Ketika Bisnis Harus Bersaing dengan Kekuatan Kecerdasan Buatan

Judul     : Competing in the Age of AI

Penulis  : Marco Iansiti dan Karim R. Lakhani

Penerbit        : Harvard Business Press, 2020

Tebal    : 261 halaman

“AI is the ‘runtime’ that is going to shape all of what we do.” — Satya Nadella, CEO Microsoft

Kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) telah menjadi dasar operasi yang baru untuk bisnis masa kini. AI bukan sekadar akan menggantikan tugas manusia, tetapi juga akan menjadi konsep dasar perusahaan dalam bekerja dan bersaing.

Salah satu rahasia keberhasilan Amazon adalah model operasi digital. Filosofi Amazon adalah mendigitalkan semua operational excellence melalui aplikasi kecerdasan buatan dan machine learning, robotik, dan software.

Bukan hanya Amazon, kesuksesan Ant Financial juga karena kemampuannya mempelajari kebutuhan konsumen dari data dan memanfaatkan teknologi digital untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Teknologi digital juga memungkinkan mereka bekerja dengan efisiensi yang luar biasa. Ant Financial hanya memiliki kurang dari 10 ribu karyawan untuk melayani 700 juta konsumen, sementara Bank of America memiliki 200 ribu karyawan untuk melayani 67 juta konsumen.

AI juga akan menghasilkan business model dan operating model yang baru. Business model yang baru terjadi karena value creation dan value capture yang baru. Sebagai contoh, model bisnis ride sharing berbeda sekali dari model bisnis pabrik mobil konvensional. Dalam hal operating model, AI menghasilkan operating model yang baru dalam hal scale, scope, dan learning.

Model bisnis Alipay dibangun dengan operating model digital yang baru. Walaupun memiliki kapasitas untuk memproses 120 ribu transaksi setiap detik, MyBank tidak membutuhkan kantor sama sekali dan hanya memiliki 300 karyawan. MyBank sukses besar karena sistem 3-1-0: konsumen hanya membutuhkan 3 menit untuk mengajukan aplikasi pinjaman, 1 detik untuk persetujuan, dan 0 interaksi manusia. Semua hal ini dimungkinkan karena AI; setiap pengajuan pinjaman dianalisis dengan 3.000 kontrol risiko walaupun hanya membutuhkan 1 detik untuk persetujuan.

Netflix memakai analisis big data untuk memprediksi potential House of Cards. “Kami memiliki data untuk mengetahui seberapa pasar yang mungkin untuk sebuah ide atau area dengan menggunakan atribut tertentu.” Lebih dari itu, Netflix juga memakai “pabrik AI” untuk mengaplikasikan analitik dan AI secara sistematis untuk mesin rekomendasi.

Riset penulis buku ini terhadap 350 perusahaan membuktikan bahwa perusahaan yang mengaplikasikan AI dan analitik menikmati kinerja bisnis yang superior. Bila perusahaan yang superior ini memiliki platform data yang terintegrasi dan memakai AI, perusahaan di kuartil bawah hanya memiliki data yang terpisahkan di mana-mana dan biasanya hanya dalam bentuk Excel. Perusahaan yang superior ini juga mengonsolidasikan semua datanya untuk mendapatkan gambaran bisnis yang menyeluruh. Model analitik juga bisa dipakai untuk mengembangkan pengalaman konsumen, mengurangi risiko churn atau kegagalan mesin, mengakuisisi konsumen baru, ataupun mengoptimalkan efektivitas iklan.

Eksekutif atau entrepreneur harus menjawab sejumlah pertanyaan strategis tentang bisnis digital: layanan inti apa yang diberikan; apakah produk tersebut memiliki learning effect dan network effect, serta apakah efek tersebut bersifat klaster, bagaimana caranya memperkuat efek tersebut; apakah jaringan sekunder bisa membantu memperkuat jaringan primer; apakah kita akan mengalami masalah multihoming (satu pemakai apps memakai beberapa aplikasi sejenis) atau disintermediation (pemberi dan pemakai jasa akan meninggalkan platform begitu saling mengenal); dan apakah data yang kita kumpulkan bisa bermanfaat untuk jaringan lainnya.

Model bisnis berbasiskan digital yang baru ini ada kalanya akan berbentur dengan model bisnis konvensional (“strategic collision”). Karena model bisnis digital ini mengalami dinamika scale, scope, dan learning yang berbeda, model bisnis ini dapat saja akan mentransformasi industri dan mengubah cara bersaing. Benturan strategis ini terjadi di hampir semua industri: komputer (software dalam bentuk CD vs. software download, cloud-based server vs. on-premise server), ritel (Amazon vs. toko konvensional), hiburan (video vs. Netflix), bahkan otomotif (mobil biasa vs. mobil self-driving).

Karena berbasiskan AI, digital scale, scope, dan learning akan menghasilkan bias. Studi Mike Luca, Ben Edelman, dan Dan Svirsky dengan memakai data Airbnb menunjukkan, nama berbau Afrika-Amerika berpeluang 16% lebih besar untuk ditolak daripada nama Eropa. Di tahun 2018, Amazon menemukan sistem internal HR mereka memiliki selection bias yang mendevaluasi kandidat perempuan semata karena semua data yang dipakai untuk prediksi berbasiskan data engineer pria.

Studi University of Virginia dan University of Washington di tahun 2017 dengan bantuan Microsoft dan Facebook menunjukkan bias dalam hal gender karena tagging data. Gambar memasak sangat diasosiasikan dengan wanita dan gambar olahraga dengan pria.

Digital operating model juga memiliki risiko yang tinggi karena sangat rawan akan cyberattack, dan cyberattack tersebut dijalankan dengan kekuatan digital. Setiap hari, Alibaba Cloud diserang 200 juta brute force attack, 20 juta web hacking, dan 1.000 DDos.

Revolusi industri saat ini dapat dikatakan menyerupai déjà vu dari Revolusi Industri di abad ke-18. Di saat itu, perubahan teknologi mengubah seluruh cara produksi dan penciptaan nilai sehingga melahirkan spesialisasi pekerjaan, model organisasi, dan proses produksi massal. Efisiensi produksi juga meningkat luar biasa karena produksi manual dengan manusia biasa digantikan oleh mesin produksi massal.

Terlepas dari apakah kita menyukainya atau tidak, kita telah memasuki era baru. Buku ini memaparkan lima prinsip yang harus diingat di era baru ini: perubahan ini bersifat sistematis, kemampuan berubah menjadi bersifat horisontal dan universal, batasan industri menjadi kabur, operasi dengan batasan menjadi dampak tanpa gesekan, konsentrasi dan ketidakseimbangan akan menjadi lebih buruk.

Di saat bersamaan, collective wisdom sangat membantu kemajuan bersama. Wikipedia adalah contoh yang paling nyata. Sejak diluncurkan di tahun 2001, situs ini memiliki jutaan artikel dalam 300 bahasa dan dipakai oleh satu miliar pengguna setiap harinya. Walaupun dapat diedit oleh siapa saja, akurasi artikel Wikipedia sangat tinggi. Riset Harvard membuktikan bias dalam artikel politik di Wikipedia akan menurun sejalan waktu karena akan diedit oleh sejumlah kontributor.

Riset Laboratory of Innovation Science Harvard juga menemukan bahwa perbedaan pandangan politik di artikel politik Wikipedia justru menjadikan kontennya menjadi lebih berkualitas. Hal ini dimungkinkan karena governance model di Wikipedia dengan organisasi yang jelas, peran dan tanggung jawab yang jelas, serta proses akuntabilitas yang jelas. Kita dapat mengedit artikel di Wikipedia sekaligus editan kita dapat diedit oleh orang lain lagi dengan proses yang terbuka dan transparan.

Kerangka berpikir yang ditawarkan buku ini sangat menarik dan ditulis dengan cara yang sangat sistematis mengingat kedua penulis buku ini adalah profesor di Harvard Business School. Selain itu, buku ini juga sangat kaya studi kasus: Microsoft, Ant Financial, Peloton, Fidelity, Uber, Airbnb, dan sebagainya.

Kita tidak dapat mengingkari kini dunia digital dan analog telah menyatu. Ini bukan lagi the “new” economy tetapi sudah menjadi “the” economy. Cara kerja bisnis, organisasi, dan ekonomi kini tidak pernah sama lagi dengan cara kerja sepuluh tahun yang lalu. AI dan teknologi digital telah mengubah dunia dan akan terus mengubah dunia. (*)

Edison Lestari

www.swa.co.id

Leave a Reply

Sign In

Get the most out of SWA by signing in to your account

(close)

Register

Have an account? Sign In
(close)