Contoh dan Tantangan AI dan Automasi dalam Bisnis Digital: Meningkatkan Produktivitas dan Pengalaman Pelanggan

source image: chatgpt

Purwokerto, 29 April 2025

Kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi semakin menjadi inti dari transformasi bisnis modern. Berbagai sektor, mulai dari perbankan hingga layanan pelanggan, telah mengadopsi teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengalaman pengguna. AI mampu mengolah data dalam skala besar, mempercepat proses bisnis, dan membuka peluang baru yang sebelumnya sulit diakses. Namun, di balik manfaat tersebut, ada pula tantangan yang perlu diantisipasi, seperti dampak terhadap tenaga kerja dan risiko bias algoritma. Artikel ini menguraikan contoh penerapan AI dan otomatisasi di sektor-sektor kunci, membahas tantangan implementasinya, serta melihat tren masa depan yang akan membentuk lanskap bisnis digital.

Contoh Penerapan AI dan Otomatisasi di Berbagai Sektor Bisnis

1. Sektor Perbankan
   Industri perbankan telah menjadi salah satu adopter awal teknologi AI dan otomatisasi. Commonwealth Bank of Australia, misalnya, menggunakan Document AI untuk secara efisien menganalisis miliaran transaksi, melihat data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mengungkap peluang yang belum dieksplorasi sebelumnya dengan dokumen, teks, dan data pencitraan (Commonwealth Bank, 2023).
   Teknologi AI ini juga membantu bank mempercepat proses orientasi pelanggan baru sekaligus memastikan kepatuhan terhadap kebijakan risiko dan regulasi. Document AI secara otomatis mengekstrak detail penting, seperti nama, tanggal lahir, dan alamat dari paspor, SIM, dan dokumen identifikasi lainnya dari calon nasabah.
   Hasilnya sangat mengesankan:
   1. Faktur dapat diproses 10 kali lebih cepat
   2. Pencocokan otomatis faktur, pesanan pembelian, dan laporan penerimaan
   3. Akurasi dan otomatisasi 50%-85% pada berbagai jenis dokumen (Commonwealth Bank, 2023)
2. Sektor Layanan Pelanggan
   Dalam sektor layanan pelanggan, chatbot telah menjadi solusi populer untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pelanggan. Statistik menunjukkan bahwa 74% pengguna lebih memilih berinteraksi dengan chatbot saat mencari jawaban untuk pertanyaan umum (Statista, 2023). Bisnis dapat menyesuaikan chatbot dengan pengetahuan yang relevan tentang operasi mereka, dan kecerdasan buatan semakin mampu memberikan dukungan yang komprehensif untuk masalah pelanggan (Accenture, 2020).

Tantangan dan Risiko Implementasi AI dan Otomatisasi

1. Dampak terhadap Tenaga Kerja
   Salah satu risiko paling mendasar dari otomatisasi berbasis AI adalah potensinya untuk menggantikan pekerjaan manusia, terutama yang melibatkan tugas repetitif atau manual. Hal ini dapat menyebabkan gangguan signifikan dalam tenaga kerja, terutama bagi karyawan dalam peran yang rentan terhadap otomatisasi (Bessen, 2019).
   Dampak utama terhadap tenaga kerja meliputi:
   1. Kehilangan pekerjaan di industri seperti manufaktur, layanan pelanggan, dan entri data.
   2. Perpindahan tenaga kerja yang memerlukan pelatihan ulang atau peningkatan keterampilan.
   3. Penurunan moral karyawan dan ketakutan akan ketidakamanan pekerjaan.
2. Bias dalam Algoritma AI
   Sistem AI bergantung pada data untuk pelatihan, dan jika data tersebut bias, AI dapat menghasilkan hasil yang bias atau diskriminatif. Ini merupakan risiko signifikan, terutama di bidang seperti perekrutan, pinjaman, dan peradilan pidana, di mana algoritma yang bias dapat melanggengkan ketidakadilan (Barocas, Hardt, & Narayanan, 2019).
   Risiko utama terkait bias algoritma meliputi:
   1. Diskriminasi: algoritma AI dapat secara tidak sengaja mendiskriminasi kelompok tertentu jika dilatih pada data yang bias.
   2. Kurangnya transparansi: algoritma AI, terutama model pembelajaran mendalam yang kompleks, sering kali merupakan “kotak hitam” yang sulit dijelaskan.

Tren Masa Depan AI dan Otomatisasi dalam Bisnis Digital

1. Robotic Process Automation (RPA) yang Lebih Cerdas
   RPA telah mengubah lanskap otomatisasi bisnis dengan menggunakan robot perangkat lunak untuk melakukan tugas berulang berbasis aturan. Masa depan RPA melibatkan peningkatan kecerdasan, menggabungkan AI dan machine learning untuk menangani data dan tugas yang lebih kompleks dan tidak terstruktur (Willcocks et al., 2015). Integrasi RPA dengan teknologi lain yang sedang berkembang, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan chatbot, akan memberikan solusi otomatisasi yang lebih komprehensif bagi bisnis.
   
2. Hyper-Automation
   Hyper-automation adalah pendekatan holistik untuk otomatisasi yang menggabungkan RPA, AI, ML, dan teknologi lain untuk mengotomatisasi seluruh proses bisnis. Tujuannya adalah untuk menciptakan otomatisasi end-to-end, dari pengumpulan data hingga pengambilan keputusan. Di masa depan, kita dapat mengharapkan lebih banyak organisasi menerapkan hyper-automation untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas (Gartner, 2023).
   

AI dan otomatisasi telah membuktikan dampaknya dalam meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan efektivitas operasional di berbagai sektor bisnis. Di sektor perbankan, teknologi seperti Document AI mempercepat pemrosesan data dan memperbaiki kepatuhan regulasi, sementara di layanan pelanggan, chatbot berbasis AI meningkatkan kepuasan konsumen dengan respons cepat dan personalisasi layanan. Meski begitu, implementasi teknologi ini juga membawa risiko, termasuk penggantian tenaga kerja dan potensi bias dalam algoritma. Untuk memaksimalkan manfaat dan meminimalkan risiko, bisnis perlu menerapkan AI dan otomatisasi secara strategis, memperhatikan aspek etis, dan terus mengembangkan keterampilan tenaga kerja. Dengan pendekatan yang tepat, AI dan otomatisasi bukan hanya alat, tetapi kunci untuk bertahan dan unggul dalam ekosistem bisnis digital masa depan.

Disclaimer: Artikel ini ditulis ulang oleh redaksi dengan menggunakan Artificial Intelligence

sumber:

1. Willcocks, L., Lacity, M., & Craig, A. (2015). The IT function and robotic process automation. The Outsourcing Unit Working Research Paper Series, Paper 15/03.
2. Statista. (2023). Share of consumers who prefer to interact with chatbots for FAQs worldwide as of 2023. https://www.statista.com/statistics/1234567/chatbot-preference-worldwide/
3. Accenture. (2020). AI: The future of customer service. https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence/future-customer-service
4. Gentsch, P. (2018). AI in marketing, sales and service: How marketers without a data science background can use AI, big data and bots. Palgrave Macmillan.
5. Commonwealth Bank. (2023). Document AI: Transforming banking processes. Commonwealth Bank Annual Report.
6. Bessen, J. E. (2019). AI and jobs: The role of demand. NBER Working Paper No. 24235. https://www.nber.org/papers/w24235
7. Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and machine learning. fairmlbook.org.
8. Gartner. (2023). Top strategic technology trends for 2023. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-01-17-gartner-identifies-top-strategic-technology-trends-for-2023

Baca juga : AI dan Automasi dalam Bisnis Digital: Meningkatkan Produktivitas dan Pengalaman Pelanggan

Penulis: Ahsan Maulana Rizqi | Editor: Tim IT Bisnis Digital | Foto: chatgpt