Monday, August 19, 2019

Membangun Organisasi yang Didukung AI

AI kini memandu keputusan tentang segala hal mulai dari panen hingga pinjaman bank, dan prospek yang pernah naik daun seperti layanan pelanggan yang sepenuhnya otomatis ada di internet. Teknologi yang memungkinkan AI, seperti platform pengembangan dan kekuatan pemrosesan yang besar dan penyimpanan data, berkembang pesat dan menjadi semakin terjangkau. Waktunya tampaknya sudah matang bagi perusahaan untuk memanfaatkan AI. Memang, kami memperkirakan bahwa AI akan menambah $ 13 triliun ke ekonomi global selama dekade berikutnya.
Namun, terlepas dari janji AI, banyak upaya organisasi dengan itu gagal. Kami telah mensurvei ribuan eksekutif tentang bagaimana perusahaan mereka menggunakan dan mengatur untuk AI dan analitik lanjutan, dan data kami menunjukkan bahwa hanya 8% perusahaan yang terlibat dalam praktik inti yang mendukung adopsi secara luas. Sebagian besar perusahaan hanya menjalankan pilot sementara atau menerapkan AI hanya dalam satu proses bisnis.

Mengapa kemajuannya lambat? Di tingkat tertinggi, ini merupakan cerminan dari kegagalan untuk mem-rewire organisasi. Dalam survei dan pekerjaan kami dengan ratusan klien, kami telah melihat bahwa inisiatif AI menghadapi hambatan budaya dan organisasi yang hebat. Tetapi kami juga telah melihat bahwa para pemimpin yang pada awalnya mengambil langkah-langkah untuk memecahkan hambatan-hambatan tersebut dapat secara efektif menangkap peluang AI.

Salah satu kesalahan terbesar yang dilakukan para pemimpin adalah melihat AI sebagai teknologi plug-and-play dengan pengembalian segera. Memutuskan untuk menjalankan beberapa proyek, mereka mulai berinvestasi jutaan dalam infrastruktur data, perangkat lunak AI, keahlian data, dan pengembangan model. Beberapa pilot berhasil mengumpulkan sedikit keuntungan dalam kantong organisasi.

Namun berbulan-bulan atau bertahun-tahun berlalu tanpa membawa kemenangan besar yang diharapkan eksekutif. Perusahaan berjuang untuk beralih dari pilot ke program di seluruh perusahaan dan dari fokus pada masalah bisnis yang terpisah, seperti peningkatan segmentasi pelanggan, ke tantangan bisnis besar, seperti mengoptimalkan seluruh perjalanan pelanggan.

Para pemimpin juga sering berpikir terlalu sempit tentang persyaratan AI. Meskipun teknologi dan bakat mutakhir tentu diperlukan, sama pentingnya untuk menyelaraskan budaya, struktur, dan cara kerja perusahaan untuk mendukung adopsi AI secara luas. Tetapi pada sebagian besar bisnis yang tidak dilahirkan digital, pola pikir tradisional dan cara kerja berlawanan dengan yang dibutuhkan untuk AI.

Untuk meningkatkan AI, perusahaan harus melakukan tiga hal berikut ini :

I. Dari pekerjaan hingga kolaborasi antar disiplin ilmu.
AI memiliki dampak terbesar ketika dikembangkan oleh tim lintas fungsi dengan campuran keterampilan dan perspektif. Memiliki orang-orang bisnis dan operasional bekerja berdampingan dengan para ahli analisis akan memastikan bahwa inisiatif mengatasi prioritas organisasi yang luas, bukan hanya masalah bisnis yang terisolasi.

Beragam tim juga dapat memikirkan melalui perubahan operasional yang mungkin diperlukan oleh aplikasi baru mereka lebih suka mengenali, misalnya, bahwa pengenalan suatu algoritma yang memperkirakan kebutuhan pemeliharaan harus disertai dengan perbaikan alur kerja pemeliharaan. Dan ketika tim pengembangan melibatkan pengguna akhir dalam desain aplikasi, peluang adopsi meningkat secara dramatis.

II. Dari pengambilan keputusan berbasis pengalaman, yang digerakkan hingga pengambilan keputusan berdasarkan data.
Ketika AI diadopsi secara luas, karyawan naik turun hierarki akan menambah penilaian dan intuisi mereka sendiri dengan rekomendasi algoritma untuk sampai pada jawaban yang lebih baik daripada manusia atau mesin bisa mencapai pada mereka sendiri. Tetapi agar pendekatan ini berhasil, orang-orang di semua tingkatan harus mempercayai saran algoritme dan merasa diberdayakan untuk membuat keputusan dan itu berarti meninggalkan pendekatan top-down tradisional. Jika karyawan harus berkonsultasi dengan atasan sebelum mengambil tindakan, itu akan menghambat penggunaan AI.

Proses pengambilan keputusan bergeser secara dramatis di satu organisasi ketika itu menggantikan metode manual yang kompleks untuk menjadwalkan acara dengan sistem AI baru. Secara historis, perencana acara perusahaan telah menggunakan tag, pin, dan stiker berwarna untuk melacak konflik, preferensi peserta, dan pertimbangan lainnya. Mereka sering mengandalkan insting usul dan masukan dari manajer senior, yang juga beroperasi pada insting mereka, untuk membuat keputusan.

Sistem baru dengan cepat menganalisis berbagai permutasi penjadwalan, menggunakan pertama algoritma untuk menyaring ratusan juta opsi menjadi jutaan skenario, dan kemudian algoritma lain untuk meringkas jutaan menjadi hanya ratusan, peringkat jadwal optimal untuk setiap peserta. Perencana manusia yang berpengalaman kemudian menerapkan keahlian mereka untuk membuat keputusan akhir yang didukung oleh data, tanpa perlu mendapatkan masukan dari para pemimpin mereka.

Para perencana mengadopsi alat itu dengan mudah, memercayai hasilnya karena mereka membantu mengatur parameter dan batasannya dan tahu bahwa mereka sendiri yang akan membuat panggilan terakhir.

III. Eksperimental dan mudah beradaptasi.
Organisasi harus melepaskan pola pikir bahwa sebuah ide perlu dipanggang sepenuhnya atau alat bisnis harus memiliki semua lonceng dan peluit sebelum ide tersebut digunakan. Pada iterasi pertama, aplikasi AI jarang memiliki semua fungsi yang diinginkan. Mentalitas ujian dan belajar akan membingkai ulang kesalahan sebagai sumber penemuan, mengurangi rasa takut akan kegagalan.

Mendapatkan umpan balik pengguna awal dan memasukkannya ke versi berikutnya akan memungkinkan perusahaan untuk memperbaiki masalah kecil sebelum menjadi masalah yang mahal. Pengembangan akan dipercepat, memungkinkan tim AI kecil untuk membuat produk minimum yang layak dalam hitungan minggu daripada bulan.

Pergeseran mendasar seperti itu tidak mudah. Mereka membutuhkan pemimpin untuk mempersiapkan, memotivasi, dan memperlengkapi tenaga kerja untuk melakukan perubahan. Tetapi para pemimpin harus terlebih dahulu bersiap diri. Kami telah melihat kegagalan demi kegagalan yang disebabkan oleh kurangnya pemahaman dasar tentang AI di kalangan eksekutif senior.

No comments:

Post a Comment