Perusahaan asuransi kesehatan membuat jaringan, menentukan aturan, menetapkan harga, dan memproses pembayaran—tugas-tugas yang bisa dilakukan dengan baik oleh kecerdasan buatan (AI) dengan arahan yang tepat. Pendapat umum mengatakan bahwa otomatisasi berbasis AI dapat meningkatkan efisiensi, sambil menurunkan biaya administrasi dan medis. Itu benar, tapi seperti kebanyakan pendapat umum, itu juga sudah jelas.
Mari kita lihat lebih dalam: Bagaimana AI bisa mengubah cara kerja dilakukan? Dan bagaimana perusahaan asuransi bisa berbuat lebih banyak untuk anggotanya?
Di sebuah perusahaan asuransi biasa, McKinsey memperkirakan bahwa 65% sampai 80% pekerjaan bersifat transaksional, seperti pemrosesan klaim; hampir semuanya bisa diotomatisasi sepenuhnya. Sekitar 10% sampai 25% pekerjaan lain bersifat pengetahuan, seperti aktuaris penentuan harga dan klinisi manajemen medis. Sisanya, termasuk penjualan, berorientasi hubungan. Untuk ini, potensi otomatisasi lebih kecil, tapi AI generatif (gen AI) bisa meningkatkan produktivitas di pekerjaan berorientasi pengetahuan dan hubungan hingga 50% dengan menangani tugas seperti mencari informasi, membersihkan data, mencatat, dan menulis proposal.
Cara lain untuk melihat tenaga kerja perusahaan asuransi adalah dari peran. “Pelaksana” adalah staf yang melakukan tugas sehari-hari. “Pengambil keputusan” adalah eksekutif dan manajer yang punya wewenang menetapkan strategi, mengalokasikan sumber daya, memberikan persetujuan, dan memastikan tata kelola yang baik. Sisanya, sekitar 10% sampai 15%, adalah “penerjemah”. Orang dalam peran ini, termasuk koordinator proyek dan banyak manajer menengah, menyampaikan informasi dari pengambil keputusan ke pelaksana. *Agen* AI bisa gantikan banyak peran penerjemah ini; hal sama berlaku untuk pelaksana.
Cara ketiga untuk berpikir tentang tenaga kerja saat ini adalah bahwa ia telah dioptimalkan untuk memberikan kecerdasan dan intervensi manusia dimana ada manfaat yang cukup untuk keterjangkauan, akses, atau kualitas. Ini bisa berarti manajemen kasus yang sangat personal untuk anggota dengan kebutuhan paling kompleks, tapi sedikit perhatian personal untuk anggota dengan masalah kesehatan rutin. AI bisa memberikan dukungan cerdas, yang saat ini terlalu mahal, untuk membantu anggota menavigasi, menilai pilihan, dan membuat keputusan yang tepat.
Kesimpulannya, sebagian besar pekerjaan di perusahaan asuransi bisa diotomatisasi. Manfaat produktivitas bisa besar, dan anggota mungkin bisa mengakses layanan baru. Tapi ini juga akan menganggu, dengan dampak besar pada individu. Organisasi harus ingat ini, dan memikirkan implikasi dari perubahan seperti itu. Salah satu prioritas adalah menentukan cara terbaik untuk *investasi* dalam pelatihan ulang, untuk mempekerjakan orang dalam peran yang memberikan perawatan dan kasih sayang pada pasien, dan menciptakan posisi baru untuk mengembangkan, memelihara, dan memantau sistem agen AI.
Singkatnya, bagi perusahaan asuransi, penggunaan AI bukan cuma masalah memasang chatbot di satu tempat dan agen di tempat lain: para pemimpin harus mengubah organisasi mereka. Mengingat ini, berikut tiga saran.
Pertama, ingat bahwa ini adalah, dari atas ke bawah, transformasi manusia. Meski pemimpin perlu paham teknologinya, prioritasnya adalah mampu menjelaskan bagaimana AI sesuai dengan visi mereka untuk masa depan organisasi. Perusahaan asuransi kesehatan perlu menarik talenta yang mampu memimpin insinyur AI, manajer data, dan profesional teknologi lain. Selain itu, tenaga kerja di peran berorientasi pengetahuan dan hubungan perlu ditingkatkan kemampuannya menjadi pengguna ahli AI.
Kedua, tentukan “alasannya”. Argumen produktivitas dan ekonomi sudah jelas—tapi bukan segalanya. Sangat penting untuk jelaskan bagaimana penerapan AI mendukung misi inti meningkatkan kehidupan manusia dan memperluas akses layanan kesehatan melalui keterjangkauan yang lebih besar dan dukungan yang lebih individual. Tanpa kaitan dengan makna dan tujuan, perjalanan seberani ini sulit dimulai dan hampir mustahil dipertahankan.
Ketiga, lebih berani. Sejauh ini, AI sebagian besar digunakan untuk merampingkan tugas dan proses tertentu; mengingat kemampuannya yang berkembang, pandangan itu terlalu sempit. Misalnya, daripada memperbaiki proses pembayaran yang lambat dan kaku saat ini, perusahaan asuransi bisa membayangkan ulang seluruh sistem dan bergerak ke penyelesaian cerdas secara *real-time* di tempat perawatan. Atau agen navigasi perawatan yang tepat bisa dimasukkan dalam alur kerja dokter. Saat biaya kecerdasan turun drastis nanti, anggota bisa diberikan asisten pribadi untuk membantu mengelola kesehatan mereka. Keberanian mungkin meluas ke mendesain ulang model ekonomi, dengan perusahaan asuransi menciptakan lebih banyak nilai dengan memenuhi kebutuhan kesehatan luas anggota mereka.
Dalam disrupsi sebelumnya, seperti era dot-com, industri melihat perubahan besar, dengan pendatang baru yang kuat. Bisa dibayangkan bahwa pemain paling penting di industri asuransi kesehatan pada tahun 2035 akan mereka yang memanfaatkan kekuatan AI dengan paling cepat dan baik.
Sebagai pengelola risiko dalam sistem, perusahaan asuransi kesehatan cenderung hati-hati. Tentu saja, kecerobohan bukanlah ide yang bagus. Tapi di dunia di mana AI berkembang setiap menit, kecepatan dan keberanian mungkin adalah pilihan yang lebih aman.
Pendapat yang diungkapkan dalam tulisan komentar Fortune.com adalah pandangan penulisnya sendiri dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan Fortune.