Perubahan Strategis dalam Penggunaan AI…… Dibandingkan dengan penerapan di seluruh perusahaan, "otomatisasi unit bisnis" adalah kunci keberhasilan atau kegagalan

Strategi pengenalan AI perusahaan sedang berubah dengan cepat.
Daripada menyebarkan alat AI secara seragam ke seluruh karyawan,
mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis tertentu yang benar-benar mengalami hambatan dan memverifikasi efektivitasnya,
dipandang sebagai pendekatan yang lebih realistis.
Kasus terbaru dari organisasi nirlaba AS AARP dan perusahaan platform otomatisasi proses Appian ($APPN)
dengan baik mencerminkan tren ini.

Wakil Presiden Manajemen Produk Appian Jake Rank mengatakan di acara “Appian World 2026” di Florida,
bahwa daripada menyebarkan peran AI secara luas,
lebih penting untuk menggunakannya secara tepat dalam “cakupan terkendali”.
Dia menjelaskan, “Anda dapat mengharapkan penerapan alat AI di seluruh organisasi dan berharap mereka efektif,
tetapi masalah yang berpusat pada proses membutuhkan solusi yang berpusat pada proses.
Membatasi AI pada tahap tertentu dapat mengurangi kemungkinan kesalahan operasional,
dan menghubungkan data dan informasi tugas yang diperlukan pada waktu yang tepat.”

AARP memulai modernisasi AI dari bisnis persetujuan faktur

AARP adalah organisasi nirlaba yang ditujukan untuk orang Amerika berusia di atas 50 tahun.
Organisasi ini memulai modernisasi proses berbasis AI dari pekerjaan yang bersifat repetitif tinggi,
seperti persetujuan faktur, yang membutuhkan tingkat akurasi, keamanan, dan pelacakan audit yang tinggi.
Wakil Presiden Manajemen Platform AARP Tom Cavanaugh menjelaskan,
bahwa pekerjaan ini melibatkan puluhan karyawan di dalam organisasi,
sehingga yang dibutuhkan bukan sekadar otomatisasi,
melainkan alur kerja yang “dapat diverifikasi dan dilacak”.

Alat yang diperkenalkan AARP adalah Appian Composer.
Alat ini dapat mengekstrak kebutuhan dari sistem yang ada,
dan menghasilkan alur kerja dalam bentuk aplikasi yang dapat dijalankan secara nyata.
Keunggulannya terutama terletak pada, sebelum memasuki tahap pengembangan,
pengguna bisnis dapat langsung melihat dan meninjau proses melalui antarmuka berbasis bahasa alami.

Cavanaugh mengatakan, “Keunggulan alat ini adalah,
Anda dapat duduk di depan pemimpin bisnis, menanyakan masalah yang mereka hadapi,
dan langsung menunjukkan cara kerjanya.
Ketika pengguna melihat masalah secara langsung dan memahami kemungkinan solusinya,
titik awal perubahan pun tercipta.”

Dimulai dari ketidaknyamanan satu orang, meluas ke masalah organisasi lebih dari 40 orang

Salah satu hal yang menarik dari kasus ini adalah,
modernisasi proses berbasis AI tidak berhenti pada perbaikan satu bisnis saja.
Awalnya tampak hanya seorang asisten administratif yang mengalami kesulitan karena proses persetujuan faktur yang rumit,
namun sebenarnya lebih dari 40 orang di dalam organisasi mengalami ketidakefisienan yang sama.

Dalam struktur ini, penghematan 5 jam per minggu per orang akan meluas ke seluruh staf,
menciptakan peningkatan efisiensi yang kumulatif.
Rank menjelaskan,
cara ini menciptakan “siklus sehat” yang mendukung pendanaan untuk proyek otomatisasi berikutnya.
Dia berkata, “Setiap proyek harus menilai teknologi mana yang cocok,
apakah AI layak digunakan, untuk menyelesaikan masalah.
Hasilnya, jika setiap proyek menghasilkan pengembalian investasi yang positif,
hasil tersebut akan mendorong proyek berikutnya, membentuk struktur seperti ini.”

Tantangan yang lebih sulit daripada teknologi adalah perubahan budaya organisasi

Modernisasi proses adalah tantangan teknologi sekaligus tantangan budaya.
Ada pandangan bahwa, metode kerja lama tetap dipertahankan meskipun tidak efisien,
karena anggota yang membangunnya takut terhadap perubahan.
Cavanaugh menilai, bahwa “visibilitas” yang disediakan oleh Appian Composer
membantu mengurangi hambatan psikologis tersebut.

Menurut penjelasannya, karena pengguna bisnis dapat langsung mengonfirmasi proses baru menggunakan bahasa alami sebelum menulis kode,
ini lebih mendorong pemahaman dan partisipasi dibandingkan ketidakpastian yang kabur.
Perubahan yang dulunya menjadi objek ketakutan, kini bertransformasi menjadi peluang bagi departemen bisnis untuk secara aktif meminta IT “tolong buatkan ini juga”.

Rank juga menilai, AARP telah menemukan pola yang efektif.
Dia menegaskan, “Kuncinya adalah menerapkan AI pada pekerjaan tertentu dan memastikan pengembalian investasi yang nyata.
Sekarang, cukup meninjau proses lainnya dengan cara yang sama, mencari area yang bisa diperbaiki lebih lanjut.”

ROI AI, “di mana digunakan” adalah inti

Kasus ini menunjukkan bahwa keberhasilan pengenalan AI lebih bergantung pada “titik aplikasi” daripada teknologi itu sendiri.
Pendekatan menyebarkan AI ke semua bisnis memang memiliki harapan tinggi,
tetapi pengelolaan dan verifikasi sangat sulit.
Sebaliknya, jika memilih masalah yang berulang dan dapat diukur, dan secara bertahap mendorong otomatisasi,
lebih mudah membuktikan pengurangan biaya dan peningkatan produktivitas dengan angka.

Akhirnya, inti dari modernisasi proses berbasis AI bukanlah penerapan secara besar-besaran,
melainkan menemukan secara tepat bagian organisasi yang benar-benar merasa tidak nyaman.
Kasus AARP dan Appian menunjukkan,
ketika AI berfungsi sebagai “mesin bisnis yang tepat sasaran” dan bukan “alat serba guna”,
hasil yang dirasakan perusahaan dan lembaga akan jauh lebih besar.

Catatan perhatian AI TP
Artikel ini dirangkum menggunakan model bahasa berbasis TokenPost.ai.
Isi utama mungkin terlewatkan atau berbeda dari fakta.