Penulis: Sherlie Karnidta, Country Manager Cloudera Indonesia
[Redaksi]Kesuksesan adopsi teknologi di lingkungan perusahaan, termasuk Gen AI, berpangkal pada kejelasan dan pemahaman. Tentang apa? Cloudera memaparkannya dalam tulisan berikut.
Dalam lingkungan yang kompetitif saat ini, kesuksesan bisnis tergantung pada penerapan strategi yang cermat. Setiap keputusan, mulai dari pengembangan produk hingga ekspansi pasar, membutuhkan peta jalan yang terdefinisi dengan jelas untuk mencapai kesuksesan.
Pasalnya, konsep yang paling cerdas sekali pun bisa saja gagal dan sia-sia tanpa tujuan yang jelas dan target yang dipahami di setiap level di seluruh bisnis. Prinsip ini bahkan jadi lebih penting lagi saat perusahaan berusaha mengatasi kompleksitas dari teknologi yang berkembang pesat seperti AI generatif atau Generative AI (Gen AI).
Menurut survei terkait AI yang dilakukan oleh McKinsey tahun 2024, jumlah perusahaan yang menggunakan Gen AI sudah mencapai hampir dua kali lipat sejak survei sebelumnya tahun 2023. Namun, 2023 Generative AI Survey Report yang dilakukan oleh KPMG menemukan bahwa dua dari tantangan utama yang dihadapi perusahaan saat ini adalah kurangnya kejelasan mengenai cara yang spesifik untuk menerapkan Gen AI, serta kurangnya pemahaman kepemimpinan dan strategi mengenai adopsi Gen AI.
Meskipun sudah jelas bahwa perusahaan saat ini menyadari bagaimana Gen AI merepresentasikan peluang menarik untuk mendorong inovasi dan produktivitas dalam skala besar, bertindak dengan intensi atau tujuan adalah kunci untuk membuka nilai sesungguhnya AI untuk bisnis mereka.
Menyelaraskan Target Bisnis dan Strategi AI
Walaupun potensi tool Gen AI sudah tidak dipertanyakan lagi, menerapkan teknologi ini saja tidak serta merta menjamin kesuksesan. Penerapannya bisa menghadapi banyak tantangan jika perusahaan tidak memiliki target, ekspektasi, dan tujuan yang jelas.
Kurangnya keselarasan antara keseluruhan strategi AI dan target utama perusahaan berpotensi menyebabkan terbuangnya sumber daya dan hilangnya peluang. Menurut laporan Accenture, tiga perempat perusahaan tidak memiliki strategi yang komprehensif yang akan memberikan outcome karyawan dan pengalaman yang positif.
Dengan demikian, pemimpin bisnis harus mengambil langkah-langkah yang lebih berani dan nyata untuk mempercepat pengadopsian enterprise AI agar bisa tetap berada di depan. Solusinya adalah memiliki sikap intensional (memiliki tujuan) akan memastikan jalan untuk mencapai hasil yang positif dari investasi mereka.
Langkah pertama adalah membuat strategi data yang jelas dengan memperlakukan data sebagai aset yang strategis. Dengan menyelaraskan penggunaannya dengan prioritas bisnis, perusahaan akan bisa memanfaatkan kekuatan Gen AI untuk menyederhanakan alur kerja dan menghasilkan insight yang penting bagi bisnis. Selanjutnya, menanamkan budaya belajar yang kuncinya adalah dimulai dari atas. Pemimpin harus secara jelas mengomunikasikan strategi AI dan target perusahaan guna membuka jalan bagi kepercayaan karyawan untuk bekerja bersama dengan teknologi yang berkembang ini. Terakhir, melengkapi karyawan dengan sumber daya, keahlian, dan pengetahuan yang penting melalui program pelatihan akan memastikan bahwa mereka memiliki kemampuan dan keahlian untuk mengimbangi penerapan AI yang terus berubah.
Dukung Strategi AI dengan Infrastruktur Modern
Sifat alami dari infrastruktur lama yang terdesentralisasi adalah data yang bermanfaat seringkali terjebak dalam sistem yang tidak terbarui dan terkunci (siloed). Hal ini cenderung mengakibatkan munculnya masalah penyebaran data (data sprawl), menyebabkan bottleneck pada aliran data yang terpisah-pisah dan tak terstruktur, yang pada akhirnya menghambat terciptanya insight yang berguna untuk model AI.
Karena keberhasilan sistem AI bergantung pada data yang berkualitas tinggi dan beragam, perusahaan yang punya sumber daya semacam itu dapat memanfaatkan AI dengan lebih baik untuk menyederhanakan operasional, memaksimalkan pengembalian investasi TI, dan membuka peluang bisnis baru. Di sisi lain, perusahaan yang tidak melakukan modernisasi terhadap stack teknologinya akan berisiko mengalami ketertinggalan.
Kalau ingin bebas dari legacy system semacam itu, perusahaan harus berinvestasi pada arsitektur data yang scalable, aman, dan kuat, untuk mendukung beban kerja daya yang semakin besar yang dihasilkan oleh model AI. Dengan memanfaatkan pemrosesan data secara real time, penyimpanan, dan integrasi, perusahaan bisa memanfaatkan potensi penuh AI untuk mengotomatisasi tugas-tugas tertentu dan mengoptimalkan anggaran.
Kisah Sukses dari Sektor Perbankan
Salah satu contoh perusahaan yang telah memanfaatkan Gen AI adalah Bank Negara Indonesia (BNI) dalam upaya meningkatkan produktivitas kantor cabang dan komersial, serta memperkuat mekanisme kredit dan platform transaksi perbankan, untuk memberikan pengalaman nasabah yang lebih personal. Dalam penerapan Gen AI terbaru, BNI akan lebih cepat dalam meningkatkan operasional Gen AI untuk memenuhi kebutuhan beragam basis nasabah global mereka dan memberikan value yang lebih besar untuk para stakeholder.
Selain mendukung penerapan AI, platform data modern akan mendorong budaya berbasis data, yang artinya insight yang dihasilkan oleh model AI bisa memberikan informasi mengenai pengembangan produk, strategi pemasaran, dan layanan pelanggan. Di saat yang sama, karyawan akan memiliki akses ke semua data perusahaan, terlepas di mana lokasi data tersebut, sehingga mereka dapat menjalankan analitik di mana pun, sekaligus menjaga keamanan data dan tata kelola secara konsisten di semua lingkungan. Didukung oleh kemampuan platform true hybrid, semua data perusahaan yang AI-ready akan mempercepat pengambilan keputusan yang membutuhkan data, sehingga memberikan keuntungan kompetitif dalam industri mereka masing-masing.
Salah satu perusahaan yang mengambil langkah-langkah tersebut untuk menambah pengalaman nasabah adalah OCBC Indonesia. Langkah ini dilandasi keyakinan bahwa teknologi dan pengalaman nasabah tidak terpisahkan dalam mengantisipasi kebutuhan nasabah dan menyediakan rekomendasi yang dipersonalisasi. Langkah yang customer-centric ini telah mendorong mereka untuk berinovasi dan menerapkan strategi data hybrid yang akan terintegrasi secara mulus dengan data lake.
Menerapkan teknologi data modern seperti ini akan membuka jalan bagi bank tersebut untuk meluncurkan project-project GenAI dan tetap menjadi yang terdepan dalam industri perbankan.
Saat volume dan sumber data terus meningkat, semakin penting bagi perusahaan untuk menerapkan platform data yang kuat, disesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka yang berkembang dan model AI.
AI Efektif Dimulai dengan Keamanan Data Tepercaya
Karena sistem AI bergantung pada kepemilikan data dalam volume besar, tantangan yang sesungguhnya adalah memastikan bahwa data tersebut tepercaya. Ini harus menjadi landasan di setiap perusahaan yang ingin menerapkan solusi AI.
Platform yang aman dan lincah yang memungkinkan ide-ide bisnis menghasilkan insight-insight berharga yang andal dan tanpa hambatan pada skala besar, akan mendorong pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan menjalankan strategi berbasis data yang lebih proaktif. Dengan meletakkan landasan bagi inisiatif-inisiatif AI, perusahaan akan satu langkah lebih dekat dalam menavigasi lanskap yang berkembang dari masa depan yang berbasis data dengan insight yang konsisten dan adil, yang pada akhirnya secara percaya diri dan jelas akan mendorong kesuksesan bisnis.
Menciptakan Dampak AI yang Berkelanjutan
Penerapan Gen AI yang bertanggung jawab dan strategis dengan memprioritaskan target yang jelas, menciptakan transparansi dengan karyawan, dan membangun fondasi data yang kuat, menjadi alasan mengapa bertindak dengan tujuan adalah sangat penting. Ini adalah perjalanan berkelanjutan yang membutuhkan kolaborasi antara pemimpin, tim teknis, dan karyawan dalam menjalani berbagai pertimbangan etika dan memastikan bahwa AI berfungsi sebagai tool untuk dampak yang berkelanjutan, bukan hanyas ebagai hal yang baru.
Baca juga: Percepat Integrasi AI di Perusahaan, Cloudera Rilis 6 Akselerator Baru
Baca juga: Perluas Ekosistem AI Enterprise, Cloudera Umumkan Tiga Mitra Baru
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR