Hampir setiap perusahaan kini membicarakan kecerdasan buatan, tetapi tidak sedikit proyek AI yang berhenti di tahap uji coba. Penyebabnya jarang soal teknologi; lebih sering karena tujuan yang kurang jelas dan data yang belum siap.
1. Mulai dari masalah, bukan dari teknologi
Identifikasi pekerjaan yang berulang, memakan waktu, dan berbasis data atau dokumen. Contohnya menjawab pertanyaan pelanggan yang sama setiap hari, memeriksa dokumen, atau menyusun laporan rutin. Kasus seperti ini biasanya memberikan hasil tercepat.
2. Periksa kesiapan data
Model AI hanya sebaik data yang digunakan. Petakan di mana data disimpan, siapa pemiliknya, seberapa lengkap kualitasnya, dan apakah ada data pribadi yang memerlukan perlakuan khusus.
3. Buat proyek percontohan yang terukur
Tetapkan metrik keberhasilan sejak awal, misalnya waktu penyelesaian tiket turun 30% atau akurasi klasifikasi dokumen di atas 90%. Batasi ruang lingkup agar hasil dapat dievaluasi dalam hitungan minggu.
4. Libatkan pengguna sejak awal
Karyawan yang akan menggunakan sistem AI perlu dilibatkan dalam desain dan diberi pelatihan. Adopsi yang baik lebih banyak ditentukan oleh perubahan cara kerja daripada oleh kecanggihan model.
5. Siapkan tata kelola
Tentukan kebijakan penggunaan AI, mekanisme peninjauan manusia untuk keputusan penting, serta pemantauan performa model setelah digunakan.
PT Intan Media Solusindo membantu perusahaan dari tahap pemetaan kasus penggunaan hingga implementasi. Lihat layanan pengembangan AI dan program pelatihan AI kami.