Cara Mendukung Transformasi AI Perusahaan dengan Microsoft Copilot

Ini adalah Bagian 1 dari seri oleh Adeel Khan, Spesialis Teknis Senior di Microsoft, tentang bagaimana perusahaan dapat memanfaatkan Microsoft Copilot untuk mendukung transformasi AI mereka.

Perkenalan

Beberapa minggu lalu, kepanikan tak terduga terjadi pada Senin pagi. Email berdatangan, bercampur antara kegembiraan dan kecemasan. Semua ini bermula dari email empat baris yang dikirim oleh pimpinan sebuah lembaga pemerintah ternama, yang meminta pelatihan tiga jam tentang AI generatif di tempat kerja.

Kegembiraan itu tidak dapat disangkal, tetapi keseriusan pimpinan rapat meningkatkan kecemasan kami. Para pemimpin mendedikasikan tiga jam untuk mengeksplorasi tantangan, peluang, dan jalur menuju tempat kerja yang transformatif, sehingga penting bagi kami untuk menyampaikan sesi yang berdampak. 

Bersama dengan pembicara lainnya, saya langsung bertindak dan beberapa hari kemudian saya berada di ruang rapat yang didekorasi dengan indah dengan pemandangan yang indah dan para peserta yang menunggu dengan penuh semangat. Saat kami hendak memulai, ketua rapat meminta untuk berbagi pemikiran dan alasan di balik kesibukan yang tiba-tiba ini. Ia berkata, dan saya kutip, 

“Kita semakin tertantang di tempat kerja setiap hari. Setiap peran dalam organisasi memiliki lebih banyak hal yang harus dilakukan daripada kemarin, dan medan pertempuran semakin ketat. Saya melihat asisten saya mulai menggunakan AI generatif untuk menjadwalkan kalender saya, dan saya dapat merasakan peningkatan dan keberhasilan yang telah mereka capai dalam waktu singkat. Saya ingin keberhasilan ini lebih umum lagi.

Saya ingin ketenangan yang saya lihat di wajah mereka sekarang menjadi lebih umum di seluruh organisasi, dan saya ingin menjadi orang pertama yang mempelajari bagaimana saya dapat membantu mengembangkan budaya organisasi untuk merangkul transformasi AI generatif di tempat kerja.”

Saya terpesona oleh kesederhanaan dan kejelasan maksudnya. Percakapan selanjutnya mengikuti tren yang ditetapkan oleh pimpinan dan membahas bagaimana dan tantangan apa yang perlu diatasi dalam perjalanan transformasi AI suatu perusahaan.

Beberapa tantangan utama yang dibahas, dan sering terlihat di organisasi lain, adalah:

1. Pembuatan dan Personalisasi Konten:

Salah satu tantangan penting dalam banyak industri adalah kebutuhan akan konten berkualitas tinggi dan menarik yang sesuai dengan target audiens. Ini termasuk membuat gambar, video, grafik, dan konten tertulis yang tidak hanya informatif tetapi juga memikat. Dalam bidang perawatan kesehatan, misalnya, membuat buletin kesehatan pasien yang menarik dan komunikasi yang dipersonalisasi dapat menjadi tugas yang berat. Tantangannya terletak pada pembuatan konten yang akurat dan menarik, yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang audiens dan kemampuan untuk menghasilkan ide-ide kreatif secara konsisten.

2. Otomatisasi dan Efisiensi:

Banyak industri berjuang dengan tugas-tugas berulang yang menghabiskan waktu dan sumber daya yang berharga. Di sektor ritel, misalnya, tugas-tugas seperti manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, dan operasi layanan pelanggan sering kali berulang dan memakan waktu. Tugas-tugas ini dapat menyebabkan inefisiensi dan peningkatan biaya operasional. Tantangannya adalah menemukan cara untuk mengotomatiskan proses-proses ini tanpa mengorbankan keakuratan atau kualitas, sehingga membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih penting. Terkadang, pengetahuan tentang proses-proses ini, solusi yang mungkin, dan praktik terbaik dipegang oleh orang-orang di tingkat operasi. Tantangannya adalah memastikan mereka dapat meneruskannya dengan mudah dan dengan cara yang dapat menguntungkan orang lain di sekitar mereka tanpa menjadi masalah.

3. Dukungan Pelanggan yang Ditingkatkan:

Memberikan respons yang cepat dan akurat terhadap pertanyaan pelanggan merupakan tantangan yang signifikan bagi industri seperti perbankan dan asuransi. Pelanggan mengharapkan dukungan yang cepat dan personal, tetapi mengelola banyaknya pertanyaan dapat menjadi hal yang sangat merepotkan, terutama di pusat kontak atau konsol agen yang menangani lebih dari 100 aplikasi. Tantangannya adalah memastikan bahwa dukungan pelanggan tidak hanya efisien, tetapi juga personal dan empatik. Hal ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan pelanggan dan kemampuan untuk memberikan solusi yang relevan dengan segera. Memvalidasi berbagai sumber pengetahuan dan menyusun pesan yang jelas namun relevan dapat memengaruhi waktu penanganan rata-rata, kepuasan pelanggan, dan pengurangan loop yang berkepanjangan.

4. Pemecahan Masalah dan Inovasi:

Bisnis sering kali menghadapi masalah rumit yang memerlukan solusi inovatif. Tantangannya terletak pada pendefinisian, eksplorasi, evaluasi, dan penerapan solusi ini secara efektif. Hal ini memerlukan serangkaian ide yang beragam dan kemampuan untuk mengukur dan menyempurnakan solusi secara terus-menerus. Bagi bisnis yang ingin berinovasi dan tetap unggul dalam persaingan, tantangannya adalah menumbuhkan budaya kreativitas dan perbaikan berkelanjutan.

Mirip dengan apa yang telah dibahas di atas dalam otomatisasi dan efisiensi, memberdayakan pengguna bisnis dengan alat yang tepat dan kurva pembelajaran yang minimal akan menempatkan organisasi pada jalur transformasi dan perjalanan inovasi yang cepat.

5. Orkestrasi Transformasi 

Meningkatnya teknologi AI membawa serta sejumlah tantangan etika dan regulasi. Isu-isu seperti bias dalam model AI, masalah kekayaan intelektual, dan kebutuhan akan kepatuhan regulasi yang berkelanjutan merupakan rintangan yang signifikan. Tantangan-tantangan ini dapat menjadi lebih rumit jika karyawan, tim, atau departemen mulai membawa asisten atau alat AI generatif mereka sendiri ke tempat kerja. Sementara organisasi ingin mendapatkan keuntungan dari badai transformasi AI, diperlukan strategi, perencanaan, dan orkestrasi yang jelas untuk menghindari penyalahgunaan atau kerusakan pada aset yang ada.

Janji Transformasi AI

Ini hanyalah beberapa tantangan yang sering saya temukan dalam interaksi yang mirip dengan apa yang disebutkan sebelumnya. Janji transformasi AI generatif itu nyata dan mungkin mengubah permainan, tetapi tantangannya juga nyata. Memang diperlukan kepemimpinan seperti ketua untuk mengambil langkah pertama dalam menguasai diri sendiri dan menyalurkan pengetahuan dan budaya.

Dalam tindak lanjut artikel ini, saya akan membahas beberapa pembelajaran dan pengalaman adopsi yang telah mulai memberikan dampak positif terhadap finansial, budaya, dan kepuasan karyawan.

Tentang Penulis

Adeel Khan adalah Spesialis Teknis Senior terkemuka di Microsoft, yang terkenal karena mendorong transformasi digital tingkat perusahaan. Dalam perannya di Microsoft Operations di Singapura, Adeel telah diakui sebagai Juara AICopilot, yang membantu organisasi Fortune 500 mengadopsi dan mengubah masa depan pekerjaan.

Dengan pengalaman hampir dua dekade, Adeel memiliki pemahaman mendalam tentang solusi cloud, AI dan ML, serta arsitektur solusi manajemen data yang secara konsisten memberikan kesuksesan dan keuntungan bagi pelanggan. Perjalanan profesional globalnya mencakup Pakistan, UEA, Malaysia, dan Singapura, yang memperkaya perspektifnya dan meningkatkan kemampuannya untuk menavigasi lanskap teknologi yang kompleks.

Anda dapat menemukannya di LinkedIn → Di Sini