Kamus-kamus besar dunia, memberi pengertian kata transformasi, sebagai perubahan total pada rupa atau sifat sesuatu atau seseorang. Ini terutama agar benda atau orang itu menjadi lebih baik. Pengertian ini dikutip dari Cambridge Dictionary.
Sedangkan Vocabulary.com memberi pengertian, transformasi sebagai perubahan dramatis dalam bentuk atau penampilan. Uraian Vocabulary.com dilengkapi ilustrasi: sebagai peristiwa penting ~semacam mendapatkan SIM, kuliah, atau menikah~ yang seluruhnya dapat menyebabkan perubahan dalam hidup. Dan juga Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) yang mengartikan transformasi, sebagai perubahan rupa, entah itu bentuk, sifat, fungsi, dan sebagainya.
Representasi transformasi berdasar 3 rujukan di atas, menunjukkan adanya perubahan sebagai unsur terpenting. Perubahan ini bersifat total, dramatis dan menyeluruh. Karenanya juga dapat dipahami sebagai hal yang mendasar. Tersirat, perubahan membawa pada keadaan yang lebih baik. Sedangkan dalam mencapai perubahan, terdapat material maupun substansi sebagai pemicunya. Di atas, SIM, menikah, kuliah.
Ketika transformasi dilekatkan pada frase artificial intelligence (AI), perubahan mendasar juga bakal dihasilkan oleh introduksi material ini. Irina Kolesnikova, 2024, dalam ‘Lead the Charge with AI Transformation: The Key to Staying Ahead’, menyebutkan: yang terjadi di dunia usaha dengan makin maraknya perkembangan AI, berupa berubahnya cara kerja bisnis. Ini disebabkan terbukanya peluang berinovasi.
Cara kerja yang diistilahkan Kolesnikova sebagai “detak jam bisnis”, telah jadi realitas hari ini, bukan janji masa depan. AI jadi cara kerja ekonomi global mendorong optimalisasi perusahaan memanfaatkan aneka potensi yang sebelumnya tak nampak.
Dapat dipastikan, pemanfaatan machine learning, optimalisasi big data, operasionalisasi cloud computing, sistematisasi algoritma, maupun pengoperasian deep learning, merupakan material dan substansi penting yang dipikirkan Irina Kolesnikova.
Antusiasme dunia bisnis sebagaimana ilustrasi Kolesnikova, relevan dengan pernyataan Price Waterhouse Cooper (PWC), 2024. Seluruhnya dapat dipelajari lewat artikel berjudul ‘2024 AI Business Predictions’. Disebutkan pada tulisan itu, tak kurang dari 73% perusahaan di Amerika Serikat telah mengadopsi AI.
Spektrum penerapannya, mulai hanya penerapan pada sebagian bidang bisnis, hingga melayani perusahaan secara intensif. Data PWC disusun berdasar survei tahun sebelumnya, berjudul: ‘2023 Emerging Technology Survey’. Sebuah survei yang melacak multi perubahan pada dunia usaha setahun setelah peluncuran ChatGPT. Generative AI itu, telah diadopsi tak kurang dari 54% perusahaan, yang disurvei PWC.
Terdapat 6 tahap transformasi AI yang bakal dialami perusahaan. Ini berdasar temuan survei. Keenam tahap transformasi itu, menghasilkan dampak perubahan yang mendasar. Seluruhnya relevan dengan uraian Irina Kolesnikova, yang menyebut: transformasi terjadi lewat pengoptimalan pemanfaatan peluang, yang semula tak disadari. Namun termanifestasi lewat adopsi AI.
Disebutkan PWC, tahap pertama trasnformasi: saat GenAI digunakan dengan cara yang sesuai, perusahaan akan memperoleh keuntungan signifikan. Pencapaian bisa terwujud, asalkan perusahaan tak terjebak pada keadaan yang disebut use-case.
Use–case digambarkan sebagai pemanfaatan GenAI, untuk menyelesaikan kasus terisolasi. Penyelesaian sebatas kasus lazim, dengan mengacu pada fungsi dasar GenAI yang diadopsi. Penggunaan terisolasi, hanya menghasilkan keuntungan yang sekedar menambah kapasitas produktivitas. Namun tak menghasilkan pertumbuhan baru, yang muncul oleh praktik baru.
Ini dapat penulis ilustrasikan: saat chatbot hanya digunakan untuk menggantikan customer service (CS) manusia di perusahaan, memang terjadi peningkatan kapasitas kerja. Dari yang semula ~dihasilkan oleh kerja 8 jam sehari dan 40 jam seminggu~ akan meningkat jadi 24 jam sehari dan 168 jam dalam seminggu.
Peningkatan memang mencapai 3 kali lipatnya. Namun jika hanya dengan cara itu GenAI digunakan, akan segera disaingi perusahaan yang lebih cerdas memanfaatkannya. Dalam hal adanya perusahaan memilah-milah permasalahan CS dengan sistematis: pertanyaan konsumen tentang kinerja produk, pertanyaan konsumen tentang cara mendapatkan produk, testimoni kepuasan konsumen dan keluhan konsumen, maka GenAI difungsikan berdasar kategori permasalahan yang ada.
Machine learning berkembang mengikuti data spesifik yang diterimanya. Ini berimplikasi, respons yang dihasilkan jauh lebih spesifik dan real time. Manusia pengguna GenAI sangat berperan memilah dan mengelompokkan permasalahan secara sistematis, untuk diselesaikan GenAI. GenAI belum mampu membahasakan permasalahan yang dihadapi CS.
Yang kedua, disebutkan, GenAI mentransformasi peran manusia dengan cara mendefinisikan ulang cara kerja pemimpin maupun karyawan. Sementara hari ini belum tergambar lengkap skenario penggantian manusia oleh AI, terdapat pemimpin maupun karyawan yang telah mengadaptasi GenAI di kesempatan pertama sejak peluncurannya.
Pengaptasi ini telah meletakkan sistem operasional kerja perusahaan, berdasar pengetahuannya. Maka yang ada: bukan seluruh manusia bakal terdesak AI, namun hanya manusia tanpa berpengetahuan AI, yang akan tergusur. Para pemimpin perlu mengorganisasi agar karyawan jadi pemimpin pembelajar AI. Tercapainya keadaan ini, mendorong pertumbuhan sebagaimana yang disebutkan pada tahap pertama.
Ketiga, hari ini di tahun 2024, merupakan saat yang tepat untuk mempercayai: zaman AI itu telah tiba. Sudah berlangsung hari ini, bukan nanti di masa depan. Seluruhnya berarti, perusahaan perlu memahami penggunaan GenAI secara bertanggung jawab.
GenAI mampu menghasilkan cara kerja yang belum terungkap, sehingga menghasilkan peluang pertumbuhan baru. Namun pada realitas yang tak dikehendaki, juga dapat digunakan untuk menghasilkan realitas palsu. Ini ditempuh lewat produksi deepfake, hoaks, penyalahgunaan data hingga pencurian hak cipta.
Data yang tersedia secara terbuka, lewat penggunaan GenAI, dapat digunakan untuk berproduksi mengikuti kehendak penggunanya. Itu sebabnya, penggunaan AI yang bertanggungjawab, menciptakan atmosfir dunia usaha yang memacu pertumbuhan. Bukan keadaan yang lebih tak pasti.
Pernyataan keempat ini terasa paradoks: GenAI akan menjadi ‘mata rantai yang hilang’ bagi data. Penggunaan GenAI yang sistematis mampu menghasilkan realitas yang tersembunyi, di balik timbunan data. Termasuk dalam timbunan itu: perilaku konsumen berdasar testimoninya pada produk, keputusan CEO dari catatan rapat perusahaan, harapan SDM yang diperoleh dari interaksinya dengan pengelola HRD.
Data-data tak terstruktur yang terserak dari aktivitas perusahaan, menyimpan pola yang sistematis. Seluruhnya dapat dimanfaatkan sebagai perbaikan praktik layanan konsumen, kepemimpinan maupun pengelolaan SDM. Atau sebaliknya, hanya jadi mata rantai yang hilang, jika tak didigitalisasi dan dioperasikan sebagai cloud. GenAI mampu membangun mata rantai yang berkesinambungan, selama data tak terstuktur itu diubah dalam bentuk digital.
Yang menarik bagian kelima: GenAI akan mengubah transformasi. GenAI menghasilkan transformasi bagi dunia usaha yang menerapkannya. Transformasi ini akan mendorong tranformasi lanjutan. Seluruhnya membentuk ekosistem tranformasi GenAI yang lebih luas.
Sistem yang tertransformasi sebagai jejaring ini, menghasilkan keadaan yang secara mendasar berbeda dari keadaan sebelumnya. Sehingga bagian keenam ini, merupakan indikasii telah tercapainya kelima keadaan di atas: GenAI memunculkan kelas produk dan layanan baru.
Nick Bogaert, lewat tulisannya ‘AI-Generated Product Design: Tools and Examples’, memberikan aneka hasil rancangan baru, dengan memanfaatkan GenAI. Uraiannya menyebutkan ide produk, gambar, rancangan, prototype yang dihasilkan lewat penggunaan perangkat GenAI melalui input data spesifik, mampu menakjubkan perancang produk.
Output yang belum pernah dipikirkan manusia, dapat diwujudkan. Seluruhnya itu dihasilkan dengan memanfaatkan GenAI sebagai co-pilot. Manusia sebagai pengguna, berperan mendeskripsikan ide, gagasan, konsep yang bersifat abstrak, ke dalam perintah yang dimasukkan ke perangkat GenAI. Peran manusia berpengetahuan AI, masih sentral.
Kembali pada pemikiran Irina Kolesnikova di atas, AI tak akan menghasilkan transformasi manakala tak mengandung unsur kehendak untuk melakukan perubahan komprehensif. Seluruhnya ini berimplikasi berbagai aspek organisasi, perubahan proses, mekanisme penanganan data, keahlian SDM, juga budaya perusahaan.
Maka demi mencapai itu semua, diperlukan visi pemimpin, perubahan budaya perusahaan, strategi penanganan data, ketersediaan infrastuktur teknologi, penanganan bakat, tata kelola risiko, uji coba penggunaan hingga penerapannya dalam skala yang diperluas bertahap.
Persyaratan Ini jika dibagi sebagai unsur transformasi, terdapat 3 aspek: penyiapan mental yang melekat pada SDM, penyiapan teknologi ~termasuk penanganan data dan pemanfaatan perangkat~ dan operasionalisasi penerapan dari skala terbatas hingga meluas. Bukan usaha yang sangat rumit bukan? Tapi juga bukan langkah tak bisa ditunda-tunda. Zaman AI itu kini, dan di sini.
