JAKARTA, iNews.id – Kecerdasan buatan (AI) telah melampaui penggunaan tradisionalnya sebagai alat untuk menjawab pertanyaan melalui chatbot. Saat ini, teknologi ini mulai diimplementasikan untuk membantu perusahaan dalam menganalisis data, mengambil keputusan, dan melaksanakan tugas operasional dengan cara yang lebih terintegrasi.
Perubahan ini muncul seiring dengan meningkatnya kompleksitas dalam pengelolaan bisnis. Perusahaan kini dihadapkan pada tantangan untuk menangani komunikasi dari berbagai saluran, mengelola data yang tersebar di berbagai sistem, serta memastikan informasi tersebut dapat segera ditindaklanjuti. Dalam konteks ini, kemampuan AI hanya untuk memberikan jawaban dianggap tidak cukup. Tantangan selanjutnya adalah bagaimana teknologi ini dapat membantu mengonversi informasi menjadi keputusan dan tindakan yang nyata.
Inovasi dalam Forum Conversa 6.0
Pembahasan mengenai perkembangan ini menjadi salah satu fokus dalam Conversa 6.0, sebuah forum tahunan yang diselenggarakan oleh Qiscus. Acara yang dihadiri oleh lebih dari 200 praktisi bisnis ini memperkenalkan dua teknologi baru, yaitu Operator dan Qiscus MCP. Keduanya dirancang untuk memperluas peran AI dalam operasional bisnis, khususnya dalam menghubungkan proses analisis, pengambilan keputusan, dan pelaksanaan tugas.
Delta Purna Widyangga, CEO dan Co-Founder Qiscus, menyatakan bahwa pemanfaatan AI dalam layanan pelanggan selama ini lebih banyak berfokus pada interaksi dengan pengguna. "Selama ini, AI di layanan pelanggan sebagian besar bekerja di layer interaksi, membantu menjawab lebih cepat. Langkah berikutnya adalah membawanya ke layer operasional, tempat keputusan diambil, karena yang dibutuhkan bisnis hari ini bukan sekadar memberikan jawaban yang lebih cepat, tetapi menyediakan keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat," ujarnya.
Perubahan Fungsi AI dalam Layanan Pelanggan
Salah satu perubahan signifikan yang terlihat dalam perkembangan AI adalah pergeseran dari sekadar memberikan respons menuju peran yang lebih aktif dalam menjalankan pekerjaan. Dalam sistem layanan pelanggan konvensional, informasi dari pelanggan harus dikumpulkan dan dianalisis sebelum tim dapat menentukan langkah selanjutnya. Proses ini sering melibatkan banyak orang, aplikasi, dan tahapan kerja yang berbeda.
Qiscus memperkenalkan Operator untuk mempercepat proses tersebut. Dengan teknologi ini, pengguna dapat mengajukan pertanyaan untuk mendapatkan jawaban dan laporan, sementara tim operasional dapat melakukan tindak lanjut atau otomatisasi dari satu tempat. Tindakan yang dilakukan melalui Operator juga dapat dilacak, dibatalkan, dan dievaluasi berdasarkan dampaknya terhadap bisnis.
Di sisi lain, Qiscus MCP memungkinkan integrasi ekosistem Qiscus dengan AI Agent yang telah digunakan oleh perusahaan. Integrasi ini bertujuan untuk memastikan berbagai teknologi AI dapat bekerja secara harmonis dalam alur operasional yang lebih terpadu. Meskipun menawarkan potensi efisiensi, penerapan AI dalam proses operasional tetap memerlukan pengawasan manusia untuk memastikan hasil analisis akurat dan tindakan yang diambil sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Di balik kemajuan ini, perusahaan juga menghadapi masalah yang sering kali tidak terlihat oleh pelanggan, yaitu jeda antara munculnya informasi dan keputusan yang diambil berdasarkan informasi tersebut. Istilah decision latency digunakan untuk menggambarkan waktu yang diperlukan untuk mengubah sinyal atau informasi menjadi keputusan yang dapat dilaksanakan. Dengan semakin banyaknya saluran komunikasi dan sistem yang digunakan, volume informasi yang harus diproses pun meningkat. Jika data tersebar di berbagai platform, tim dapat memerlukan waktu lebih lama untuk mendapatkan gambaran yang jelas sebelum mengambil keputusan.
Masalah ini menjadi salah satu tema dalam Conversa 6.0, dengan topik "The Agentic Shift Orchestrates AI Complexity". Dalam dua sesi panel, berbagai praktisi bisnis membahas cara untuk mengatasi kompleksitas teknologi dan operasional di sektor masing-masing. Para pembicara termasuk Achmad Zaky dari Init6, Andre Djokosoetono dari Bluebird Group, Susanto Benny dari Asuransi Astra, Inggita Sistha Widyawan dari Novo Indonesia, dan Norhaslina Othman dari KPJ Healthcare.
Perkembangan AI tidak berarti bahwa chatbot akan kehilangan fungsinya. Teknologi untuk menjawab pertanyaan tetap diperlukan, namun perusahaan kini memiliki opsi untuk memanfaatkan AI dalam tahapan kerja yang lebih luas. Dalam ekosistem perusahaan, AgentLabs mendukung respons melalui saluran chat dan telepon, sementara Agent Copilot membantu personalisasi layanan serta memungkinkan interaksi dua arah dengan tim melalui inbox.
Ke depan, tantangan dalam pemanfaatan AI tidak hanya terletak pada kecanggihan teknologi, tetapi juga pada kemampuan perusahaan untuk mengintegrasikannya dalam proses kerja. Akurasi data, keamanan, pengawasan, dan evaluasi hasil tetap menjadi faktor penting agar otomatisasi dapat memberikan manfaat nyata bagi operasional bisnis.
