Apa itu Otomatisasi AI?
Apa itu Otomatisasi AI?
Otomatisasi AI merupakan proses menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan alur kerja bisnis. Layanan ini menggunakan alat, kode, dan konfigurasi untuk menggantikan langkah-langkah manual dan mencapai hasil tertentu.
Otomatisasi berbasis perangkat lunak telah lazim selama beberapa dekade — mulai dari alat otomatisasi proses robot (RPA) yang mengotomatiskan berbagai tugas back-office seperti pengisian formulir hingga integrasi SaaS sehingga menghasilkan informasi yang mengalir antara sistem perusahaan yang berbeda. Namun, otomatisasi bisnis tradisional terbatas kemampuannya karena kebutuhan tetap untuk pra-pemrograman khusus. Manusia harus merekam interaksi aplikasi atau membuat kode sistem perangkat lunak untuk mengatur otomatisasi. Situasi yang terus berubah berarti otomatisasi sering “rusak” dan harus dikerjakan ulang atau terus diperbarui agar operasi tetap berjalan. Ini secara historis meminimalkan dampak bisnis dari otomatisasi - khususnya di berbagai perusahaan besar.
Otomatisasi AI berusaha memecahkan tantangan ini dengan menggabungkan kecerdasan buatan menggunakan alat otomatisasi perusahaan dan repositori pengetahuan yang ada. Algoritma AI generatif dan prediktif dipadukan untuk mengurutkan, memfilter, mengklasifikasikan, dan membuat data dengan cara yang mengurangi intervensi manusia dalam alur kerja yang paling kompleks. AI juga dapat bekerja berdampingan bersama dan dengan manusia untuk mengelola tugas admin di latar belakang dan mengurangi beban kognitif semua karyawan.
Apa saja contoh otomatisasi AI?
Ada tempat untuk operasi cerdas yang ditenagai AI di setiap industri dan dalam setiap bisnis. Di bawah ini hanya beberapa contoh otomatisasi AI yang mulai tumbuh dalam industri.
Sumber daya manusia
Otomatisasi AI dapat mengotomatiskan tugas sumber daya manusia (SDM) yang memakan waktu seperti skrining kandidat, pengiriman dan pemrosesan formulir, pelatihan, berbagi pengetahuan, dan manajemen cuti dan pembayaran berkelanjutan.
Misalnya, Deriv, broker online, menjadi host konten pelatihan di berbagai lokasi, seperti GitHub, penyimpanan cloud, halaman wiki internal, dan diskusi Slack. Hal ini mempersulit untuk menemukan informasi, menyebabkan keterlambatan dalam mempercepat perekrutan baru. Dengan memanfaatkan AI untuk mengindeks semua materi dukungan pelanggan, tim SDM Deriv dapat dengan cepat menemukan dan membagikan materi pelatihan yang relevan untuk para karyawan dari berbagai departemen. Deriv mencapai pengurangan 45% dalam waktu onboarding dan pengurangan 50% dalam waktu tugas perekrutan.
Manajemen Media
Semua organisasi harus menyimpan, memproses, dan mempublikasikan gambar dan video untuk pemasaran, pendidikan, onboarding, dan terkadang dalam proses bisnis inti. Otomatisasi AI dapat membantu mempercepat pengeditan dan pemrosesan media, menghemat waktu dalam berbagai tugas yang membosankan. AI dapat menghasilkan, mengintegrasikan, memfilter, dan memoles konten media sesuai keinginan. Misalnya, 123RF, agen stok foto, menggunakan AI untuk secara otomatis menyaring gambar untuk masalah hak cipta dan kesesuaian. AI menandai konten yang tidak pantas dalam hitungan detik setelah diunggah, membantu 123RF menghilangkan adanya keluhan tentang gambar yang tidak pantas. Otomatisasi AI membantu mereka untuk mengalokasikan sumber daya dari tinjauan manual hingga pengembangan bisnis.
Layanan pelanggan
Chatbots AI membantu layanan mandiri pelanggan dan mengotomatiskan penyelesaian masalah, mengurangi beban kerja pusat kontak. Selain itu, chatbots AI juga dapat membantu staf layanan pelanggan, sehingga proses tersebut dapat diotomatisasi lebih lanjut. Misalnya, BPC, pemimpin global dalam solusi pembayaran, mengembangkan chatbot yang dapat digunakan oleh klien dan tim dukungan pelanggan. Agen manusia dapat memasukkan permintaan klien ke chatbot dan meneruskan respons yang dibuat kepada pelanggan setelah ditinjau. Chatbot menggunakan retrieval-augmented generation untuk mengambil data dari sumber pengetahuan internal BPC dan secara otomatis memperkaya prompt manusia untuk memberikan tanggapan yang lebih relevan dan akurat.
Penjualan dan pemasaran
Otomatisasi AI dapat digunakan sebagai bagian dari semua alur kerja pemasaran dan penjualan—mulai dari membuat kampanye dan konten iklan sampai mendukung tim penjualan dengan rekomendasi dan penawaran yang dipersonalisasi bagi pelanggan individu. Misalnya, penyedia layanan terkelola Trek10 memanfaatkan AI untuk menyediakan tim penjualan mereka dengan pengetahuan yang diperlukan untuk mempercepat proses pembelian. Sistem AI mereka memberikan rekomendasi berbasis data untuk mendapatkan kepercayaan pelanggan dan laporan yang membantu menutup kesepakatan dengan menunjukkan nilai produk kepada pelanggan dengan lebih cepat.
Bagaimana cara menilai kesiapan untuk otomatisasi dan adopsi AI?
Menerapkan teknologi gen AI untuk otomatisasi memerlukan kesiapan bisnis. Sebagian besar organisasi menggunakan model kematangan untuk menilai kondisi otomatisasi mereka saat ini. Model kematangan menghadirkan pedoman untuk menentukan tujuan otomatisasi, memprioritaskan investasi, dan merumuskan peta jalan otomatisasi.
Menjalankan kerangka kerja tata kelola dan keamanan
Sebelum membangun strategi, penting untuk menjalankan pedoman dalam organisasi tentang bagaimana tata kelola otomatisasi AI dan keamanan akan bekerja di lapangan. Semisal, Anda dapat menggunakan:
- Peran dan tanggung jawab yang dijabarkan dalam organisasi
- Juara otomatisasi AI, termasuk pemangku kepentingan kunci
- Kebijakan keamanan yang menunjukkan batasan penggunaan data, kebijakan tata kelola identitas, dan batasan pengaman lainnya
- Pedoman untuk peningkatan keterampilan karyawan dan manajemen perubahan
Hal ini akan membentuk landasan dari program otomatisasi AI Anda.
Mengenali strategi otomatisasi dan infrastruktur
Strategi otomatisasi dan infrastruktur menyeluruh membantu mengatur organisasi untuk keberhasilan program dan mengurangi kemungkinan kegagalan untuk memberikan ROI. Di dalam strategi, pertimbangkan:
- Kasus penggunaan bisnis kuat
- Jalur data modern
- Konfigurasi peraturan data residensi dan pelatihan data
- Alat dan teknologi AI yang akan menjalankan proses
- Praktik perbaikan berkala
Hal ini penting juga untuk memastikan bahwa hasil dari upaya otomatisasi diukur. Kenali dan lacak metrik yang relevan dan buat garis dasar sebelum otomatisasi diluncurkan, lalu lacak data dari waktu ke waktu. Anda dapat memakai data untuk membuat keputusan berdasarkan informasi dan meningkatkan efektivitas upaya otomatisasi di masa depan.
Membangun tim terampil
Membangun budaya AI yang kuat sama pentingnya dengan membangun teknologi Anda dengan tepat.
Tim yang membangun infrastruktur baru Anda dan otomatisasi bertenaga AI harus meliputi administrator sistem, insinyur cloud, pengembang perangkat lunak, dan pakar AI. Di samping teknologi, tim meliputi pengguna bisnis yang meminta otomatisasi, perwakilan hukum, dan pakar keamanan.
Ada dua cara untuk mengelola tim otomatisasi.
- Tim otomatisasi terpusat melayani berbagai kebutuhan otomatisasi di semua organisasi.
- Tim otomasi lebih kecil dan terdistribusi membangun otomatisasi untuk inisiatif modernisasi tertentu di departemen tertentu.
Tim terpusat menghadirkan manfaat konsistensi dalam penggunaan alat, manajemen data, dan tugas terkait AI lain di seluruh organisasi. Tetapi, tim terdistribusi menghasilkan hasil lebih cepat dan tidak membuat hambatan dalam upaya otomatisasi Anda.
Apa saja strategi utama untuk mengaplikasikan otomatisasi AI?
Berinvestasi besar-besaran dalam pakar teknologi, lisensi perangkat lunak, deployment, dan solusi mahal lainnya yang mungkin tidak membuahkan hasil yang diperlukan bukanlah strategi otomatisasi terbaik. Menyebarkan seperangkat alat baru sekaligus dapat membuat tim Anda kewalahan sehingga menyebabkan pemahaman keterampilan dan tingkat adopsi yang buruk.
Tergantung pada kasus penggunaan, otomatisasi kecerdasan buatan paling baik dijalankan langkah demi langkah. Alat AWS dan layanan yang dikelola sepenuhnya menyediakan blok bangunan untuk pasang dan pakai yang cepat. Tidak ada investasi di muka; Anda hanya membayar sesuai pemakaian dan menskalakan sesuai kebutuhan.
Berikut adalah beberapa strategi dan alat pendukung AWS untuk menambah kematangan otomatisasi secara hemat biaya — bahkan dengan keahlian pengembang internal yang terbatas.
Satukan pengalaman pencarian.
Di seluruh organisasi, data disimpan di aplikasi, repositori, file, dan server yang berbeda. Tantangan berat bagi semua karyawan adalah mengetahui di mana menemukan data yang benar pada saat yang tepat. AI dapat membantu pencarian terpadu di seluruh sumber data, memungkinkan karyawan untuk menanyakan seluruh sumber daya yang tersedia untuk mereka sekaligus. Misalnya, seorang profesional pemasaran dapat menanyakan pencarian terpadu untuk semua sumber daya internal dan eksternal pada produk utama dalam setahun terakhir, termasuk kampanye yang ditujukan untuk publik.
Amazon Q Business adalah asisten AI korporasi yang terintegrasi dengan semua sumber data internal Anda dan beberapa aplikasi pihak ketiga untuk memberikan jawaban ringkasan atas pertanyaan kompleks. Layanan ini mengutip dari sumber dan memungkinkan plugin khusus, semua dalam lingkungan yang dikelola dengan aman. Ini memperkenalkan otomatisasi dan menambah produktivitas dengan mengurangi waktu karyawan mencari informasi.
Berdayakan para karyawan Anda
Setiap tim dan individu dalam organisasi Anda berada di posisi terbaik untuk menunjukkan bagaimana AI dapat memberdayakan mereka untuk bekerja lebih efisien. Misalnya, seorang karyawan yang bertanggung jawab atas komunikasi memerlukan AI untuk menarik dan meringkas konten berita industri sementara karyawan yang bertanggung jawab atas manajemen penggajian membutuhkan AI untuk menghasilkan laporan bulanan waktu yang dicatat oleh kontraktor.
Dengan pemrosesan bahasa alami dan kemampuan otomatisasi yang ditenagai AI, Anda dapat memberdayakan karyawan untuk membangun dan mengelola sendiri alur kerja otomatisasi AI yang mereka butuhkan dengan menggunakan obrolan bahasa alami. Misalnya, Amazon Q Apps, kemampuan pembuatan aplikasi ringan di Amazon Q Business, memungkinkan pengguna untuk mengotomatiskan prompt, pembuatan konten, dan tugas dalam alur kerja mereka. Pengguna dapat membuat aplikasi dengan mendeksripsikan persyaratan dalam bahasa alami. Mereka juga dapat berbagi aplikasi untuk digunakan, digandakan, dan disesuaikan kepada lainnya.
Memperkenalkan AI dalam pengembangan perangkat lunak dan pengoperasian
Pengembangan perangkat lunak sangat cocok untuk otomatisasi AI. Otomatisasi yang ditenagai AI dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti:
- Memperbarui sistem perangkat lunak lama
- Memfaktor ulang kode
- Mengembangkan modul kompleks
- Menghasilkan kasus uji dan dokumentasi pengguna
- Pengayaan data pihak ketiga
- Perburuan bug dan pemecahan masalah
Tim manusia-AI dapat bekerja sama untuk merancang model ML, membangun jalur penyebaran yang paling sesuai, mengoptimalkan infrastruktur cloud untuk meminimalkan pengeluaran cloud, dan masih banyak lagi.
Amazon Q Developer adalah asisten AI untuk pengembangan perangkat lunak yang sangat mudah disetel dan digunakan. Ini berjalan dalam lingkungan pengembang dan memberikan saran pengkodean dan infrastruktur yang berpengetahuan, draf kode pertama, ulasan kode otomatis, peningkatan, dan masih banyak lagi. Amazon Q Developer terintegrasi dengan IDE, CLI, AWS Console, dan GitLab untuk membantu para pengembang di mana pun mereka bekerja.
Memperkenalkan AI dalam analitik
Pelaporan dan dasbor menjadi lebih mendalam dengan otomatisasi yang ditenagai AI. Analis dapat memakai otomatisasi AI untuk menghasilkan laporan campuran dengan cepat, menggabungkan data, membandingkan dengan pasar, dan membantu memandu pengambilan keputusan yang cepat.
Amazon Q di Quicksight membantu pengguna menghasilkan dokumen yang menarik secara visual, membuat dasbor khusus, dan menjelajahi data mereka dengan pertanyaan yang disarankan, pratinjau data, dan dukungan untuk kueri yang tidak jelas. Ini merevolusi eksplorasi data dengan memberikan wawasan multi-visual kepada para pengguna bisnis yang melampaui batasan dasbor tradisional.
Mengotomatiskan layanan pelanggan
Layanan pelanggan otomatis melengkapi tenaga kerja manusia Anda. Perwakilan layanan pelanggan dapat mengakses informasi pelanggan dan produk secara instan dan menemukan perbaikan masalah tanpa perlu melakukan panggilan lain. Para pelanggan dapat mengakses bantuan layanan mandiri online yang dipersonalisasi, menjalankan pengambilan keputusan pembelian multi-langkah, dan memadukan interaksi AI-manusia.
Amazon Q in Connect adalah asisten generatif yang didukung AI untuk layanan pelanggan yang memberikan informasi dan tindakan yang diperlukan kepada pelanggan akhir dan agen untuk menyelesaikan masalah secara waktu nyata. Layanan ini memberikan resolusi yang lebih cepat dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Otomatiskan manajemen rantai pasokan
Manajemen rantai pasokan adalah tentang prakiraan. Dengan otomatisasi yang ditenagai AI, para analis dapat menjalankan hampir semua skenario bagaimana jika untuk memprediksi prakiraan dan melakukan aktivitas resolusi risiko, mengoptimalkan pekerjaan pemasok hulu, dan menemukan pola tersembunyi dalam data.
Rantai Pasokan AWS memadukan data dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan ditenagai machine learning, kolaborasi kontekstual bawaan, dan perencanaan permintaan.
Amazon Q di Rantai Pasokan AWS adalah asisten kecerdasan buatan generatif interaktif yang membantu Anda mengoperasikan rantai pasokan secara lebih efisien dengan menganalisis data Rantai Pasokan AWS, yang memberikan wawasan operasional dan keuangan penting, serta menjawab pertanyaan rantai pasokan yang mendesak. Layanan ini menyederhanakan proses menemukan jawaban, dan meminimalkan waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari, menerapkan, mengonfigurasi, atau memecahkan masalah manajemen rantai pasokan.
Bagaimana Dukungan AWS dapat memenuhi berbagai kebutuhan otomatisasi AI Anda?
Perjalanan otomatisasi yang ditenagai AI sering dimulai dengan pencarian di seluruh perusahaan, didorong oleh obrolan bahasa alami, dan dapat berkembang menjadi tugas multi-langkah yang sepenuhnya disesuaikan, kompleks, di seluruh peran dan domain. Bdengan bentuk otomatisasi bisnis baru ini, kemungkinannya tidak terbatas. Dengan meletakkan fondasi yang tepat, berbagai organisasi dapat mengharapkan tingkat produktivitas yang lebih tinggi, bertambahnya kepuasan karyawan dan pelanggan, meningkatnya pengambilan keputusan, pengembangan produk, layanan, dan material yang lebih cepat, dan masih banyak lagi. Pedoman ini hanyalah titik awal untuk proses otomatisasi AI Anda. Anda dapat lebih menyederhanakan proses bisnis dengan menggunakan alat dan layanan AI generatif di AWS.