Menurut studi CSC, 83% profesional memperkirakan bahwa jumlah mandat restrukturisasi perusahaan akan meningkat secara signifikan atau moderat dalam dua tahun ke depan. Istilah “corporate restructuring” sering dikaitkan dengan pemutusan hubungan kerja dan ketidakstabilan finansial. 

Namun, restrukturisasi penting dilakukan ketika perusahaan menghadapi tekanan atau ketidakpastian. Proses ini membantu perusahaan menyesuaikan operasional, keuangan, dan strategi agar tetap kompetitif. Kunci keberhasilannya adalah perencanaan yang matang dan eksekusi yang tepat.

Apa itu corporate restructuring?

Restrukturisasi perusahaan atau corporate restructuring adalah perubahan besar dalam struktur operasional, keuangan, atau strategi bisnis.

Tujuan dilakukannya corporate restructuring adalah untuk membuat perusahaan lebih efisien dan kompetitif. Dengan restrukturisasi, perusahaan bisa memperkuat keuangan, mengoptimalkan proses, dan meningkatkan daya saing di pasar.

Manfaat dari corporate restructuring

1. Bersaing Lebih Baik dengan Kompetitor

Melalui restrukturisasi, perusahaan dapat memperbaiki kondisi keuangan dan struktur organisasinya. Hal ini da[at membantu perusahaan beradaptasi dengan perubahan industri dan tetap bersaing dengan pesaingnya.

2. Memperkuat Keuangan Perusahaan

Salah satu tujuan utama restrukturisasi perusahaan adalah memperbaiki kondisi keuangan perusahaan. Perusahaan dapat memperkuat neraca keuangan dan meningkatkan stabilitas jangka panjang dengan memotong biaya yang tidak perlu, mengurangi utang, atau merestrukturisasi aset.

3. Operasional Perusahaan Menjadi Lebih Optimal

Corporate restructuring dapat meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Dengan menyederhanakan proses kerja dan mengurangi birokrasi, perusahaan bisa mencapai produktivitas yang lebih tinggi. Perubahan struktur manajemen perusahaan juga berperan penting dan dapat membantu menciptakan alur kerja yang lebih baik serta operasional yang lebih lancar.

4. Meningkatkan Skala Pertumbuhan

Corporate restructuring membuka peluang baru bagi perusahaan untuk berkembang. Dengan mengalihkan fokus ke area bisnis yang lebih menguntungkan atau menjalin kemitraan strategis, perusahaan dapat memperluas operasi dan meningkatkan potensi pertumbuhan di masa depan.

Berbagai jenis corporate restructuring

1. Organizational restructuring

Restrukturisasi organisasi adalah proses mengubah struktur manajemen perusahaan atau organisasi perusahaan. Proses ini dapat mencakup pengurangan lapisan manajemen, penggabungan departemen, atau perubahan tanggung jawab karyawan. Dengan langkah-langkah ini, perusahaan dapat beradaptasi dengan lebih baik terhadap kebutuhan pasar dan meningkatkan kinerja keseluruhan.

Contoh:

Perusahaan dengan terlalu banyak level manajemen dapat menghapus satu atau lebih lapisan untuk mempercepat pengambilan keputusan. Hal ini dapat meningkatkan komunikasi antar tim, sehingga membuat organisasi lebih efisien.

2. Mergers and acquisitions (M&A)

M&A adalah proses di mana dua perusahaan bergabung menjadi satu (merger) atau satu perusahaan membeli perusahaan lain (akuisisi). Proses M&A melibatkan beberapa langkah penting. Pertama, perusahaan melakukan due diligence untuk menilai kondisi keuangan dan operasional. Setelah itu, perusahaan bernegosiasi mengenai harga. Setelah kesepakatan tercapai, mereka mengintegrasikan operasi untuk mencapai efisiensi.

Contoh: 

Akuisisi Instagram oleh Facebook adalah contoh terkenal dalam corporate restructuring. Langkah ini memperluas pangsa pasar Facebook dalam media sosial dan meningkatkan layanan bagi pengguna.

3. Divestiture

Divestiture adalah proses menjual atau melepaskan unit bisnis atau aset tertentu. Tujuannya adalah untuk fokus pada inti bisnis atau memperbaiki kondisi keuangan. Perusahaan melakukan evaluasi aset untuk menentukan unit bisnis yang tidak menguntungkan. Setelah itu, mereka akan menjualnya kepada pihak ketiga.

Contoh:

General Electric (GE) telah melakukan divestiture besar-besaran. Mereka menjual divisi-divisi yang tidak sejalan dengan strategi inti, seperti divisi peralatan rumah tangga.

4. Joint venture

Joint venture adalah kerjasama antara dua atau lebih perusahaan untuk membentuk entitas baru. Dalam kerjasama ini, masing-masing pihak berbagi sumber daya dan risiko, serta menyusun perjanjian untuk menentukan kontribusi, manajemen perusahaan, dan pembagian keuntungan.

Contoh:

Sony dan Ericsson membentuk joint venture bernama Sony Ericsson untuk memproduksi ponsel. Kerja sama ini menggabungkan teknologi dan pemasaran dari kedua perusahaan.

5. Debt/equity swap

Debt/equity swap adalah proses yang memungkinkan perusahaan mengubah utang menjadi ekuitas. Hal ini dapat membantu mengurangi beban utang dan meningkatkan struktur modal dengan cara di mana kreditur setuju untuk mengubah sebagian atau seluruh utang menjadi saham perusahaan.

Contoh: 

Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan bisa melakukan debt/equity swap. Dengan cara ini, mereka dapat memperkuat neraca dan menarik investor baru dengan memberikan saham kepada kreditur.

6. Debt loading

Debt loading adalah strategi di mana perusahaan menambah utang untuk mendapatkan dana yang diperlukan. Dengan harapan, pendapatan dari investasi tersebut akan melebihi biaya utang. Perusahaan meminjam dana dari bank atau lembaga keuangan untuk digunakan dalam ekspansi atau proyek baru.

Contoh:

Sebuah perusahaan infrastruktur bisa memilih untuk meminjam uang guna membangun jalan tol baru. Mereka berharap pendapatan dari tol akan lebih besar dibandingkan dengan cicilan utang yang harus dibayar.

Proses corporate restructuring

1. Lakukan audit dan analisis kondisi perusahaan

Langkah pertama dalam corporate restructuring adalah melakukan audit menyeluruh terhadap perusahaan. Audit ini mencakup analisis keuangan, operasional, dan strategis, serta evaluasi semua aspek seperti neraca keuangan, arus kas, struktur biaya, dan kinerja operasional.

Selain itu, analisis pasar dan pesaing penting untuk memahami posisi perusahaan dalam industri. Hasil audit ini akan memberikan gambaran jelas tentang area yang memerlukan perubahan dan perbaikan, sehingga perusahaan dapat merencanakan langkah-langkah selanjutnya untuk restrukturisasi.

2. Bentuk rencana restrukturisasi

Setelah memahami keadaan perusahaan, langkah selanjutnya adalah merencanakan. Rencana ini harus mencakup tujuan spesifik yang ingin dicapai, strategi yang akan digunakan, dan langkah-langkah untuk melaksanakan perubahan.

Rencana harus melibatkan semua stakeholders, seperti manajemen, karyawan, dan mungkin para pemegang saham. Keterlibatan ini penting agar semua pihak memahami dan mendukung proses restrukturisasi.

3. Implementasikan rencana restrukturisasi

Tahap berikutnya adalah implementasi, yang merupakan langkah paling kritis dalam proses restrukturisasi. Manajemen harus memastikan semua perubahan dilakukan sesuai rencana, termasuk pengubahan struktur organisasi, penyesuaian operasional, penerapan sistem baru, dan pelatihan karyawan untuk mendukung perubahan tersebut.

Selama tahap ini, menjaga komunikasi yang jelas dengan karyawan dan pemangku kepentingan sangat penting. Komunikasi yang terbuka akan mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan dukungan terhadap perubahan yang dilakukan.

4. Monitor dan evaluasi

Setelah rencana diimplementasikan, perusahaan perlu melakukan pemantauan dan evaluasi secara berkala. Proses ini melibatkan pengukuran hasil dari perubahan yang dilakukan dibandingkan dengan tujuan yang telah ditetapkan, membantu perusahaan mengidentifikasi apakah langkah-langkah yang diambil berhasil atau perlu disesuaikan.

Monitoring ini meliputi analisis kinerja keuangan, umpan balik dari karyawan, dan evaluasi dampak pasar. Berdasarkan hasil evaluasi, perusahaan dapat melakukan penyesuaian atau perubahan tambahan untuk memastikan bahwa restrukturisasi perusahaan berjalan sesuai harapan.

Best practices dalam melakukan corporate restructuring

1. Analisis harus dilakukan secara menyeluruh

Perusahaan harus menganalisis data keuangan dan operasional, serta mempertimbangkan faktor eksternal seperti kondisi pasar, tren industri, dan posisi kompetitif. Dengan pemahaman yang jelas tentang situasi saat ini, perusahaan dapat merumuskan strategi yang tepat dan mengidentifikasi area yang membutuhkan perhatian khusus.

Melibatkan konsultan atau ahli eksternal dalam proses analisis juga penting. Mereka dapat memberikan perspektif baru dan membantu mengidentifikasi masalah yang mungkin terlewatkan.

2. Timing untuk restrukturisasi harus tepat

Banyak perusahaan menyadari kebutuhan untuk restrukturisasi terlalu terlambat, saat pilihan yang tersisa semakin sedikit dan menyelamatkan perusahaan menjadi lebih sulit. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk melakukan restrukturisasi pada waktu yang tepat, baik dari segi kondisi internal maupun eksternal, untuk meminimalkan risiko dan ketidakpastian.

Perusahaan sebaiknya menghindari restrukturisasi saat menghadapi tekanan besar atau perubahan pasar yang cepat. Sebaliknya, mereka harus memperhatikan siklus bisnis dan memanfaatkan periode stabil atau pertumbuhan. Dengan penentuan waktu yang tepat, perusahaan dapat mengurangi gangguan pada operasi sehari-hari dan meningkatkan peluang keberhasilan dalam proses restrukturisasi.

3. Komunikasi harus efektif

Komunikasi yang jelas dan transparan sangat penting selama proses restrukturisasi. Manajemen harus menjelaskan tujuan, proses, dan hasil yang diharapkan kepada semua stakeholders, termasuk karyawan, pemegang saham, dan mitra bisnis.

Keterbukaan dalam komunikasi dapat mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan kepercayaan. Selain itu, mendengarkan feedback dari karyawan dan pemangku kepentingan lainnya penting untuk menyesuaikan strategi jika diperlukan.

Kesimpulan

Corporate restructuring adalah proses penting namun kompleks untuk menjaga kelangsungan dan pertumbuhan perusahaan. Meski penuh tantangan, proses ini sering diperlukan untuk menyesuaikan dengan perubahan pasar dan memperbaiki kinerja.

Dengan strategi yang tepat, restrukturisasi bisa membantu perusahaan bertahan dan membuka peluang baru. Jika butuh bantuan menghadapi kompleksitas ini, hubungi kami untuk konsultasi gratis dan dukungan mencapai tujuan bisnis Anda.

Company goals adalah pendorong utama kesuksesan sebuah organisasi. Sayangnya, 90% bisnis gagal mencapai target strategis mereka. Kegagalan ini biasanya terjadi karena perencanaan yang buruk, budaya perusahaan yang kurang mendukung, dan motivasi karyawan yang hilang.

Untuk mengatasinya, diperlukan pendekatan yang jelas dan transparan dalam menetapkan company goals. Dengan tujuan yang konkret dan terukur, organisasi bisa memastikan seluruh tim bergerak ke arah yang sama, meningkatkan peluang keberhasilan jangka panjang.

Apa itu company goals?

Business goals atau company goals adalah target yang ditetapkan untuk mengarahkan operasi dan keputusan perusahaan. Target ini menggambarkan visi jangka panjang perusahaan serta langkah-langkah yang harus diambil.

Tujuan utama company goals bukan sekadar keuntungan atau pertumbuhan, tetapi memberikan arah yang jelas bagi seluruh tim. Dengan target yang spesifik, perusahaan lebih fokus dalam merancang strategi, mengelola sumber daya, dan mengevaluasi hasil secara teratur.

Manfaat memiliki company goals

1. Menyelaraskan Upaya Tim

Ketika setiap individu dalam organisasi memahami tujuan perusahaan, kolaborasi menjadi lebih efektif, menciptakan sinergi antar departemen dan mengurangi konflik atau kebingungan tentang prioritas kerja. Selain itu, riset juga menunjukkan bahwa perusahaan dengan keterpaduan tinggi dapat meningkatkan pendapatan sebesar 58% dan menjadi 72% lebih menguntungkan.

2. Komunikasi Antar Departemen Lebih Baik

Tujuan yang terdefinisi dengan baik membuat komunikasi di perusahaan lebih jelas. Semua anggota tim dapat merujuk pada tujuan yang sama, sehingga mengurangi kesalahpahaman. Manajer dan pemimpin dapat menyampaikan harapan dan kriteria kinerja dengan mudah. Dengan demikian, setiap orang mengetahui apa yang diharapkan dari mereka.

3. Meningkatkan Motivasi Karyawan

Karyawan yang memahami harapan dan kontribusi mereka terhadap keberhasilan perusahaan lebih termotivasi untuk mencapai hasil. Survei Gallup menunjukkan bahwa karyawan yang lebih engaged menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik, terlepas dari industri, ukuran perusahaan, atau kondisi ekonomi.

4. Pengukuran Kinerja

Menetapkan tujuan yang spesifik dan terukur membantu perusahaan mengevaluasi kemajuan secara berkala. Dengan cara ini, organisasi dapat mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki dan merayakan pencapaian yang telah diraih. Pengukuran kinerja dapat dilakukan melalui berbagai metode. Beberapa di antaranya adalah penilaian kinerja, laporan progres, dan feedback dari klien atau pelanggan.

5. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Dengan adanya company goals yang jelas, pengambilan keputusan di perusahaan jadi lebih terarah. Tujuan yang ditetapkan memberikan panduan bagi manajer untuk mengevaluasi opsi dan memilih tindakan yang tepat. Hal ini mengurangi kemungkinan keputusan impulsif. Selain itu, tujuan yang jelas juga meningkatkan konsistensi dalam strategi bisnis perusahaan.

Metode goal setting di perusahaan

1. SMART

Jenis business goal ini adalah akronim yang merujuk pada tujuan yang Specific, Measurable, Achievable, Relevant, dan Time-Bound. Memastikan tujuan Anda memenuhi kriteria SMART dapat meningkatkan peluang keberhasilan. Metode ini adalah cara yang terbukti untuk membuat kemajuan, bahkan pada tujuan yang paling ambisius.

2. OKR (Objectives and Key Results)

OKR adalah metodologi yang menekankan penetapan tujuan besar (Objectives) dan hasil kunci (Key Results) yang terukur. Untuk menggunakan OKR, tim atau individu memilih tujuan yang ingin dicapai, lalu menentukan hasil kunci sebagai ukuran keberhasilan atau kemajuan.

3. MBO (Management by Objectives)

MBO adalah teknik penetapan target yang melibatkan kolaborasi. Dalam MBO, manajer dan karyawan bersama-sama menetapkan sasaran spesifik dan merencanakan langkah-langkah untuk mencapainya. Teknik ini membantu memastikan bahwa semua orang selaras dengan tujuan yang telah ditetapkan.

4. BHAG (Big Hairy Audacious Goal)

BHAG adalah tujuan ambisius yang mendorong inovasi dan pertumbuhan. Dengan menetapkan BHAG, perusahaan menciptakan visi yang jelas dan menginspirasi karyawan untuk berpikir besar serta bekerja lebih keras. Metodologi ini paling cocok untuk sasaran bisnis jangka panjang yang visioner.

Tantangan dalam pembuatan company goals

1. Direksi Manajemen

Salah satu tantangan utama dalam pengembangan company goals adalah ketidaksesuaian antara visi direksi dan tujuan tim di lapangan. Tanpa komunikasi yang jelas dan sinergi, tujuan yang ditetapkan bisa menjadi tidak relevan atau sulit dicapai.

2. Perubahan Kondisi Pasar

Lingkungan bisnis yang dinamis dapat mengganggu pencapaian tujuan perusahaan. Perubahan dalam permintaan konsumen, kemajuan teknologi, atau peraturan baru membuat perusahaan perlu meninjau dan mengubah tujuan agar tetap relevan.

3. Kompetitor

Persaingan ketat di pasar bisa menghambat pencapaian tujuan perusahaan. Jika pesaing mengadopsi strategi yang lebih efektif atau inovatif, perusahaan perlu beradaptasi cepat dan bahkan mengubah tujuannya agar tetap kompetitif.

Cara merancang company goals yang efektif

1. Definisikan visi perusahaan

Visi berfungsi sebagai pemandu yang memberikan arah jangka panjang bagi organisasi. Pemimpin harus mempertimbangkan dan menjelaskan apa yang ingin dicapai perusahaan di masa depan.

Visi yang jelas membantu dalam penetapan tujuan dan menginspirasi karyawan untuk bekerja menuju target bersama. Pastikan visi tersebut sederhana, mudah dipahami, dan dapat diterima oleh semua anggota tim.

2. Identifikasi tujuan utama

Tujuan yang ditetapkan harus spesifik dan terukur agar mudah dievaluasi. Libatkan berbagai pemangku kepentingan, termasuk manajemen dan karyawan, untuk memastikan tujuan tersebut relevan dengan kebutuhan dan tantangan yang dihadapi.

Selain itu, tujuan utama perlu mencakup berbagai aspek. Misalnya, fokus pada pertumbuhan pendapatan, peningkatan kepuasan pelanggan, dan pengembangan produk baru akan memberikan arah yang jelas bagi perusahaan.

3. Tentukan prioritas

Perusahaan perlu menentukan prioritas di antara tujuan-tujuan yang ada. Tidak semua tujuan sama pentingnya; beberapa lebih mendesak dan berdampak besar pada kesuksesan perusahaan.

Dengan menetapkan prioritas, perusahaan dapat memfokuskan sumber daya dan upaya pada tujuan yang paling penting. Proses ini juga melibatkan analisis risiko dan keuntungan untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai alokasi sumber daya.

4. Penetapan tanggung jawab

Langkah terakhir dalam merancang company goals adalah menetapkan tanggung jawab untuk setiap tujuan. Dengan menentukan siapa yang bertanggung jawab, akan ada pemilik yang jelas untuk setiap inisiatif dan meningkatkan akuntabilitas tim.

Setiap individu harus memahami peran dan tanggung jawabnya, serta bagaimana kontribusinya mendukung pencapaian tujuan perusahaan. Penting juga untuk menyediakan dukungan dan sumber daya yang memadai agar tim bisa bekerja dengan efektif.

Best practices dalam penerapan company goals

1. Libatkan semua stakeholders

Untuk menghindari kesalahan dalam manajemen, penting untuk melibatkan semua stakeholders dari berbagai level organisasi saat merancang dan menetapkan tujuan perusahaan. 

Diskusi terbuka antara manajemen dan karyawan akan menciptakan keselarasan visi serta memastikan bahwa tujuan yang ditetapkan realistis dan dapat diterima oleh semua pihak. Dengan cara ini, setiap tim merasa terlibat dalam proses tersebut. Mereka juga akan memiliki rasa tanggung jawab yang lebih besar terhadap pencapaian tujuan perusahaan.

2. Bangun budaya perusahaan yang kuat

Untuk mengatasi tantangan budaya perusahaan yang tidak mendukung, bangunlah budaya yang positif dan kolaboratif. Budaya ini harus mendorong inovasi dan keterlibatan karyawan.

Budaya yang kuat memberi karyawan keberanian untuk mengambil inisiatif dan risiko. Perusahaan harus mendukung komunikasi terbuka, mengakui pencapaian, dan memberikan peluang pengembangan bagi karyawan.

3. Lakukan review secara berkala

Perusahaan perlu meninjau progres terhadap company goals secara rutin dan melakukan penyesuaian jika diperlukan. Perubahan pasar, kondisi internal, atau tantangan baru mungkin muncul, sehingga penting bagi perusahaan untuk tetap fleksibel.

Alat manajemen kinerja membantu perusahaan mengevaluasi progres dan melakukan penyesuaian lebih cepat. Dengan fitur notifikasi otomatis, pengingat, dan laporan terperinci, manajemen dapat mengambil keputusan berbasis data secara efektif.

Kesimpulan

Membuat dan menjalankan company goals adalah tantangan. Ketidaksesuaian visi antara manajemen dan tim, perubahan pasar, serta kurangnya keterlibatan karyawan bisa menghambat pencapaian tujuan.

Ingat, company goals bukanlah hal yang statis. Tujuan ini perlu dipantau dan disesuaikan agar tetap relevan dengan dinamika pasar. Dengan pendekatan sistematis dan melibatkan semua pemangku kepentingan, perusahaan dapat menetapkan tujuan yang realistis dan inspiratif.

Jika Anda butuh bantuan dalam menetapkan dan mencapai tujuan perusahaan, konsultasikan dengan kami secara gratis. Kami siap merancang strategi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Apa itu ERP consultant?

ERP consultant adalah seorang profesional yang ahli dalam merancang, mengimplementasikan, dan mengelola sistem Enterprise Resource Planning (ERP). Mereka membantu bisnis mengoptimalkan proses operasional dengan solusi ERP yang tepat.

Konsultan ERP memastikan implementasi sistem ERP dilakukan dengan benar dan berjalan lancar. Biasanya, mereka menguasai berbagai software ERP, termasuk SAP, Oracle ERP Cloud, Microsoft Dynamics, dan NetSuite.

Peran dan tanggung jawab ERP consultant

Seorang konsultan ERP sangat penting untuk menerapkan dan meningkatkan efisiensi sistem ERP di perusahaan. Pekerjaan utama mereka meliputi:

• Mengelola Proyek ERP: Mengawasi keseluruhan proyek ERP dari awal hingga akhir. Ini mencakup perencanaan, alokasi sumber daya, penetapan jadwal, pengelolaan risiko, dan memastikan proyek tetap pada jalurnya untuk mencapai tujuan dalam waktu dan anggaran yang ditentukan.

• Mengidentifikasi Peluang Peningkatan: Memeriksa cara kerja bisnis dan menentukan di mana sistem ERP dapat memperbaikinya. Hal ini dapat berarti mempercepat pekerjaan, menghemat biaya, atau meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

• Memilih ERP software : Membantu memutuskan software ERP yang paling cocok. Ini melibatkan penilaian berbagai pilihan, menonton demo, dan memastikan pilihan yang dipilih sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan organisasi.

• Negosiasi Kontrak: Setelah sistem ERP dipilih, membantu negosiasikan detailnya dengan vendor. Ini mencakup penentuan harga, lisensi, jadwal pemasangan, dukungan yang akan diberikan, dan detail penting lainnya.

• Implementasi ERP: Bekerja sama dengan tim dan vendor ERP saat beralih dari sistem lama ke sistem baru. Ini melibatkan penyiapan software, pemindahan data, pengujian, dan perbaikan masalah yang muncul.

• Pelatihan Pengguna: Mengajari orang-orang penting dalam organisasi bagaimana menggunakan sistem ERP baru dengan baik. Ini mencakup mengadakan sesi pelatihan untuk berbagai staf dan administrator yang akan mengelola sistem.

• Meninjau Kinerja: Setelah sistem ERP berjalan, memeriksa seberapa baik kinerjanya dan apakah memenuhi tujuannya. Ini termasuk mendapatkan umpan balik, melakukan tinjauan kinerja, dan menentukan area perbaikan.

• Memastikan Nilai: Memastikan organisasi mendapatkan hasil maksimal dari investasinya dalam sistem ERP. Ini mungkin melibatkan check-in secara rutin, memantau langkah-langkah penting, dan menawarkan dukungan serta saran berkelanjutan.

Manfaat memiliki ERP consultant

Menerapkan sistem ERP merupakan tantangan yang membutuhkan banyak sumber daya. Oleh karena itu, banyak perusahaan menggunakan ERP consultant dengan alasan berikut:

• Menghemat Waktu dan Uang Anda: Konsultan ERP yang berpengalaman membantu mengimplementasikan sistem secara lebih cepat dan hemat biaya. Mereka memastikan menghindari kesalahan umum, menghemat waktu dan biaya untuk perbaikan di masa depan.

• Merekalah Ahlinya: Seorang konsultan ERP memiliki pengetahuan luas tentang berbagai perangkat lunak ERP dan standar industri. Mereka membantu dalam pemilihan ERP yang cocok untuk bisnis Anda dan memastikan penerapannya yang tepat.

• Implementasi yang Efisien: McKinsey melaporkan bahwa lebih dari 70% transformasi digital gagal akibat masalah implementasi ERP. Konsultan ERP memastikan implementasi sistem berjalan lancar dengan pendekatan terstruktur, mengelola setiap tahap proyek secara hati-hati dan sistematis.

• Manajemen Perubahan yang Lancar: Konsultan ERP membantu tim Anda beradaptasi dengan sistem baru, mengurangi gangguan pada bisnis. Ini membantu karyawan menjadi terbiasa lebih cepat dengan perubahan yang terjadi.

• Memberikan Mitigasi Risiko: ERP consultant dapat mendeteksi masalah sebelum terjadi dan merencanakan tindakan pencegahan. Mereka juga memastikan sistem ERP mematuhi aturan serta melindungi bisnis dari ancaman peretasan dan masalah hukum.

• Membantu Mempertahankan Masa Depan Bisnis Anda: Konsultan ERP memastikan sistem ERP Anda dapat berkembang seiring pertumbuhan bisnis. Mereka memberikan informasi tentang perkembangan terbaru, menjaga sistem tetap efisien dan up-to-date.

• Sudut Pandang yang Objektif: Sebagai pihak luar, ERP consultant memberikan pandangan yang tidak bias. Mereka mengidentifikasi aspek yang mungkin terlewatkan oleh tim internal dan menawarkan saran yang berdasarkan pengalaman luas mereka.

Berbagai jenis ERP consultant

Ada sejumlah jenis ERP consultant yang dapat dipertimbangkan untuk proyek perusahaan Anda. Ini penting karena setiap jenis konsultan menawarkan layanan yang berbeda, meskipun memiliki jabatan yang serupa.

1. ERP functional consultant

Konsultan fungsional ERP melakukan analisis bisnis untuk memahami interaksi bisnis dengan sistem ERP yang ada. Dari analisis tersebut, mereka menemukan peluang perbaikan dan inovasi yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas bisnis. 

Dengan bantuan pengalaman dan pengetahuan industri mereka, konsultan ERP ini mengumpulkan dan menganalisis data untuk memberikan rekomendasi yang tepat kepada klien, membantu mereka meningkatkan profitabilitas, ketepatan, dan manajemen keseluruhan.

2. ERP technical consultant

Konsultan ini memimpin implementasi sistem ERP sebagaimana seorang manajer proyek, berkolaborasi dengan tim teknis dan fungsional untuk menyukseskan transisi dari sistem lama ke ERP baru. 

Mereka bertanggung jawab atas jadwal, anggaran, dan alokasi sumber daya, serta memberikan pelatihan dan dukungan kepada pengguna akhir. Keahlian mereka mencakup manajemen proyek, konfigurasi sistem, migrasi data, dan strategi manajemen perubahan.

3. ERP software consultant

Konsultan software ERP adalah pakar dalam teknologi yang mendasari platform ERP. Tugas mereka meliputi desain sistem, peningkatan, dan penyelesaian masalah teknis yang kompleks, memastikan kelancaran operasional perangkat lunak tersebut. 

Mereka berkolaborasi dengan konsultan fungsional dan tim IT untuk menjaga kinerja optimal sistem ERP dan memastikan kontribusinya dalam menjalankan fungsi bisnis dengan efisien. Baik sebagai pekerja lepas maupun bagian dari konsultan perusahaan, fokus utama mereka adalah memaksimalkan kinerja perangkat lunak ERP.

4. ERP implementation consultant

Seorang ERP consultant di bidang ERP implementation berperan sebagai manajer proyek yang mengawasi seluruh proses implementasi. Mereka bertanggung jawab untuk memastikan implementasi berlangsung sesuai jadwal dan operasi bisnis tetap berjalan lancar.

Selain itu, mereka membantu anggota tim beradaptasi dengan perangkat lunak baru. Mereka juga dapat memimpin pengujian fungsional dan memberikan pelatihan ERP kepada tim Anda untuk memastikan transisi yang efisien.

5. ERP technical consultant

Tugas utama seorang konsultan teknis ERP adalah membantu pelanggan menyelesaikan masalah teknis pada perangkat lunak ERP. Mereka memperoleh pemahaman yang mendalam tentang berbagai industri dan mampu menentukan solusi ERP yang paling sesuai.

Mereka menyediakan dukungan, pemecahan masalah, dan melakukan debugging pada sistem yang kompleks. Kemampuan mereka mencakup perbaikan masalah teknis, pelatihan tim dalam penggunaan perangkat lunak, dan penyesuaian penerapannya sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.

6. ERP business consultant

ERP consultant ini berperan penting dalam membantu bisnis mencapai tujuan mereka dengan menyatukan pengetahuan bisnis dan ERP. Mereka bekerja sama dengan manajemen senior untuk memastikan keselarasan strategi ERP dengan tujuan bisnis dan mengarahkan perubahan organisasi yang diperlukan.

Mereka memanfaatkan analisis dan model ROI untuk memberikan saran tentang cara terbaik untuk memperoleh hasil maksimal dari investasi ERP, sambil tetap memantau tren industri untuk menjaga daya saing.

7. ERP warehousing operations consultant

Konsultan ERP ini fokus pada peningkatan operasional gudang melalui sistem ERP, bekerja dengan manajer gudang untuk memahami proses dan kebutuhan logistik. 

Dengan keahlian mereka, mereka merancang strategi untuk menyederhanakan operasi, meningkatkan pengendalian inventaris, dan meningkatkan visibilitas rantai pasokan. Mereka juga menyarankan penyesuaian tata letak gudang, kebijakan manajemen inventaris, dan teknologi otomasi untuk efisiensi dan biaya yang lebih rendah.

8. ERP manufacturing operations consultant

Konsultan-konsultan ini memiliki keahlian dalam meningkatkan kinerja pabrik dengan bekerja bersama tim manufaktur untuk memahami proses produksi secara mendalam. 

Mereka mengaplikasikan pengetahuan tentang sistem ERP, termasuk perencanaan produksi dan pengendalian kualitas, untuk merancang strategi peningkatan produksi yang efektif, termasuk penggunaan bahan yang lebih efisien dan teknologi yang lebih canggih.

Cara memilih ERP consultant yang tepat untuk bisnis Anda

Memilih konsultan ERP yang tepat adalah langkah krusial untuk kesuksesan sistem ERP bisnis Anda. Untuk menghindari kesalahan yang memungkinkan, perhatikan praktik terbaik berikut ini:

Kesalahan umum yang biasa dilakukan

• Terburu-buru dalam mengambil keputusan: Jika Anda terburu-buru memilih ERP consultant, Anda mungkin akan mendapatkan seseorang yang tidak sesuai dengan kebutuhan Anda atau tidak tahu cara mengatur sistem ERP dengan benar. Jadi, luangkan waktu untuk memeriksa calon konsultan secara menyeluruh, periksa keahlian mereka, dan pastikan mereka memahami organisasi Anda.

• Tidak Memahami Kebutuhan Anda: Kesalahan besar adalah tidak mengetahui dengan tepat apa yang dibutuhkan organisasi dari sistem ERP sebelum mulai mencari konsultan. Jika Anda tidak tahu apa yang Anda inginkan, Anda mungkin memilih konsultan yang tidak sesuai dengan masalah dan tujuan spesifik Anda.

• Melewatkan Riset: Jika Anda tidak melakukan penelitian yang cukup terhadap calon konsultan ERP, Anda mungkin mendapatkan konsultan yang tidak memiliki pengalaman, keterampilan, atau pengetahuan yang Anda butuhkan. Sebelum memutuskan, tinjaulah pekerjaan masing-masing konsultan di masa lalu, apa yang dikatakan klien mereka, sertifikasi yang dimiliki, dan kesuksesan proyek mereka.

• Tidak Meminta Referensi: Referensi memberi Anda gambaran nyata tentang apa yang dilakukan konsultan di masa lalu, apakah mereka dapat diandalkan, dan apakah hasilnya memuaskan. Jika Anda tidak meminta referensi atau mengabaikannya, Anda mungkin kehilangan informasi penting tentang pekerjaan konsultan tersebut sebelumnya dan apakah mereka tepat untuk Anda.

• Terlalu Berfokus pada Biaya: Biaya memang penting saat memilih ERP consultant, namun memilih opsi termurah mungkin bukan ide terbaik dalam jangka panjang. Memilih konsultan termurah bisa berarti mengorbankan kualitas, keahlian, dan dukungan yang Anda butuhkan nantinya. Sebaliknya, perhatikan apa yang Anda peroleh dari uang Anda—periksa keahlian dan reputasi konsultan tersebut serta kesesuaian mereka dengan kebutuhan organisasi Anda.

Berbagai hal yang perlu dipertimbangkan

• Menilai Sumber Daya Internal Anda: Evaluasi kemampuan internal perusahaan Anda untuk menentukan keahlian dan kapasitas yang kurang untuk proyek ERP. Pastikan Anda memiliki staf internal yang penting untuk berkolaborasi dengan konsultan serta mengalokasikan anggaran yang realistis untuk biaya konsultan dan keterlibatan tim Anda.

• Periksa Keahlian Konsultan: Selidiki pengalaman konsultan dengan implementasi ERP, khususnya dalam industri Anda, dan periksa catatan keberhasilan mereka dengan proyek serupa. Mintalah referensi dan studi kasus untuk memverifikasi keahlian serta efektivitas mereka dalam memberikan hasil.

• Pastikan Pengetahuan Terkini: Pastikan konsultan ahli dalam sistem ERP yang Anda pertimbangkan. Periksa proyek terbaru mereka dan pendidikan berkelanjutan untuk memastikan mereka selalu mendapat informasi terbaru.

• Fokus pada Peningkatan Proses Bisnis: Pastikan konsultan memprioritaskan peningkatan proses bisnis Anda, bukan hanya instalasi perangkat lunak. Tinjau pendekatan mereka terhadap penyesuaian dan skalabilitas agar sesuai dengan kebutuhan Anda dan memungkinkan pertumbuhan.

• Pastikan Kesesuaian Budaya: Pilih konsultan yang memahami dan menghormati budaya serta gaya komunikasi perusahaan Anda untuk memastikan kelancaran kolaborasi. Kemampuan mereka untuk bekerja dengan baik dengan tim Anda dan beradaptasi dengan lingkungan kerja Anda sangat penting untuk keberhasilan implementasi ERP.

• Percayai Naluri Anda: Terakhir, setelah mengevaluasi semua kriteria, percayakan naluri Anda pada konsultan. Jika ada yang tidak beres, pertimbangkan untuk mencari opsi lain demi memastikan pilihan terbaik untuk bisnis Anda.

Hubungi kami

Anda dapat berbicara dengan kami secara gratis. Mengapa tidak memanfaatkan kesempatan ini untuk membuat keputusan yang lebih baik?

Apa itu problem solving

Problem solving atau pemecahan masalah adalah proses mencapai tujuan dengan mengatasi hambatan. Masalah yang membutuhkan solusi bisa sederhana, seperti menghidupkan alat, hingga yang kompleks di dunia bisnis atau teknologi.

Sebuah masalah atau problem terjadi ketika ada tujuan yang ingin kita capai, namun cara mencapainya belum jelas. Dengan kata lain, kita tahu apa yang ingin terjadi, tetapi belum tahu bagaimana mewujudkannya.

Pentingnya problem solving dalam organisasi

Manajemen Waktu Lebih Baik

Riset dari Zippia menunjukkan bahwa 82% orang tidak memiliki sistem yang efektif untuk mengatur waktu, sehingga 51% waktu kerja terpakai untuk aktivitas yang kurang bernilai. Skill problem solving membantu individu dan tim mengidentifikasi masalah dengan cepat, menghemat waktu, dan memastikan tugas lain tetap berjalan sesuai rencana.

Perencanaan dan Eksekusi Strategi Lebih Matang
Problem solving membantu organisasi merencanakan strategi secara lebih efektif. Setiap tantangan diprediksi lebih awal, sehingga solusi dapat disiapkan sebelum masalah muncul. Eksekusi strategi menjadi lebih terukur karena ada perencanaan yang matang.

Lebih Inovatif dalam Pemikiran

Pemecahan masalah adalah bagian penting dari kreativitas. Keterampilan ini sangat dihargai dan termasuk dalam 9 dari 10 skill esensial saat ini. Dengan pendekatan proaktif, organisasi dapat menciptakan solusi inovatif. Ini membantu organisasi menjadi lebih kompetitif.

Mengambil Risiko yang Lebih Terukur
Pemecah masalah mengambil risiko dengan lebih cerdas karena mereka tahu selalu ada kemungkinan solusi lain untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Pendekatan ini membuat mereka lebih percaya diri dan mampu memprediksi masalah serta mengembangkan ide solusi sebelum masalah terjadi.

Bekerja Lebih Baik dalam Tekanan
Pemecah masalah yang baik berkembang saat menghadapi tenggat waktu dan tantangan rumit. Dengan pemikiran analitis, perusahaan dapat menentukan solusi cepat atau pendekatan yang lebih rumit. Ini juga membantu menenangkan rekan kerja di saat stres.

Contoh problem solving dalam organisasi

Skenario 1: Masalah Produksi di Pabrik

Sebuah pabrik mengalami penurunan output karena mesin sering rusak. Tim manajemen menganalisis penyebabnya dan menemukan bahwa mesin tidak mendapat perawatan yang tepat. Mereka menjadwalkan pemeliharaan rutin dan melatih teknisi untuk menangani masalah kecil. Hasilnya, produksi meningkat dan downtime berkurang.

Skenario 2: Penurunan Penjualan di Toko Ritel

Toko retail mengalami penurunan penjualan yang signifikan. Manajer mengadakan pertemuan untuk membahas faktor-faktor seperti lokasi, harga, dan promosi. Melalui survei pelanggan, mereka menemukan bahwa harga produk dianggap terlalu tinggi. Manajer merancang promosi khusus dan menyesuaikan harga, sehingga penjualan kembali meningkat dalam beberapa minggu.

Skenario 3: Komunikasi Tim yang Buruk

Sebuah perusahaan teknologi menyadari proyek software terhambat oleh komunikasi yang buruk antar tim. Manajer mengadakan workshop untuk meningkatkan komunikasi dan kolaborasi. Tim dibagi menjadi kelompok kecil untuk berdiskusi dan berbagi ide. Dengan meningkatnya keterampilan komunikasi, proyek selesai tepat waktu dengan hasil yang memuaskan.

Problem solving vs. critical thinking

Problem solving dan critical thinking adalah keterampilan penting dalam pengambilan keputusan, dengan fokus yang berbeda. Critical thinking melibatkan pengamatan terhadap proses berpikir sendiri dan penilaian informasi, bukan hanya mencari solusi.

Proses problem solving

1. Mengidentifikasi masalah

Tahap pertama dalam problem solving adalah mengidentifikasi masalah dengan jelas. Ini melibatkan pengamatan dan pengumpulan informasi untuk memahami masalah yang ada.

Di perusahaan, analisis laporan kinerja, survei karyawan, dan umpan balik pelanggan dapat memberikan wawasan. Teknik problem-solving yang berguna termasuk flowchart untuk mengidentifikasi langkah-langkah yang diharapkan dalam suatu proses. Selain itu, diagram cause and effect dapat membantu mendefinisikan dan menganalisis akar penyebab masalah

2. Tentukan konteks masalah

Selanjutnya, tentukan konteks atau latar belakang masalah. Ini termasuk pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi masalah, seperti kebijakan perusahaan, budaya organisasi, atau kondisi pasar.

Dengan memahami konteks, tim dapat menilai dampak masalah dan membuat keputusan yang lebih baik. Pertanyaan yang perlu dipertimbangkan dalam tahap ini antara lain:

• Apa faktor eksternal atau internal yang mungkin mempengaruhi masalah?
• Bagaimana situasi saat ini berkontribusi pada masalah yang ada?

3. Mengeksplorasi berbagai strategi yang diperlukan

Tim mulai mencari solusi untuk masalah yang telah diidentifikasi dengan mempertimbangkan berbagai alternatif. Setelah menentukan model “apa yang seharusnya”, standar ini menjadi dasar untuk mengembangkan peta jalan dalam mengeksplorasi alternatif.

Banyak solusi alternatif harus dihasilkan sebelum evaluasi akhir. Kesalahan umum adalah memilih solusi pertama yang diterima, meskipun bukan yang terbaik, sehingga potensi untuk belajar hal baru dan meningkatkan proses pemecahan masalah hilang.

4. Bertindak berdasarkan solusi terbaik

Setelah mengeksplorasi berbagai solusi, tim harus memilih solusi yang paling efektif dan layak untuk diimplementasikan. Langkah ini mencakup merancang rencana tindakan, mengalokasikan sumber daya, dan menetapkan tanggung jawab.

Pelaksanaan solusi harus dilakukan dengan hati-hati. Ini penting agar semua langkah yang direncanakan dapat diikuti dengan baik.

5. Periksa kembali dan pelajari

Setelah solusi diterapkan, penting untuk memeriksa kembali hasilnya. Tim perlu mengumpulkan data untuk memastikan apakah solusi tersebut berhasil menyelesaikan masalah.

Jika solusi gagal, tim harus menganalisis penyebabnya dan mencari perbaikan untuk ke depannya. Hasil positif sebaiknya didokumentasikan dan dibagikan kepada anggota tim lain.

Strategi untuk problem solving

Algorithm

Algoritma adalah langkah logis dan terstruktur untuk menyelesaikan masalah. Seperti sebuah aturan, setiap tahap dijalankan secara bertahap hingga solusi ditemukan.

Di perusahaan, algoritma digunakan dalam proses standar seperti pengolahan data atau operasi berulang. Meskipun memakan waktu, algoritma menjamin solusi pasti jika diikuti dengan benar.

Contoh:

Perusahaan menggunakan algoritma untuk memproses data keuangan dalam urutan yang terstruktur. Hasilnya adalah laporan keuangan yang akurat dan terorganisir.

Heuristics

Heuristics adalah pendekatan problem solving yang cepat tetapi kurang terstruktur dibandingkan algoritma. Ini menggunakan “rule of thumb” atau prinsip praktis untuk membuat keputusan secara cepat.

Pendekatan ini cocok saat waktu terbatas atau data tidak lengkap. Namun, heuristics tidak selalu menghasilkan solusi yang tepat, jadi penggunaannya perlu dilakukan dengan hati-hati.

Contoh:

Dalam situasi darurat, manajer penjualan sering mengandalkan pengalaman untuk mengambil keputusan cepat. Mereka menentukan strategi promosi tanpa melakukan analisis mendalam.

Trial and error

Trial and error adalah strategi di mana berbagai solusi dicoba satu per satu hingga solusi yang tepat ditemukan. Metode ini sering digunakan ketika tidak ada solusi pasti sejak awal.

Pendekatan ini cocok untuk inovasi atau eksperimen yang membutuhkan uji coba beberapa opsi. Walaupun memakan waktu, trial and error bisa menghasilkan solusi kreatif dan tak terduga.

Contoh:

Tim pengembangan produk menguji beberapa desain baru. Setelah mencoba, mereka menemukan desain yang paling disukai pelanggan.

Insight

Terkadang, solusi masalah bisa muncul secara tiba-tiba sebagai wawasan mendadak. Anda mungkin sedang menghadapi masalah dalam hubungan atau karier, dan tanpa disadari, solusinya muncul di pikiran Anda.

Wawasan sering terjadi ketika masalah yang dihadapi mirip dengan masalah yang pernah diatasi sebelumnya. Namun, proses mental yang terjadi biasanya tidak disadari sehingga Anda mungkin tidak menyadari hubungannya.

Contoh:

Tim pemasaran menemukan ide kreatif untuk kampanye promosi setelah lama berdiskusi dan tiba-tiba terinspirasi oleh ide dari salah satu anggota tim.

Profil arketipe dalam problem solving

Cheryl Strauss Einhorn adalah pendiri Decisive, perusahaan yang melatih keterampilan pemecahan masalah dan pengambilan keputusan. Ia menghabiskan tiga dekade mempelajari cara individu membuat keputusan dan mengidentifikasi lima arketipe dalam pengambilan keputusan, yang disebut Problem Solver Profiles (PSP).

Adventurer

Arketipe ini lebih sering mengikuti intuisi dalam membuat keputusan atau dalam problem solving. Mereka optimis dan percaya diri, sehingga melihat masa depan lebih menarik dibandingkan masa kini.

Optimisme ini membantu mereka mengambil keputusan dengan cepat. Namun, hal ini juga bisa membuat penilaian mereka terhadap keputusan menjadi kurang objektif.

Detective

Arketipe ini sangat fokus pada data. Mereka mengumpulkan informasi dengan teliti sebelum membuat keputusan.

Namun, ketertarikan mereka pada data bisa menyebabkan bias confirmation, yaitu hanya memperhatikan informasi yang mendukung pandangan mereka. Meskipun data penting, terlalu fokus dapat membuat mereka melewatkan peluang kolaborasi yang bermanfaat.

Listener

Arketipe listener cenderung meminta masukan dari orang lain. Mereka adalah pembuat keputusan yang kolaboratif dan dapat dipercaya, sehingga cocok bekerja dengan tim.

Namun, mereka kadang menghadapi bias yang membuat sulit untuk mengungkapkan pendapat pribadi. Hal ini juga bisa menghalangi mereka dalam menyampaikan sudut pandang yang berbeda.

Thinker

Seorang dengan arketipe thinker mampu menganalisis jalur dan hasil secara mendalam. Mereka adalah pembuat keputusan yang bijaksana dan berhati-hati, serta tertarik memahami berbagai pilihan.

Namun, keinginan untuk memahami alasan di balik setiap keputusan bisa membuat mereka sulit mengevaluasi setiap opsi secara individual. Hal ini dapat membatasi pandangan mereka, sehingga memengaruhi cara melihat dan memahami masalah.

Visioner

Arketipe visioner bangga melihat peluang yang tidak dilihat oleh orang lain. Mereka kreatif dan orisinil, tetapi sering terjebak dalam keinginan mencari solusi unik, padahal solusi yang lebih sederhana mungkin sudah ada.

Cara mengetahui arketipe Anda

Memahami arketipe dalam problem solving membantu Anda mengenali kekuatan dan tantangan pribadi. Dengan mengetahui arketipe, Anda dapat memilih pendekatan yang tepat dalam situasi berbeda dan berkolaborasi lebih efisien. Berikut beberapa cara untuk mengetahui arketipe problem solving Anda:

1. Refleksi Diri
Merenungkan pengalaman pribadi adalah cara efektif untuk mengenali arketipe Anda. Tanyakan bagaimana Anda biasanya bereaksi saat menghadapi tantangan. Apakah Anda cenderung untuk langsung bertindak, mengumpulkan informasi, atau mendiskusikan masalah dengan tim? Dengan menggali pola ini, Anda dapat memahami arketipe Anda lebih jelas.

2. Minta Feedback dari Rekan
Rekan kerja sering melihat pola perilaku yang mungkin tidak Anda sadari. Mintalah mereka memberi umpan balik tentang cara mereka melihat Anda dalam proses problem solving. Apakah Anda lebih pengambil risiko (Adventurer) atau lebih analitis dan terfokus pada detail (Detective)? Pendapat mereka dapat membantu Anda mengidentifikasi arketipe dengan lebih objektif.

3. Lakukan Tes Kepribadian atau Kuesioner
Ada berbagai tes dan kuesioner yang dirancang untuk mengidentifikasi gaya problem solving. Tes ini sering memberikan hasil yang mengarah pada arketipe tertentu. Dengan mengikuti tes ini, Anda dapat mendapatkan wawasan sistematis tentang arketipe Anda, apakah Anda seorang Listener yang kolaboratif atau Thinker yang logis.

4. Analisis Situasi Problem Solving Terdahulu
Tinjau kembali situasi problem solving yang Anda alami di masa lalu. Bagaimana Anda menghadapi masalah dalam proyek penting atau situasi krisis? Jika Anda lebih sering menggunakan metode eksperimental (Trial and Error) atau mencari solusi inovatif (Visioner), ini bisa menjadi indikator jelas arketipe Anda.

5. Perhatikan Preferensi dalam Tim
Dalam konteks kerja tim, perhatikan peran Anda. Apakah Anda mengambil inisiatif untuk menyusun solusi, atau lebih suka mendengarkan berbagai sudut pandang? Preferensi Anda sering mengungkapkan arketipe Anda. Mereka yang senang mendengar mungkin adalah Listener, sementara yang langsung menyusun strategi kemungkinan adalah Adventurer atau Visioner.

Rintangan yang harus dihindari dalam problem solving

Dalam problem solving, ada banyak rintangan yang dapat menghambat individu atau tim menemukan solusi efektif. Mengidentifikasi dan mengatasi rintangan ini penting agar pemecahan masalah berjalan lancar. Berikut adalah beberapa rintangan yang harus dihindari:

Asumsi

Kita sering terjebak dalam asumsi yang tidak berdasar tentang masalah. Asumsi ini bisa mengaburkan pandangan dan membatasi kreativitas. Misalnya, seseorang mungkin berasumsi bahwa pelanggan tidak akan menerima perubahan tanpa riset. Penting untuk menantang asumsi ini dan menggantinya dengan data akurat.

Cara Menghindari: 

Cari bukti untuk mendukung asumsi Anda. Lakukan riset atau analisis mendalam sebelum menarik kesimpulan.

Sikap kekakuan

Kekakuan dalam pendekatan pemecahan masalah bisa menjadi rintangan besar. Jika individu atau tim terlalu terikat pada metode tertentu, mereka bisa mengabaikan alternatif yang lebih efektif. Ini dapat membuat solusi menjadi tidak relevan.

Cara Menghindari: 

Dorong budaya fleksibilitas dan terbuka terhadap perubahan. Selalu siap untuk mengevaluasi dan mengadaptasi pendekatan Anda berdasarkan umpan balik.

Informasi yang menyimpang

Saat mencoba menyelesaikan suatu masalah, penting untuk membedakan antara informasi yang relevan dan data yang tidak relevan. Semakin kompleks masalahnya, semakin mudah untuk terfokus pada informasi yang menyesatkan.

Cara Menghindari: 

Pastikan informasi berasal dari sumber tepercaya. Verifikasi data sebelum menggunakannya dalam pengambilan keputusan.

Tidak menggunakan ide alternatif

Ketika individu atau tim terfokus hanya pada satu atau dua solusi, mereka dapat melewatkan peluang untuk eksplorasi ide alternatif yang mungkin lebih baik. Ketidakmampuan untuk mempertimbangkan berbagai opsi dapat membatasi kreativitas dan efektivitas solusi yang dihasilkan.

Cara Menghindari: 

Lakukan sesi brainstorming di mana semua ide diterima tanpa penilaian awal. Ini akan membuka peluang untuk solusi yang lebih inovatif dan efektif.

Kesimpulan

Banyak manajer menghadapi sejumlah tantangan yang sama di dalam organisasi. Dengan merangkul perubahan, Anda dapat meningkatkan kinerja tim dan memperkuat hubungan kerja.

Melalui mengetahui Problem Solver Profiles (PSP), Anda bisa memahami pola pengambilan keputusan. Ini membantu Anda menyesuaikan pendekatan kerja, sehingga tim dapat bersama-sama membuat keputusan yang lebih baik.

Meskipun pertanyaan mengenai bagaimana organisasi seharusnya menggunakan artificial intelligence (AI) bukanlah hal baru, pentingnya pertanyaan tersebut semakin meningkat seiring dengan munculnya teknologi baru seperti ChatGPT, Midjourney, dan berbagai alat AI lainnya. Di berbagai sudut, muncul pertanyaan: Bagaimana sebaiknya kita memanfaatkan alat AI untuk meningkatkan kinerja? Apakah kita bisa mengandalkan AI untuk membuat keputusan penting? Apakah pekerjaan kita akan digantikan oleh AI?

Kehadiran kecerdasan buatan dari perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Microsoft, dan Nvidia, bersamaan dengan tekanan persaingan di pasar, mendorong organisasi untuk mempertimbangkan aspek operasional dan etika dalam memanfaatkan teknologi seperti pembelajaran mesin dan model bahasa canggih. 

Meskipun fokus banyak pemimpin bisnis pada tantangan operasional dan dampak disrupsi, pentingnya isu-etika sama urgennya. Regulasi yang lambat berkembang sejalan dengan laju teknologi yang pesat dalam kecerdasan buatan menjadikan tanggung jawab memastikan penggunaan teknologi ini dengan aman dan etis semakin penting di lingkungan perusahaan.

Tsedal Neeley dari Harvard Business Review meneliti cara pemimpin mengembangkan pola pikir digital dan mengatasi bias dalam model bahasa canggih. Ia telah mengidentifikasi praktik terbaik dalam teknologi organisasi dan menyoroti isu-isu penting untuk menjaga etika penggunaan AI. Untuk membantu Anda lebih memahami cara yang lebih baik dalam memandang masalah ini, berikut adalah delapan jawaban untuk pertanyaan umum yang sering diajukan seputar topik ini.

Bagaimana cara yang tepat untuk memperkenalkan AI ke perusahaan?

Interaksi dengan artificial intelligence (AI) berbeda dengan pendekatan terhadap teknologi baru lainnya. Sejarah teknologi menunjukkan peningkatan efisiensi dalam tugas-tugas melalui perkembangan alat baru, seperti peralihan dari pena ke mesin tik dan kemudian ke komputer. Walaupun alat-alat ini meningkatkan efisiensi penulisan, proses umum seperti penyusunan, penyempurnaan, dan pengeditan tetap konsisten.

Namun, AI merupakan hal yang berbeda. AI memiliki dampak signifikan pada pekerjaan dan proses kita. Kemampuannya mengenali pola-pola yang tak terlihat oleh manusia dan mengolah informasi menjadi wawasan, analisis, prediksi, serta saran, termasuk pembuatan draf otomatis. AI sebaiknya dipandang sebagai serangkaian sistem kolaboratif, bukan sekadar alat bantu.

Untuk menjalin kolaborasi yang efektif dengan AI dalam lingkungan kerja Anda, ada tiga hal utama yang perlu difokuskan:

1. Pemahaman dasar soal cara kerja sistem digital

Pola pikir digital adalah kumpulan sikap dan perilaku yang membantu individu melihat peluang baru melalui pemanfaatan data, teknologi, algoritma, dan kecerdasan buatan. 

Tidak perlu menjadi programmer atau data scientist; yang dibutuhkan adalah pendekatan inovatif dan proaktif terhadap kolaborasi lintas disiplin, penerapan komputasi untuk pertanyaan relevan, dan adaptasi terhadap perubahan sebagai satu-satunya konstan yang dapat diandalkan.

Setiap anggota organisasi perlu berusaha memahami setidaknya 30% dari beberapa topik kunci seperti arsitektur sistem, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, algoritma, kerjasama dengan agen kecerdasan buatan sebagai rekan tim, keamanan siber, dan eksperimen berdasarkan analisis data.

2. Perusahaan harus bisa beradaptasi atas perubahan

Pengenalan AI baru dalam perusahaan menuntut karyawan menguasai pemrosesan data dan konten baru, menganalisisnya, dan menerapkan hasilnya untuk perspektif yang inovatif. Organisasi juga perlu struktur terintegrasi untuk maksimalkan potensi data dan teknologi.

Perusahaan perlu mempertahankan keterbukaan dengan mendirikan pusat pengetahuan dan data terpusat. Ini memungkinkan kolaborasi yang berkelanjutan. Dalam menghadapi perkembangan AI, langkah-langkahnya tak hanya teknologi saat ini, tetapi juga kesiapan mental dan penyesuaian struktural untuk masa depan.

Sebagai contoh, beberapa individu telah mengadopsi penggunaan AI generatif seperti ChatGPT dalam aktivitas harian mereka, tanpa harus menunggu persiapan atau kesediaan perusahaan untuk mengadopsi teknologi ini.

3. Menerapkan AI dalam model operasi perusahaan

Struktur suatu organisasi mencerminkan arsitektur sistem teknologi di dalamnya, dan sebaliknya. Jika sistem teknologi bersifat statis, maka organisasi Anda juga akan cenderung bersifat statis. Namun, jika sistem teknologi bersifat fleksibel, maka organisasi Anda pun akan lebih fleksibel dalam menghadapi perubahan. Strategi ini telah berhasil diterapkan dengan sukses di perusahaan Amazon.

Pada suatu waktu, Amazon menghadapi kesulitan pertumbuhan akibat keretakan infrastruktur perangkat lunak di bawah tekanan. Untuk mengatasi hal ini, pendiri Amazon, Jeff Bezos, mengirim memo kepada karyawan, mewajibkan aliran data melalui Application Programming Interfaces (API). Langkah ini diambil untuk mengatasi kekakuan dalam sistem teknologi Amazon.

Penggunaan API memungkinkan perangkat lunak berbeda berkomunikasi dan berbagi data melalui protokol yang ditetapkan. Aturan ini ketat, dengan ancaman pemecatan bagi pelanggarannya. 

Langkah ini berhasil mengatasi kekakuan dalam sistem teknologi Amazon dan menghasilkan dampak positif, termasuk menghapus batasan data antar tim, meningkatkan kerja sama tim, dan membangun model operasional Amazon berdasarkan perangkat lunak dan data.

Meskipun Anda mungkin tidak perlu menerapkan pendekatan yang sama dengan memberikan ultimatum keras, tetapi penting bagi Anda untuk mempertimbangkan bagaimana pengenalan AI dapat, dan seharusnya, mengubah cara operasi organisasi Anda agar menjadi lebih baik dan responsif terhadap perubahan.

Baca juga: Apa itu Transformasi Digital

Bagaimana memastikan transparansi dalam pengambilan keputusan oleh AI?

Para pemimpin perlu menyadari bahwa pemahaman sepenuhnya terkait cara sistem AI mengambil keputusan tidak selalu memungkinkan. Meskipun AI mampu memproses data dengan cepat dan menjalankan tugas lebih akurat serta efisien daripada manusia, terdapat potensi bahwa AI dapat menjadi “kotak hitam,” di mana kita tidak memiliki pandangan langsung mengenai bagaimana keluaran atau hasilnya diperoleh.

Meskipun begitu, kita masih memiliki peran penting dalam meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam proses pengambilan keputusan AI. Ada dua pendekatan utama yang dapat kita lakukan:

1. Tetap transparan dalam penggunaan AI

Callen Anthony, Beth A. Bechky, dan Anne-Laure Fayard menyoroti bahwa ketidaktampakan dan pemahaman yang sulit membedakan AI dari teknologi sebelumnya. Kedua karakteristik ini sulit terlihat karena AI beroperasi di latar belakang, seperti dalam Siri atau Alexa, namun juga dalam teknologi lain seperti sistem rem anti lock yang mengandung komponen AI tak terlihat. Pengembang AI sendiri kesulitan memahami cara model mencapai hasil dan data yang digunakan — baik positif maupun negatif.

Semakin besar peran kumpulan data dalam AI, semakin terungkap fenomena ini. Contohnya, model bahasa besar (Large Language Model, LLM) seperti ChatGPT dari OpenAI atau Bing Microsoft. Model ini dilatih dengan data luas dari buku, halaman web, dan dokumen internet. LLM milik OpenAI saja, memiliki 175 miliar parameter dan memprediksi hasil seperti kata, karakter, atau gambar berdasarkan konteks sebelumnya. 

Fitur koreksi otomatis ponsel adalah contoh bagaimana akurasi dan ketidakakurasi prediksi terlihat. Yang menarik, ini tidak hanya terkait dengan ukuran data, banyak algoritma AI belajar sendiri, memperbaiki prediksi dengan data dan masukan pengguna, serta menambah parameter baru sepanjang waktu.

Kemampuan luas AI muncul karena sifatnya yang tak terlihat namun kuat dalam menemukan pola-pola di latar belakang. Kita belum punya cara untuk memahami bagaimana AI berfungsi atau memastikan keluaran yang adil. Ketidakjelasan ini adalah hasil alami dari teknologi kuat ini. Pemimpin harus bijak mengatur penggunaan AI, mendokumentasikan penggunaannya, agar masyarakat tahu keputusan yang dihasilkan AI didasarkan pada keraguan yang tepat termasuk risiko dan kelemahan.

2. Prioritaskan penjelasan sebagai tujuan utama desain

Ringkasan penelitian berjudul Artificial Intelligence and the Future of Work yang dihasilkan oleh tim ilmuwan dari MIT, mengemukakan bahwa ada beberapa langkah yang dapat ditempuh untuk meningkatkan transparansi model AI. Upaya meningkatkan transparansi AI melibatkan praktik seperti fokus pada aspek-aspek kunci dalam data yang memengaruhi output AI, pengembangan model yang lebih mudah dipahami, dan penggunaan algoritma untuk menganalisis berbagai cara kerja model.

Ilmuwan terkemuka di bidang ilmu komputer dan AI, termasuk Timnit Gebru dan rekan-rekannya Emily Bender, Angelina McMillan-Major, dan Margaret Mitchell (juga dikenal sebagai “Shmargaret Shmitchell”), berpendapat bahwa pendekatan analisis premortem bermanfaat. Ini mendorong pengembang untuk mempertimbangkan risiko-risiko dalam proyek dan mencari alternatif terhadap rencana yang ada, meningkatkan transparansi dalam pengembangan teknologi di masa depan.

Pada Maret 2023, tokoh-tokoh terkemuka dalam industri teknologi, termasuk Steve Wozniak dan Elon Musk, didukung oleh para profesional dari perusahaan-perusahaan besar seperti Google dan Microsoft, mengeluarkan pernyataan bersama. Pernyataan tersebut mendorong agar pengembangan kecerdasan buatan dilakukan dengan transparan dan dapat dijelaskan. 

Langkah ini dianggap krusial dalam mengarahkan teknologi ke masa depan yang lebih bertanggung jawab dan dapat dimengerti oleh publik secara luas, tidak hanya dalam lingkup akademis tetapi juga dalam industri.

Baca juga: 5 Keuntungan Dari Transformasi Digital

Bagaimana kita membangun pagar pembatas di sekitar LLM?

LLM memiliki beberapa risiko serius. Mereka dapat:

• Melanggengkan bias yang berbahaya dengan menggunakan stereotip negatif atau meminimalkan sudut pandang minoritas.
• Menyebarkan informasi yang salah dengan mengulang-ulang kebohongan atau mengarang fakta dan kutipan.
• Melanggar privasi dengan menggunakan data tanpa persetujuan orang lain.
• Menyebabkan pelanggaran keamanan jika digunakan untuk membuat email phishing atau serangan siber lainnya.
• Membahayakan lingkungan karena sumber daya komputasi yang signifikan yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan alat ini.

Kurasi data dan dokumentasi adalah dua cara untuk mengurangi risiko tersebut dan memastikan bahwa LLM akan memberikan tanggapan yang lebih konsisten dengan, dan tidak membahayakan, citra merek Anda.

1. Menyesuaikan data untuk output yang sesuai

LLM umumnya dikembangkan menggunakan data berbasis internet yang mengandung miliaran kata. Namun, sumber-sumber umum seperti Reddit dan Wikipedia, meskipun melimpah, kurang memiliki mekanisme yang memadai untuk memastikan akurasi, keadilan, dan relevansi informasi. Penting untuk mempertimbangkan sudut pandang yang terwakili dan yang tidak terwakili di dalam platform-platform ini.

Contohnya, sekitar 67% kontributor Reddit adalah pria, sementara di Wikipedia, proporsi kontributor pria mencapai 84%. Sementara itu, kontribusi dari kelompok-kelompok yang terpinggirkan relatif minim.

Memilih sumber daya yang diperiksa secara cermat saat membangun LLM dapat mengurangi risiko hasil yang tidak pantas atau berbahaya. Menurut Bender dan koleganya, kurasi data pelatihan sebaiknya didasarkan pada proses bijaksana dalam memilih data yang masuk, daripada hanya fokus pada skala dan menghilangkan data yang dianggap berisiko atau merugikan. 

Meskipun pendekatan ini memerlukan investasi waktu dan sumber daya lebih banyak, prinsipnya sejalan dengan ide bahwa pencegahan lebih baik daripada pengobatan.

3. Dokumentasi data

Organisasi sering menghadapi situasi di mana mereka ingin memanfaatkan Large Language Model (LLM), tetapi menghadapi keterbatasan sumber daya untuk melatih model dengan data yang terkurasi. 

Dalam konteks ini, dokumentasi memegang peranan penting karena memungkinkan pemahaman tentang data yang digunakan, potensi bias, dan panduan implementasi perangkat lunak. Analoginya, hal ini serupa dengan praktik dalam dunia kedokteran di mana informasi sumber penelitian digunakan untuk merujuk rekomendasi layanan kesehatan.

Penting bagi pengembang AI untuk menekankan dokumentasi guna memastikan penggunaan model yang aman dan transparan. Bagi individu atau organisasi yang bereksperimen dengan model tersebut, pencarian dan pemanfaatan dokumentasi memiliki peran penting dalam memahami risiko yang terlibat dan kesesuaian dokumentasi dengan citra merek yang ingin mereka tonjolkan.

Bagaimana memastikan dataset yang digunakan representatif dan tak bias?

Sanitasi data merupakan tantangan yang dapat diatasi oleh organisasi Anda dengan mengutamakan transparansi dan keadilan daripada hanya mempertimbangkan ukuran model. Selain itu, juga penting untuk merepresentasikan beragam populasi dalam proses kurasi data.

Penting untuk mempertimbangkan trade-off yang dipilih dalam penggunaan sistem AI berukuran besar. Meskipun ukuran model tersebut efektif dalam tugas-tugas seperti simulasi interaksi manusia, perlu diingat bahwa ukuran yang terlalu besar dapat menyulitkan identifikasi dan penanganan potensi bias. Mengurangi risiko bias dapat dicapai dengan pengenalan dan dokumentasi risiko yang melekat pada data, termasuk opsi penggunaan kumpulan data yang lebih terkelola dan terkontrol.

Kedua, dengan melibatkan tim yang beragam, termasuk anggota populasi yang kurang terwakili, dalam pengumpulan dan pengolahan data pelatihan, Anda dapat meningkatkan peluang untuk memastikan inklusivitas perspektif dan identitas yang berbeda. Pendekatan ini juga bermanfaat dalam mengidentifikasi bias atau kesenjangan yang mungkin tidak terdeteksi dalam data.

Kepercayaan terhadap teknologi AI akan terwujud jika keadilan dijaga, dan hal tersebut hanya dapat dicapai melalui diversifikasi data dan tim pengembangan yang beragam. Dengan mendokumentasikan secara jelas bagaimana rancangan AI ditekankan demi keadilan, kita akan menciptakan dasar yang kuat untuk membangun sistem AI yang adil dan dapat dipercaya.

Apa potensi risiko pelanggaran privasi data dengan AI?

AI menggunakan data sensitif karyawan dan pelanggan rentan terhadap kejahatan. Organisasi perlu memahami pengembangan AI untuk menilai apakah data sensitif harus diintegrasikan dengan aman. Perlu adanya pembaruan teknologi dan alokasi sumber daya yang cukup untuk menjaga keamanan perangkat lunak. Upaya ini harus berkelanjutan karena celah kecil bisa membuat seluruh organisasi rentan terhadap pelanggaran.

Dalam hal ini, inovasi teknologi blockchain dapat memberikan kontribusi yang berharga. Teknologi blockchain berperan sebagai buku besar terdistribusi yang aman, mencatat setiap transaksi data dengan rinci. Keamanan ini dapat membantu melindungi integritas data. Contoh penerapannya sudah terlihat dalam berbagai aplikasi, mulai dari sistem pembayaran yang aman hingga mata uang kripto yang semakin berkembang pesat.

Dalam hal operasi Anda secara lebih luas, pertimbangkan kerangka kerja privasi berdasarkan desain (PbD) dari mantan Komisioner Informasi dan Privasi Ontario Ann Cavoukian, yang merekomendasikan agar organisasi menerapkan tujuh prinsip dasar. Ketujuh prinsip tersebut kami cantumkan pada gambar berikut:

Mengintegrasikan prinsip-prinsip PbD (Privacy by Design) ke dalam operasi perusahaan Anda melibatkan lebih banyak langkah daripada hanya merekrut staf khusus privasi atau membentuk divisi privasi.

Setiap individu dalam organisasi Anda harus memiliki kesadaran yang tinggi terhadap kekhawatiran pelanggan dan karyawan terkait masalah ini. Privasi bukan sekadar suatu refleksi, melainkan teknologi ini harus menjadi inti dari operasi digital, dan semua anggota organisasi perlu berupaya secara aktif dalam melindunginya.

Bagaimana caranya mendorong karyawan untuk menggunakan AI?

Dengan hadirnya LLM (Large Language Model), teknologi AI tetap belum mampu menyelsaikan beragam tugas seperti halnya manusia. Terdapat berbagai aspek di mana kinerjanya justru masih di bawah rata-rata manusia. Untuk memanfaatkan alat baru ini secara efisien, pemahaman mendalam tentang tujuannya menjadi suatu keharusan.

ChatGPT memiliki kemampuan untuk mempelajari pola bahasa dan secara cerdas dapat memprediksi kata-kata untuk merespons pertanyaan kompleks. Namun, perlu diingat bahwa hasil yang dihasilkannya memiliki batasan. 

Meskipun dapat menebak kata dan frasa yang masuk akal, kemampuan ini berbeda dengan pemahaman substansi materi. Misalnya, ChatGPT dapat menghasilkan puisi ala Shakespeare berkat pemahaman pola bahasa, tetapi tidak mampu menghasilkan pemahaman mendalam tentang makna kemanusiaan yang mendasari karya tersebut.

Di sisi lain, AI memiliki keunggulan dalam membuat prediksi dengan akurasi dan efisiensi yang melampaui manusia. Hal ini terjadi karena AI mampu memproses volume data yang jauh lebih besar dengan kecepatan yang lebih tinggi. Sebagai contoh, AI mampu melakukan prediksi awal terkait kasus demensia melalui analisis pola bicara, mendeteksi tumor kanker yang mungkin tidak terdeteksi oleh mata manusia, atau merencanakan rute yang lebih aman saat berada di medan perang.

Oleh karena itu, penting bagi para profesional untuk mengevaluasi apakah kekuatan AI cocok dengan tugas yang dihadapi dan layak digunakan. AI bisa menjadi pilihan yang tepat dalam situasi di mana diperlukan pemrosesan informasi besar dalam waktu singkat. 

Selain itu, AI juga dapat berkontribusi dalam menghasilkan ide-ide baru yang berharga serta memberikan saran berarti dalam pengambilan keputusan sulit, asalkan model telah dilatih dengan data yang relevan.

Namun, perlu diingat bahwa penggunaan AI untuk menciptakan produk atau karya tanpa pengawasan manusia sebaiknya dihindari. Sebagai contoh, dalam pembuatan dokumen dengan konten serupa, AI dapat berperan sebagai alat bantu untuk menghasilkan “materi boilerplate.” 

Akan tetapi, penting untuk menyadari bahwa hasil yang dihasilkan oleh AI didasarkan pada pola data dan algoritma, sehingga tidak selalu memiliki kualitas yang baik atau akurat secara otomatis.

Seberapa khawatirkah kita bahwa AI akan mengambil alih pekerjaan?

Setiap gelombang revolusi teknologi telah menciptakan lebih banyak peluang pekerjaan daripada yang hilang. Sebelumnya, mobil meredupkan permintaan untuk pengemudi kereta kuda, namun seiringnya waktu, industri mobil membuka peluang baru seperti manufaktur dan perbaikan mobil, pengelolaan pompa bensin, dan banyak lagi.

Saat ini, teknologi AI juga menimbulkan kekhawatiran serupa akan menggantikan peran manusia dalam dunia kerja. Namun, pandangan ini sebaiknya diubah menjadi persepsi teknologi sebagai alat untuk memperkuat kinerja manusia. Sebagai contoh, perusahaan seperti Collective[i] telah berhasil mengembangkan sistem AI yang mampu menganalisis data dengan cepat, menghasilkan perkiraan penjualan yang sangat akurat. 

Dulu, tugas semacam ini memakan waktu berhari-hari bahkan berminggu-minggu. Namun, dampaknya bukanlah pengurangan pekerjaan di bidang penjualan, melainkan pemberian waktu lebih banyak kepada para tenaga penjualan untuk fokus pada aspek-espek krusial dalam pekerjaan mereka, seperti membangun relasi, manajemen, dan kegiatan penjualan.

Hal yang sama berlaku untuk layanan seperti Codex dari OpenAI dapat menghasilkan kode pemrograman dasar secara otomatis. Ini tidak menggantikan programmer, tetapi memungkinkan mereka menulis kode dengan lebih efisien dan otomatisasi tugas-tugas berulang seperti pengujian kode. Dengan demikian, programmer dapat lebih fokus pada permasalahan kompleks seperti arsitektur sistem, pemodelan domain, dan pengalaman pengguna.

Dampak jangka panjang terhadap lapangan kerja tidaklah seragam dan dapat bersifat kompleks. Dalam beberapa kasus, terjadi peralihan dan penurunan lapangan kerja di sektor-sektor atau wilayah tertentu. Oleh karena itu, untuk memastikan bahwa kemajuan teknologi memberikan manfaat luas, investasi dalam pendidikan dan pengembangan tenaga kerja sangat penting. Ini membantu masyarakat dalam beradaptasi dengan perubahan di pasar kerja.

Individu dan organisasi perlu memusatkan perhatian pada peningkatan keterampilan dan perluasan pengetahuan guna mempersiapkan diri menghadapi perubahan teknologi. AI dan robot tidak akan segera menggantikan peran manusia. Dalam kenyataannya, yang lebih mungkin adalah bahwa mereka yang memiliki pemahaman mendalam tentang teknologi digital akan menggeser posisi mereka yang kurang memiliki pemahaman tersebut.

Bagaimana untuk memastikan AI tidak melanggar HAM?

Penelitian “Gender Shades” pada 2018 oleh Joy Buolamwini dan Timnit Gebru menemukan bahwa teknologi pengenalan wajah dari perusahaan besar seperti IBM dan Microsoft sangat akurat dalam mengenali wajah pria berkulit putih, tetapi memiliki kesalahan sekitar 35% dalam mengidentifikasi wajah perempuan berkulit hitam. 

Kesalahan semacam ini memiliki dampak serius karena teknologi pengenalan wajah digunakan dalam berbagai hal, termasuk membuka kunci ponsel, pemantauan acara, pengawasan protes, dan tindakan penyelidikan polisi. Kesalahan ini dapat mengakibatkan konsekuensi berat, termasuk penangkapan yang salah dan kerusakan pada reputasi dan kehidupan seseorang.

Dengan semakin meningkatnya peran dan integrasi AI dalam kehidupan sehari-hari, potensi risiko yang dihadapi juga semakin meningkat secara eksponensial. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengadopsi strategi yang efektif guna melindungi perkembangan AI yang bertanggung jawab.

1. Mendokumentasikan proses pengembangan AI

Agar terhindar dari bahaya perkembangan teknologi AI, kita harus beralih dari penekanan pada pengembangan canggih dan penerapan, dan fokus pada memastikan keamanan AI sebelum digunakan secara luas.

Transparansi sangat penting. Artikel ini menjelaskan bahwa deskripsi yang jelas tentang dataset dan potensi bias dalam pengembangan AI dapat mengurangi dampak buruk. Dengan membagikan algoritme secara terbuka, baik organisasi maupun individu dapat menganalisis dan memahami potensi risiko alat AI baru sebelum menggunakannya.

2. Menetapkan dan melindungi pengawas etika AI

Pertanyaan mengenai siapa yang akan bertanggung jawab untuk memastikan keamanan dan tanggung jawab AI saat ini masih menjadi tanda tanya besar. 

Pada 2020, Google membentuk tim AI berfokus etika. Namun, mereka kontroversially menghentikan hubungan dengan Gebru setelah ia mencoba menerbitkan makalah yang menyoroti risiko membangun model bahasa yang terlalu besar. Kepergian Gebru meragukan kemampuan pengembang teknologi sebagai pengawas internal. Baru-baru ini, tim Microsoft yang menangani etika juga diberhentikan.

Meskipun demikian, banyak pihak dalam industri ini sadar akan risiko-risiko tersebut. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, bahkan tokoh-tokoh teknologi ternama telah mendesak agar para pembuat kebijakan bekerjasama dengan para ahli teknologi guna menciptakan kerangka regulasi yang mengatur perkembangan AI.

Apakah itu berasal dari lembaga pemerintah, pelaku industri teknologi, atau badan independen lainnya, pendirian dan penguatan lembaga pengawas menjadi sangat krusial guna melindungi dari potensi bahaya yang disebabkan oleh perkembangan AI.

3. Perhatikan arah regulasi

Lanskap AI yang selalu berubah mendorong pemerintah untuk mengatur perkembangannya. Di AS, tahun lalu, 21 undang-undang terkait AI diresmikan menjadi hukum. 

Langkah penting termasuk ketentuan di Alabama yang mengatur penggunaan teknologi pengenalan wajah dalam hukum pidana dan pendirian Vermont Division of Artificial Intelligence. Divisi ini mengaudit penggunaan teknologi AI oleh pemerintah negara bagian, mengusulkan kode etik AI untuk tingkat negara bagian. Baru-baru ini, pemerintah federal AS juga mengambil tindakan eksekutif terkait AI, yang akan terus dievaluasi seiring waktu.

Di Uni Eropa, sedang dipertimbangkan Undang-Undang Kecerdasan Buatan yang mencakup sistem klasifikasi risiko AI terhadap kesehatan, keselamatan, dan hak dasar individu. Italia telah melarang secara sementara penggunaan ChatGPT. 

Di Uni Afrika, terbentuk kelompok kerja AI dan African Commission on Human and People’s Rights mengadopsi resolusi untuk mengatasi dampak penggunaan teknologi AI, robotika, dan teknologi baru terhadap hak asasi manusia di Afrika.

Pada 2021, Tiongkok mengesahkan undang-undang perlindungan data yang mengatur izin penggunaan data. Baru-baru ini, negara ini juga mengeluarkan kebijakan unik terkait “teknologi sintesis mendalam” yang umumnya digunakan dalam “kepalsuan mendalam.” Di Inggris, pemerintah telah menerbitkan pendekatan baru untuk menerapkan panduan regulasi yang sudah ada pada teknologi AI inovatif.

Kesimpulan

Miliaran orang di seluruh dunia menemukan janji AI melalui eksperimen mereka dengan ChatGPT, Bing, Midjourney, dan alat baru lainnya. Setiap perusahaan harus menghadapi pertanyaan tentang bagaimana teknologi yang sedang berkembang ini akan diterapkan pada mereka dan industri mereka. 

Bagi beberapa perusahaan, hal ini akan berarti perubahan yang signifikan dalam model operasi mereka; bagi perusahaan lain, kesempatan untuk meningkatkan dan memperluas penawaran mereka. Namun, semua perusahaan harus menilai kesiapan mereka untuk menerapkan AI secara bertanggung jawab tanpa menimbulkan kerugian bagi para pemangku kepentingan dan dunia pada umumnya.