Menunda AI itu ada ongkosnya
Terbit · Digidaya
Setiap kali bicara dengan perusahaan soal AI, jawabannya sering mirip: “Menarik, tapi nanti dulu. Kami belum siap.” Wajar. Banyak pemberitaan AI terdengar seperti urusan perusahaan teknologi besar, bukan urusan kontraktor tambang atau pabrik di Cikarang. Masalahnya, “nanti dulu” juga keputusan, dan keputusan itu ada ongkosnya. Ongkos itu tidak pernah muncul sebagai satu baris di laporan keuangan, jadi jarang dihitung.
Yang dikerjakan AI sebenarnya sederhana
Lupakan robot dan istilah teknis. Di perusahaan, AI paling cepat terasa di pekerjaan yang membosankan: membaca dokumen, menyalin angka, mencocokkan data, merangkum.
Ambil contoh rekrutmen. Satu lowongan operator bisa mendatangkan ratusan CV lewat email, WhatsApp, dan portal lowongan. Rekruter menyaringnya satu per satu. Kandidat yang melamar di hari pertama baru dihubungi minggu depannya, dan sering sudah keburu menerima tawaran lain. AI bisa membaca semua CV itu dalam hitungan menit, mengurutkan yang paling cocok, dan merangkum catatan wawancara. Siapa yang lolos tetap rekruter yang memutuskan.
Atau anggaran. Seorang manajer site ingin tahu kenapa biaya solar bulan ini membengkak. Biasanya ia minta staf membuat rekap, lalu menunggu sehari-dua. Kalau datanya sudah bisa ditanya langsung dalam bahasa sehari-hari, jawabannya muncul saat itu juga, lengkap dengan grafik per unit.
Di bagian engineering ceritanya serupa. Membaca gambar kelistrikan untuk menyusun daftar material dan penawaran harga bisa makan beberapa hari. AI menyiapkan draft pertamanya, engineer memeriksa dan membetulkan. Penawaran keluar lebih cepat, dan item yang terlewat lebih sedikit.
Polanya selalu sama. AI mengerjakan bagian yang melelahkan, orangnya tetap memegang keputusan. Tiga contoh tadi adalah pekerjaan yang kami bangun lewat SALVAN, SEKALA, dan SCHEMAX.
Cara mengukurnya
Hasil AI paling mudah dipertanggungjawabkan kalau diukur per proses. Berapa hari dari lowongan dibuka sampai kandidat diterima. Berapa lama dari permintaan pelanggan sampai penawaran terkirim. Berapa jam staf habis untuk merekap data tiap akhir bulan. Berapa kali ada salah input yang baru ketahuan belakangan.
Catat angka-angka itu sebelum mulai. Tanpa angka awal, susah membuktikan apa pun ke direksi.
Hitung sendiri ongkos menundanya
Coba pakai angka kantor Anda. Misalnya ada lima staf administrasi, dan masing-masing menghabiskan dua jam sehari untuk menyalin data dari satu sistem ke sistem lain. Itu sepuluh jam sehari, kira-kira 220 jam sebulan. Kalikan dengan biaya per jam mereka. Angka itu hilang setiap bulan, dan akan terus hilang selama prosesnya tidak berubah.
Itu baru yang bisa dihitung. Yang lebih mahal biasanya tidak kelihatan: kandidat bagus yang lepas ke perusahaan lain, tender yang kalah karena penawaran telat sehari, atau pembengkakan biaya yang baru ketahuan setelah tutup buku.
Ada satu hal lagi yang sering terlupa. Perusahaan yang mulai lebih awal bukan cuma lebih hemat hari ini. Data mereka makin rapi, tim mereka makin terbiasa, dan proyek AI kedua dan ketiga jadi jauh lebih mudah. Yang mulai belakangan harus mengejar teknologinya sekaligus kebiasaannya.
Mulainya kecil saja
Tidak perlu proyek transformasi yang makan setahun. Pilih satu proses yang paling sering dikeluhkan tim, ukur kondisinya sekarang, lalu coba AI di situ selama beberapa minggu. Kalau hasilnya jelas, lanjut ke proses berikutnya. Kalau tidak, Anda hanya kehilangan beberapa minggu, bukan anggaran setahun.
Untuk data yang sensitif, misalnya data karyawan, angka anggaran, atau gambar proyek, AI-nya bisa dijalankan di server milik perusahaan sendiri. Data tidak perlu keluar ke mana-mana. Cara memilih antara on-premise dan SaaS.
Kalau Anda ingin tahu proses mana di perusahaan Anda yang paling cepat memberi hasil, ngobrol dulu dengan tim Digidaya. Biasanya satu kali diskusi sudah cukup untuk menemukan kandidat pertamanya.