Pertanyaan pertama dalam adopsi AI sering langsung mengarah ke pilihan tools. Ada langkah yang perlu dilakukan sebelumnya: menggambarkan pekerjaan yang ingin diperbaiki dan bagaimana tim akan menilai hasilnya.
“Kami ingin memakai AI” belum cukup untuk menentukan apa yang harus dibangun. “Tim kami menyusun ringkasan mingguan dari tiga sumber dan perlu memeriksa setiap angka” sudah memberi titik awal yang lebih jelas.
Mulailah dari satu proses yang berulang, punya pemilik, dan hasilnya bisa diperiksa. Contohnya menyiapkan draf laporan, mencari informasi dalam dokumen internal, atau membantu petugas menyusun respons pelanggan. Ini adalah contoh penggunaan; kecocokannya tetap perlu dievaluasi dalam konteks bisnis Anda.
1. Catat kondisi sebelum menggunakan AI
Tulis siapa yang menjalankan proses, seberapa sering pekerjaan dilakukan, berapa lama biasanya selesai, dan kesalahan apa yang paling menyita perhatian. Jika tidak ada kondisi awal yang disepakati, demo yang terlihat cepat akan sulit dibandingkan dengan pekerjaan sebenarnya.
Pilih ukuran yang dekat dengan kebutuhan. Untuk draf laporan, bandingkan waktu pengerjaan dan jumlah koreksi. Untuk pencarian dokumen, periksa apakah jawaban merujuk sumber yang tepat dan apakah informasi yang dibutuhkan tersedia.
“Apakah draf laporan bisa disiapkan lebih cepat, setelah waktu pemeriksaan dan koreksi dihitung?” Pertanyaan ini lebih berguna daripada sekadar menghitung berapa kali tim membuka aplikasi AI.
2. Periksa data dan batas akses
Daftarkan sumber informasi yang dibutuhkan. Tentukan siapa yang boleh melihatnya, apakah dokumennya mutakhir, dan informasi apa yang tidak boleh diproses. Gunakan contoh yang sudah disetujui untuk pengujian awal.
Pembahasan lokasi penyimpanan, retensi, dan penyedia layanan perlu mengikuti kebutuhan organisasi. Jika sumber informasi saling bertentangan, tentukan siapa yang memutuskan versi yang benar sebelum AI diminta menjawabnya.
3. Uji pekerjaan yang biasa dan yang sulit
Siapkan contoh yang mewakili pekerjaan harian, termasuk informasi yang tidak lengkap, pertanyaan di luar cakupan, dan dokumen yang saling berbeda. Sistem perlu tahu kapan harus berhenti atau meneruskan masalah kepada manusia.
Nilai waktu yang dihabiskan untuk memeriksa hasil, bukan hanya waktu AI membuat draf. Sepakati contoh keluaran yang dapat diterima dan jenis kesalahan yang membuat hasil harus ditahan. Simpan temuan agar perbaikan berikutnya dapat dibandingkan dengan pengujian sebelumnya.
4. Putuskan apa yang terjadi setelah pilot
Sebelum dipakai lebih luas, tentukan penanggung jawab, cara melaporkan kesalahan, pembaruan sumber informasi, dan biaya operasional. Tim perlu mengetahui kapan hasil bisa digunakan dan kapan harus meminta pemeriksaan tambahan.
Keputusan akhirnya bisa berupa lanjut, perbaiki, atau hentikan pilot. Jika dilanjutkan, pastikan ada dokumentasi, penanggung jawab operasional, dan cara kembali ke proses sebelumnya saat diperlukan. Pilot memberi bahan untuk mengambil keputusan; keberhasilannya tidak otomatis berarti semua proses perusahaan siap memakai AI.
Brief untuk diskusi pertama
Anda tidak perlu memulai dengan presentasi yang panjang. Empat hal berikut sudah dapat membantu memperjelas kebutuhan:
- Pekerjaan dan pemiliknya. Apa yang ingin diperbaiki, siapa penggunanya, dan siapa yang memegang keputusan?
- Informasi dan akses. Dari mana sumber data berasal, siapa yang boleh melihatnya, dan apa batas penggunaannya?
- Kondisi awal dan hasil. Bagaimana pekerjaan dilakukan sekarang, seperti apa keluaran yang diharapkan, dan siapa yang memeriksanya?
- Batas pilot. Apa yang diuji, apa yang belum termasuk, dan keputusan apa yang ingin diambil setelah evaluasi?
Brief ini membantu percakapan tetap dekat dengan pekerjaan tim. Di KODE, topik tersebut menjadi bagian dari diskusi tentang kesiapan dan ruang lingkup penerapan AI.
Punya satu proses yang ingin diperbaiki?
Ceritakan pekerjaan yang menyita waktu tim Anda. Kita mulai dari kebutuhan, informasi yang tersedia, dan keputusan yang ingin diambil.
Diskusikan kebutuhan Anda Jelajahi penerapan AI bersama KODE ↗
Founder & CEO SAB, serta co-founder dan Chief of Growth KODE. Berbasis di Jakarta, dengan fokus pada pertumbuhan B2B dan adopsi AI secara praktis.