Pemanfaatan AI dalam Organisasi: Beberapa Taktik

• Hasil survei terbaru menunjukkan bahwa banyak pekerja pengetahuan sudah memanfaatkan AI dalam pekerjaan mereka
  • Survei Denmark pada Januari: 65% pemasar, 64% jurnalis, 30% pengacara, dan lainnya menggunakan AI
  • Survei pekerja AS pada Agustus: hingga 1/3 menggunakan AI generatif
  • Alat yang paling banyak digunakan adalah ChatGPT, disusul Google Gemini
• Pada level individu, efek peningkatan produktivitas dari AI sudah terbukti
  • Dengan GPT-4, para konsultan menyelesaikan 18 tugas 25% lebih cepat
  • Saat menggunakan GitHub Copilot, produktivitas coding meningkat 26%
  • Dalam survei Denmark, responden mengatakan AI memangkas 41% pekerjaan mereka menjadi setengah waktu
• Namun jika berbicara dengan para pemimpin dan manajer, mereka mengatakan bahwa sering kali hampir tidak ada penggunaan AI di luar use case sempit yang diizinkan, dan hampir tidak ada peningkatan produktivitas
  • Ini terjadi karena ada banyak alasan mengapa peningkatan kinerja individu tidak berujung pada kinerja organisasi
• Untuk menghasilkan kinerja di tingkat organisasi, R&D pemanfaatan AI internal sangat penting
  • Jangan bergantung pada pendekatan umum dari firma konsultan atau vendor software enterprise
  • Tidak ada pihak yang bisa memberi tahu cara menggunakan AI yang tepat untuk organisasi tersebut
  • Bahkan perusahaan AI besar pun merilis model tanpa benar-benar tahu penggunaan terbaiknya
  • Kuncinya adalah menemukan lebih dulu cara penggunaan yang sesuai dengan konteks masing-masing
• R&D cara menggunakan AI sebaiknya memanfaatkan kerumunan (Crowd) karyawan individu dan tim riset khusus (Lab) secara bersamaan
  • Crowd: menerapkan AI untuk memecahkan masalah di lapangan sambil menumpuk know-how
  • Lab: memprodukkan ide dari Crowd dan mencari skenario penggunaan baru

Taktik untuk Crowd

• Menurut konsep inovasi pengguna dari Profesor Eric von Hippel, banyak inovasi besar lahir bukan dari lab R&D pusat, melainkan dari pengguna nyata yang mengutak-atik produk untuk memecahkan masalah mereka sendiri
• Para ahli dapat dengan mudah menilai kegunaan AI lewat trial and error, tetapi orang luar tidak bisa.
• Lewat survei dan percakapan, terlihat bahwa orang-orang bereksperimen dengan AI dan menganggapnya sangat berguna, tetapi tidak membagikannya kepada pemberi kerja. Hampir di semua organisasi ada "cyborg rahasia" yang menggunakan AI tetapi tidak mengatakannya.
• Alasan munculnya cyborg rahasia
  • Takut dihukum karena penggunaan AI yang dianggap tidak pantas
  • Merasa bahwa jika mengaku menggunakan AI, mereka tidak akan dihormati
  • Khawatir jika AI menggantikan sebagian tugas, mereka atau rekan mereka akan di-PHK
  • Merasa tidak akan diberi imbalan meski membuka penggunaan AI
  • Khawatir peningkatan produktivitas justru menjadi ekspektasi untuk mengerjakan lebih banyak hal
  • Tidak ada cara untuk membagikan cara penggunaan AI
• Cara mendapatkan bantuan dari cyborg rahasia
  • Kurangi rasa takut: alih-alih pelatihan etika AI yang abstrak atau kebijakan yang menakutkan, berikan "batas eksperimen yang jelas"
  • Hubungkan dengan sistem insentif: siapkan penghargaan bagi mereka yang mengungkap penggunaan AI. Untuk peningkatan produktivitas besar, berikan hadiah tunai setara beberapa bulan gaji, promosi, kerja jarak jauh, dan sebagainya
  • Beri teladan penggunaan positif: eksekutif membagikan secara terbuka cara mereka menggunakan AI. Manajer mendorong karyawan mencoba menyelesaikan masalah dengan AI
  • Sediakan kesempatan berbagi: adakan hackathon, sesi berbagi prompt, dan sebagainya. Temukan orang-orang berbakat dalam AI dan bangun komunitas untuk berbagi pembelajaran
  • Sediakan alat dan pelatihan: berikan kesempatan menggunakan model terbaru secara langsung, serta sesi pelatihan tentang cara menggunakan AI
• Organisasi perlu menciptakan peluang bagi talenta inovasi AI internal. Crowd bisa membantu, tetapi ada juga peran lab sebagai upaya inovasi yang terfokus.

Taktik untuk Lab

• Inovasi terdistribusi memang penting, tetapi upaya terpusat untuk R&D pemanfaatan AI dalam organisasi juga punya peran.
• Lab harus dibentuk dari kombinasi ahli domain serta personel teknis dan nonteknis.
• Peneliti bisa direkrut dari Crowd. Manfaatkan talenta antusias yang menemukan cara menggunakan AI lalu membagikannya ke perusahaan untuk membentuk lab
• Lab harus fokus pada pembangunan, bukan analisis atau strategi abstrak. Bangun hal-hal berikut:
  • Kembangkan benchmark AI untuk organisasi: pahami seberapa baik tiap model dalam pekerjaan nyata perusahaan, misalnya model mana yang menulis paling bergaya, mampu menangani data keuangan, atau membaca dokumen hukum dengan baik
  • Bangun prompt dan alat yang benar-benar bekerja: ubah ide dari Crowd menjadi produk, lalu uji berulang kali. Sebarkan ke organisasi dan ukur hasilnya
  • Bangun hal-hal yang belum bekerja: bayangkan jika agen AI melakukan semua tugas dalam proses bisnis inti, lalu cari tahu titik gagalnya. Saat model baru dirilis, hubungkan ke prototipe dan lihat apakah ada perbaikan
  • Bangun hal-hal yang terasa ajaib dan provokatif: bagi orang yang belum pernah benar-benar berinteraksi dengan AI, demokan hal-hal menakjubkan atau mengejutkan yang bisa dicapai dengan AI. Coba dorong AI melakukan hal-hal yang tampak mustahil, tunjukkan hasil alat terbaru, dan tarik perhatian orang
• Crowd berinovasi, sementara Lab membangun dan menguji. R&D internal yang sukses memerlukan keduanya.

Ini Baru Permulaan

• Dalam jangka panjang, jika kemampuan AI terus berkembang, inovasi saja tidak akan cukup dan akan dibutuhkan kepemimpinan yang mempertimbangkan AI.
• Organisasi selama ini dibangun dengan berpusat pada batas dan keunggulan kecerdasan manusia.
• Kini kita perlu mencari cara merombak proses dan struktur organisasi yang dikembangkan selama puluhan tahun dengan mempertimbangkan "kecerdasan" AI yang unik.
• Ini melampaui R&D, dan menuntut pertimbangan tentang struktur organisasi, tujuan, serta peran manusia dan mesin dalam organisasi masa depan.
• Namun bahkan ini pun mungkin belum cukup radikal
• Tujuan eksplisit lab AI adalah membangun AI yang melampaui manusia dalam semua pekerjaan intelektual
• Mereka menjanjikan bahwa AI tingkat agen yang mampu merencanakan dan bertindak secara otonom akan segera hadir
• Seperti terlihat dalam roadmap OpenAI, ada keyakinan bahwa menciptakan AI yang menggantikan pekerjaan organisasi itu memungkinkan. Semua ini mungkin saja tidak terjadi, tetapi sekalipun hanya sebagian yang menjadi kenyataan, organisasi akan mengalami perubahan yang jauh lebih mendalam dengan cara yang sulit dibayangkan saat ini
• Bagi perusahaan, cara terbaik untuk menavigasi ketidakpastian ini adalah mulai menjelajahi dunia baru itu sendiri