Perusahaan memperkenalkan AI, standar telah berubah dari "demo" menjadi "integrasi dan hasil operasional"

Perusahaan yang mengadopsi kecerdasan buatan sedang beralih dari tahap yang didominasi oleh “harapan” ke situasi yang lebih menekankan hasil nyata.
Beberapa analisis menunjukkan bahwa keberhasilan atau kegagalan saat ini lebih bergantung pada apakah model tersebut dapat secara alami menyatu dengan sistem yang ada, dan bagaimana menyeimbangkan otomatisasi desain dengan peran manusia.

Perusahaan layanan data dan AI Quantiphi menjelaskan dalam acara “Phi Moments @ Next” baru-baru ini bahwa, agar AI dapat diubah menjadi hasil kerja nyata di lapangan perusahaan, hanya mengandalkan performa produk saja tidak cukup.
Kepala pengalaman pelanggan Quantiphi, Ishaan Aggarwal, menyatakan bahwa meskipun lisensi perangkat lunak dapat menyediakan fungsi, potensi fungsi tersebut pada akhirnya dieksplorasi oleh mitra rekayasa.
Quantiphi menekankan keunggulannya melalui “percepatan” yang meningkatkan kecepatan pengembangan dan lapisan pengaturan yang mengurangi kehilangan konteks, sehingga AI dapat bekerja secara kolaboratif di berbagai platform.

Kerja sama berpusat pada pengalaman pelanggan adalah titik awal integrasi AI

Kerja sama antara Quantiphi dan Five9, perusahaan pusat kontak cloud, mendapatkan perhatian karena fokusnya pada “pengalaman pengguna akhir” dan bukan penjualan teknologi.
Wakil presiden departemen pasar cloud Five9, Ray Dean, menjelaskan bahwa penetapan tujuan yang jelas dan pembentukan konsensus antar tim meningkatkan kepercayaan dan kemampuan eksekusi.

Intinya adalah “integrasi tanpa hambatan”, yaitu meningkatkan fungsi AI tanpa merusak pengalaman pelanggan.
Ini berarti, bagi perusahaan, daripada menambahkan fungsi AI baru, yang lebih penting adalah apakah fungsi tersebut dapat langsung diubah menjadi hasil tanpa mengganggu alur kerja yang ada.

Di Indonesia, “kedaulatan digital” menjadi kata kunci penyebaran AI

Kerja sama antara perusahaan telekomunikasi Indonesia, Indosat Ooredoo Hutchison, dan Quantiphi menunjukkan bahwa AI dapat dikaitkan dengan daya saing digital tingkat nasional.
Harshini Infanta dari Quantiphi menjelaskan bahwa fokusnya adalah menggabungkan infrastruktur AI mutakhir, pemahaman lokal, dan kemampuan rekayasa untuk menciptakan perubahan yang dapat dirasakan langsung oleh warga negara.

Vishal Gupta, Chief Technology Transformation and Procurement Officer Indosat, menilai bahwa perubahan ini bukan sekadar pergantian teknologi, melainkan redesain seluruh organisasi.
Ini kembali menegaskan bahwa dalam transformasi AI, arahan dari tingkat eksekutif harus didahulukan sebelum departemen lini depan.

Dalam bidang kesehatan, hasil pasien lebih diutamakan daripada “keuntungan”

Dalam kerja sama dengan Highmark Health, tujuan berpusat pada pasien ditempatkan di garis depan.
Dinesh Kabaleeswaran, kepala penjualan di Amerika Utara Quantiphi, menyatakan bahwa pendekatan yang menempatkan dampak terhadap pasien dan hasil medis nyata sebagai prioritas sangat penting dibandingkan keuntungan jangka pendek.

Vishal Acheson, Wakil Presiden Strategi Data, Arsitektur, dan Rekayasa Highmark Health, menjelaskan bahwa mereka berusaha memanfaatkan wawasan berbasis data dan pengalaman lintas industri untuk meningkatkan aksesibilitas layanan kesehatan dan memahami kebutuhan pasien secara proaktif.
Ini menunjukkan bahwa AI di bidang kesehatan sedang berkembang dari otomatisasi konsultasi sederhana menuju peningkatan kualitas layanan dan efisiensi operasional secara bersamaan.

Di lokasi industri, keseimbangan antara inovasi dan efisiensi operasional adalah kunci

Dalam kasus kerja sama dengan Honeywell International ($HON), penekanan diberikan pada keseimbangan antara inovasi AI dan stabilitas operasional.
Quantiphi meningkatkan kecepatan inovasi melalui kemampuan AI, sementara Honeywell memanfaatkan pengalaman mereka di bidang otomatisasi industri dan kontrol untuk menyesuaikan diri dengan operasi lapangan nyata.

Hasilnya terlihat dari peningkatan performa aset dan peningkatan keamanan proses industri.
Ankur Manake, kepala data dan AI Honeywell Forge, menyatakan bahwa dalam lingkungan industri yang kompleks, indikator seperti “North Star” ini menjadi standar keberhasilan AI.
Ini secara jelas menunjukkan bahwa standar penilaian terhadap AI telah beralih dari fitur yang mencolok ke peningkatan KPI di lapangan.

Industri game fokus pada pengembalian pengguna, bukan “penanganan tiket”

Platform dukungan pelanggan industri game, Helpshift, bekerja sama dengan Quantiphi untuk meminimalkan gesekan selama proses dukungan pengguna.
Ram Kasi, kepala divisi GCP bisnis EMEA Quantiphi, menjelaskan bahwa pengalaman dalam transformasi pusat kontak saat menerapkan teknologi AI yang cepat berubah sangat berperan.

Erik Ashby, kepala riset produk Helpshift, menyatakan bahwa tujuannya bukan sekadar menangani tiket konsultasi, tetapi agar pengguna dapat kembali bermain secepat mungkin.
Ini menunjukkan bahwa standar kinerja agen AI beralih dari volume penanganan internal ke kepuasan pengguna dan pengurangan tingkat churn secara nyata.

Migrasi data yang kompleks juga bergantung pada “kemitraan yang dapat dipercaya”

Perusahaan penerbitan bersejarah 219 tahun, John Wiley & Sons, bekerja sama dengan Quantiphi dan Google Cloud untuk mengatasi masalah fragmentasi data.
Mehul Trivedi, Wakil Presiden grup departemen teknologi Wiley, menyatakan bahwa migrasi dari 30.000 tabel dan 300TB data yang biasanya memakan waktu 2 tahun, dipercepat menjadi 6 hingga 9 bulan.

Namun, tantangan sebenarnya bukan sekadar migrasi cloud.
Debopriyo Nag, kepala analisis data Quantiphi, menekankan bahwa yang lebih penting adalah mengubah data yang tersebar selama puluhan tahun menjadi konteks yang dapat digunakan secara nyata oleh AI.
Ini berarti, daya saing AI perusahaan tidak hanya bergantung pada pengenalan model, tetapi juga pada perancangan pengelolaan dan integrasi data.

Pasar AI, dari “pameran” ke “verifikasi hasil”

Kasus ini menunjukkan bahwa pasar AI perusahaan tidak lagi sebatas kompetisi demonstrasi yang mengesankan.
Hanya ketika AI mampu menyelesaikan masalah inti di berbagai industri—seperti pengalaman pelanggan, kedaulatan digital, hasil pasien, keamanan industri, pengembalian pengguna, dan modernisasi data—nilai sebenarnya dapat dibuktikan.

Dari seluruh pasar, yang menjadi fokus perusahaan saat ini bukan lagi AI itu sendiri, tetapi “bagaimana menghubungkan, bagaimana mengoperasikan, dan hasil apa yang dihasilkan”.
Dibandingkan dengan demonstrasi teknologi yang mengesankan, “integrasi tanpa hambatan” dan hasil yang dapat diukur menjadi standar baru dalam pengenalan AI.

TP AI Catatan Penting: Artikel ini dirangkum menggunakan model bahasa berbasis TokenPost.ai. Isi utama mungkin terabaikan atau berbeda dari konten asli.