AI menjanjikan gangguan besar dalam dekade mendatang. Kondisi teknologi AI saat ini belum cukup andal untuk tugas-tugas strategi yang sangat penting, namun sebagian besar organisasi telah melihat cukup potensinya untuk mulai merencanakan kemajuan di masa depan.
Kami akan mempresentasikan studi kasus tentang strategi implementasi AI pada konferensi OOP 2026 di Munich. Hubungi tim kami untuk mengetahui bagaimana platform BSC Designer membantu organisasi mengelola strategi AI dan menyelaraskannya dengan tujuan bisnis secara keseluruhan.
OOP 2026, lokasi: Munich, Germany, tanggal: 13 February 2026.
Kartu Skor Kesiapan AI. Ke Mana AI Sedang Tren?
Selain dari bagian algoritma, salah satu kekuatan pendorong utama dalam AI adalah biaya daya komputasi. Apa yang bisa kita harapkan ketika biayanya menjadi cukup murah?
Akan menjadi hemat biaya untuk:
- Melatih model pada data dalam jumlah lebih besar.
- Melatih model pada data proprietary, masing-masing.
- Akhirnya, meningkatkan frekuensi pelatihan ke tingkat di mana model diperbarui secara real-time.
Seperti Apa Pendamping Strategi Sempurna?
Bayangkan AI yang:
- Memahami tren terkini, kekuatan pendorong, “mengamati” berita, dan “membaca” majalah bisnis.
- Memonitor lanskap kompetitif dan regulasi.
- Mengetahui siapa pemangku kepentingan dalam organisasi Anda dan apa kebutuhan mereka.
- Mengingat semua hipotesis strategis yang dicoba oleh tim Anda dan hasilnya.
- Mengetahui alasan di balik semua tujuan.
- Memahami rencana aksi saat ini, faktor keberhasilan, dan hasil yang diharapkan.
- Memiliki akses ke data kinerja terkini dan historis.
- Memahami komentar yang dibuat tim Anda mengenai lonjakan kinerja.
- Dapat mengikuti tautan ke tujuan atau KPI yang Anda sebutkan dalam diskusi internal.
- Akhirnya, dapat menonton rekaman rapat strategi terakhir.
Pertanyaan seperti apa yang bisa kita rumuskan untuk AI semacam itu?
- Meskipun teknologi pendukungnya tetap pada tingkat perkembangan saat ini, wawasan yang bisa kita dapatkan dari data ini sangat besar.
Misalnya, pengguna BSC Designer sudah dapat memberikan asisten AI yang terintegrasi ke dalam platform dengan informasi kontekstual yang relevan dan mengajukan pertanyaan mengenai peningkatan strategi perusahaan.
Mempersiapkan Strategi untuk AI
Perkiraan optimis adalah bahwa kita masih 3-5 tahun lagi dari skenario yang dijelaskan.
Apa yang dapat kita lakukan hari ini untuk memastikan transisi yang lebih mudah ke AI ketika sudah cukup baik untuk aplikasi tertentu?
Pertanyaan serupa diajukan pada tingkat yang berbeda. Misalnya, Dana Moneter Internasional merumuskan1 Indikator Kesiapan AI-nya berdasarkan berbagai indikator dalam perspektif Infrastruktur Digital, Modal Manusia dan Kebijakan Pasar Tenaga Kerja, Inovasi dan Integrasi Ekonomi, Regulasi, dan Etika.
Alur Kerja Strategi Digital
Dalam skenario yang dijelaskan, AI dapat membantu Anda dengan strategi Anda, tetapi perlu memahami konteks organisasi Anda. Yang lebih penting, AI perlu memahami konteks keputusan historis Anda.
Tidak akan cukup hanya mengunggah data penjualan ke AI dan mengharapkan keajaiban.
Dengan logika ini, rekomendasi kami adalah memindahkan semua alur kerja strategi Anda ke perangkat lunak khusus, seperti BSC Designer.
Tidak perlu alat tersebut memiliki fungsi AI hari ini (meskipun kami telah bereksperimen dengan beberapa).
Yang kritis adalah alat tersebut memungkinkan pemetaan semua data terkait strategi yang relevan, yang dapat Anda gunakan kembali di masa depan untuk melatih AI.
Dalam BSC Designer, data terkait strategi Anda disimpan:
- Dalam kartu skor strategi dan fungsional yang terhubung.
- Dalam jejak audit yang menyimpan semua log aktivitas.
Kapan saja, Anda dapat mengekspor data Anda ke format CSV atau Excel.
Pelatihan Kesadaran AI dan Spesialis Data
Sebelumnya, kami menulis tentang transformasi digital dan Big Data. AI mungkin terdengar seperti inisiatif digital lainnya, namun saya melihat ada satu perbedaan mendasar.
Pada transformasi digital dan big data, rekomendasi kami adalah memulai dari kebutuhan para pemangku kepentingan dan menemukan teknologi terbaik untuk mendukung kebutuhan tersebut.
Kita bisa mengatakan hal yang sama tentang AI, namun pada tingkat perkembangan saat ini, teknologinya cukup berbeda dari yang pernah kita alami sebelumnya. Oleh karena itu, akan membutuhkan lebih banyak waktu bagi para pemangku kepentingan untuk memahami potensi teknologi dan merumuskan strategi. AI tampak mirip dengan masa-masa awal listrik ketika teknologi tersebut belum menjadi komoditas.
Pada tahap ini, hal terbaik yang dapat kita lakukan adalah meningkatkan kesadaran tentang teknologi AI yang ada dan melatih spesialis data untuk mempersiapkan data secara tepat bagi masa depan AI yang akan datang.
Indeks Kesadaran AI
Saat membahas kesadaran umum tentang AI, kita dapat menggunakan indeks sederhana ini:
- 0 – Organisasi kurang memiliki kesadaran tentang aplikasi AI yang sesuai.
- 1 – Organisasi telah mengidentifikasi potensi kasus penggunaan untuk AI.
- 2 – Organisasi telah membangun integrasi dengan model AI yang ada (misalnya, memanfaatkan API ChatGPT).
- 3 – Organisasi melatih model AI menggunakan data mereka sendiri.
Kepatuhan
Sejak awal, pertanyaan mengenai penggunaan data secara etis dan legal telah menjadi fokus dalam evolusi AI. Beberapa regulasi AI pun sudah diterbitkan. Sebagai contoh, regulasi Uni Eropa2 melarang pengawasan biometrik dan pengenalan emosi. Jika Anda berniat melakukan investasi signifikan dalam AI, penting untuk memantau perkembangan hukum terkait regulasi yang akan datang.
Pengguna BSC Designer memiliki akses ke template kepatuhan yang dapat disesuaikan dengan regulasi baru, memetakan kekuatan pendorong utama, dan melacak pelaksanaan kebijakan tertentu.
Peta Jalan untuk Mempersiapkan AI
Mari kita rangkum beberapa gagasan untuk mempersiapkan organisasi menghadapi AI dengan merumuskan strategi kesiapan AI secara umum. Sesuaikan templat kesiapan AI kami untuk menjawab tantangan spesifik Anda.
Umum untuk perencanaan strategis:
- Beralih ke perencanaan strategis yang sepenuhnya digital dalam perangkat lunak khusus. Jika Anda menggunakan spreadsheet, berikut beberapa argumen untuk meyakinkan para pemangku kepentingan.
Kartu Skor Kesiapan AI. Tujuan pembelajaran:
- Rumuskan tujuan terkait pelatihan kesadaran AI.
- Kembangkan kompetensi terkait Data yang diperlukan dalam organisasi.
Tingkat sistem bisnis:
- Rumuskan strategi untuk menghasilkan Data yang dikuantifikasi berdasarkan ketersediaan Data.
- Tetapkan pemantauan kepatuhan terhadap regulasi AI (gunakan templat kepatuhan).
- Lakukan analisis Risiko untuk mengidentifikasi dan mengkuantifikasi Risiko.
Pelanggan internal dan eksternal:
- Identifikasi kasus penggunaan di mana AI berpotensi membantu (keamanan siber, otomatisasi, layanan pelanggan, analisis Tren).
Pemangku kepentingan:
- Selaraskan kasus penggunaan dengan kebutuhan pemangku kepentingan.
- Perkirakan penghematan biaya, penghindaran biaya, dan sebagainya.
Persiapan untuk AI pada akhirnya harus berkembang menjadi pengendalian eksekusi yang terstruktur. Langkah berikutnya adalah merancang pengawasan implementasi AI untuk memantau kesiapan, Risiko, adopsi, dan dampak bisnis yang terukur.
Tata Kelola AI dan Manajemen Risiko
Seiring implementasi AI Anda berkembang dan mencapai tingkat kematangan tertentu, organisasi Anda akan membutuhkan pendekatan yang kuat untuk mengelola AI. Kami membahas topik ini secara rinci dalam artikel terpisah tentang Tata Kelola AI dan Manajemen Risiko.
Gunakan Template Kartu Skor Kesiapan AI
BSC Designer membantu organisasi mengimplementasikan strategi kompleks mereka:
- Daftar untuk rencana gratis di platform.
- Gunakan template
Kartu Skor Kesiapan AI sebagai titik awal. Anda akan menemukannya di Baru > Kartu Skor Baru > Template Lainnya. - Ikuti Sistem Penerapan Strategi kami untuk menyelaraskan pemangku kepentingan dan ambisi strategis menjadi strategi yang komprehensif.
Mulailah hari ini dan lihat bagaimana BSC Designer dapat menyederhanakan penerapan strategi Anda!
Alexis Savkin adalah seorang Arsitek Strategi dan pendiri BSC Designer, sebuah platform perangkat lunak pelaksanaan strategi dengan Kartu Skor Berimbang sebagai inti utamanya. Ia membantu organisasi menerjemahkan strategi menjadi tujuan yang terukur, KPI, dan inisiatif. Alexis adalah pencipta Kanvas Pelaksanaan Strategi, penulis lebih dari 100 artikel tentang strategi dan pengukuran kinerja, serta pembicara tetap.