AI mengubah organisasi di mana pun. Bagaimana 6 perusahaan ini memimpin

Dari peningkatan efisiensi hingga keselamatan publik hingga perawatan yang mengubah hidup: pelajari lebih dalam bagaimana perusahaan seperti Ericsson, Abpro, dan Hexagon memanfaatkan kekuatan AI, dan bahkan menyelamatkan nyawa.

2023 akan menjadi Tahun AI. Publikasi sering kali menandai suatu tahun dengan nama yang paling erat kaitannya dengan peristiwa terbesar pada tahun tersebut. Meskipun AI telah ada selama beberapa dekade, AI generatif telah menjadikan AI sebagai alat produktivitas bagi pengguna sehari-hari.

AI Generatif mengubah segalanya: menghemat waktu, memberdayakan orang untuk menghasilkan pekerjaan yang keterampilannya tidak mereka miliki, membuka pintu peluang baru, dan banyak lagi. Tapi ada sisi gelapnya. Para pekerja khawatir pengusaha akan mengganti mereka dengan produk yang dihasilkan oleh AI yang berkualitas lebih rendah namun lebih murah.

Ada juga masalah akurasi. Sistem AI generatif sering kali salah, dan semakin banyak orang yang mengandalkannya, semakin sedikit orang yang memeriksa ulang hasilnya.

Juga: Kami belum siap menghadapi dampak AI generatif pada pemilu

AI generatif hanyalah salah satu aspek AI yang saat ini digunakan. Kami berbicara melalui email kepada sejumlah eksekutif dan memilih enam cerita yang menampilkan beragam aplikasi dan manfaat AI yang sudah ada. Keenam perusahaan yang menjadi sorotan ini memanfaatkan AI untuk secara mendasar mengubah praktik dan norma tradisional di industri masing-masing. Penerapan AI oleh mereka mengarah pada peningkatan efisiensi, keamanan, pengalaman pelanggan, dan inovasi secara keseluruhan.

Para eksekutif dari enam perusahaan ini memberi tahu ZDNET bagaimana mereka saat ini menggunakan AI, bagaimana AI mengubah proses mereka, dan manfaat apa yang mereka lihat. Terima kasih khusus kepada para eksekutif atas waktu dan jawaban mendalam mereka.

Ericsson: AI di sektor telekomunikasi

Masalah: Cedera di tempat kerja
Teknologi AI: Visi komputer
Manfaat: Peningkatan keselamatan pekerja

Ericsson Safe Work adalah bagian dari raksasa telekomunikasi Ericsson. Vivek Gnanavelu, pendiri dan CEO Ericsson Safe Work, mengatakan kepada kita, "Dalam bidang telekomunikasi, di mana kematian akibat menara melebihi jumlah kematian akibat konstruksi umum, Safe Work melindungi kru." Dia mengatakan ini membantu menghilangkan cedera dan kematian di tempat kerja.

Meskipun ada protokol keselamatan, banyak kecelakaan terjadi saat memasang atau memelihara menara seluler, antena, atau radio. Sejak awal, Gnanavelu melaporkan, "Kami telah melihat efisiensi luar biasa yang didorong oleh AI pada pelanggan internal. Di seluruh metrik utama, seperti penghematan waktu kru, ketidakpatuhan yang terdeteksi oleh AI, dan persentase persetujuan yang dibantu AI untuk formulir keselamatan, terdapat efisiensi yang signifikan sudah muncul."

Perusahaan menggunakan visi komputer dan model AI untuk memvalidasi kepatuhan pekerja terhadap standar Alat Pelindung Diri (APD), seperti helm, sarung tangan, rompi, dan sepatu bot kerja. Ini juga memberikan peringatan cuaca langsung dan penilaian risiko. Sistem AI kemudian menyediakan pemantauan berkelanjutan dan pelacakan vital secara langsung, sehingga memastikan kesiapan pekerja untuk menjalankan tugas.

Dalam skala yang lebih besar, pengenalan pola AI milik perusahaan mendukung pelaporan otomatis dan analisis data berskala besar untuk mempelajari dan mencegah insiden terulang di masa depan.

SoFi: AI di perbankan

Masalah: Layanan pelanggan lambat
Teknologi AI: AI Percakapan
Manfaat: Respons instan yang akurat dan penuh empati

SoFi memberikan layanan keuangan digital yang berpusat pada anggota untuk membantu lebih dari enam juta anggota “mencapai kemandirian finansial.”

Kami berbicara dengan Aaron Webster, chief risk officer dan kepala operasi global di Amerika Latin, yang mengatakan kepada ZDNET, "Solusi AI SoFi bukanlah chatbot. Solusi ini mengadopsi model asisten digital cerdas yang memahami emosi pelanggan, sehingga meningkatkan pengalaman. Tidak seperti chatbot biasa, asistennya menggunakan pemrosesan bahasa alami yang canggih, memberikan interaksi seperti manusia dengan adaptasi waktu nyata, penyerahan tanpa hambatan kepada agen bila diperlukan, dan respons yang dipersonalisasi."

SoFi mengintegrasikan Cyberbank Konecta, mesin AI percakapan yang ditawarkan oleh afiliasi Galileo Financial Technologies, ke dalam tumpukan teknologi mereka yang ada dengan tujuan meningkatkan pengalaman anggota mereka dengan agen otomatis. SoFi menggunakan mesin AI percakapan ini untuk menangani pertanyaan pelanggan di luar jam kerja yang dapat ditawarkan sendiri oleh tim dukungan pelanggan mereka.

Webster mengatakan kepada ZDNET, "Kami memanfaatkan AI percakapan dengan empati untuk menyesuaikan setiap interaksi anggota secara real-time, memberikan sentuhan manusia bila diperlukan, untuk meningkatkan pengalaman anggota kami sekaligus mengurangi biaya layanan operasional dengan mengelola pertanyaan umum dengan mudah menggunakan AI."

Dia mengatakan bahwa sejak menerapkan solusi ini, waktu respons meningkat lebih dari 65%, dan separuh dari jumlah pelanggan keluar dari interaksi obrolan mereka. Dia mengatakan ribuan percakapan kini terselesaikan tanpa perlu ditransfer ke agen manusia.

Hexagon: AI di sektor keselamatan publik

Masalah: Data publik yang sangat besar
Teknologi AI: AI bantu
Manfaat: Pencegahan kejahatan dan analisis data secara real-time

Hexagon AB, yang berkantor pusat di Stockholm, adalah perusahaan multinasional senilai €5,2 miliar yang melayani pemerintah kota. Kalyn Sims, chief technology officer untuk divisi Keselamatan, Infrastruktur & Geospasial Hexagon, mengatakan kepada ZDNET, "Kecerdasan data sangat berharga, namun kemampuan berbagi dan bertindak berdasarkan informasi tersebut secara real-time sangatlah penting. Assistive AI adalah teknologi utama untuk membantu organisasi mengelola ledakan data yang kita hadapi saat ini."

Dalam konteks ini, AI bantu membantu operator manusia memproses data dalam jumlah besar dengan menyaringnya dan mengidentifikasi pola, korelasi, atau anomali penting yang mungkin terlewat atau memerlukan waktu lama untuk diidentifikasi oleh seseorang.

Divisi Keselamatan, Infrastruktur & Geospasial Hexagon meningkatkan ketahanan dan keberlanjutan layanan dan infrastruktur penting. Teknologi mereka mengubah data kompleks tentang orang, tempat, dan aset menjadi informasi dan kemampuan yang bermakna untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat di bidang keselamatan publik, utilitas, pertahanan, transportasi, dan pemerintahan.

Hexagon menggunakan AI bantu untuk membantu lembaga mewujudkan sepenuhnya data real-time, menurut Sims, "Sebelum informasi menjadi tidak relevan." AI Bantu menggunakan statistik tingkat lanjut dan pembelajaran mesin untuk mengumpulkan data operasional organisasi guna mendeteksi anomali yang memerlukan tindakan segera.

Misalnya, AI bantu membantu polisi, pemadam kebakaran, dan EMS untuk mendeteksi dan merespons keadaan darurat yang kompleks dengan lebih cepat. Ia bekerja di latar belakang dan membantu petugas operator 911 dengan melihat pola dan menentukan apakah peristiwa keselamatan publik ada kaitannya. Karena sifatnya yang membantu, sistem ini hanya memberi peringatan kepada petugas operator mengenai adanya anomali, sehingga pengambilan keputusan mengenai penyebaran sumber daya diserahkan kepada manusia.

Sektor keselamatan publik merupakan lingkungan dengan tingkat stres yang tinggi, dan industri ini saat ini sedang menghadapi tantangan dalam hal kepegawaian. Dengan semakin banyaknya permintaan layanan dari masyarakat dan semakin banyak data yang masuk dari kamera pengintai, sensor lalu lintas, perangkat IoT, dan banyak lagi, pengguna bisa kewalahan.

Kemampuan AI kolaboratif baru, menurut Sims, dapat mengatasi masalah tersebut. Dengan menggunakan teknologi cerdas untuk memperbarui sistem lama, hal ini menghilangkan tekanan dari analis dan petugas operator kejahatan yang bekerja terlalu keras dengan memilah-milah data real-time yang masuk, mencari tren dan anomali, dan memberikan peringatan kepada pengguna pada saat itu juga.

Hasil akhirnya, kata Sims, adalah "Penilaian awal otonom yang dihasilkan dari teknologi AI pendukung ini jauh lebih efisien, efektif, dan terukur dibandingkan pemantauan manual dan analisis informasi dari berbagai panggilan dari masyarakat, sensor, dan alarm."

Revolear: AI dalam penjualan B2B

Masalah: Penjualan B2B yang kompleks
Teknologi AI: Pengoptimalan AI
Manfaat: Proses penjualan yang berubah

Revolear menyediakan alat untuk penjualan B2B yang sangat kompleks. Pendiri dan CEO Raja Singh berkata, "Merupakan platform kesepakatan digital mutakhir yang dilengkapi dengan AI yang mengubah cara perusahaan menyusun, mengusulkan, bernegosiasi, dan menyetujui solusi bisnis yang kompleks."

Revolear menggunakan AI dalam produknya serta dalam proses pengembangannya.

Proses penjualan bisnis-ke-bisnis seringkali memakan waktu berbulan-bulan untuk kesepakatan yang rumit, dan melibatkan banyak liku-liku. Tidak mengherankan, terdapat banyak peluang untuk menerapkan AI dalam berbagai bentuknya. Revolear menggunakan AI generatif untuk menyaring kebutuhan pelanggan dan menghasilkan teks proposal penjualan khusus peran yang disesuaikan. Mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi tingkat diskon optimal dan ketentuan kesepakatan lainnya, serta membuat metrik berbobot seputar momentum kesepakatan dan probabilitas persetujuan.

Tim pengembangan Revolear menggunakan alat Copilot di GitHub untuk membantu pengkodean. Singh mengatakan itu tidak menggantikan insinyur, tetapi dapat menyelesaikan sebuah baris atau menyumbangkan cuplikan kode. Dia mengatakan, "kami juga menggunakan AI generatif untuk menyempurnakan salinan pemasaran kami. Kami tidak menggunakannya untuk membangun alur cerita, namun dapat mengoreksi dan memperbaiki bagian. Salah satu aplikasi yang sangat berguna adalah menghasilkan data demo fiktif. Produk kami terlihat lebih baik dengan realistis data, dan ChatGPT dapat memproduksinya dalam volume tinggi."

Singh melaporkan bahwa AI telah mengurangi hambatan pada salah satu bagian tersulit dalam proses penjualan. "Salah satu keputusan paling menegangkan yang harus diambil oleh tim penjualan adalah menetapkan harga awal yang diminta. Secara historis, tim penjualan mengandalkan pengalaman mereka. Sekarang, kami telah membuat model pembelajaran mesin dengan sedikitnya 50 baris data untuk memprediksi harga akhir."

Abpro: AI dalam biofarmasi

Masalah: pengobatan COVID-19
Teknologi AI: Penemuan yang didorong oleh AI
Manfaat: Mempercepat proses eksperimen obat

Abpro adalah perusahaan bioteknologi yang mengembangkan terapi antibodi monoklonal di bidang kanker, perawatan mata, dan penyakit menular. Mereka telah mengembangkan salah satu pengobatan utama untuk COVID-19.

CEO dan salah satu pendiri Abpro, Ian Chan, menjelaskan bahwa AI membantu memerangi COVID. “Tantangan berkelanjutan terkait COVID-19 adalah ketidakmampuan pengobatan untuk mengimbangi perubahan varian. Abpro menggunakan AI untuk melakukan hal tersebut.”

Dengan AI, katanya, perusahaan dapat memprediksi evolusi protein lonjakan, serta wilayah virus lainnya, sehingga menghasilkan pengobatan yang lebih teruji di masa depan. Abpro mampu mengembangkan antibodi monoklonal tanpa hanya mengandalkan eksperimen in vitro dengan menggabungkan pengukuran biokimia yang teruji dan pembuatan antibodi dari eksperimen nyata, lalu memanfaatkan data tersebut untuk melatih kemampuan prediktif antibodi dan memungkinkannya mengimbangi varian yang terus berkembang.

Dia mengatakan kepada ZDNET bahwa AI dapat membantu mengidentifikasi target obat baru, merancang obat baru, dan mempercepat proses penemuan obat secara keseluruhan. AI menyederhanakan tugas-tugas kompleks seperti mempercepat desain dan optimalisasi antibodi.

Dengan menggunakan model pembelajaran mesin, perusahaan kini dapat meningkatkan sifat antibodi tertentu termasuk cara antibodi mengikat target, serta kelarutan, imunogenisitas, dan hasil antibodi. AI juga digunakan untuk memprediksi jalur produksi senyawa obat teoritis, dengan kemampuan untuk menyarankan modifikasi pada molekul tersebut, sehingga membuatnya lebih mudah untuk diproduksi.

Penghematan waktu dengan menggunakan AI sangat besar. Secara tradisional, antibodi monoklonal ditemukan melalui teknik eksperimental, seperti teknik hibridoma, atau dengan menggunakan tampilan fag. Menurut Chan, “Dengan memanfaatkan kekuatan AI, perusahaan biofarmasi, seperti Abpro, dapat memangkas proses eksperimen yang memakan waktu sekitar delapan minggu menjadi satu sore.”

Panda Digital: AI dalam agensi kreatif

Masalah: Maket desain manual
Teknologi AI: Midjourney dan ChatGPT
Manfaat: Maket desain cepat

Digital Panda adalah agensi kreatif kecil yang mengembangkan branding, web, seluler, dan desain gerak. Perusahaan ini menggunakan alat AI cloud yang tersedia seperti Midjourney dan ChatGPT untuk membantu proses kreatif mereka. Mereka menggunakan Midjourney untuk membuat storyboard cepat dengan ketelitian tinggi untuk gerakan. Mereka juga menggunakan ChatGPT di tim pengembangannya untuk mendukung pengkodean dan perbaikan bug.

Ilya Kroogman, pendiri The Digital Panda, mengatakan kepada ZDNET, "Kami memanfaatkan LLM untuk meningkatkan hasil copywriting kami dan mengotomatiskan cara kami memposting karya kami di berbagai platform sosial."

Kroogman menambahkan, "Menggunakan Midjourney juga memungkinkan tim kreatif kami dengan cepat menyederhanakan fase ide untuk pengembangan mood board dan storyboard. Sebelumnya, kami perlu menghabiskan waktu berjam-jam untuk membuat ide, membuat sketsa, dan konseptualisasi, sehingga sekarang kami cukup memberi tahu model kami ide, lalu ulangi hampir seketika."

Pada dasarnya, Kroogman memuji AI generatif yang membantu, "Membuat organisasi kami terasa dan beroperasi sebagai organisasi yang jauh lebih besar."

Transformasi organisasi melalui AI

Para eksekutif juga mempertimbangkan adopsi AI generatif secara tiba-tiba di kalangan organisasi. “AI Generatif adalah teknologi yang menarik namun masih sangat baru,” kata Jiani Zhang, wakil presiden eksekutif dan chief software officer Capgemini Engineering -- perusahaan induknya, Capgemini, adalah perusahaan konsultan dan layanan TI multinasional yang berkantor di setidaknya 50 negara.

“Banyak perusahaan bereksperimen dengan GenAI karena potensinya dalam mempercepat pengembangan kasus penggunaan di seluruh manajemen pengetahuan, dukungan, dan bahkan pembuatan kode,” katanya kepada ZDNET. “Meskipun GenAI semakin menonjol, tingkat adopsinya berbeda-beda -- terutama karena keraguan dalam mempercayai integritas konten yang dihasilkan.”

Zhang memberikan tiga rekomendasi untuk mengadopsi AI ke dalam organisasi:

Proses baru harus diterapkan untuk menavigasi aspek peraturan dan etika pengembangan AI dengan pembuatan kode.
Organisasi dan pengguna sama-sama harus dapat mempercayai konten yang dihasilkan, dan oleh karena itu para ahli harus memastikan validitas model bahasa besar (LLM) yang diluncurkan.
Hal ini memerlukan penerapan proses baru selama siklus hidup pengembangan dengan metode validasi konten yang dihasilkan.

Sementara itu, Slalom, sebuah perusahaan konsultan bisnis dan teknologi yang berkantor di empat benua, mensurvei dua ratus eksekutif C-suite dari seluruh Amerika Serikat mengenai investasi AI mereka pada tahun 2023 dan sentimen mereka pada tahun 2024. Survei komprehensif mengenai adopsi bisnis menunjukkan bagaimana organisasi menggunakan AI saat ini dan ke mana arah mereka di masa depan. Hasilnya juga menunjukkan dua statistik yang saling bertentangan.

Pertama, survei menemukan 71% eksekutif tidak sepenuhnya memahami cakupan tugas yang dapat ditingkatkan atau diotomatisasi oleh Al secara efektif di organisasi mereka. Tugas-tugas tersebut meliputi pekerjaan di sektor-sektor berikut:

Organisasi dan Tenaga Kerja: Menyesuaikan tenaga kerja dan budaya untuk kolaborasi AI.
Teknologi dan Data: Alat, platform, dan kumpulan data penting untuk AI.
Nilai Bisnis dan Pelanggan: Meningkatkan pengalaman pelanggan dan nilai pasar dengan AI.
Penyelarasan dan Orkestrasi Strategi: Mengintegrasikan AI ke dalam strategi dan operasi bisnis.
Keamanan, Etika, dan Tata Kelola: Memastikan praktik AI yang beretika, aman, dan terkelola.

Kedua, meskipun para eksekutif belum sepenuhnya memahami arah perkembangan AI, 87% telah memulai adopsi atau inisiatif transformasi AI.

“Sebagian besar perusahaan yang kami ajak bicara telah melakukan investasi AI seperti chatbot AI untuk pelanggan atau pelatihan internal untuk meningkatkan cara kerja karyawan, kata Tony Ko, direktur pelaksana pengembangan bisnis dan analisis lanjutan di Slalom Consulting. “Investasi ini adalah taruhan besar bagi mereka.” untuk tetap kompetitif."

Namun survei Slalom juga menunjukkan bahwa 61% eksekutif mengatakan perusahaan mereka kesulitan menghadapi laju kemajuan AI.

“Tantangan terbesarnya adalah mengetahui ke mana harus melangkah selanjutnya. Para pemimpin meminta bantuan untuk membangun visi jangka panjang mereka dan menentukan investasi yang perlu mereka lakukan agar menonjol dari pesaing mereka,” tambah Ko.

Akibatnya, survei Slalom mengungkapkan bahwa 70% eksekutif berencana meningkatkan alokasi sumber daya dan anggaran untuk AI pada tahun 2024.

Hal ini merangkum bagaimana AI tidak hanya sekedar tambahan namun juga merupakan kekuatan penting yang mendorong perubahan, merevolusi sektor, dan mendefinisikan ulang apa yang mungkin dilakukan baik dalam industri tradisional maupun industri zaman baru.

Apa maksudnya semua itu?

Jika menurut Anda AI akan menjadi besar pada tahun 2023, maka AI akan menjadi besar pada tahun 2024.

Ali Minnick, General Manager Layanan Penasihat Bisnis Global Slalom, mengatakan kepada ZDNET, "Banyak perusahaan tidak menganggarkan upaya transformasi AI skala besar pada tahun 2023 karena kekhawatiran akan kemungkinan resesi. Kekhawatiran tersebut tidak berubah, namun banyak yang bersiap untuk membelanjakan lebih banyak dana untuk AI pada tahun 2024. Ketakutan mereka akan keterbelakangan melebihi ketidakpastian ekonomi."

Hal ini juga berlaku pada enam perusahaan yang kami soroti. Di Ericsson, SoFi, Hexagon, Revolear, Abpro, dan The Digital Panda, berikut adalah tema umum terkait penggunaan AI mereka:

Peningkatan efisiensi: SoFi dan Hexagon memanfaatkan AI untuk mempercepat proses manual yang biasanya. Untuk SoFi, ini berarti layanan pelanggan yang lebih cepat, sedangkan untuk Hexagon, ini berarti pemrosesan data yang lebih cepat demi keselamatan publik.

Pengambilan keputusan yang lebih baik: AI pendukung Hexagon memberikan wawasan bagi lembaga keselamatan publik, membantu dalam mengambil keputusan yang tepat yang dapat mencegah potensi risiko atau ancaman.

Solusi yang berpusat pada pelanggan: Integrasi SoFi pada platform AI percakapan untuk meningkatkan layanan pelanggan dan optimalisasi proses penjualan B2B dari Revolear menunjukkan komitmen untuk meningkatkan pengalaman pelanggan atau klien.

Keamanan dan kepatuhan: Dua perusahaan, Ericsson dan Hexagon, menonjol karena komitmen mereka dalam memanfaatkan AI demi keselamatan. Ericsson berfokus pada keselamatan di tempat kerja sementara Hexagon menekankan keselamatan publik dan pencegahan kejahatan.

Inovasi di sektor tradisional: Pendekatan Abpro yang digerakkan oleh AI terhadap penemuan obat di industri biofarmasi dan penerapan AI oleh Ericsson dalam telekomunikasi menyoroti potensi transformatif AI di sektor-sektor yang sudah lama ada.

Pembelajaran dan evolusi adaptif: Penggunaan AI oleh Panda Digital untuk maket desain cepat memberikan contoh bagaimana solusi berbasis AI dapat berevolusi dan beradaptasi untuk memberikan hasil yang lebih baik dari waktu ke waktu.

Menantang status quo: Perusahaan seperti Revolear dan Abpro menggunakan AI untuk mendefinisikan kembali norma-norma di industri mereka, mulai dari penjualan B2B hingga penemuan obat.

Solusi holistik: Pendekatan komprehensif Ericsson untuk memastikan keselamatan pekerja, dengan mengintegrasikan AI, visi komputer, dan IoT, menunjukkan penggunaan teknologi secara holistik untuk mengatasi masalah yang kompleks.

Intinya, tema-tema ini menekankan potensi transformatif AI di berbagai sektor, mulai dari perbankan hingga biofarmasi, dan perannya dalam mendorong efisiensi, keselamatan, dan inovasi.

Kevin McClelland, manajer umum Slalom Build merangkum situasi ini dengan sempurna, dengan mengatakan, "Banyak organisasi menganggap penerapan AI generatif seperti mencoba melompat ke kereta yang bergerak sambil menutup mata. Mereka merasakan urgensi untuk bergerak tetapi hal ini sulit dilakukan, dan mereka Saya tidak yakin apakah hal ini akan membawa mereka ke arah yang benar."

Jelas bahwa kereta yang melaju tidak akan berhenti. Kita telah mencapai titik kritis besar dalam hal apa yang dapat dilakukan AI bagi individu dan bisnis. Teruslah membaca artikel ZDNET dan Fitur Khusus seperti ini, sehingga kami dapat membantu Anda membuka penutup mata dan melihat dengan jelas ke mana arah teknologi ini, fokus dalam mengambil keputusan yang tepat, dan memberi Anda gambaran yang jelas tentang potensi bahaya di masa depan.

Bagaimana menurutmu? Bagaimana bisnis Anda mengadopsi AI? Beri tahu kami di komentar di bawah. Dan pastikan untuk membaca artikel lainnya di Fitur Khusus ini. Masing-masing menangani masalah dari perspektif berbeda dan memiliki wawasan kuat yang dapat Anda integrasikan ke dalam strategi Anda saat ini.

Anda dapat mengikuti pembaruan proyek saya sehari-hari di media sosial. Pastikan untuk berlangganan buletin pembaruan mingguan saya di Substack, dan ikuti saya di Twitter di @DavidGewirtz, di Facebook di Facebook.com/DavidGewirtz, di Instagram di Instagram.com/DavidGewirtz, dan di YouTube di YouTube.com/DavidGewirtzTV.