kesuksesan dapat diukur?
• Sumber daya apa saja yang dibutuhkan untuk implementasi?
• Berapa jangka waktu yang realistis?

5. Penerimaan dan perubahan budaya

Pengenalan teknologi AI dapat memicu kekhawatiran di kalangan karyawan tentang hilangnya pekerjaan atau peningkatan beban kerja. Oleh karena itu, manajemen perubahan yang efektif sangat penting untuk mendorong penerimaan dan memastikan transformasi yang sukses.

Dukungan dari manajemen puncak memainkan peran penting. Tanpa komitmen dari tim kepemimpinan, akan sulit untuk menyediakan sumber daya yang diperlukan dan menerapkan perubahan organisasi yang dibutuhkan. Pelatihan dan pengembangan karyawan juga sangat penting untuk memastikan keberhasilan transformasi AI.

Pengadaan B2B: Rantai pasokan, perdagangan, pasar, dan pengadaan berbasis AI dengan ACCIO.com - Gambar: Xpert.Digital

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Temukan produk dan dapatkan wawasan B2B dengan AI / Konsultasi dan dukungan

Kisah sukses: Ketika AI mentransformasi proses bisnis

Terlepas dari banyaknya tantangan, beberapa perusahaan berhasil menggunakan AI untuk mentransformasi proses bisnis mereka. Kisah sukses ini menunjukkan bahwa dengan strategi dan implementasi yang tepat, AI memang dapat menghasilkan peningkatan mendasar.

Siemens: Pemeliharaan Prediktif dalam Manufaktur

Siemens menggunakan AI untuk menerapkan pemeliharaan prediktif dalam proses manufakturnya. Dengan menganalisis sejumlah besar data dari mesin dan sistem, Siemens dapat mengidentifikasi potensi kegagalan sejak dini dan merencanakan tindakan pemeliharaan secara proaktif. Hal ini meminimalkan waktu henti dan meningkatkan produktivitas. Sistem AI Siemens terus belajar, sehingga meningkatkan akurasi prediksi dari waktu ke waktu.

JP Morgan: Deteksi penipuan di sektor keuangan

JP Morgan menggunakan AI untuk mendeteksi pola penipuan dalam transaksi keuangan. AI menganalisis sejumlah besar data transaksi secara real-time dan mengidentifikasi aktivitas mencurigakan yang dapat mengindikasikan penipuan. Teknologi ini telah membantu JP Morgan meningkatkan keamanan layanan keuangannya dan mengurangi kerugian finansial. Sistem berbasis AI mampu beradaptasi dengan pola penipuan baru, terus meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi penipuan.

Beiersdorf: Inovasi AI dalam perawatan kulit

Tim manajemen inovasi di perusahaan perawatan kulit Beiersdorf mempromosikan penggunaan alat AI yang inovatif. Perusahaan ini telah mengambil peran sebagai penghubung antara departemen IT dan departemen spesialis untuk mengimplementasikan teknologi AI secara efektif. Pada tahun 2019, perusahaan yang berbasis di Hamburg ini memperkenalkan chatbot cerdas, yang kemudian dilengkapi dengan implementasi internal ChatGPT. Tujuan dari sistem AI generatif ini adalah untuk meningkatkan, bukan menggantikan, kekuatan karyawan.

Kisah-kisah sukses ini menunjukkan bahwa AI benar-benar memiliki potensi untuk secara fundamental meningkatkan proses bisnis. Namun, keberhasilan tersebut membutuhkan strategi yang matang, sumber daya yang memadai, dan pemahaman mendalam tentang aspek teknologi dan organisasi dari implementasi AI.

Solusi untuk transformasi AI yang sukses

Untuk mengatasi tantangan implementasi AI dan mencapai transformasi yang sukses, perusahaan dapat mengejar berbagai strategi:

1. Perencanaan yang matang dan tujuan yang jelas

Perencanaan yang matang adalah fondasi keberhasilan proyek AI. Ini dimulai dengan definisi tujuan yang jelas: Apa sebenarnya yang ingin dicapai dengan solusi AI? Hal ini membutuhkan analisis komprehensif terhadap infrastruktur dan proses teknologi yang ada di dalam perusahaan. Yang terpenting, ini juga mencakup pemilihan sumber data yang sesuai dan memastikan kualitas data.

Proses perencanaan harus berulang, dengan tinjauan dan penyesuaian berkala untuk memungkinkan fleksibilitas dalam menanggapi perubahan. Perusahaan sebaiknya fokus pada proyek-proyek kecil yang terdefinisi dengan baik yang memberikan hasil cepat dan dapat berfungsi sebagai fondasi untuk transformasi yang lebih luas.

2. Metode Agile untuk Implementasi AI

Metode Agile, yang dikenal luas dalam pengembangan perangkat lunak, juga menawarkan keuntungan dalam implementasi proyek AI. Melalui proses pengembangan iteratif dan umpan balik reguler, tim proyek dapat dengan cepat menanggapi persyaratan dan wawasan baru. Scrum dan Kanban adalah contoh pendekatan Agile yang, melalui siklus pengembangan dan sprint yang singkat, memungkinkan cara kerja yang terfokus namun fleksibel.

Pendekatan ini sangat penting untuk proyek AI, karena proyek-proyek ini sering kali terkait dengan ketidakpastian dan perubahan persyaratan. Tinjauan dan penyesuaian secara berkala memungkinkan perusahaan untuk memastikan proyek AI mereka tetap sesuai rencana dan memberikan hasil yang diinginkan.

3. Manajemen Perubahan yang Efektif

Penerapan AI membawa perubahan mendalam dalam alur kerja dan struktur organisasi. Oleh karena itu, manajemen perubahan yang solid sangat penting untuk mengurangi resistensi dan meningkatkan penerimaan karyawan. Penting untuk melibatkan semua pemangku kepentingan sejak awal dan berkomunikasi secara transparan tentang tujuan dan manfaat proyek AI.

Pelatihan dan pengembangan profesional memainkan peran penting dalam mempersiapkan karyawan untuk bekerja dengan AI dan mengurangi kecemasan. Dengan secara aktif melibatkan karyawan dalam proses transformasi, perusahaan tidak hanya dapat mengurangi resistensi tetapi juga mendapatkan umpan balik dan ide berharga untuk mengoptimalkan solusi AI.

4. Membangun keterampilan AI

Untuk mengatasi kekurangan spesialis yang berkualitas, perusahaan harus berinvestasi dalam membangun keahlian AI internal. Hal ini dapat dicapai melalui berbagai langkah:

• Melatih karyawan yang ada dalam keterampilan yang relevan dengan AI
• Merekrut pakar AI untuk posisi-posisi kunci
• Kolaborasi dengan konsultan dan penyedia layanan eksternal
• Kemitraan dengan universitas dan lembaga penelitian

Membangun tim interdisipliner yang menggabungkan keahlian teknis dan pengetahuan industri sangat penting untuk keberhasilan proyek AI. Dengan menggabungkan berbagai perspektif, perusahaan dapat memastikan bahwa solusi AI mereka secara teknis mumpuni dan relevan dengan bisnis.

5. Meningkatkan infrastruktur data

Karena kualitas dan ketersediaan data merupakan tantangan utama dalam implementasi AI, perusahaan harus berinvestasi dalam meningkatkan infrastruktur data mereka. Hal ini meliputi:

• Konsolidasi silo data dan pembuatan basis data pusat
• Implementasi proses manajemen kualitas data
• Membangun arsitektur data yang terukur dan fleksibel
• Memastikan perlindungan dan keamanan data

Infrastruktur data yang kuat merupakan fondasi bagi keberhasilan proyek AI dan memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi data mereka. Dengan berinvestasi dalam manajemen dan tata kelola data, perusahaan dapat memastikan bahwa sistem AI mereka didasarkan pada data berkualitas tinggi dan relevan.

Cocok untuk:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis untuk perusahaan Eropa

Masa depan AI dalam bisnis

Transformasi AI akan terus berakselerasi dalam beberapa tahun mendatang, menjadi bagian integral dari kehidupan dan pekerjaan sehari-hari. Teknologi baru akan mengaburkan batasan antara dunia digital dan fisik, menawarkan cara-cara inovatif untuk terhubung, berkreasi, dan berkolaborasi secara lebih efektif.

Asisten AI yang dipersonalisasi

Apa yang dimulai dengan alat sederhana seperti ChatGPT kini berkembang menjadi sesuatu yang jauh lebih ampuh: agen AI yang dipersonalisasi menjadi pengubah permainan. Asisten AI ini akan semakin disesuaikan dengan kebutuhan individu, secara drastis mengubah cara orang mengelola kehidupan sehari-hari dan pekerjaan mereka.

Mulai dari asisten pribadi yang membantu karyawan mengatur waktu mereka hingga analitik AI yang disesuaikan, agen-agen yang dipersonalisasi ini akan memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan data mereka sendiri dan memberi mereka wawasan serta fitur yang sebelumnya hanya tersedia untuk perusahaan besar dengan sumber daya keuangan yang signifikan.

Integrasi AI ke dalam proses bisnis

Integrasi AI ke dalam proses bisnis akan menjadi lebih lancar dan komprehensif di masa depan. Dengan menghubungkan AI dengan model proses bisnis yang ada, adopsi teknologi AI di perusahaan akan lebih mudah dari sebelumnya. Teknologi AI diintegrasikan langsung melalui pemodelan BPMN grafis, memungkinkan koneksi cerdas antara data bisnis dengan proses bisnis.

Integrasi ini memungkinkan otomatisasi tugas-tugas rutin dan optimalisasi proses bisnis, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan produktivitas. Perusahaan yang berinvestasi dalam integrasi ini sejak dini akan memperoleh keunggulan strategis dibandingkan para pesaingnya.

Keunggulan kompetitif melalui AI

Dengan semakin meluasnya penggunaan AI, perusahaan akan semakin terbagi menjadi dua kategori: perusahaan yang secara efektif memanfaatkan AI dan perusahaan yang tertinggal. Perusahaan yang berinvestasi sejak dini dalam pelatihan dan infrastruktur yang tepat akan memperoleh keunggulan strategis dan dapat menguji secara praktis apa yang berhasil dan apa yang tidak.

Integrasi ChatGPT dan alat AI lainnya ke dalam perusahaan pada akhirnya akan menentukan daya saing mereka. Mereka yang menolak teknologi baru tidak akan mampu mengalahkan pesaing mereka, setidaknya dalam jangka panjang – sebuah pelajaran yang telah dipetik selama proses digitalisasi.

Cara berpikir baru untuk solusi AI

Tantangan dalam mengimplementasikan AI secara produktif di perusahaan sangat beragam dan kompleks. Tantangan tersebut meliputi hambatan teknis seperti kualitas data dan integrasi dengan sistem yang ada, kurangnya spesialis yang berkualitas, serta aspek organisasi seperti tujuan yang tidak jelas dan resistensi di kalangan karyawan.

Kesamaan kegagalan perusahaan dalam transformasi AI yang sesungguhnya menunjukkan masalah yang lebih dalam. Ini bukan hanya tentang mengadopsi teknologi baru, tetapi tentang pemikiran ulang mendasar tentang bagaimana kita merancang dan mengimplementasikan solusi TI.

Transformasi AI yang sukses membutuhkan pendekatan holistik yang mempertimbangkan aspek teknologi, organisasi, dan budaya secara seimbang. Perusahaan harus memikirkan kembali proses bisnis mereka dan memandang AI bukan sebagai alat yang terisolasi, tetapi sebagai bagian integral dari strategi mereka.

Masa depan adalah milik perusahaan yang mengintegrasikan AI secara mulus ke dalam proses bisnis mereka dan membangun budaya inovasi dan adaptasi berkelanjutan. Melalui tujuan yang jelas, metodologi yang tangkas, manajemen perubahan yang efektif, pengembangan keahlian AI, dan infrastruktur data yang kuat, perusahaan dapat mengatasi tantangan implementasi AI dan membuka potensi penuh dari teknologi transformatif ini.

Implementasi AI yang produktif membutuhkan cara berpikir baru – menjauh dari proyek teknologi yang terisolasi dan menuju transformasi holistik yang mempertimbangkan manusia, proses, dan teknologi secara setara. Hanya dengan cara ini perusahaan dapat menjembatani kesenjangan antara potensi teoretis dan implementasi praktis AI serta mencapai keunggulan kompetitif yang nyata.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus