Dunia kecerdasan buatan dan otomatisasi proses selalu berubah, dan ini bisa menjadi tantangan bagi para pemimpin untuk mengikuti semua tren utama. Dengan pemikiran ini, kami ingin berbagi tiga topik populer yang juga mewakili perkembangan besar yang akan datang dalam 3-5 tahun ke depan.
- Peta Jalan Tenaga Kerja Digital
Alat seperti pembelajaran mesin sedang diadopsi oleh semakin banyak organisasi setiap tahun. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengkonfigurasi ulang dan mengotomatisasi proses bisnis mereka seefisien mungkin. Contohnya termasuk penghindaran biaya, pemrosesan dokumen, dan pencarian peluang pendapatan baru.
Yingying Kang, Assurant’s Director of Science, menawarkan keahliannya mengenai keberhasilan integrasi tenaga kerja digital yang bekerja bersama dengan struktur fisik yang ada. Dia menyarankan agar bisnis dimulai dengan mendefinisikan definisi “kompetensi” setiap karyawan. Sangat penting untuk memastikan bahwa setiap orang memiliki pemahaman yang sama tentang cara meningkatkan produktivitas.
Kang juga memprediksi bahwa dalam 3-5 tahun ke depan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mendominasi proses tenaga kerja digital. Dia menunjukkan bahwa teknologi ini sudah banyak digunakan. Salah satu contohnya adalah peralihan ke alat seperti Teams dan Zoom, yang dipercepat oleh pandemi dan kebutuhan untuk bekerja dari jarak jauh. Misalnya, Microsoft Teams menggunakan pembelajaran mesin untuk mentranskripsikan panggilan video yang direkam dengan teks yang semakin akurat.
Dalam beberapa tahun terakhir, GSK telah secara langsung mengeksplorasi manfaat dan tantangan yang terkait dengan manajemen perubahan dan otomatisasi yang berlebihan. Global Head of Research and Development Technology dan Director of Innovation and Data Science, Fausto Artico* menawarkan perspektif uniknya.
- Bagaimana menerapkan proses manajemen perubahan
Proses manajemen perubahan yang berhasil harus didorong oleh data. Tiga komponen kunci yang diperlukan untuk berhasil menerapkan proses manajemen perubahan adalah: 1) Telemetri data besar. 2) Analisis Data, Kecerdasan Buatan, dan Pembelajaran Mesin. dan 3) sistem pemantauan.
Perubahan tidak selalu harus datang dari atas ke bawah. Proses manajemen perubahan yang benar-benar sukses dimulai dari bawah ke atas. Seharusnya karyawan yang akan bekerja dengan perubahan ini setiap hari yang dapat mengidentifikasi tantangan, mengangkatnya dengan manajemen senior dan kemudian berpartisipasi dalam implementasinya.
- Melepaskan potensi manusia melalui hiper-otomatisasi
Inisiatif utama terbaru yang terkait dengan Hyper-Automation telah diidentifikasi sebagai: RPA, HPC, Big Data, Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Quantum Computing, Digital Transformation, dan Internet of Things.
Implementasi Hyper-Automation sebagian besar disebabkan oleh anggota tim yang mengimplementasikannya. Ini dimulai dengan mempekerjakan karyawan DevOps yang sangat terampil dengan keahlian utama yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi inovatif ini.
Akhirnya, ada kekhawatiran dari banyak individu bahwa peran mereka akan segera menjadi usang dengan diperkenalkannya alat-alat ini. Ini mungkin terjadi dalam beberapa kasus tetapi ada kesalahpahaman umum tentang redundansi. Hyper-Automation membebaskan karyawan untuk meningkatkan keterampilan dan kemajuan dalam organisasi karena beberapa tugas yang dianggap biasa sekarang dapat diotomatisasi.
Wawancara lengkap dengan Assurant dan GSK dapat dilihat di sini Di Sini.
* Opini adalah miliknya sendiri dan belum tentu mencerminkan opini GSK.
“Incredibly charming gamer. Web guru. TV scholar. Food addict. Avid social media ninja. Pioneer of hardcore music.”
More Stories
Kerugian NVIDIA mencapai $100 miliar di tengah kekhawatiran akan gelembung teknologi
Bagaimana inovasi teknologi berkontribusi terhadap modernisasi reformasi produk dalam rantai pasokan
Harga teknologi turun dalam beberapa jam terakhir setelah Nvidia gagal menginspirasi: Markets Wrap