Ali Kahfi/DigitalVision Vectors via Getty
Poin Penting ZDNET
- Perusahaan-perusahaan sedang menerapkan AI, namun mengukur manfaatnya masih menjadi tantangan.
- Ketergantungan berlebihan pada AI dan potensi ketidakakuratan adalah kekhawatiran utama.
- Transparansi mengenai tujuan penggunaan AI adalah kunci untuk mendapatkan dukungan.
AI Generatif kini menjadi topik pembahasan di ruang rapat dewan, dan mendapat banyak perhatian. Namun, gen AI masih merupakan pendekatan teknologi yang relatif baru dalam pengembangan bisnis, sehingga perusahaan berhati-hati dalam menerapkannya kepada tenaga kerja mereka.
Hampir dua dari lima (39%) pemimpin bisnis teknologi dalam survei IEEE terkini menyatakan organisasi mereka berencana menggunakan AI generatif secara teratur, namun selektif, dalam beberapa bulan mendatang — angka ini meningkat 20% dari penelitian yang sama setahun lalu.
Sedikit lebih dari sepertiga (35%) menyatakan mereka "dengan cepat mengintegrasikan AI generatif, dan mengharapkan hasil yang berpengaruh pada laba." Selain itu, 91% berencana meningkatkan penggunaan AI agentic untuk analisis data dalam tahun mendatang.
Mereka telah melewati tahap eksplorasi dan eksperimen, dan kini saatnya bagi gen AI untuk membuktikan kemampuannya — mengotomatiskan alur kerja, meningkatkan akurasi data, dan mendukung pengambilan keputusan, demikian argumen para penulis IEEE.
"Kita memasuki periode skeptisisme sehat yang mengikuti perkembangan alami siklus adopsi teknologi," ujar Santhosh Sivasubraman, anggota senior IEEE.
Memanfaatkan AI secara Efektif
Bahkan perusahaan yang berfokus pada teknologi mendekati AI dan gen AI dengan optimisme dan kehati-hatian. Tantangannya adalah mencari cara bagaimana mengintegrasikan AI ke dalam organisasi secara produktif — untuk meningkatkan kinerja orang dan prosesnya.
"Asisten AI kini telah menjadi alat produktivitas pribadi kita," kata Carrie Rasmussen, Chief Digital Officer di Dayforce, sebuah platform manajemen modal manusia, kepada ZDNET.
"[AI] berperan sebagai pelatih, kreator, peneliti, kolaborator — banyak sekali fungsinya. Kami sedang dalam proses memperluas platform tersebut — ke konektor melalui email, Outlook, SharePoint, dan HubSpot." Gelombang AI berikutnya akan merambah ke teknologi berbasis peran, tambahnya.
Ada beragam tugas yang ingin ditangani oleh AI menurut para pemimpin teknologi bisnis dalam survei IEEE:
- Identifikasi kerentanan keamanan siber dan pencegahan serangan secara real-time (47% — turun 1% dari tahun sebelumnya)
- Membantu dan/atau mempercepat pengembangan perangkat lunak (39% — naik 4%)
- Meningkatkan efisiensi otomatisasi rantai pasok dan gudang (35% — naik 2%)
- Mengotomatiskan layanan pelanggan (32% — naik 4%)
- Mendukung kegiatan edukasi, seperti pembelajaran yang disesuaikan, sistem pembelajaran pintar, dan chatbot universitas (29% — turun 10%)
- Mempercepat pemetaan penyakit dan penemuan obat (23% — turun 3%)
- Mengotomatiskan dan/atau menstabilkan sumber daya listrik utilitas (22% — turun 3%)
Survei ini juga mengidentifikasi area dimana perusahaan kesulitan dengan gen AI. Separuh responden mencatat "ketergantungan berlebihan pada AI dan potensi ketidakakuratan" sebagai kekhawatiran utama.
"Proyek seringkali gagal karena tim berasumsi model AI lebih andal daripada kenyataannya," ungkap para penulis laporan. "Keyakinan yang ditunjukkan chatbot dalam menyampaikan hasil seringkali menyebabkan overestimasi terhadap kemampuan mereka." Dalam banyak kasus, analitik yang lebih sederhana sebenarnya sudah cukup.
Hasil produktivitas yang terukur dari gen AI beragam, tambah Rasmussen, merujuk pada perkiraan industri yang menyatakan bahwa jika 50% tenaga kerja menggunakan ChatGPT, seharusnya setara dengan peningkatan produktivitas 10%. "Saya tidak sepenuhnya yakin, tapi itu adalah tujuan yang ambisius," katanya. "Tapi pertama-tama, Anda harus mendefinisikan ‘Apa itu pengguna aktif?’ Apakah itu pengguna mingguan atau harian? Kami sedang mengerjakannya."
Mengembangkan Keterampilan dengan Sukses
Penghambat lain bagi kemajuan mungkin adalah kekhawatiran tentang keterampilan yang dibutuhkan di dunia yang dipenuhi AI. Karyawan mempertanyakan seberapa banyak pekerjaan mereka yang akan digantikan oleh mesin.
"Salah satu pertanyaan yang terus saya terima tentang AI adalah, ‘Apa yang harus saya katakan kepada karyawan saya?’" ujar Rasmussen dari Dayforce. "Mereka khawatir tentang penggantian pekerjaan. Pemimpin seharusnya tidak berspekulasi; itu hanya menciptakan ketakutan. CEO membuat pernyataan berani yang menciptakan kebisingan dan energi, tetapi terkadang energi yang negatif."
Fokuslah pada apa yang dapat Anda kendalikan, saran Rasmussen: "Ini mungkin berarti menulis ulang deskripsi pekerjaan karena AI mengharuskan Anda bekerja dengan cara yang berbeda sekarang. Ini adalah sebuah transformasi, dan pekerjaan baru sedang diciptakan. Kita perlu memastikan bahwa semua karyawan kita dilengkapi dengan baik untuk mengambil pekerjaan itu ketika transformasi itu terjadi. Karena saya tidak bisa pergi dan merekrut seorang veteran AI dua, tiga, atau empat tahun, itu terlalu sulit."
Saat ini, Dayforce memanfaatkan LLM publik, seperti ChatGPT dari OpenAI, daripada mengembangkan modelnya sendiri: "Kami tidak membangun LLM sendiri," kata Rasmussen. "Kami mulai membicarakannya. Tapi kami tidak akan memiliki LLM besar — kami akan memiliki LLM kecil di mana jenis pembelajaran mesin tertentu akan memberi kami keunggulan statistik, seperti di bidang penjualan."
Dayforce menggunakan model fondasi OpenAI, "untuk membangun pencarian dan pengambilan yang ditingkatkan RAG. Saya pikir itulah posisi kebanyakan orang saat ini — mereka menginginkan pengambilan pengetahuan."
Transparansi tentang tujuan AI adalah kunci untuk mendapatkan dukungan, kata Rasmussen: "Kami ingin karyawan kamilah yang mengambil pekerjaan itu, dan membantu kami menciptakan pekerjaan tersebut, yang menghilangkan rasa takut. Fokuslah pada apa yang Anda ketahui, dan apa yang ada di depan Anda. Berikan karyawan alat dan pelatihannya."
Menariknya, etika AI telah muncul sebagai keterampilan paling diminati untuk tahun 2026, temuan survei IEEE:
- Keterampilan praktik etika AI (44% — naik 9% dari tahun sebelumnya)
- Keterampilan analisis data (38% — naik 4%)
- Keterampilan pembelajaran mesin (34% — naik 6%)
- Keterampilan pemodelan data, termasuk pemrosesan (32% — tidak berubah)
- Keterampilan pengembangan perangkat lunak (32% — turun 8%)
Di Dayforce, mempersiapkan gen AI berarti mendatangkan "jagoan AI" dari seluruh perusahaan untuk menyebarluaskan teknologi ini. "Mereka adalah pengguna awal," jelas Rasmussen.
"Mereka mencari cara menerapkan alat-alat tersebut. Mereka adalah pencerita kami, dan orang yang bisa dimintai bantuan. Dan kita perlu bertanya, ‘Agen apa yang dibutuhkan karyawan kita? Agen apa yang dibutuhkan penjual kita? Bisakah saya mendapatkan agen itu dari alat yang kita miliki? Dan apakah alat-alat itu sudah matang?’ Kami menemukan bahwa tidak semua alat siap untuk digunakan sepenuhnya."