AI, tapi yang benar-benar bermanfaat: Sebuah percakapan dengan Kepala Divisi AI Sedgwick

Sebagai Kepala Divisi Merek dan Konten di Sedgwick, saya berkesempatan untuk berbincang dengan banyak pemimpin dan pakar bidang di perusahaan kami. Biasanya, saya memulai percakapan tersebut dengan membawa sebuah topik, beberapa pertanyaan, dan gambaran yang cukup jelas mengenai arah yang mungkin akan diambil pembicaraan tersebut.

Percakapan saya dengan Balaji Viswanath, Kepala Bidang Kecerdasan Buatan (AI) di Sedgwick, pun tak berbeda.

Saya punya ide—mari kita bahas tentang AI. Lebih spesifiknya, di bidang mana AI dapat meningkatkan efisiensi, di mana keahlian manusia paling dibutuhkan, dan bagaimana kita seharusnya memandang keseimbangan antara keduanya.

Belum sempat aku berbicara panjang lebar, Balaji sudah mengajukan sebuah pertanyaan.

Balaji:Apa ada yang lagi ngomong sok tahu soal AI?

Julia:Yah, secara teknis, yang seharusnya itu kamu.

Balaji:Siapa yang mau dengar satu orang lagi yang sok tahu soal AI?

Itu benar juga.

AI sudah ada di sini. Kita semua menggunakannya. Misterinya sudah hampir sirna. Dan sudah banyak orang yang bersedia memberi tahu kita apa arti AI bagi dunia bisnis lima atau sepuluh tahun ke depan.

Balaji jauh lebih tertarik untuk membicarakan hal-hal yang nyata.

Sedgwick sangat gencar berinvestasi di bidang teknologi dan kecerdasan buatan (AI), dan kami secara bertahap mengintegrasikannya ke dalam operasi kami. Namun, seperti yang dijelaskan Balaji, titik awalnya bukanlah mencari bidang-bidang di mana AI dapat diterapkan. Melainkan mencari bidang-bidang di mana AI dapat menciptakan nilai bisnis yang berarti.

Julia: Oke, jangan berteori panjang lebar. Jadi, bagaimana pandanganmu tentang AI di Sedgwick?

Balaji:Kami mendekati bidang kecerdasan buatan (AI) dengan fokus yang sangat tajam pada penambahan nilai bagi pendapatan atau laba. Sebuah proyek atau produk harus memiliki argumen yang meyakinkan terkait pendapatan atau laba agar kami bersedia menggarapnya.

Kami tidak akan mengembangkan AI hanya demi AI itu sendiri. Kami tidak akan mengembangkan AI hanya karena itu adalah mainan baru yang keren, atau karena kami ingin dikenal sebagai “AI apa pun itu.”

Kami akan mengembangkan AI karena hal itu benar-benar memberikan nilai tambah.

Titik awal dari segala hal yang kami pilih adalah nilai bisnis, bukan sekadar, “Wah, itu contoh penerapan AI yang keren.”

Julia:Mungkin itu bukanlah jawaban yang diharapkan orang dari seorang Kepala Eksekutif Bidang Kecerdasan Buatan.

Balaji:Mungkin tidak. Tapi seharusnya begitu.

Julia: Jadi, di mana kamu melihat nilai itu saat ini?

Balaji:Salah satu contohnya adalah AI percakapan untuk pelaporan awal kerugian (First Notice of Loss, atau FNOL) bagi beberapa klien kami di bidang asuransi ketidakhadiran tenaga kerja dan kecelakaan.

Idenya adalah bahwa AI percakapan dapat menangani proses penerimaan data awal, sehingga para tenaga profesional perawatan kami dapat menghabiskan waktu mereka untuk hal-hal yang lebih bersifat manusiawi, seperti empati.

Hal itu penting karena orang-orang cenderung menghubungi kami pada saat-saat yang bisa dibilang merupakan masa-masa tersulit dalam hidup mereka. Dan menurut saya, faktor empati sering kali diremehkan.

Ada beberapa bagian dari proses penerimaan yang bersifat sangat objektif. Siapa nama Anda? Apa yang terjadi? Informasi apa saja yang kami butuhkan? AI bisa menangani banyak bagian yang rumit itu.

Namun, jika terdapat unsur emosional, atau percakapan mencapai titik di mana AI tidak mampu menangani maksud atau fakta yang ada, kita harus bisa mengalihkan percakapan tersebut kepada seorang manusia.

Julia:Hal ini membawa kita kembali ke pertanyaan yang semula ingin saya ajukan kepada Anda. Di mana batas kecerdasan buatan (AI) dan di mana awal keahlian manusia?

Balaji:Itu tergantung pada pekerjaannya. 

Tujuannya adalah agar AI dapat menangani lebih banyak tugas berat seputar pengumpulan data sehingga para tenaga profesional perawatan kesehatan kami dapat benar-benar fokus pada pekerjaan yang memberikan nilai tambah.

Julia:Jadi, AI tidak selalu menggantikan interaksi antarmanusia. Dalam beberapa kasus, justru AI membuka lebih banyak ruang untuk interaksi tersebut.

Balaji:Ya.

Itu mungkin salah satu cara yang tidak terlalu mencolok, namun lebih penting, untuk memandang kecerdasan buatan.

Jika teknologi mampu menangani pengumpulan dan pemrosesan informasi yang berulang-ulang, manusia pun memiliki lebih banyak kapasitas untuk hal-hal yang jauh lebih sulit dilakukan oleh teknologi: penilaian, keahlian, rasa aman, dan empati.

Julia: Apa contoh lain di mana menurutmu AI benar-benar melakukan sesuatu yang bermanfaat?

Balaji:Perhitungan upah dalam asuransi kecelakaan kerja.

Menghitung gaji bisa jadi proses yang sangat banyak melibatkan pekerjaan manual. Anda harus menangani ratusan dokumen, data yang tidak terstruktur, lembar kerja, dan perbedaan aturan di setiap negara bagian. Butuh waktu berminggu-minggu untuk memastikan satu perhitungan gaji saja sudah benar.

Julia:Jadi, bagaimana AI bisa membantu dalam hal ini?

Balaji:Coba pikirkan semua tempat di mana informasi itu mungkin tersimpan. Sebuah dokumen di sini. Slip gaji di sana. Sebuah berkas PDF. Sesuatu yang ditulis tangan. Sebuah spreadsheet. Aturan di situs web pemerintah negara bagian.

Alih-alih harus mencari dan menggabungkan semua informasi tersebut secara manual, agen AI dapat mengintegrasikan sumber-sumber data yang tidak terstruktur tersebut. Di sinilah AI menjadi sangat berguna.

Julia:Jadi, sekali lagi, ini bukan soal AI yang mengambil alih pekerjaan seseorang. Ini soal mengambil suatu proses yang bisa menghabiskan banyak waktu seseorang dan menjadikannya jauh lebih efisien.

Balaji:Benar.

Julia: Apakah sebagian besar peluang yang sedang kamu pertimbangkan itu berkaitan langsung dengan klaim?

Balaji:Tidak. Ada banyak peluang di seluruh perusahaan.

Kami telah mengembangkan agen AI untuk membantu proses RFP, yang meliputi membaca dokumen, mencari informasi dari kesepakatan sebelumnya, dan menyusun tanggapan. Proses tersebut sangat bergantung pada kerja manual dan memakan banyak tenaga, dan AI dapat membantu tim menyelesaikan RFP jauh lebih cepat.

Kami juga telah mengembangkan sebuah agen untuk bidang keuangan guna mengotomatiskan pencatatan jurnal bulanan, serta sebuah agen layanan mandiri bagi karyawan yang memungkinkan mereka mengajukan pertanyaan mengenai hal-hal seperti tunjangan dan kebijakan.

Ada satu lagi yang sedang kami uji coba terkait proses orientasi karyawan baru.

Seorang karyawan baru pasti punya banyak pertanyaan. Bagaimana cara menggunakan alat ini? Bagaimana prosesnya? Di mana saya bisa menemukan sesuatu? Apa saja kebijakannya?

Secara historis, banyak dari pertanyaan-pertanyaan tersebut diajukan kepada rekan orientasi atau mentor yang juga memiliki pekerjaan tetap. Kami telah mengembangkan agen AI agar karyawan baru dapat memperoleh jawaban atas banyak pertanyaan tersebut tanpa harus selalu bertanya kepada orang lain.

Julia:Jadi, rekan pendamping orientasi bisa menjalankan tugas utamanya.

Balaji:Begitulah idenya.

Julia: Kamu baru sekitar enam bulan di sini. Seberapa cepat kamu berusaha menyelesaikan semua ini?

Balaji:Sangat, sangat cepat.

Butuh waktu hingga semuanya diterapkan. Namun, kami ingin segala sesuatunya sudah siap di gerbang tol sehingga ketika para pelaku usaha sudah siap dan kami dapat membuka palang tol, proses penerapannya dapat dipercepat.

Julia:Aku suka ide itu. Kembangkan kemampuannya, buktikan bahwa sistem itu berfungsi, dan pastikan sudah siap saat perusahaan siap menggunakannya.

Balaji:Tepat sekali.

Ada aspek lain dari persamaan tersebut yang juga penting: tidak semua orang akan mengadopsi AI dengan cara yang sama atau dengan kecepatan yang sama.

Data industri menunjukkan bahwa kelompok usia muda cenderung lebih sering menggunakan AI sebagai pilihan pertama saat membutuhkan jawaban, sementara kelompok usia lainnya mungkin masih lebih dulu mengandalkan situs web atau sumber informasi yang lebih konvensional. Kami belum memiliki cukup data Sedgwick untuk menarik kesimpulan mengenai kelompok kami sendiri karena alat-alat ini baru saja diterapkan.

Julia: Jadi, masih ada berapa banyak lagi yang tercantum dalam peta jalanmu?

Balaji:Masih banyak lagi.

Julia:Jelaskan arti “banyak.”

Balaji:Saya tidak akan menyebutkan angka pastinya, tapi jumlahnya tidak sedikit. Dan saat ini kami sedang fokus penuh dalam tahap pengorganisasian dan penetapan prioritas.

Julia:Bagus! Mari kita bahas hal-hal itu.

Balaji:Tidak, belum…

Julia:Ayolah. Sekarang kita berinvestasi di apa? Apa langkah selanjutnya?

Balaji:Kamu bisa berhenti merekam sekarang 😊

Dan begitulah adanya.

Setelah memulai percakapan kami dengan menuduh saya berusaha membuat Kepala Eksekutif AI Sedgwick bermonolog panjang lebar tentang AI, saya pun mendapatkan jawabannya.

Hal yang lebih menarik bukanlah bahwa Sedgwick berinvestasi di bidang kecerdasan buatan—tentu saja kami melakukannya.

Ini tentang bagaimana kita memutuskan di mana akan menggunakannya. 

Mulailah dengan masalah bisnis. Cari tahu di mana saja teknologi dapat mengurangi hambatan, memproses informasi lebih cepat, atau membebaskan seseorang dari pekerjaan yang berulang. Uji apakah hal itu benar-benar berhasil. Dan pastikan orang-orang tetap fokus pada hal-hal yang menjadi keunggulan unik mereka.

Lalu, bagaimana dengan lebih dari 90 hal lainnya yang sedang dikerjakan oleh Balaji dan timnya?

Sepertinya, saya perlu mengadakan rapat lagi.

Jangan bilang padanya kalau kita akan membahas AI.