Banyak perusahaan memulai perjalanan AI (kecerdasan buatan) bukan dari rencana besar, melainkan dari percobaan kecil. Hal ini juga terjadi di NetApp.
Awalnya, berbagai tim di dalam perusahaan mencoba menggunakan AI secara mandiri. Mereka punya ide dan semangat tinggi, tetapi belum memiliki arah yang jelas. Proyek-proyek AI berjalan sendiri-sendiri tanpa tujuan besar yang terkoordinasi.
Namun, kondisi ini berubah ketika manajemen menyadari bahwa AI tidak bisa hanya sekadar eksperimen. AI harus memberikan dampak nyata bagi bisnis. Dari sinilah lahir sebuah program bernama AI for Internal Operations (AI4IO).
Program ini bertujuan untuk mengubah ide-ide AI menjadi hasil bisnis yang nyata dan terukur.
Dari Ide Kecil ke Sistem yang Terstruktur
Langkah pertama yang dilakukan adalah berdiskusi dengan berbagai pemimpin di dalam perusahaan. Tujuannya untuk mencari tahu:
-
Di mana AI bisa memberikan dampak terbesar
-
Masalah apa yang bisa diselesaikan dengan AI
Hasilnya sangat luar biasa. Banyak tim mengajukan ide, hingga terkumpul puluhan usulan. Namun, tidak semua ide langsung dijalankan. Melalui proses seleksi, akhirnya dipilih 29 use case (kasus penggunaan) utama untuk difokuskan.
Pentingnya Governance (Pengaturan yang Jelas)
Agar semua proyek berjalan dengan baik, dibuatlah sistem pengawasan (governance).
Setiap tim:
-
Bertanggung jawab atas proyeknya
-
Harus melaporkan perkembangan secara rutin
Laporan ini kemudian dikumpulkan oleh tim pusat dan dilaporkan ke CEO George Kurian serta jajaran eksekutif lainnya.
Kenapa ini penting?
Karena dengan adanya dukungan dari pimpinan:
-
Proyek AI menjadi lebih serius
-
Semua tim termotivasi
-
AI tidak dianggap sebagai eksperimen biasa
Fokus pada Dampak, Bukan Jumlah Proyek
Salah satu kesalahan umum dalam AI adalah fokus pada jumlah proyek, bukan hasilnya.
Di sini, NetApp menggunakan pendekatan yang lebih tepat dengan mengukur keberhasilan melalui tiga tahap:
1. Adoption (Penggunaan)
Apakah solusi AI benar-benar digunakan oleh karyawan?
2. Performance (Kinerja)
Apakah solusi tersebut membantu pekerjaan menjadi lebih baik?
3. Business Impact (Dampak Bisnis)
Apakah ada hasil nyata seperti:
-
Efisiensi meningkat
-
Biaya berkurang
-
Pendapatan bertambah
Contoh Nyata: Dynamic Deal Scoring
Salah satu contoh implementasi AI adalah sistem Dynamic Deal Scoring (DDS).
Fungsinya:
-
Membantu tim sales menentukan harga terbaik
-
Mengoptimalkan keuntungan secara real-time
Keberhasilannya diukur dari:
-
Seberapa sering digunakan
-
Feedback dari pengguna
-
Peningkatan hasil penjualan
Dengan cara ini, AI benar-benar memberikan nilai, bukan hanya sekadar ide menarik.
Tetap Inovatif, Tapi Terarah
Walaupun sudah memiliki fokus, perusahaan tetap ingin menjaga kreativitas.
Untuk itu, dilakukan:
-
Evaluasi setiap 3 bulan
-
Penyesuaian prioritas jika ada ide baru yang lebih potensial
Selain itu, dibuat platform internal bernama Abacus.
Fungsi Abacus:
-
Tempat aman untuk mencoba ide AI
-
Tidak mengganggu sistem utama
-
Bisa dikembangkan sebelum digunakan secara luas
Jika berhasil, solusi tersebut bisa digunakan oleh lebih banyak orang melalui platform internal lainnya.
Masa Depan AI di Perusahaan
Ke depannya, AI tidak lagi menjadi proyek khusus, tetapi menjadi bagian dari aktivitas sehari-hari.
Bayangkan:
-
Setiap rencana kerja sudah otomatis mempertimbangkan AI
-
AI menjadi alat standar seperti software lainnya
Selain itu, banyak aplikasi bisnis mulai memiliki AI bawaan, seperti:
-
Salesforce
-
Oracle
Artinya, perusahaan tidak perlu membangun semuanya dari nol.
Peran AI Agent di Masa Depan
Salah satu perkembangan menarik adalah AI Agent, yaitu sistem yang bisa:
-
Memahami kebutuhan pengguna
-
Mengambil tindakan secara otomatis
Contohnya:
-
Menyelesaikan tugas kompleks tanpa banyak intervensi manusia
-
Membantu mempercepat pekerjaan
Namun, tetap harus ada pengawasan agar tidak terjadi kesalahan.
Menjaga Keseimbangan: Cepat tapi Aman
Semakin canggih AI, semakin besar juga risikonya.
Risiko tersebut bisa berupa:
-
Kesalahan sistem
-
Penyalahgunaan dari luar
Karena itu, NetApp menggunakan pendekatan “fast follower”:
-
Tidak terlalu lambat
-
Tidak juga terlalu cepat tanpa kontrol
Tujuannya:
👉 Tetap inovatif, tapi aman dan terkontrol
Perubahan Budaya Perusahaan
Hal paling menarik dari program AI4IO bukan hanya teknologi, tetapi perubahan budaya.
Sekarang:
-
Tim bebas bereksperimen
-
Tapi tetap harus bertanggung jawab
-
Semua bekerja dengan arah yang sama
Hasilnya:
-
Inovasi meningkat
-
Proyek lebih terarah
-
Dampak bisnis lebih nyata
Kesimpulan
Perjalanan AI di NetApp menunjukkan bahwa:
👉 AI yang sukses bukan hanya soal teknologi, tapi juga strategi dan budaya.
Dengan:
-
Fokus pada masalah nyata
-
Pengukuran yang jelas
-
Dukungan manajemen
-
Ruang untuk inovasi
Perusahaan bisa mengubah AI dari sekadar tren menjadi alat yang benar-benar menghasilkan nilai bisnis.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan netapp indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi netapp.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!