Kembangkan startup Anda lebih cepat dengan pengambilan keputusan otomatis

Jika Anda seorang pendiri startup, Anda akan dihadapkan pada begitu banyak pertanyaan dan keputusan harian seperti berikut:

“Saluran pemasaran mana yang akan memberi kita ROI terbaik pada kuartal ini?”
“Apakah kita memprioritaskan investor yang tepat untuk putaran pendanaan berikutnya?” 
“Apakah hal ini cukup mendesak untuk menghentikan developer utama saya dari sprint mereka saat ini?”
“Apakah kita perlu menerapkan fitur ini di rilis berikutnya atau sebaiknya fokus untuk menyelesaikan utang teknis?”

Di sinilah pengambilan keputusan otomatis (ADM) menjadi keuntungan yang signifikan. Dengan memanfaatkan AI dan machine learning untuk menangani keputusan berulang yang berdampak, para pendiri modern dapat mencurahkan perhatian pada hal-hal strategis yang benar-benar mendorong pertumbuhan. Otomatisasi berbasis aturan dasar telah digunakan selama bertahun-tahun, tetapi kemajuan terbaru dalam AI memungkinkan otomatisasi keputusan yang lebih kompleks dan berdampak besar.

Bahkan keputusan-keputusan sederhana pun memerlukan waktu dan kapasitas mental—dua sumber daya yang sangat terbatas bagi para pemimpin startup. Mengotomatiskan keputusan-keputusan kecil ini dapat memberikan keuntungan yang signifikan dalam produktivitas dan efisiensi, terutama saat Anda sedang melakukan penskalaan. Kemampuan pembelajaran dan penalaran AI secara dramatis memperluas jenis keputusan yang dapat Anda otomatisasi sehingga tim Anda dapat lebih memperhatikan masalah dan inovasi kompleks yang mempercepat momentum startup Anda.

Mari kita bahas bagaimana pengambilan keputusan otomatis dapat membantu startup Anda bergerak lebih cepat, mengurangi hambatan, dan terus fokus Anda pada pertumbuhan strategis—termasuk bagaimana Anda bisa mulai menerapkan ADM sekarang juga tanpa mengganggu alur kerja Anda yang sudah ada.

Apa yang dimaksud dengan proses pengambilan keputusan otomatis?

Ambil contoh startup SaaS yang menawarkan permintaan demo langsung. Tim penjualannya perlu memprioritaskan prospeknya agar lebih menguntungkan. Dengan pengambilan keputusan otomatis, perusahaan menerapkan penilaian prospek menggunakan kriteria yang telah ditentukan, seperti informasi demografis, riwayat keterlibatan, dan niat pembelian. Pendekatan ini menghemat waktu tim karena memprioritaskan produk mereka dan meningkatkan pendapatan dengan menawarkan demo kepada orang-orang yang benar-benar tertarik dengan produk mereka dan lebih cenderung untuk membeli.

Keputusan otomatis bergantung pada seperangkat batasan, termasuk aturan bisnis, yang memandu interpretasi data alat pengambilan keputusan. Meskipun alat pengambil keputusan dasar mungkin hanya didasarkan pada logika jika/maka—misalnya memilih dari sejumlah keputusan terbatas berdasarkan kondisi data yang terpenuhi—banyak solusi pengambilan keputusan otomatis (ADM) saat ini sudah menggunakan algoritma, machine learning, dan AI untuk mengotomatiskan keputusan kompleks yang sebelumnya membutuhkan campur tangan manusia.

Ketika diimplementasikan dengan benar, ADM dapat mempercepat produktivitas dan efisiensi dengan langsung membuat keputusan yang kemudian memicu tindakan atau keputusan selanjutnya. Startup dapat menggunakan teknologi ini untuk mempercepat operasi dan pengawasan strategis di tengah upaya organisasi-organisasi tersebut untuk tumbuh dan mencapai profitabilitas.

Cara menerapkan pengambilan keputusan otomatis di startup Anda

Anda dapat menerapkan ADM secara bertahap, dengan menerapkan alat-alat ini terlebih dahulu di bidang yang paling membutuhkan peningkatan dalam startup Anda. Ketika pengguna sudah mulai terbiasa dan penggunaan teknologinya makin optimal, Anda dapat memperluas peran pengambilan keputusan otomatis untuk mencakup lebih banyak tugas dan proses sehingga meningkatkan produktivitas dan efisiensi yang diperoleh dari investasi ini.

Berikut adalah gambaran umum tentang cara memulai implementasi:

1. Identifikasi tugas yang cocok untuk otomatisasi

Fokus pada tugas-tugas yang bergantung pada aturan yang jelas dan tidak memerlukan penalaran kompleks. Prioritaskan tugas tersebut berdasarkan dampak bisnis dan kemudahan implementasi — dengan begitu, Anda dapat menangani otomatisasi yang paling mudah dan berdampak terlebih dahulu. Contoh tugas yang cocok untuk otomatisasi dapat berupa:

• Analisis Data Kontekstual: Terapkan pemeriksaan lanjutan yang lebih dari sekadar pengisian data sederhana, seperti pengecekan silang informasi yang dimasukkan dengan pola yang sudah diketahui, deteksi anomali, dan verifikasi nilai yang dikirimkan.

• Pengawasan kepatuhan: Gunakan persyaratan peraturan sebagai kerangka kerja untuk menandai penyimpangan atau mengarahkan masalah untuk ditinjau oleh manusia.

• Proses padat waktu: Minimalkan waktu tunggu untuk alur kerja yang terhenti saat menunggu intervensi manual, seperti tinjauan aplikasi pinjaman di lingkungan fintech.

2. Pilih alat pengambilan keputusan otomatis yang paling sesuai

ADM memanfaatkan aturan bisnis, algoritma, dan/atau model AI tergantung karakteristik beban kerja dan kompleksitas keputusan yang diambil. Namun, cara keputusan tersebut dikelola serta sejauh mana keterlibatan pengawasan manusia bisa berbeda-beda antara satu alat dengan yang lain.

Sebagian besar alat pengambilan keputusan ini termasuk dalam salah satu dari empat kategori berikut—dan Anda harus memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuan otomatisasi Anda:

• Proses otomatis dengan campur tangan manusia: Alat pengambilan keputusan dasar ini membantu manusia sebagai pengambil keputusan dengan memberikan panduan tentang keputusan, atau dengan mengotomatiskan bagian dari proses keputusan yang lebih besar.

• Proses otomatis dengan campur tangan manusia untuk penanganan pengecualian: Tipe alat ini mengotomatiskan semua keputusan rutin, kecuali untuk kasus-kasus pengecualian di mana aturan dan batasan yang ditetapkan tidak dapat diterapkan. Pengecualian ini disisihkan agar dapat ditangani langsung oleh sebagai pengambil keputusan akhir.

• Proses otomatis dengan campur tangan manusia: Tipe alat ini sepenuhnya mengotomatiskan keputusan, tetapi manusia tetap memiliki tugas untuk meninjau keputusan tersebut dan mengadaptasi parameter pengambilan keputusan sesuai kebutuhan.

• Proses otomatis tanpa campur tangan manusia: Model ini sepenuhnya mengotomatiskan keputusan dan intervensi manusia hanya diperlukan jika ada perubahan pada batasan atau aturan keputusan.

3. Rancang dan terapkan alur kerja otomatis

Alat pengambilan keputusan otomatis yang Anda pilih harus menawarkan templat dan alat desain untuk membantu Anda membuat alur kerja keputusan. Pertimbangan paling penting dalam fase ini adalah memastikan alur kerja yang komprehensif dan memperhitungkan semua keputusan mikro yang terlibat dalam alur kerja keputusan otomatis yang lebih besar.

4. Berikan pelatihan dan dukungan

Setiap pengguna manusia atau manajer sistem pengambilan keputusan ini perlu dilatih dengan baik tentang cara menggunakan teknologi, dan apa peran mereka dalam mendukung operasinya. Dari pengambilan keputusan yang melibatkan peran manusia dalam prosesnya hingga proses otomatis, pengawasan, pelatihan, dan dukungan berkelanjutan akan diperlukan untuk memastikan teknologi ini diterapkan dengan benar.

5. Pantau performa dan lakukan iterasi

Evaluasi performa pengambilan keputusan—termasuk akurasi, penghematan waktu, dan pemanfaatan sumber daya—untuk menentukan apakah perubahan dan peningkatan tambahan dapat membantu teknologi memberikan nilai lebih bagi perusahaan.

Kemungkinan iterasi harus fokus pada penyempurnaan manajemen keputusan mikro, yang mengubah peran pengguna manusia atau manajer dalam alur kerja, atau memperluas penggunaan sistem keputusan untuk menghasilkan lebih banyak nilai di berbagai tugas yang lebih luas.

Contoh pengambilan keputusan otomatis di startup

Seperti yang telah kita pelajari, ADM dapat menghilangkan kendala yang menghalangi kemajuan bagi perusahaan tahap awal yang ingin tumbuh dengan cepat. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang biasanya menguras waktu dan sumber daya, startup dapat meningkatkan skala operasi dengan lebih efisien—tanpa mengorbankan produktivitas atau pengalaman pelanggan. Di bawah ini adalah tiga kasus penggunaan penting yang menunjukkan cara ADM dapat mempercepat pertumbuhan, mempertahankan efisiensi, dan membantu tim Anda melakukan lebih banyak hal dengan lebih sedikit sumber daya.

Bagaimana analitik yang didorong oleh AI dapat mengubah pengambilan keputusan keuangan?

Pengambilan keputusan otomatis dapat mempertimbangkan berbagai titik data dan variabel yang tidak diketahui—termasuk biaya operasional, prakiraan pertumbuhan, dan efisiensi biaya dari perubahan proses yang berbeda—untuk membantu pemimpin startup mengarahkan organisasi meraih margin profit yang lebih tinggi, pengembalian atas investasi yang lebih kuat, dan kesehatan keuangan secara keseluruhan yang lebih baik.

Apakah kita harus menambahkan ADM ke tumpukan teknologi kita?

Tim teknis sering kali menghdapi dilema antara mengadopsi tumpukan teknologi baru atau menstabilkan atau pun meningkatkan apa yang sudah ada dalam produksi. ADM dapat membantu mengukur risiko, memproyeksikan ROI dan mengevaluasi beban sumber daya untuk masing-masing opsi. Peran ADM dalam membantu kasus ini:

• Penilaian berbobot risiko: Platform ADM dapat mengumpulkan input dari sistem pelacakan masalah, metrik kecepatan developer, dan perkiraan biaya untuk teknologi baru. Platform ini kemudian memberikan skor untuk setiap hasil sprint potensial.

• Perencanaan skenario: Memprediksi bagaimana mengadopsi layanan baru dapat memengaruhi sprint atau anggaran lain, yang memastikan Anda membuat keputusan tepat yang menyeimbangkan antara inovasi dan stabilitas.

Apakah kita harus memprioritaskan umpan balik pengguna untuk sprint kita atau tetap melanjutkan rencana saat ini?

Tantangan lain untuk startup yang berkembang adalah menyeimbangkan umpan balik pengguna terhadap rencana jangka panjang. ADM dapat membantu dengan menganalisis volume umpan balik, sentimen pengguna, dan penggunaan fitur, serta menyarankan tugas mana yang akan disertakan dalam siklus pengembangan berikutnya. Peran ADM dalam membantu kasus ini:

• Analisis sentimen otomatis: Alat dapat mengambil secara otomatis ulasan pengguna, tiket dukungan, dan penyebutan di media sosial untuk mengukur permintaan fitur atau tingkat frustrasi.

• Backlog yang Diprioritaskan: Dengan terus meninjau umpan balik baru, ADM memastikan backlog Anda secara otomatis menyoroti pembaruan yang paling berdampak—baik perbaikan bug kritis maupun fitur yang diminta pengguna.

Percepat pertumbuhan startup Anda dengan pengambilan keputusan otomatis

Ingat, tujuannya bukan untuk menggantikan penilaian manusia, tetapi untuk meningkatkannya. Dengan mengotomatiskan keputusan rutin, Anda dapat menciptakan ruang untuk pemikiran inovatif dan perencanaan strategis yang mendorong pertumbuhan startup.

Sudah siap? Mulailah dengan mencatat setiap keputusan yang diambil tim Anda selama satu minggu ke depan, lengkap dengan waktu yang dibutuhkan dan seberapa sering keputusan serupa diulang. Audit sederhana ini akan membantu Anda mengidentifikasi peluang otomatisasi yang paling berdampak, sekaligus membangun operasional yang lebih efisien dan mudah untuk diskalakan.

Ingin melihat cara kerja ADM untuk startup Anda? Lihat templat praktis dan studi kasus kami untuk mempelajari bagaimana pendiri lain mengotomatiskan alur kerja mereka. Jelajahi panduan implementasi kami, templat yang sudah dibuat sebelumnya, dan sumber daya lainnya untuk mempercepat dan mempertahankan pertumbuhan startup Anda. Temukan lebih banyak di sini .