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.

Apa itu business model canvas?

Business Model Canvas (BMC) adalah alat manajemen strategis yang membantu memvisualisasikan dan menilai ide bisnis Anda. Dokumen satu halaman ini terdiri dari sembilan kotak yang mewakili berbagai elemen fundamental bisnis.

Dalam proses membangun startup, founders dapat dengan cepat memetakan ide bisnis menggunakan business model canvas. Dibandingkan dengan business plan yang panjang, alat ini mempermudah  identifikasi area yang perlu diperbaiki, sehingga perusahaan dapat lebih cepat beradaptasi dengan perubahan pasar dan kebutuhan pelanggan.

Manfaat business model canvas

• Mudah untuk Digunakan: BMC dirancang untuk semua orang, tanpa perlu latar belakang bisnis. Format sederhana dan visualnya memudahkan siapa saja memahami dan mengisi elemen-elemen yang ada. Ini membuat perencanaan bisnis lebih efisien dan hemat waktu.

• Fokus pada Elemen Utama: Canvas ini memusatkan perhatian pada elemen strategis seperti segmentasi pelanggan, penawaran nilai, dan aliran pendapatan. Dengan mengabaikan detail operasional yang tidak penting, pengguna dapat fokus pada aspek yang mempengaruhi keberhasilan bisnis.

• Mengurangi Risiko Kegagalan: Business Model Canvas membantu mengidentifikasi risiko sejak awal dengan memvisualisasikan model bisnis. Ini memungkinkan pengguna melihat potensi kegagalan atau perbaikan sebelum investasi besar, mengurangi risiko dari perencanaan buruk atau asumsi tak teruji.

• Fleksibel untuk Digunakan: BMC sangat fleksibel dan mudah diperbarui seiring perkembangan bisnis. Perubahan strategi pemasaran atau perilaku pelanggan dapat disesuaikan dengan cepat tanpa mengubah keseluruhan rencana bisnis.

• Mendukung Kolaborasi Tim: Business Model Canvas dirancang untuk kerja sama tim. Anggota dari berbagai departemen bisa berkontribusi, mendorong diskusi dan pemahaman bersama tentang arah bisnis. Ini menghasilkan ide dan solusi yang lebih baik untuk tantangan bisnis.

• Mempromosikan Pengembangan Berulang: BMC memungkinkan perusahaan untuk melakukan iterasi pada model bisnis mereka. Bisnis dapat menguji, mengevaluasi, dan memperbaiki elemen canvas berdasarkan umpan balik pasar, memungkinkan inovasi dan perkembangan berkelanjutan.

• Fokus pada Pelanggan: BMC ini membantu bisnis fokus pada pelanggan dengan elemen seperti segmentasi dan hubungan pelanggan. Integrasi dengan proses customer development memastikan model bisnis selalu relevan dan responsif terhadap umpan balik pelanggan.

Business plan vs. business model canvas

Business Plan dan Business Model Canvas adalah dua alat perencanaan bisnis yang berbeda. Business Plan adalah dokumen tertulis yang komprehensif, merinci tujuan, strategi, dan operasional bisnis secara mendalam. 

Biasanya, dokumen ini panjang dan memerlukan penelitian menyeluruh. Sebaliknya, Business Model Canvas lebih ringkas, memetakan elemen utama model bisnis dalam format visual yang mudah dipahami.

9 Komponen business model canvas

Business Model Canvas terdiri dari sembilan komponen utama. Komponen-komponen ini membentuk gambaran lengkap tentang bagaimana sebuah bisnis menciptakan, menyampaikan, dan menangkap nilai.

1. Value proposition

Value proposition adalah bagian inti dari kanvas model bisnis. Ini menunjukkan solusi unik Anda—baik produk atau layanan—untuk masalah yang dihadapi segmen pelanggan atau menciptakan nilai bagi mereka.

Value proposition harus berbeda dari pesaing. Produk baru harus inovatif, sementara produk yang sudah ada di pasar harus menonjol dengan fitur baru. Proposisi nilai bisa berupa aspek kuantitatif, seperti harga dan kecepatan layanan, atau kualitatif, seperti pengalaman pelanggan dan desain.

2. Customer segments

Komponen ini menjelaskan kelompok pelanggan target bisnis Anda. Customer segments adalah dasar untuk membuat persona pelanggan yang mendalam.

Segmentasi pelanggan membantu bisnis memahami kebutuhan dan preferensi berbagai kelompok. Dengan ini, bisnis dapat menyesuaikan produk atau layanan untuk memenuhi permintaan spesifik. Biasanya, startup memiliki beragam segmen pelanggan dengan karakteristik dan kebutuhan yang berbeda.

3. Distribution channels

Blok ini menjelaskan cara perusahaan Anda berkomunikasi dan menjangkau pelanggan. Channel atau Saluran adalah titik kontak yang memungkinkan pelanggan terhubung dengan perusahaan Anda.

Saluran berperan untuk meningkatkan kesadaran akan produk atau layanan Anda dan menyampaikan proposisi nilai. Saluran juga memudahkan pelanggan untuk membeli produk atau layanan serta menawarkan dukungan pasca pembelian.

Ada dua jenis saluran:

• Owned Channel: situs web perusahaan, media sosial, penjualan internal, dll.
• Partner Channel: situs web mitra, distribusi grosir, retaill, dll.

4. Customer relationship

Di bagian ini, Anda perlu menentukan jenis hubungan yang akan Anda jalin dengan setiap segmen pelanggan atau bagaimana Anda akan berinteraksi dengan mereka selama perjalanan mereka bersama perusahaan Anda.

Menjalin hubungan dengan pelanggan melibatkan interaksi dua arah yang saling menguntungkan.

Berikut hal-hal yang terlibat:

• Mendapatkan pelanggan: Cara menarik perhatian dan minat calon pelanggan.
• Mempertahankan pelanggan: Menjamin kepuasan dan membangun loyalitas setelah pembelian.
• Berkembang seiring waktu: Meningkatkan penjualan dengan upselling, cross-selling, atau pembelian rutin.

Baca juga: Pahami Apa itu CRM, Tahapan Implementasi, dan Contohnya

5. Revenue streams

Aliran pendapatan adalah sumber uang yang dihasilkan perusahaan dari penjualan produk atau layanan. Di bagian ini, jelaskan bagaimana Anda akan mendapatkan pendapatan dari proposisi nilai Anda.

Ini mencakup berbagai metode seperti penjualan langsung, langganan, lisensi, atau iklan. Mengidentifikasi aliran pendapatan membantu bisnis memahami cara mendapatkan keuntungan dan mendukung keberlanjutan finansial.

6. Key resources

Komponen key resources dalam Business Model Canvas melibatkan semua yang diperlukan startup Anda untuk mencapai tujuannya. Ini mencakup aset penting untuk menyediakan produk atau layanan dan menjalankan operasi bisnis dengan efisien.

Bagian sumber daya utama meliputi: 

• Keuangan: Dana untuk operasional dan pengembangan.
• Fisik: Mesin, kendaraan, dan perlengkapan.
• Teknologi: Perangkat keras dan perangkat lunak.
• Intelektual: Paten dan kekayaan intelektual.
• Tim: Sumber daya manusia yang berharga.

7. Key partnerships

Mitra utama adalah pihak eksternal yang mendukung bisnis dalam operasional dan pencapaian tujuan. Mereka bisa berupa pemasok, mitra distribusi, atau aliansi strategis. Bekerja sama dengan mitra utama sering membantu mengurangi risiko, memperoleh sumber daya tambahan, atau memperluas pasar.

8. Key activities

Key activities adalah aktivitas penting untuk menjalankan model bisnis. Aktivitas ini harus fokus pada memenuhi proposisi nilai, menjangkau segmen pelanggan, menjaga hubungan dengan pelanggan, dan menghasilkan pendapatan.

Ada tiga kategori aktivitas kunci:

• Produksi: Merancang, memproduksi, dan mengirimkan produk berkualitas.
• Pemecahan Masalah: Menyediakan solusi untuk masalah pelanggan.
• Platform/Jaringan: Membuat dan mempertahankan platform, seperti sistem operasi yang mendukung software.

9. Cost structure

Dalam blok ini, identifikasi semua biaya terkait dengan pengoperasian model bisnis Anda. Bisnis bisa fokus pada meminimalkan biaya atau pada penyediaan nilai maksimum bagi pelanggan.

Evaluasi biaya pembuatan dan penyampaian proposisi nilai, pembuatan aliran pendapatan, dan pemeliharaan hubungan pelanggan. Ini lebih mudah setelah Anda menentukan sumber daya, aktivitas, dan mitra utama Anda.

Cara membuat business model canvas

1. Kumpulkan tim dan materi yang diperlukan

Langkah pertama dalam membuat Business Model Canvas adalah mengumpulkan tim yang terlibat. Pilih anggota tim yang paham berbagai aspek bisnis seperti pemasaran, operasional, dan keuangan.

Siapkan materi yang diperlukan, seperti papan tulis besar, sticky notes, dan alat tulis. Jika bekerja secara virtual, gunakan platform online yang memungkinkan kolaborasi dari mana saja dan kapan saja.

2. Tetapkan konteks

Sebelum mengisi Business Model Canvas, tetapkan konteks atau tujuan model bisnis Anda. Tentukan apakah Anda membuat model untuk startup baru, mengembangkan yang sudah ada, atau merencanakan ekspansi. Memahami konteks ini membantu Anda fokus pada elemen yang relevan dan menentukan informasi yang perlu dimasukkan.

3. Gambarkan canvas

Mulailah dengan menggambar atau menyiapkan template Business Model Canvas. Template ini terdiri dari sembilan blok yang masing-masing mewakili elemen kunci dari model bisnis.

Pastikan setiap blok memiliki ruang yang cukup untuk diisi informasi. Jika menggunakan alat digital, pilih platform yang mendukung kolaborasi dan pembaruan informasi secara real-time.

4. Identifikasi blok penyusun utama

Tentukan blok utama dari model bisnis Anda. Mulai dari siapa pelanggan utama (Segmentasi Pelanggan), nilai yang ditawarkan (Penawaran Nilai), hingga cara penyampaiannya (Saluran). Diskusikan dengan tim untuk memastikan semua elemen ini sudah dipertimbangkan.

5. Isi canvas

Mulailah mengisi setiap blok pada kanvas dengan informasi yang relevan. Diskusikan dengan tim untuk memastikan data yang dimasukkan akurat dan sesuai dengan kondisi bisnis.

Misalnya, di blok Segmentasi Pelanggan, tuliskan segmen pelanggan yang menjadi target utama. Cantumkan kebutuhan dan preferensi mereka dengan jelas. Pada blok Sumber Daya Utama, identifikasi aset penting yang dibutuhkan untuk menjalankan bisnis dengan efektif.

6. Analisis dan lakukan iterasi

Setelah semua blok terisi, analisis keseluruhan Business Model Canvas. Pastikan setiap elemen saling mendukung dan sesuai dengan tujuan bisnis. Identifikasi area yang butuh perbaikan atau penyesuaian. Lakukan iterasi hingga model bisnis menjadi solid dan efisien.

7. Finalisasikan BMC Anda

Pastikan semua anggota tim dan pemangku kepentingan lainnya dapat memahaminya dengan mudah. Finalisasi ini bukan berarti BMC tidak akan berubah, tetapi menjadi versi yang paling siap digunakan sebagai panduan operasional dan strategis. Simpan BMC sebagai dokumen hidup yang dapat diperbarui sesuai perkembangan bisnis.

Best practices dalam membuat BMC

Jangan fokus pada detail yang tidak diperlukan

Ketika membuat BMC, hindari terlalu fokus pada rincian yang detail. BMC bertujuan memberikan gambaran umum, bukan mencatat setiap aspek operasional.

Prioritaskan elemen strategis utama yang mempengaruhi kesuksesan bisnis. Dengan menyederhanakan kanvas, Anda bisa lebih mudah melihat area penting yang perlu diperhatikan.

Kolaborasi dengan tim sangat penting

Business model canvas dirancang sebagai alat kolaboratif. Mengabaikan masukan dari anggota tim dapat membuat kanvas menjadi tidak lengkap atau tidak akurat.

Pastikan semua pihak yang relevan terlibat dalam pembuatan dan memberikan kontribusi mereka. Kolaborasi yang efektif menghasilkan kanvas yang lebih komprehensif dan realistis, mencerminkan berbagai perspektif.

Lebih lanjut: 7 Strategi untuk Meningkatkan Kolaborasi dengan Tim Anda

Penggunaan BMC harus fleksibel

Business Model Canvas (BMC) bukanlah dokumen yang sekali dibuat lalu ditinggalkan. Jangan gunakan BMC sebagai alat yang statis. Bisnis selalu berubah, dan model bisnis juga harus mengikuti perubahan tersebut. 

Jadikan BMC sebagai dokumen yang hidup, yang perlu diperbarui secara berkala dengan feedback, data baru, dan perubahan pasar. Iterasi dan penyesuaian adalah kunci agar BMC tetap relevan.

Faktor eksternal juga penting

BMC biasanya fokus pada elemen internal bisnis. Namun, penting juga mempertimbangkan faktor eksternal seperti tren pasar, regulasi, dan kondisi ekonomi. 

Mengabaikan faktor-faktor ini bisa membuat model bisnis Anda tidak siap menghadapi perubahan di luar kendali Anda. Selalu tinjau BMC dengan mempertimbangkan lingkungan eksternal untuk memastikan relevansi dan keberlanjutan bisnis.

Jangan abaikan feedback pelanggan

Pelanggan adalah inti dari setiap model bisnis. Mengabaikan umpan balik mereka dapat membuat BMC Anda tidak relevan dengan pasar. Dengarkan baik pujian maupun kritik dari pelanggan. 

Gunakan informasi tersebut untuk memperbaiki dan menyempurnakan BMC Anda. Umpan balik pelanggan adalah sumber informasi berharga untuk mengembangkan model bisnis yang berkelanjutan.

Kesimpulan

Business Model Canvas adalah alat penting untuk startup yang ingin sukses. Alat ini memberikan peta jalan jelas, membantu perusahaan melihat cara membuat, menyampaikan, dan memonetisasi produk atau layanan mereka.

Dengan memahami sembilan komponen utama dan mengikuti praktik terbaik, Anda dapat menciptakan model bisnis yang fleksibel dan fokus pada keberhasilan.

Referensi

Blank, Steve, and Bob Dorf. The Startup Owner’s Manual: The Step-By-Step Guide for Building a Great Company. 2020.

Apa itu HR reporting

HR reporting adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data terkait HR dalam sebuah organisasi. Tujuan utamanya adalah memberikan gambaran yang jelas tentang kinerja sumber daya manusia, termasuk produktivitas, kehadiran, turnover, dan kepatuhan kebijakan perusahaan.

Data tersebut kemudian disusun dalam laporan HR atau HR report. Laporan ini penting untuk mendukung pengambilan keputusan strategis, seperti rekrutmen, manajemen kinerja, dan pengembangan karyawan. Selain itu, laporan ini memastikan perusahaan tetap mematuhi peraturan hukum yang berlaku.

Manfaat HR reporting

HR reporting membantu perusahaan mengelola data karyawan dengan lebih terstruktur. Berikut beberapa manfaat utama dari HR reporting:

Pengambilan Keputusan Berbasis Data

HR reporting menyediakan data akurat dan terkini tentang berbagai aspek SDM. Dengan informasi ini, manajer dan pimpinan perusahaan bisa membuat keputusan strategis yang lebih baik, seperti merancang program pelatihan, meningkatkan kesejahteraan karyawan, atau mengatasi tingkat turnover yang tinggi.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

HR reporting memudahkan perusahaan untuk menemukan area yang perlu diperbaiki dan meningkatkan proses SDM. Dengan data yang terstruktur, waktu untuk tugas administratif berkurang, memungkinkan fokus pada aktivitas yang lebih strategis. Bahkan survei menunjukkan bahwa bisnis yang berfokus pada data dan wawasan lebih unggul hingga 30% dibandingkan pesaing mereka.

Mengurangi Kesalahan Administrasi

HR reporting mengurangi risiko kesalahan dalam manajemen data karyawan, seperti penggajian dan absensi. Dengan software HR yang tepat, data dikelola lebih akurat, mencegah kesalahan yang merugikan perusahaan dan karyawan.

Meningkatkan Kepatuhan Hukum

HR report membantu perusahaan mematuhi peraturan ketenagakerjaan. Dengan HR reporting, perusahaan bisa dengan mudah menyediakan laporan untuk audit atau pelaporan kepada otoritas terkait, seperti tentang penggajian, waktu kerja, dan hak karyawan.

Mengidentifikasi Tren Human Resources

Melalui analisis data terstruktur, HR reporting membantu perusahaan mengenali tren dalam SDM. Ini termasuk tingkat kepuasan karyawan, perubahan produktivitas, dan kebutuhan pelatihan. Informasi ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil langkah-langkah preventif, mengatasi masalah sebelum menjadi lebih besar.

Berbagai jenis HR report

Laporan headcount

Dalam sebuah studi bersama SHRM/Globoforce, 47% pemimpin HR menyebutkan retensi dan perputaran karyawan sebagai tantangan utama dalam manajemen tenaga kerja mereka. Laporan headcount memberikan informasi tentang jumlah total karyawan dalam perusahaan pada periode tertentu.

Dengan pemahaman yang lebih jelas mengenai jumlah karyawan di setiap departemen dan fungsi, Anda dapat mulai mengeksplorasi faktor-faktor yang mempengaruhi turnover dan bagaimana cara meningkatkan retensi. Laporan headcount juga berguna untuk menggambarkan tren pergerakan karyawan, sehingga Anda bisa melihat departemen mana yang kehilangan talenta dari waktu ke waktu dan mana yang telah mencapai kapasitas penuh.

Laporan rekrutmen

Laporan rekrutmen berisi data tentang proses perekrutan karyawan baru. Ini mencakup jumlah posisi yang dibuka, jumlah pelamar, dan jumlah karyawan yang diterima.

Laporan ini juga menyajikan metrik seperti waktu yang dibutuhkan untuk mengisi posisi, sumber pelamar, dan rasio konversi pelamar menjadi karyawan. Dengan laporan ini, perusahaan bisa mengevaluasi efektivitas strategi perekrutan dan menemukan area yang perlu diperbaiki.

Laporan manajemen kinerja

Manajemen kinerja adalah cara penting untuk menyelaraskan tindakan karyawan dengan tujuan perusahaan. Dengan laporan kinerja yang jelas dan mudah diakses, Anda bisa melihat siapa yang berkinerja terbaik dan siapa yang memerlukan pelatihan atau pembinaan.

Laporan manajemen kinerja menganalisis kinerja karyawan selama periode tertentu. Ini mencakup penilaian individu, pencapaian target, serta umpan balik dari atasan dan rekan kerja. Laporan ini membantu mengevaluasi kontribusi karyawan, merencanakan pengembangan karier, dan membuat keputusan tentang promosi atau penghargaan.

Laporan kompensasi

Laporan kompensasi menunjukkan struktur gaji dan tunjangan karyawan. Ini mencakup gaji dasar, bonus, dan manfaat lainnya.

Laporan ini membantu perusahaan merancang paket kompensasi yang kompetitif. Selain itu, memastikan keseimbangan internal dan eksternal dalam struktur gaji serta mematuhi kebijakan dan regulasi yang ada.

Cara membuat HR report yang efektif

1. Menentukan tujuan laporan

Langkah pertama dalam membuat laporan HR adalah menentukan tujuannya. Apa yang ingin dicapai? Apakah untuk mengevaluasi kinerja karyawan, memantau rekrutmen, atau menganalisis struktur kompensasi? Tujuan yang jelas membantu fokus pada data yang relevan dan membuat laporan lebih bermanfaat untuk pengambilan keputusan.

2. Mengumpulkan data yang relevan

Setelah menetapkan tujuan, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data. Data bisa berasal dari sistem manajemen SDM, database gaji, catatan absensi, atau hasil evaluasi kinerja. Pastikan data yang dikumpulkan akurat dan terkini. Ini penting untuk menghasilkan laporan yang berkualitas tinggi.

3. Menyajikan data secara visual

Data yang kompleks lebih mudah dipahami jika disajikan secara visual. Grafik, diagram, dan tabel membantu menjelaskan data dengan jelas. Visualisasi data memungkinkan pembaca cepat memahami tren dan pola. Misalnya, grafik batang menunjukkan perubahan jumlah karyawan bulanan, sementara diagram lingkaran menggambarkan distribusi gaji dalam perusahaan.

4. Menyusun kesimpulan dan rekomendasi

Setelah data disajikan, langkah terakhir adalah menyusun kesimpulan dan rekomendasi. Ringkas temuan utama dari laporan dan berikan saran konkret untuk keputusan strategis.

Jika laporan menunjukkan tingkat turnover yang tinggi, sarankan strategi untuk meningkatkan retensi karyawan. Ini membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan efektif.

5. Mengkaji dan merevisi

Sebelum menyerahkan laporan, pastikan semua informasi akurat dan laporan mudah dipahami. Minta feedback dari rekan kerja atau pihak terkait untuk memperbaiki laporan. Revisi laporan berdasarkan umpan balik tersebut untuk meningkatkan kualitas dan efektivitas laporan.

Best practice untuk HR reporting

Pahami audiens Anda

Sebelum membuat laporan, pastikan Anda tahu siapa audiensnya. Apakah laporan ini untuk manajer, eksekutif, atau tim SDM? Setiap audiens memiliki kebutuhan informasi yang berbeda.

Manajer HR cenderung lebih fokus pada detail kinerja dan rekrutmen, sedangkan eksekutif ingin melihat gambaran besar dan tren utama. Dengan memahami audiens, Anda dapat menyusun laporan yang lebih relevan dan efektif. Ini juga akan memastikan laporan Anda tepat sasaran dan mudah dipahami oleh penerima.

Gunakan template untuk HR report

Menggunakan template laporan HR membantu menghemat waktu dan menjaga konsistensi pelaporan. Template ini umumnya mencakup metrik penting seperti jumlah karyawan, turnover, dan kinerja. Anda hanya perlu menyesuaikannya dengan data spesifik perusahaan.

Penggunaan template juga membuat laporan lebih mudah dipahami. Format yang konsisten dari satu laporan ke laporan lainnya mempermudah analisis data.

Memberikan wawasan yang actionable

Laporan HR yang efektif tidak hanya menampilkan data, tetapi juga memberikan wawasan yang dapat diimplementasikan. Laporan harus mencantumkan rekomendasi atau langkah yang bisa diambil berdasarkan data tersebut.

Contohnya, jika laporan menunjukkan peningkatan turnover, Anda dapat menyarankan program retensi atau evaluasi kompensasi. Dengan wawasan yang jelas, laporan menjadi lebih bermanfaat bagi pengambil keputusan di perusahaan.

Periksa ulang laporan

Sebelum laporan HR disampaikan, pastikan laporan telah diperiksa ulang. Kesalahan data atau analisis bisa mengarah pada keputusan yang salah.

Verifikasi data, pastikan formula di spreadsheet benar, dan cek keakuratan angka. Mintalah rekan kerja atau supervisor untuk meninjau laporan sebagai langkah tambahan memastikan kualitasnya.

Otomatiskan pengumpulan data dengan software

Pengumpulan data manual sering memakan waktu dan bisa salah. Otomatisasi proses ini dengan software yang tepat sangat disarankan.

Dengan otomatisasi, data karyawan dikumpulkan secara real-time dan langsung masuk ke sistem pelaporan. Ini menghemat waktu, meningkatkan akurasi, dan mempercepat pembuatan laporan.

Rekomendasi HR reporting software

SAP SuccessFactors

Solusi human resources SAP, SuccessFactors, menyediakan modul yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda. SuccessFactors memperkaya HCM tradisional dengan fitur untuk manajemen pengalaman karyawan, HR inti dan penggajian, manajemen bakat, serta perencanaan dan analitik tenaga kerja.

Pro:

• Modul yang dapat disesuaikan
• Aplikasi seluler untuk admin dan karyawan
• Portal mandiri yang mudah digunakan
• Mendukung alur kerja otomatis

Kontra:

• Biaya langganan mahal untuk semua modul
• Tidak ada uji coba gratis
• Implementasi memakan waktu

Harga: $334/user/bulan

Paycor

Paycor terkenal sebagai alat penggajian, namun juga memiliki fitur SDM yang bermanfaat. Fitur ini memungkinkan Anda mengotomatiskan tugas rutin yang membosankan, menghemat banyak waktu. Paycor juga menawarkan layanan mandiri bagi karyawan untuk memperbarui profil, menandatangani dokumen digital, dan menyelesaikan tugas tanpa mengganggu hari kerja Anda.

Pro:

• Pembayaran sesuai permintaan.
• Paket dasar mencakup penggajian otomatis.
• Tersedia tujuh versi khusus industri.

Kontra:

• Biaya tinggi, terutama untuk perusahaan dengan banyak karyawan.
• Biaya tambahan untuk pengaturan.
• Tidak terintegrasi dengan QuickBooks atau Xero.

Harga: Harus menghubungi vendor

Workday

Workday menyediakan laporan yang dapat disesuaikan dengan data seperti perputaran karyawan, posisi karyawan, perekrutan, pemutusan hubungan kerja, dan posisi terbuka. Fitur unggulnya adalah dukungan kepatuhan global, yang membantu Anda mengikuti peraturan di lebih dari 80 yurisdiksi dan menghindari pelanggaran.

Pro:

• Integrasi aplikasi luas
• Dukungan 24/7
• Gabungan SDM dan keuangan
• Dukungan di lebih dari 200 negara

Kontra:

• Harga tidak transparan
• Tidak ada versi gratis
• Navigasi rumit

Harga: Harus menghubungi vendor

ADP Workforce

ADP Workforce adalah platform cloud yang menyederhanakan penggajian, tunjangan, bakat, manajemen tenaga kerja, dan SDM. Dirancang untuk perusahaan dengan 50-999 karyawan, ADP Workforce Now mengotomatiskan dan menyederhanakan proses SDM, dari administrasi payroll dan tunjangan hingga manajemen tenaga kerja dan bakat.

Pro: 

• Fitur payroll yang kuat dan akurat.
• Dashboard yang terorganisir dengan baik.
• Dukungan teknis yang luas.

Kontra: 

• Akses terbatas saat koneksi internet mati.
• Proses meminta cuti membingungkan dan sering terjadi kesalahan.
• Antarmuka bisa menjadi kompleks bagi pengguna baru.

Harga: Harus menghubungi vendor

monday.com

Monday.com adalah platform kolaboratif untuk manajer SDM yang mengelola seluruh siklus hidup karyawan di satu tempat. Lacak rekrutmen, orientasikan karyawan baru, rencanakan pengembangan tim, dan gunakan analitik data dengan mudah. Aplikasi ini juga dapat diintegrasikan dengan Gmail dan 40+ alat lainnya untuk melengkapi alur kerja.

Pro:

• Tersedia paket gratis.
• Otomatisasi yang mudah digunakan.
• Membantu Anda tetap terorganisir.
• Fungsionalitas drag and drop yang praktis.

Kontra:

• Fitur-fitur yang tersedia kurang bila dibandingkan dengan aplikasi lainnya.
• Tidak dapat menyesuaikan laporan.

Harga: Mulai dari $9/user/bulan

Impact

Impact HRIS cocok untuk semua ukuran perusahaan di Indonesia yang ingin mengintegrasikan pengelolaan SDM dengan sistem mereka. Software ini mencakup seluruh siklus karyawan, dari rekrutmen hingga exit, dengan pemantauan real-time melalui satu dashboard. Selain itu, Impact memiliki pusat data karyawan terpusat, memudahkan pengumpulan data secara real-time.

Pro:

• Mudah terintegrasi dengan sistem akuntansi.
• Solusi HRIS all-in-one.
• Perhitungan perpajakan Indonesia otomatis.
• Data karyawan terpusat.

Kontra:

• Tidak ada paket gratis tersedia.

Apa itu riset pasar

Market research atau riset pasar adalah usaha terstruktur untuk mengumpulkan informasi tentang target pasar dan pelanggan. Strategi bisnis ini mengambil peran penting dalam menjaga daya saing perusahaan, sehingga minatnya tumbuh pesat dalam beberapa tahun terakhir — pasar market research diprediksi mencapai $90,79 miliar pada 2025.

Berbagai metode dan teknik digunakan dalam market research untuk mendapatkan data yang relevan dan akurat. Informasi ini membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat dan mengembangkan strategi yang lebih efektif.

Manfaat dan tujuan riset pasar

1. Memahami Pelanggan Lebih Baik

Market research membantu perusahaan memahami kebutuhan, preferensi, dan perilaku pelanggan. Menurut riset Deloitte, bisnis yang lebih customer-centric menghasilkan laba 60% lebih besar. 

2. Mengurangi Risiko Melalui Pengujian Konsep

Banyak produk alami kegagalan, dengan tingkat yang mencapai 95% menurut beberapa ahli. Sebelum meluncurkan produk atau layanan baru, riset pasar membantu Anda menguji konsep tersebut dengan audiens target. Feedback dari fase ini memungkinkan penyesuaian yang diperlukan.

3. Menganalisis Kompetitor

Riset pasar membantu menganalisis kekuatan dan kelemahan kompetitor. Dengan memahami strategi pesaing, perusahaan dapat menemukan celah atau memperbaiki kelemahan dalam strategi mereka sendiri. Ini penting untuk tetap kompetitif di pasar yang dinamis.

4. Mengidentifikasi Potensi Pertumbuhan

Market research bukan hanya penting untuk startup atau peluncuran produk baru. Melakukan riset pasar secara berkala dapat membantu Anda menemukan peluang baru untuk berkembang. Data dari riset ini membantu bisnis mengeksplorasi segmen pasar yang belum terjangkau atau merancang produk yang sesuai dengan tren terbaru.

5. Membuat Keputusan yang Lebih Tepat

Salah satu tujuan utama riset pasar adalah memberikan informasi yang akurat untuk pengambilan keputusan. Data riset pasar berfungsi sebagai kompas, membantu perusahaan membuat keputusan yang mendekatkan mereka pada tujuan untuk mengonversi dan mempertahankan pelanggan target.

Perbedaan riset pasar vs. riset pemasaran

Riset pasar dan riset pemasaran sering dipertukarkan, padahal sebenarnya berbeda. Riset pasar bertujuan memahami pasar secara umum, sedangkan riset pemasaran fokus pada kebutuhan dan keinginan konsumen serta strategi pemasaran untuk memenuhi kebutuhan tersebut.

Cara melakukan riset pasar

1. Tentukan tujuan riset

Tanpa tujuan yang jelas, riset pasar bisa tidak fokus dan datanya kurang relevan. Berikut beberapa pertimbangan untuk menentukan tujuan riset Anda:

• Apa yang ingin Anda capai? Tentukan apakah Anda ingin memahami kebutuhan pelanggan, mengevaluasi potensi pasar baru, mengidentifikasi tren, atau menilai efektivitas strategi pemasaran. Tujuan ini akan mempengaruhi pendekatan riset Anda.
• Mengapa riset ini penting? Pikirkan bagaimana hasil riset akan digunakan dalam keputusan bisnis, seperti pengembangan produk baru, perbaikan layanan, atau strategi pemasaran yang lebih efektif.
• Apakah ada pertanyaan spesifik yang perlu dijawab? Buat daftar pertanyaan yang ingin dijawab melalui riset ini. Pertanyaan ini harus terkait langsung dengan tujuan bisnis, seperti “Apa faktor utama yang mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan?” atau “Bagaimana persepsi pelanggan terhadap merek kami dibandingkan kompetitor?”

2. Identifikasi target audience

Target audiens bisa berupa segmen pelanggan spesifik, prospek potensial, atau seluruh pasar. Dalam tahap ini, membuat buyer personas sangat membantu. Buyer personas adalah gambaran semi-fiktif dari pelanggan ideal Anda berdasarkan data nyata.

Pertimbangkan beberapa faktor berikut:

• Demografi: Usia, jenis kelamin, pendapatan, pendidikan, pekerjaan, dan lokasi geografis. Data ini membantu Anda memahami siapa audiens Anda dan cara terbaik menjangkau mereka.
• Psikografi: Minat, nilai, kepribadian, gaya hidup, dan sikap audiens. Memahami psikografi membantu Anda membuat pertanyaan riset yang lebih relevan.
• Perilaku Konsumen: Kebiasaan pembelian, loyalitas merek, dan preferensi produk. Data ini memberikan wawasan tentang motivasi dan kebutuhan konsumen.

Artikel terkait: 8 Cara Menentukan Profil Responden dalam Riset Bisnis

3. Pilih metode riset

Setelah menentukan tujuan dan target audiens, langkah berikutnya adalah memilih metode riset yang tepat. Ada dua metode utama: primary research dan secondary research. Pilihan metode ini bergantung pada data yang dibutuhkan dan sumber daya yang tersedia.

1. Primary research atau riset primer mengumpulkan informasi baru secara langsung dari individu atau sumber relevan dengan tujuan tertentu. Contohnya seperti survei, wawancara, observasi, atau focus group.

Kelebihan:

• Data yang diperoleh sangat relevan dan spesifik untuk pertanyaan penelitian.
• Kemampuan untuk mendapatkan wawasan mendalam dari responden.

Kekurangan:

• Memerlukan waktu dan biaya yang lebih tinggi dibandingkan riset sekunder.
• Proses pengumpulan data bisa menjadi rumit dan memerlukan perencanaan yang matang.

2. Secondary research atau riset sekunder menggunakan data yang sudah ada, seperti dari sensus pemerintah, laporan asosiasi perdagangan, jajak pendapat, atau penelitian bisnis lain di pasar yang sama.

Kelebihan:

• Biaya dan waktu yang lebih rendah karena data sudah tersedia.
• Memungkinkan untuk melakukan analisis terhadap data yang lebih luas dan historis.

Kekurangan:

• Data mungkin tidak selalu relevan atau spesifik untuk pertanyaan penelitian saat ini.
• Kualitas dan keakuratan data tergantung pada sumbernya.

4. Kumpulkan data

Pengumpulan data adalah tahap di mana Anda mulai mengumpulkan informasi penting untuk menjawab pertanyaan riset. Teknik pengumpulan data harus sesuai dengan metode riset yang dipilih.

Primary Research:

• Survei: Buat survei dengan pertanyaan yang jelas dan relevan. Gabungkan pertanyaan terbuka dan tertutup untuk mendapatkan data kuantitatif dan kualitatif.
• Wawancara: Susun panduan wawancara untuk menggali informasi mendalam. Tetap fleksibel untuk mengikuti alur percakapan yang bisa membuka wawasan baru.
• Focus Groups: Pilih moderator berpengalaman untuk memimpin diskusi. Pastikan kelompok diskusi mewakili berbagai perspektif dari audiens target.
• Observasi: Amati perilaku konsumen tanpa intervensi. Ini memberikan gambaran akurat tentang interaksi mereka dengan produk atau layanan.

Secondary Research:

• Laporan dan Publikasi: Kumpulkan laporan dari sumber terpercaya. Pastikan data masih relevan dengan memeriksa tanggal penerbitan.
• Data Online: Verifikasi keaslian dan kredibilitas data dari sumber online. Waspadai bias dalam penyajian informasi.

5. Analisis data

Setelah mengumpulkan data, langkah berikutnya adalah menganalisis informasi untuk mendapatkan wawasan berguna. Cara analisis bergantung pada jenis data yang Anda miliki:

• Data Kuantitatif: Gunakan tools statistik untuk menemukan pola, korelasi, dan tren. Misalnya, hitung persentase responden atau gunakan regresi untuk melihat hubungan antara variabel.
• Data Kualitatif: Analisis data kualitatif melibatkan pengelompokan informasi untuk mengidentifikasi tema dan kategori yang berulang. Analisis konten dan tematik sering digunakan untuk memahami makna dan pola dalam data tersebut.

6. Penyusunan laporan 

Analisis hasil riset harus disesuaikan dengan tujuan yang telah ditetapkan. Buat laporan yang jelas dan ringkas mengenai temuan riset.

Laporan ini perlu mencakup rekomendasi berdasarkan data yang dianalisis dan implikasinya untuk strategi bisnis atau pemasaran. Jika riset menunjukkan bahwa konsumen menginginkan fitur baru pada produk, rekomendasikan pengembangan fitur tersebut.

7. Evaluasi dan pantau hasil riset

Setelah implementasi, penting untuk memantau dampak dari perubahan yang dilakukan. Periksa bagaimana wawasan dari riset diterapkan dalam strategi bisnis dan pastikan rekomendasi diimplementasikan dengan benar.

Evaluasi apakah tujuan riset tercapai dan data yang diperoleh relevan. Tanyakan apakah ada aspek yang perlu diperbaiki dalam proses riset untuk memastikan strategi berhasil atau perlu penyesuaian.

Contoh riset pasar

Starbucks

Starbucks telah sukses dengan ekspansi globalnya dan kini hadir di lebih dari 80 negara. Sebelum memasuki pasar baru, mereka melakukan riset pasar secara mendalam.

Saat akan membuka cabang di Tiongkok, Starbucks meneliti kebiasaan minum teh lokal dan keterbukaan kelas menengah terhadap merek Barat. Hasil riset ini memungkinkan mereka menyesuaikan menu dengan selera lokal, termasuk menambahkan cita rasa populer ke dalam tawaran mereka.

Lego

LEGO dulu dikenal sebagai perusahaan mainan untuk anak laki-laki. Namun, mereka tidak ingin membatasi diri dan ingin semua anak bisa menikmati produk mereka.

Pada 2012, LEGO melakukan penelitian pada 3.500 anak perempuan dan ibu mereka untuk memahami preferensi bermain mereka. Dari penelitian ini, lahirlah lini mainan baru yang sesuai keinginan anak perempuan. Hasilnya, pendapatan LEGO naik menjadi 23,4 miliar kroner ($4,2 miliar) dan laba bersih mereka tumbuh 38 persen, menjadi 5,6 miliar kroner ($1 miliar) di tahun berikutnya.

Best practices untuk riset pasar

Tingkatkan komunikasi

Komunikasi yang jelas dan terbuka dengan tim riset dan peserta sangat penting. Keterampilan komunikasi verbal dan tulisan harus kuat agar informasi dapat disampaikan dengan jelas dan laporan terdokumentasi dengan baik.

Pastikan semua pihak yang terlibat memahami tujuan riset dengan baik. Berikan panduan yang jelas kepada peserta, baik dalam survei, wawancara, maupun focus groups.

Survei dan kuesioner harus singkat

Waktu peserta sangat berharga, jadi buat survei dan kuesioner singkat dan padat. Fokus hanya pada pertanyaan yang penting untuk tujuan riset Anda.

Hindari membuat kuesioner yang terlalu panjang, rumit, atau membingungkan. Survei yang memakan waktu lebih dari 5 menit cenderung mengurangi tingkat respons hingga 15%, dan turun 40% jika melewati 10 menit.

Berikan insentif pada peserta riset

Memberikan insentif adalah cara efektif untuk meningkatkan partisipasi dan kualitas jawaban. Insentif bisa berupa hadiah fisik, voucher, diskon, atau poin reward yang dapat ditukar.

Dengan insentif, peserta lebih termotivasi untuk berpartisipasi dengan antusias serta memberikan jawaban yang jujur dan lengkap. Pastikan insentif yang diberikan sesuai dengan skala riset dan anggaran Anda.

Baca juga: 8 Cara Menentukan Profil Responden dalam Riset Bisnis

Lakukan brand research

Memahami persepsi dan posisi merek di pasar sangat penting untuk strategi pemasaran yang efektif. Brand research membantu mengidentifikasi bagaimana konsumen memandang merek Anda dibandingkan dengan pesaing.

Penelitian ini bisa mencakup survei tentang kesadaran merek, loyalitas pelanggan, dan atribut merek yang dianggap penting oleh konsumen. Hasilnya akan memberikan wawasan penting untuk mengarahkan keputusan strategis yang dapat meningkatkan citra dan kekuatan merek di pasar.

Jangan berasumsi, kumpulkan data sebaik mungkin

Salah satu bahaya market research adalah membiarkan asumsi memengaruhi hasil. Terlalu mudah untuk melihat pola dan membuat asumsi tanpa menyelidiki lebih dalam mengapa tren tertentu terjadi.

Gunakan berbagai metode riset untuk memastikan data yang Anda kumpulkan mencerminkan realitas pasar dan kebutuhan konsumen. Ini akan membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat dan akurat.

Gunakan software dalam pengumpulan data

Menggunakan software untuk pengumpulan data bisa meningkatkan efisiensi dan akurasi riset pasar. Dua jenis yang dapat digunakan:

• ERP (Enterprise Resource Planning): Sistem ERP mengintegrasikan berbagai data bisnis dan memberikan wawasan mendalam tentang tren pasar, kinerja produk, dan preferensi pelanggan melalui analisis data terpusat.
• CRM (Customer Relationship Management): Sistem CRM mengelola interaksi dengan pelanggan dan menyimpan data terkait umpan balik dan preferensi mereka. Ini memudahkan pemantauan kebutuhan pelanggan dan penyesuaian strategi riset sesuai data yang tersedia.

Kesimpulan

Riset pasar adalah alat penting bagi perusahaan untuk memahami kebutuhan konsumen dan mengurangi risiko. Dengan menggunakan metode yang tepat dan mengumpulkan data yang relevan, perusahaan bisa membuat keputusan yang lebih baik dan merancang strategi bisnis yang efektif.

Selalu perbarui market research sesuai dengan perubahan tren dan kebutuhan konsumen. Dengan riset yang efektif, perusahaan dapat tetap kompetitif dan responsif terhadap dinamika pasar yang terus berubah.

Apa itu employee experience?

Employee experience (EX), atau pengalaman karyawan, adalah keseluruhan interaksi dan pengalaman yang dialami karyawan selama bekerja di perusahaan. Ini mencakup semua tahap perjalanan karyawan, mulai dari rekrutmen, onboarding, pengembangan karir, hingga saat mereka keluar dari perusahaan.

Employee experience tidak hanya tentang kepuasan kerja, tetapi juga bagaimana karyawan berinteraksi dengan budaya perusahaan, lingkungan kerja, teknologi, dan kebijakan. Ini adalah pandangan holistik yang melihat pengalaman karyawan sebagai perjalanan dinamis yang terus berkembang.

Pentingnya memperhatikan employee experience

Meningkatkan Produktivitas Karyawan

Penelitian menunjukkan bahwa kebahagiaan karyawan berhubungan langsung dengan peningkatan produktivitas sebesar 13%. Ketika karyawan merasa dihargai, didukung, dan memiliki akses ke sumber daya yang cukup, mereka bekerja lebih efisien dan antusias, yang pada akhirnya meningkatkan kinerja perusahaan.

Mengurangi Biaya Pengeluaran Perusahaan

Ketika karyawan merasa terlibat, mereka cenderung lebih loyal. Menurut laporan Gallup, perusahaan yang memiliki karyawan terlibat mengalami 59% lebih sedikit pergantian staf. Tingginya pergantian karyawan merugikan waktu HR dan laba perusahaan. Investasi dalam pengalaman karyawan yang positif membantu menciptakan tenaga kerja yang setia dan mengurangi pergantian staf.

Meningkatkan Reputasi Perusahaan

Reputasi sebagai employer of choice sangat penting untuk menarik talenta terbaik di pasar yang kompetitif. Karyawan yang puas dengan pengalaman mereka cenderung membicarakan perusahaan dengan baik, baik di dalam maupun di luar lingkungan kerja. Hal ini pada akhirnya meningkatkan citra dan daya tarik perusahaan.

Customer Service yang Lebih Baik

Pengalaman karyawan yang baik penting untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang hebat dan mencapai keberhasilan bisnis. Penelitian Glassdoor menunjukkan hubungan yang jelas antara pengalaman karyawan dan kepuasan pelanggan. Rata-rata, setiap peningkatan 1 poin dalam peringkat Glassdoor dikaitkan dengan kenaikan 1,3 poin dalam kepuasan pelanggan.

Employee experience vs. employee engagement

Employee Experience dan Employee Engagement sering kali dibahas dalam manajemen human resources. Employee Experience menggambarkan keseluruhan perjalanan karyawan selama bekerja di perusahaan.

Sementara itu, Employee Engagement mengukur seberapa terlibat, termotivasi, dan berkomitmennya karyawan terhadap pekerjaan dan tujuan perusahaan. Engagement mencerminkan semangat, dedikasi, dan usaha karyawan dalam pekerjaan mereka.

Tahap employee experience

Rekrutmen

Proses rekrutmen adalah langkah pertama dalam pengalaman karyawan. Di sini, calon karyawan pertama kali berinteraksi dengan perusahaan, mulai dari melihat iklan pekerjaan hingga proses seleksi.

Pengalaman ini meliputi:

• Iklan Lowongan: Apakah posisi yang ditawarkan jelas dan menarik?
• Proses Lamaran: Seberapa mudah dan jelas proses pengajuan lamaran? Apakah teknologi dan komunikasi efektif?
• Wawancara: Bagaimana kualitas wawancara dan perlakuan terhadap calon karyawan?
• Penawaran dan Negosiasi: Seberapa cepat dan transparan penawaran pekerjaan? Bagaimana fleksibilitas dalam negosiasi gaji dan tunjangan?

Onboarding

Onboarding adalah proses penyesuaian karyawan baru dengan perusahaan. Proses onboarding yang efektif mengubah semangat awal mereka menjadi keterikatan yang lebih mendalam dan komitmen untuk berkontribusi secara maksimal di tempat kerja.

Proses onboarding meliputi:

• Orientasi Perusahaan: Memperkenalkan misi, visi, nilai-nilai, dan struktur organisasi perusahaan.
• Pelatihan Awal: Program pelatihan untuk memahami pekerjaan serta penggunaan alat dan sistem yang diperlukan.
• Integrasi Tim: Aktivitas seperti pertemuan tim dan acara sosial untuk mengenalkan karyawan baru dan membuat mereka merasa diterima.
• Dukungan dan Bimbingan: Penunjukan mentor atau buddy yang membantu karyawan baru beradaptasi dan menjawab pertanyaan mereka.

Pengembangan

Pengebangan karyawan adalah tahap berkelanjutan dalam perjalanan karyawan, di mana mereka berkembang dengan kecepatan berbeda dalam berbagai keterampilan. Seiring dengan perkembangan karyawan dalam perannya, penting untuk mengukur produktivitas mereka, kemampuan bekerja sama dalam tim, dan aspirasi promosi mereka.

 Proses ini meliputi:

• Pelatihan dan Pendidikan: Memberikan kesempatan untuk mengikuti pelatihan tambahan, kursus, dan program pengembangan keterampilan.
• Feedback Berkala: Menyediakan evaluasi kinerja yang konstruktif dan teratur, serta diskusi tentang tujuan karir dan pencapaian.
• Kesempatan Karir: Menawarkan akses ke peluang promosi dan peningkatan tanggung jawab, serta jalur karir yang jelas.

Retensi

Retensi adalah upaya perusahaan untuk menjaga karyawan dengan pengalaman kerja yang positif. Mengawasi karyawan yang ada lebih ekonomis daripada mengganti mereka. Biaya penggantian karyawan bisa mencapai 50%-60% dari gaji tahunan mereka.

Tahap ini meliputi:

• Kesejahteraan Karyawan: Program kesejahteraan yang mendukung keseimbangan kerja-hidup serta kesehatan fisik dan mental.
• Pengakuan dan Penghargaan: Sistem penghargaan yang adil untuk prestasi dan kontribusi karyawan.
• Lingkungan Kerja: Menciptakan lingkungan kerja yang positif, inklusif, dan mendukung kolaborasi serta kreativitas.

Exit

Semua karyawan akan meninggalkan perusahaan pada suatu saat, baik karena pensiun, pindah kerja, atau perubahan hidup lainnya.

Tahapan ini meliputi:

• Proses Pemberhentian: Menyusun dokumen seperti surat pemberhentian dan perhitungan akhir tunjangan.
• Exit Interview: Mengadakan wawancara untuk memahami alasan karyawan meninggalkan perusahaan dan mendapatkan umpan balik tentang pengalaman mereka.
• Transisi dan Penyerahan Tugas: Mengatur transisi yang mulus, termasuk penyerahan tugas kepada rekan kerja dan pemindahan pengetahuan yang relevan.

Cara meningkatkan employee experience

Desain employee experience framework

Merancang kerangka kerja employee experience yang efektif adalah langkah awal yang sangat penting. Ini melibatkan pemahaman menyeluruh tentang perjalanan karyawan, mulai dari rekrutmen hingga exit.

Framework ini harus mencakup berbagai elemen, seperti budaya perusahaan, proses onboarding, kesempatan pengembangan, dan strategi retensi. Melibatkan berbagai pemangku kepentingan—termasuk tim HR, manajer, dan karyawan—adalah kunci untuk menciptakan pengalaman yang lebih baik.

Tingkatkan komunikasi perusahaan

Meningkatkan komunikasi internal adalah kunci untuk mencapai tujuan perusahaan dan meningkatkan loyalitas, kepercayaan, serta komitmen karyawan. Human resources harus menyusun rencana komunikasi internal untuk memastikan semua karyawan tetap terinformasi dan terlibat.

Ini mencakup informasi mengenai perubahan kebijakan, perkembangan perusahaan, dan umpan balik tentang kinerja. Menciptakan saluran komunikasi yang efektif dan transparan, seperti forum karyawan, newsletter, dan pertemuan rutin, membantu karyawan merasa lebih terhubung dan terlibat dalam misi serta tujuan perusahaan.

Ciptakan pengalaman onboarding yang baik

Kesan awal perusahaan terhadap pelamar, karyawan baru, dan pekerja pemula sangat memengaruhi pandangan mereka selama bekerja. Mengintegrasikan karyawan baru dengan cepat dan efektif membantu mereka merasa diterima dan siap berkontribusi dari hari pertama. Ini juga dapat mengurangi kecemasan dan meningkatkan kepuasan awal.

Untuk pekerja remote, perhatian khusus diperlukan karena mereka tidak dapat menghadiri orientasi di kantor. Mereka membutuhkan banyak komunikasi online untuk mendapatkan arahan dan dukungan yang sama.

Berinvestasi pada kesejahteraan karyawan

Kesejahteraan karyawan melampaui aspek fisik. Ini mencakup dukungan mental, emosional, dan pribadi, serta kesehatan finansial dan hubungan yang berarti.

Investasi dalam kesejahteraan karyawan melibatkan menghubungkan staf dengan ahli atau pelatih, mendorong pembelajaran berkelanjutan, dan mendukung perawatan diri. Selain itu, menawarkan waktu istirahat berbayar (PTO) memungkinkan karyawan untuk merayakan acara penting, seperti hari raya keagamaan.

Mendengarkan feedback dari semua karyawan

Mendengarkan dan menanggapi umpan balik karyawan adalah cara efektif untuk meningkatkan pengalaman mereka. Perusahaan harus memiliki mekanisme yang memungkinkan karyawan menyampaikan pendapat dan saran secara terbuka, seperti melalui survei, kotak saran, atau pertemuan rutin.

Tidak cukup hanya mengumpulkan feedback; perusahaan perlu mengambil tindakan nyata berdasarkan masukan tersebut. Dengan menunjukkan bahwa mereka mendengar dan merespons kebutuhan karyawan, perusahaan dapat meningkatkan rasa kepemilikan dan keterlibatan karyawan.

Rekrut seorang CXO

Mempekerjakan seorang Chief Experience Officer (CXO) adalah langkah strategis untuk mengelola dan meningkatkan pengalaman karyawan secara menyeluruh. CXO bertanggung jawab atas semua aspek pengalaman karyawan, mulai dari keterlibatan, kepuasan, manajemen kinerja, pengembangan karier, hingga pengakuan dan manajemen talenta, serta memastikan kebahagiaan karyawan, baik yang bekerja jarak jauh maupun di kantor.

Mereka bekerja sama dengan berbagai departemen untuk menjamin konsistensi dan pengalaman positif sepanjang perjalanan karyawan di perusahaan. Dengan CXO yang berdedikasi, perusahaan dapat memprioritaskan pengalaman karyawan dan memastikan bahwa semua inisiatif terkait dikelola dengan baik.

Tools untuk mengukur employee experience

Pulse survey

Pulse survey adalah survei singkat yang rutin dilakukan untuk mengukur perasaan karyawan secara real-time. Berbeda dengan survei tahunan yang panjang dan hanya dilakukan sekali setahun, pulse survey dilakukan lebih sering, misalnya setiap minggu atau bulanan.

Tujuan utamanya adalah mendapatkan gambaran cepat tentang sentimen karyawan terhadap berbagai aspek pekerjaan, seperti kepuasan kerja, lingkungan kerja, dan dinamika tim. Hasil dari pulse survey dapat membantu perusahaan segera mengidentifikasi dan menangani masalah sebelum berkembang menjadi isu yang lebih besar.

Survey eNPS (Employee Net Promoter Score)

Employee Net Promoter Score (eNPS) adalah alat yang digunakan untuk mengukur loyalitas dan keterlibatan karyawan. Pengukuran dilakukan dengan satu pertanyaan sederhana: “Seberapa besar kemungkinan Anda merekomendasikan perusahaan ini sebagai tempat kerja kepada teman atau kolega Anda?”

Karyawan menilai dengan skala 0 hingga 10. Hasilnya membagi karyawan menjadi tiga kelompok: promotor (9-10), pasif (7-8), dan detraktor (0-6). eNPS memberikan gambaran langsung tentang kepuasan dan loyalitas karyawan. Skor ini berguna untuk menilai keterlibatan karyawan dan efektivitas strategi employee experience perusahaan.

Aplikasi HRIS

Aplikasi HRIS adalah sistem yang mengintegrasikan berbagai fungsi sumber daya manusia, seperti pengelolaan data karyawan, penggajian, manajemen waktu, dan pelacakan absensi. HRIS modern juga sering dilengkapi dengan fitur untuk mengukur dan menganalisis pengalaman karyawan.

Misalnya, HRIS bisa melacak data terkait kesejahteraan, keterlibatan, dan kepuasan kerja. Beberapa aplikasi HRIS bahkan bisa diintegrasikan dengan survei dan alat pengukuran lainnya, sehingga memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang pengalaman karyawan.