Kesenjangan antara eksperimen AI dan dampaknya terus melebar, dengan banyak organisasi masih berjuang untuk mengubah momentum menjadi nilai. Sebagian dari hal ini karena perusahaan kekurangan kerangka kerja yang diperlukan untuk menerjemahkan potensi AI menjadi hasil yang dapat diskalakan di seluruh perusahaan, dan sebagian lainnya berasal dari ketidakselarasan yang lebih dalam tentang bagaimana AI harus digunakan, dikelola, dan diintegrasikan ke dalam proses yang ada.
"Kita masih di awal perjalanan AI, dan orang tidak selalu memahami apa yang dapat dilakukannya atau apa keterbatasannya," kata Adrien Le Gouvello, Partner terbaru di super{set} AI Advisors dan salah satu pendiri Lucenn. Setelah menghabiskan lebih dari satu dekade membimbing perusahaan Fortune 100 dan perusahaan tahap awal melalui tantangan ini, dia telah melihat betapa pentingnya fondasi yang kuat bagi AI untuk memberikan dampak yang berarti. AI hanya berhasil ketika perusahaan mendefinisikan masalah yang dapat dipecahkan, membangun kerangka kerja di sekitar alur kerja nyata, melibatkan pengguna sejak awal, menyesuaikan solusi dengan kebutuhan mereka, dan menanamkan tata kelola yang bertanggung jawab sejak awal.
AI yang Dapat Diskalakan Dimulai Dengan Masalah yang Jelas dan Dapat Dipecahkan
"Perusahaan tidak tahu bagaimana memecah keinginan mereka menjadi bagian-bagian yang dapat dipecahkan untuk AI," katanya. Kurangnya spesifikasi ini adalah penghalang pertama untuk adopsi yang dapat diskalakan. Bayangkan bertanya kepada agen AI bagaimana cara sampai ke bulan tanpa menawarkan konteks seperti lokasi atau sumber daya. Prompt yang tidak lengkap akan secara tak terelakkan mengarah pada jawaban yang tidak akurat karena sistem kekurangan informasi yang diperlukan untuk bernalar secara efektif.
AI bekerja paling baik ketika organisasi menyediakan input terstruktur dan terperinci yang mendasarkan model pada realitas. Inilah mengapa rekayasa konteks telah melampaui rekayasa prompt dalam hal pentingnya. "Setiap model berbeda," katanya, dan masing-masing bergantung pada pembingkaian yang tepat untuk memberikan output yang bermakna dan dapat diandalkan.
Setelah masalah jelas, pekerjaan beralih ke merancang kerangka kerja yang memungkinkan AI memberikan nilai yang dapat diulang. Di sinilah banyak perusahaan terhenti. Eksekutif sering merancang solusi AI dari atas ke bawah tanpa melibatkan orang-orang yang akan menggunakannya sehari-hari. Hasilnya adalah alat yang tampak menjanjikan dalam teori tetapi gagal dalam praktik. Ini adalah skenario yang sering dia lihat. "Delapan puluh persen pilot tetap dalam fase pilot," katanya, karena solusi gagal mencerminkan alur kerja nyata. Ketika itu terjadi, pengguna tidak terlibat dan adopsi dengan cepat runtuh.
Mengubah Tantangan Adopsi Menjadi Kerangka Kerja yang Dapat Ditindaklanjuti
Solusinya adalah melibatkan pengguna dalam proses sejak hari pertama. "Jika Anda tidak melibatkan tenaga penjualan dalam proses sejak awal, bagaimana Anda bisa mengharapkan pengguna untuk benar-benar menggunakannya?" Wawasan mereka membentuk keputusan desain, dan keterlibatan mereka mengubah mereka menjadi juara yang membantu menskalakan produk di seluruh organisasi.
Ini adalah prinsip yang berada di pusat pendekatan yang lebih luas, dan yang dia terjemahkan menjadi tiga tindakan praktis yang membantu perusahaan beralih dari eksperimen ke nilai di seluruh perusahaan.
1. Memahami proses secara mendalam. Pemimpin harus menganalisis bagaimana pekerjaan saat ini dilakukan, informasi apa yang paling penting, dan di mana gesekan memperlambat kemajuan. Peningkatan, bukan replikasi, menjadi tujuannya. Seringkali solusi AI yang paling berdampak muncul bukan dari mereproduksi alur kerja tetapi dari membayangkan ulang.
2. Libatkan pengguna sejak awal dan sering. Perspektif mereka menciptakan relevansi, dan kepemilikan mereka memperkuat adopsi. Ketika pengguna merasa solusi mencerminkan kebutuhan nyata mereka, mereka secara alami mengadvokasi untuk itu.
3. Sesuaikan solusi daripada hanya mengandalkan alat siap pakai. Banyak platform menawarkan kemampuan dasar yang kuat hanya untuk menutupi sebagian dari masalah. Kustomisasi memastikan sistem AI mengatasi ruang lingkup penuh kebutuhan organisasi. "Menggali sedikit lebih dalam" sering kali yang membuka nilai nyata.
AI yang Bertanggung Jawab Melindungi Kepercayaan dan Mempercepat Skala
Bahkan dengan struktur yang tepat, AI tidak dapat, dan tidak boleh, diskalakan tanpa perlindungan. Praktik AI yang bertanggung jawab mengubah eksperimen menjadi hasil yang dapat diandalkan organisasi, menciptakan stabilitas yang diperlukan untuk adopsi yang luas.
Perusahaan saat ini menavigasi tekanan regulasi, risiko hukum, dan kekhawatiran yang berkembang seputar privasi data dan halusinasi, yang membuat perlindungan informasi kepemilikan menjadi titik awal yang tidak dapat dinegosiasikan. Itu dimulai dengan membangun arsitektur yang aman, menandai data sensitif dengan tepat, dan mencegah paparan yang tidak diinginkan. Kasus profil tinggi baru-baru ini, termasuk perusahaan global yang didenda karena ketidakakuratan yang dihasilkan AI, menggarisbawahi betapa rapuhnya kepercayaan ketika pagar pembatas ini hilang.
"Halusinasi adalah fakta," katanya, itulah mengapa organisasi membutuhkan lapisan evaluasi yang terus memvalidasi output. Perlindungan terakhir adalah keterlibatan manusia. AI harus menginformasikan keputusan, bukan menggantikannya. Manusia menilai apakah hasil lulus "tes penciuman" dasar, memverifikasi akurasi, dan mempertahankan akuntabilitas.
Pelatihan karyawan juga penting untuk memastikan setiap pengguna memahami potensi dan risiko. Ketika orang tahu bagaimana menggunakan AI secara bertanggung jawab, perusahaan mendapatkan kepercayaan diri untuk menskalakan.
Membangun Kerangka Kerja AI yang Bertahan
AI yang dapat diskalakan tidak dimulai dengan teknologi. Ini dimulai dengan definisi masalah yang tepat, pemahaman mendalam tentang proses, pengembangan yang digerakkan pengguna, dan desain arsitektur yang bertanggung jawab. Ketika organisasi menerapkan prinsip-prinsip ini, AI menjadi katalisator untuk transformasi yang terukur daripada eksperimen yang terhenti. "Anda ingin AI bekerja untuk Anda, bukan di sekitar Anda, dan itu hanya terjadi ketika fondasinya benar."
Pembaca dapat terhubung dengan Adrien Le Gouvello di LinkedIn untuk wawasan lebih lanjut.
