Dalam studi kasus ini, saya menyelidiki keterlibatan pribadi saya dengan perusahaan pengembangan perangkat lunak yang berspesialisasi dalam pembuatan alat untuk firma hukum. Perangkat lunak ini dirancang untuk membantu pengacara dalam mengajukan tuntutan hukum terhadap individu yang gagal memenuhi pembayaran yang diwajibkan secara hukum, seperti tunjangan setelah perceraian, pembayaran kembali pinjaman mobil, dan kewajiban serupa lainnya. Pengalaman saya dengan proyek ini memberi saya wawasan langsung tentang bagaimana firma hukum semakin mengintegrasikan teknologi hukum untuk meningkatkan efisiensi operasional, menyederhanakan proses, dan meminimalkan biaya.
Perusahaan ini menghubungi tim kami untuk membantu mereka menentukan kecerdasan buatan (AI) dan teknik pembelajaran mesin terbaik untuk menyempurnakan perangkat lunak mereka.
Tantangan utama yang kami hadapi dalam menentukan jalur terbaik yang harus diambil mencakup cakupan penerapan AI yang tidak jelas, interoperabilitas yang buruk, struktur tim yang tidak optimal, risiko AI, dan integrasi dengan infrastruktur yang ada.
Memilih Proses untuk Dukungan AI
Tantangan dalam memilih proses untuk dukungan AI meliputi:
- Masalah Kualitas Data: Kumpulan data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau bias dapat menghambat pelatihan dan kinerja model AI, sehingga memengaruhi kemampuannya untuk mengotomatisasi proses secara efektif.
- Kurangnya Kriteria yang Jelas: Tanpa kriteria yang jelas dalam memilih proses, terdapat ambiguitas dalam menentukan tugas mana yang paling cocok untuk otomatisasi, sehingga menimbulkan tantangan dalam pengambilan keputusan.
- Kompleksitas Proses: Beberapa proses mungkin bersifat kompleks atau dinamis, sehingga sulit untuk mengembangkan model AI yang dapat mengadaptasi dan mengotomatisasi tugas-tugas ini secara akurat.
- Integrasi dengan Sistem yang Ada: Masalah kompatibilitas dan tantangan integrasi dengan sistem yang ada dapat menghambat penerapan otomatisasi AI ke dalam alur kerja yang sudah ada.
Pendekatan untuk menganalisis sistem dan dokumen perusahaan untuk menentukan peluang intervensi AI melibatkan beberapa langkah:
- Memahami Proses Bisnis: Langkah pertama adalah mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang proses bisnis dan alur kerja yang ada. Identifikasi tugas yang berulang, berdasarkan aturan, memakan waktu, atau rentan terhadap kesalahan manusia.
- Proses Audit dan Analisis Data: Lakukan audit mendetail terhadap proses yang ada dan dokumentasikan langkah-langkah penting yang terlibat. Kemudian, analisis data yang terlibat dalam proses ini untuk menentukan apakah data dalam proses tersebut cocok untuk melatih model AI.
- Evaluasi Integrasi Sistem: Menilai kemampuan integrasi sistem untuk mengidentifikasi apakah solusi AI perlu berinteraksi dengan perangkat lunak atau database lain dan mengevaluasi kelayakan integrasi yang lancar.
- Identifikasi dan Prioritaskan Peluang: Identifikasi peluang intervensi AI dan prioritaskan berdasarkan potensi dampak, kelayakan, dan keselarasan dengan tujuan organisasi.
Mengoptimalkan Biaya Pemeliharaan AI
Pelanggan menyatakan kekhawatiran biaya awal terkait penerapan dan pemeliharaan AI, khususnya terkait estimasi biaya infrastruktur. Proyek AI sering kali melibatkan berbagai persyaratan teknologi, mulai dari sumber daya komputasi berkinerja tinggi untuk model pelatihan hingga infrastruktur yang kuat untuk penerapan. Pelanggan mungkin kurang jelas mengenai kebutuhan skalabilitas dan daya komputasi yang diperlukan untuk aplikasi AI spesifik mereka, sehingga menyebabkan ketidakpastian dalam proyeksi biaya.
Metodologi yang digunakan untuk memperkirakan dan mengoptimalkan biaya pemeliharaan AI bersifat komprehensif dan melibatkan pendekatan bijaksana yang disesuaikan dengan sistem spesifik dan penggunaan pelanggan. Pertama, lakukan wawancara mendalam dengan pelanggan untuk mendapatkan wawasan tentang persyaratan sistem AI mereka. Wawancara ini berfokus pada pemahaman volume daya komputer, kapasitas penyimpanan, dan kebutuhan transfer data untuk memastikan solusi yang terukur.
Selanjutnya, libatkan tim teknologi untuk mendiskusikan faktor-faktor penting, termasuk lokasi server dan keputusan strategis antara solusi berbasis cloud dan solusi lokal. Dialog dengan tim teknologi ini sangat penting untuk menyelaraskan infrastruktur AI dengan strategi teknologi organisasi yang lebih luas dan memastikan kinerja, keamanan, dan efektivitas biaya yang optimal.
Desain Arsitektur Integrasi
Mengintegrasikan komponen perangkat lunak yang berbeda dalam platform pelanggan adalah hal yang rumit karena beragamnya arsitektur, format data, dan protokol komunikasi. Tantangan kompatibilitas, manajemen versi, dan koordinasi antara sistem lama, API pihak ketiga, dan komponen baru menambah kerumitan.
Merancang dan bersama-sama menciptakan arsitektur integrasi yang efisien dan terukur dengan memanfaatkan keahlian dalam teknologi dan proses bisnis dapat mengatasi kompleksitas ini. Kami memulai dengan analisis komprehensif terhadap sistem dan komponen perangkat lunak pelanggan yang ada. Kemudian, kami memfasilitasi sesi kolaboratif dengan pemangku kepentingan utama untuk memahami seluk-beluk alur kerja, mengidentifikasi titik integrasi penting, dan menilai persyaratan spesifik untuk efisiensi dan skalabilitas.
Selain itu, berkolaborasilah secara erat dengan tim teknologi untuk mendiskusikan lokasi server, strategi cloud versus on-premise, dan cara optimal untuk menangani transfer dan penyimpanan data. Menumbuhkan komunikasi terbuka dan kolaborasi memfasilitasi penyelarasan keputusan teknis dengan tujuan bisnis yang lebih luas.
Mendefinisikan Cakupan Implementasi AI
Menentukan cakupan penerapan AI yang tepat menimbulkan tantangan yang disebabkan oleh berbagai faktor. Salah satu tantangan signifikan muncul dari ambiguitas dalam menentukan tujuan dan sasaran penerapan AI. Tanpa pemahaman yang jelas, menyelaraskan teknologi dengan kebutuhan organisasi menjadi tidak pasti. Faktor penting lainnya adalah kualitas dan ketersediaan data. Memastikan data berkualitas tinggi untuk pelatihan dan pengujian merupakan hal yang penting, namun sering kali memerlukan banyak sumber daya.
Kompleksitas proses menimbulkan tantangan lain. Proses yang sangat rumit atau dinamis mungkin memerlukan solusi AI yang canggih, sehingga berdampak pada biaya pengembangan dan pemeliharaan. Kendala sumber daya, termasuk terbatasnya anggaran dan personel terampil, juga mempengaruhi cakupan penerapan AI. Menyeimbangkan ambisi dengan sumber daya yang tersedia merupakan tantangan yang terus-menerus.
Masalah skalabilitas semakin menambah kompleksitas. Mencapai keseimbangan yang tepat antara solusi terukur dan pertimbangan biaya sangatlah penting. Sasaran skalabilitas yang terlalu ambisius dapat menyebabkan biaya awal yang lebih tinggi. Pertimbangan etis dan peraturan selanjutnya menentukan cakupannya, sehingga memerlukan evaluasi yang cermat terhadap implikasi hukum dan etika.
Pertimbangan Cakupan Awal Versus Cakupan Akhir Setelah Keterlibatan:
| Pertimbangan | Pertimbangan Ruang Lingkup Awal | Ruang Lingkup yang Diselesaikan Setelah Keterlibatan |
|---|---|---|
| Tujuan dan Sasaran | Tujuan dan sasaran yang ambigu, kurang jelas | Tujuan yang jelas dan selaras dengan kebutuhan organisasi |
| Kualitas dan Ketersediaan Data | Kekhawatiran tentang kualitas dan ketersediaan data | Tindakan kualitas data yang ketat diterapkan untuk memastikan kesesuaian untuk model AI |
| Kendala Sumber Daya | Keterbatasan sumber daya, termasuk anggaran dan personel | Alokasi sumber daya yang optimal, dengan mempertimbangkan anggaran dan personel yang terampil |
| Masalah Skalabilitas | Sasaran skalabilitas yang tidak pasti | Skalabilitas yang jelas dan seimbang, selaras dengan pertumbuhan organisasi |
| Etika dan Regulasi | Minimnya pertimbangan aspek etika dan peraturan | Penilaian komprehensif, memastikan kepatuhan dan penggunaan etis |
Restrukturisasi Tim Proyek
Keterbatasan awal struktur tim proyek pelanggan untuk penerapan AI yang efektif memiliki banyak aspek. Pertama, tim tersebut tidak memiliki keahlian khusus dalam kecerdasan buatan, sehingga menghambat kemampuan mereka untuk menavigasi seluk-beluk pengembangan AI, termasuk pelatihan dan integrasi model. Selain itu, terdapat kekurangan dalam keterampilan ilmu data dalam tim, sehingga berdampak pada kapasitas mereka untuk melakukan pra-pemrosesan, pembersihan, dan analisis data secara efektif.
Selain itu, struktur tim tidak mendorong kolaborasi yang lancar antara pakar domain, ilmuwan data, dan profesional TI. Kurangnya kolaborasi interdisipliner menghambat pemahaman holistik yang diperlukan untuk integrasi AI yang efektif. Dukungan TI yang tidak memadai merupakan tantangan karena tim kesulitan menangani persyaratan infrastruktur teknis, sehingga berdampak pada penyiapan dan pemeliharaan sumber daya komputasi untuk proses AI.
Dalam proses restrukturisasi tim untuk pelaksanaan proyek AI yang optimal, penting untuk mengambil pendekatan sistematis. Memulai transformasi dengan melakukan penilaian keterampilan secara menyeluruh, mengidentifikasi kesenjangan, dan kemudian mengatasi kesenjangan tersebut melalui inisiatif rekrutmen atau pelatihan.
Sebelum dan sesudah intervensi:
| Intervensi | Sebelum Intervensi | Setelah Intervensi |
| Memulai Transformasi | Keahlian AI yang terbatas, kesenjangan yang teridentifikasi. | Peningkatan keahlian melalui perekrutan atau pelatihan, mengatasi kesenjangan yang teridentifikasi. |
| Mendorong Kolaborasi | Kolaborasi terbatas. | Peningkatan kolaborasi lintas disiplin, memastikan pemahaman komprehensif tentang seluk-beluk proyek. |
| Tentukan Peran dan Tanggung Jawab | Peran dan tanggung jawab yang tidak jelas. | Peran yang jelas, meminimalkan kebingungan, dan mendorong akuntabilitas. |
| Kerangka Tata Kelola Data | Kurangnya tata kelola data. | Menerapkan kerangka tata kelola data yang kuat, mengatasi kekhawatiran terkait kualitas data, privasi, dan kepatuhan. |
| Alokasi Sumber Daya | Alokasi sumber daya yang tidak efektif. | Alokasi sumber daya yang strategis, memastikan pelaksanaan proyek AI yang efektif. |
Kesimpulan:
Dalam mengatasi integrasi AI dalam pengembangan perangkat lunak legal, tantangan diatasi melalui intervensi strategis. Pendekatan ini melibatkan analisis yang cermat, metodologi yang komprehensif, dan solusi yang tepat sasaran.
Mulai dari memilih proses untuk dukungan AI hingga mengatasi masalah biaya pemeliharaan dan restrukturisasi tim, strategi kami memastikan kejelasan, kolaborasi, dan efisiensi. Perusahaan ini kini siap menjadi inovator dalam teknologi hukum dan siap mengimplementasikan solusi AI yang mereka inginkan.
Artikel Integrasi AI dalam Teknologi Hukum: Menavigasi Tantangan untuk Dukungan Litigasi yang Efektif berasal dari Arek Skuza.
