Keuntungan kecerdasan buatan di tempat kerja jauh lebih besar daripada kerugiannya. Meningkatnya permintaan otomatisasi tidak berarti hilangnya pekerjaan. Sebaliknya, ini berarti bahwa karyawan dapat mengurangi stres karena melakukan pekerjaan yang sama berkali-kali dan dapat lebih produktif dalam pekerjaan mereka.
Sebuah laporan studi oleh PWC menunjukkan bahwa setiap kehilangan pekerjaan akan diimbangi dengan peningkatan proporsional dalam pekerjaan baru yang membutuhkan keahlian khusus. Singkatnya, mahasiswa dan calon insinyur akan memiliki lebih banyak kesempatan kerja jika mereka berspesialisasi dalam penggunaan teknologi AI. Ada permintaan tinggi dari pasar tenaga kerja untuk insinyur AI, diperkirakan akan berlanjut di tahun-tahun mendatang.
Namun, tidak semua pekerjaan dapat sepenuhnya otomatis. Manusia harus tetap mengontrol dan bekerja dengan alat AI untuk menyelesaikan tugas.
Kita dapat menyimpulkan bahwa masa depan AI di tempat kerja akan memiliki tim manusia dan teknologi AI yang kohesif yang bekerja sama untuk mencapai tujuan. Manusia dan mesin dapat berdampingan dengan harmonis.
Implementasi Kecerdasan Buatan di Tempat Kerja?
1. Proses Otomatisasi
Kami telah menyebutkan otomatisasi berkali-kali. Ini tidak lain adalah membiarkan sistem melakukan tugas berulang yang sebelumnya ditangani oleh karyawan. Ini menghemat sumber daya perusahaan, uang, dan waktu. Misalnya, chatbots dapat berkomunikasi secara otomatis dengan banyak pelanggan pada saat yang sama dan melayani masing-masing pelanggan. Ini mempermudah divisi Customer Care anda dalam menangani komplain.
2. Memetakan Masalah
Perangkat lunak kecerdasan buatan dapat membantu mengidentifikasi area masalah dan menyelesaikannya secara efektif di setiap tahap. Dari mengidentifikasi perubahan pola hingga mengisolasi tren, dan menilai kondisi pasar, AI dapat menangani masalah besar kecil yang dapat membuat perusahaan tertinggal. Analisis lanjutan digunakan oleh manajer tingkat menengah untuk mengatasi tantangan.
3. Pengambilan Keputusan
Alat analitik data AI seperti Power BI dan Tableau digunakan untuk mendapatkan wawasan waktu nyata. Dasbor interaktif menyediakan akses ke tampilan mikro dan makro perusahaan. Manajer, supervisor, pemimpin tim, eksekutif tingkat C, dll., mengakses analitik melalui dasbor dan menggunakan laporan untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik.
4. Pengoptimalan Sumber Daya
Salah satu manfaat utama kecerdasan buatan dalam suatu perusahaan adalah optimalisasi sumber daya. Meskipun organisasi perlu berinvestasi dalam alat AI, akan ada penurunan permintaan keseluruhan untuk investasi yang lebih tinggi untuk menyelesaikan proyek. Otomasi mengurangi kebutuhan akan sumber daya tambahan. Komputasi awan dan digitalisasi meminimalkan dokumen dan pencetakan.
5. Tingkatkan ROI
Tujuan utama dari setiap pendirian bisnis adalah untuk mendapatkan lebih banyak pengembalian dan meningkatkan keuntungan. Ini dimungkinkan ketika sistem, proses, dan karyawan diselaraskan untuk mencapai tujuan. Kecerdasan buatan membantu manajemen menyelaraskan tempat kerja dengan misi dan visi bisnis.
6. Memantau Kepuasan Pelanggan
Kepuasan pelanggan adalah faktor penting lain yang menentukan keberhasilan perusahaan di pasar yang kompetitif. Banyak organisasi menggunakan alat AI untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka dan membuat mereka senang. Alat AI membantu tim pendukung untuk menyelesaikan keluhan tepat waktu.
7. Mengurangi Turnover Karyawan
Pergantian karyawan dapat berdampak buruk pada keuntungan dan produktivitas bisnis. Dengan mengadopsi kecerdasan buatan di tempat kerja, perusahaan dapat menciptakan lingkungan kerja bebas stres yang memungkinkan karyawan melakukan tugas mereka dengan penuh semangat. Tenaga kerja yang bahagia cenderung tidak meninggalkan pekerjaan mereka.
Seperti setiap teknologi lainnya, termasuk kecerdasan buatan memiliki pro dan kontra di tempat kerja. Mari kita lihat tantangan utama penggunaan AI dalam organisasi.
8. Bias Algoritma
AI mengandalkan algoritme untuk membuat keputusan. Algoritma dilatih oleh manusia dan kumpulan data. Bagaimana jika dataset tidak lengkap atau berisi data yang mendiskriminasi komunitas tertentu. Bias yang sama akan berlanjut bahkan ketika alat AI digunakan sebagai pengganti manusia untuk membuat keputusan.
Kontroversi Twitter dan Instagram saat ini adalah contoh bias dan kesalahan manusia yang dapat terus berlanjut meskipun menggunakan algoritme. Cara efisien untuk mengatasi tantangan ini adalah dengan membersihkan kumpulan data secara menyeluruh, yang membawa kita ke tantangan berikutnya.
9. Menjaga Kualitas Data
Meskipun data tersedia dalam jumlah besar, tidak semuanya berguna untuk perusahaan. Kualitas data yang buruk menyebabkan algoritma yang lebih lemah dan keputusan yang salah. Perusahaan perlu memiliki kerangka kerja yang ketat untuk membersihkan dan memproses data sebelum dimasukkan ke dalam model AI dan ML.
10. Pelatihan Karyawan
Karyawan yang terbiasa dengan tempat kerja tradisional dapat mengalami kesulitan untuk beradaptasi dengan perubahan di tempat kerja AI. Melatih karyawan yang ada dapat menjadi biaya yang intensif untuk bisnis. Salah satu cara untuk mengatasi tantangan ini adalah dengan menganalisis kemampuan karyawan dan membuat modul pelatihan terpisah berdasarkan kekuatan dan kelemahan mereka.
Meskipun masih mahal, metode ini meningkatkan peluang keberhasilan karena karyawan yang cakap akan dilatih untuk pekerjaan yang tepat. Ini akan memberikan hasil dalam jangka panjang.
Solusi pembuatan pertanyaan AI seperti PrepAI dapat digunakan untuk membuat penilaian atau kuis untuk mengukur pembelajaran karyawan dari pelatihan. Ini hemat biaya dan mudah digunakan. Tambahkan konten Anda ke dashboard dan klik ‘Hasilkan Pertanyaan’. Model pembelajaran mesin akan menghasilkan banyak pertanyaan dan mengkategorikannya juga.
Contoh Kecerdasan Buatan di Tempat Kerja
Berikut adalah beberapa contoh AI yang dapat digunakan dengan lancar di tempat kerja untuk membantu dan memberdayakan karyawan.
- Keamanan data, pengawasan, filter spam
- Konverter ucapan-ke-teks dan teks-ke-ucapan
- Peramalan permintaan dan penjualan
- Perangkat pintar yang dapat dikenakan karyawan
- Data visualisasi berbasis Cloud
- Personalisasi di berbagai tingkatan
- Segmentasi pelanggan, geo-mapping
- Pengenalan pola dan gambar
- Deteksi penipuan dan mitigasi risiko
- Migrasi cloud dan komputerisasi tingkat tinggi