Revolusi AI dalam B2B: Agen, Manajemen Produk, dan Masa Depan Anda – Arek Skuza

Apakah bisnis B2B Anda siap mengikuti gelombang inovasi AI atau berisiko tertinggal?

Dunia AI bukan lagi sebuah fantasi futuristik; ini dengan cepat mengubah cara perusahaan B2B beroperasi. Kami melihat adanya perubahan besar, beralih dari otomatisasi sederhana berbasis aturan ke agen AI canggih yang mampu menyelesaikan masalah secara mandiri. Ini bukan sekedar perbaikan bertahap; ini adalah restrukturisasi mendasar atas operasi pelanggan, proses penjualan, dan, pada akhirnya, cara Anda mencapai pertumbuhan.

Keterbatasan Sistem Berbasis Aturan: Selama bertahun-tahun, bisnis mengandalkan alur kerja yang terprogram secara kaku. Meskipun sistem ini menawarkan konsistensi, mereka tidak memiliki kemampuan beradaptasi dan kecerdasan untuk menavigasi situasi yang kompleks dan berbeda-beda. Keterbatasan terbesar berasal dari kenyataan bahwa setiap langkah telah ditentukan sebelumnya.

Agen AI: Perbedaan Barista dan Pembuat Kopi

Seiring dengan kemajuan kita, keterbatasan tugas yang telah ditentukan sebelumnya menjadi jelas. Otomatisasi lama Anda bukan lagi agen AI, melainkan pembuat kopi yang menjadi barista. Itu hanya mengikuti instruksi. Sebaliknya, agen AI dapat beradaptasi, belajar, dan secara mandiri memetakan jalurnya sendiri. Perbedaan penting ini terletak pada letak transformasi nyata bagi perusahaan B2B dan bagaimana mereka mencapai hasil.

• Efisiensi Diperkuat: Bayangkan memangkas waktu penelitian hingga 90%. Apa yang biasanya memakan waktu tiga jam bagi tim Anda, dapat diselesaikan oleh agen AI hanya dalam hitungan menit. Hal ini berarti waktu penyelesaian yang lebih cepat, pengurangan biaya operasional, dan peningkatan daya tanggap. Penelitian terbaru yang saya lakukan mengkonfirmasi peningkatan kecepatan ini, dan ini membuat 54% pelanggan terbuka untuk berinteraksi dengan agen.
• Skala yang Belum Pernah Ada Sebelumnya: Agen AI tidak hanya bekerja lebih cepat; mereka bekerja lebih luas. Mereka dapat memindai ratusan, bahkan ribuan situs web dalam waktu yang hanya dibutuhkan manusia untuk meneliti segelintir situs web. Kemampuan ini membuka peluang besar untuk analisis pasar, wawasan pelanggan, dan intelijen kompetitif yang lebih baik. Misalnya, satu agen mampu menganalisis 79 situs web, dengan beberapa tugas yang melibatkan lebih dari 300 situs.

Akurasi dan Kepercayaan di Era AI

Kekuatan AI tidak berarti apa-apa tanpa keandalan keluarannya. Pengguna awal AI sering kali mengalami kesulitan dengan masalah kepercayaan, namun seiring dengan bertambahnya usia, masalah ini semakin membaik dengan akurasi yang lebih tinggi.

Hasil yang Dapat Diverifikasi: Agen AI modern memberikan kutipan dan memberikan kesimpulan, memungkinkan Anda memverifikasi klaim mereka dan membangun kepercayaan. Hal ini berdampak besar pada kepercayaan pelanggan, dengan 39% konsumen merasa nyaman dengan agen AI yang menjadwalkan janji temu atas nama mereka. Ini bukanlah masa depan; itu adalah masa kini. Agen AI bukan hanya sebuah keajaiban teknologi; mereka adalah pengubah permainan untuk keuntungan Anda. Mereka siap untuk beralih dari tugas sederhana ke proses pengambilan keputusan yang rumit. Misalnya, 75% pemimpin Pengalaman Pelanggan sedang menjajaki vendor baru untuk alat mereka, menunjukkan tren yang jelas dalam integrasi agen AI ke dalam operasi bisnis. Munculnya AI generatif dan alat berbasis AI tidak hanya mengubah cara tugas dilakukan tetapi juga cara kami mengelola pengembangan produk. Manajer produk (PM) kini ditugaskan untuk mendefinisikan solusi berbasis AI, yang berarti apa yang mungkin untuk dibangun telah berubah secara dramatis, sehingga memerlukan perubahan dalam praktik manajemen produk. Cara kerja tradisional perlu dievaluasi ulang, kini PM perlu mempelajari praktik terbaik yang baru.

Untuk memulai dengan cepat, Anda harus memulai dengan ide yang konkret. Daripada menggunakan spesifikasi yang tidak jelas, PM harus fokus pada kasus penggunaan yang terperinci dan nyata. Misalnya, daripada meminta “chatbot untuk pertanyaan perbankan”, berikan antara 10 hingga 50 contoh nyata percakapan yang Anda harapkan dapat dikelola oleh bot tersebut.

• Data adalah PRD Anda: Sama seperti algoritme pembelajaran mesin yang memerlukan data pelatihan, tim produk AI Anda memerlukan contoh nyata tentang apa yang Anda ingin sistem AI lakukan. Data menjadi landasan dokumen persyaratan produk (PRD) Anda.
• Mendefinisikan Kondisi Batasan: Saat menentukan produk AI, kejelasan adalah hal yang terpenting. Jangan hanya meminta “sistem penglihatan untuk mendeteksi pejalan kaki” – berikan serangkaian gambar dengan anotasi, yang mengilustrasikan keluaran yang diinginkan. Hal ini membuat tim teknik memahami persyaratan dengan jelas dan dapat menilai kelayakannya dengan cepat.

PM dapat memanfaatkan kekuatan Model Bahasa Besar (LLM). PM tidak perlu menjadi insinyur perangkat lunak untuk memahami kelayakan teknis proyek, dengan menggunakan petunjuknya.

• Contoh: Seorang PM dapat meminta LLM mengklasifikasikan email pelanggan untuk dirutekan ke departemen yang benar. Jika LLM mencapai akurasi yang tinggi, teknik memiliki titik awal yang kuat. Jika tidak, PM dapat dengan cepat menyempurnakan ide produk tersebut.
• AI sebagai Pendamping Pengkodean: Alat AI membuat pengkodean dapat diakses oleh PM. Pengkodean dasar memungkinkan PM untuk melakukan pengujian kelayakan awal.

Cara terbaik untuk menyempurnakan produk Anda adalah dengan mendapatkan masukan dari pengguna. Dengan menggunakan alat yang tersedia, PM dapat membuat prototipe yang berfungsi tanpa selalu bergantung pada pengembang perangkat lunak. Alat yang Dapat Diakses: Alat seperti Replit, V0 Vercel, Bolt, dan Artefak Anthropic memberdayakan non-coder untuk membuat dan bereksperimen dengan prototipe sederhana dengan cepat. Putaran Umpan Balik yang Lebih Cepat: Dengan memanfaatkan alat-alat ini dan mendapatkan umpan balik pengguna yang cepat, PM dapat mengulangi dan meningkatkan produk dengan lebih cepat.

Revolusi Ekonomi dan Kepercayaan

Dampak ekonomi dari agen AI sangat mengejutkan, dengan pasar global diproyeksikan tumbuh pada CAGR sekitar 45%, dari $5,5 miliar pada tahun 2024 menjadi $156,1 miliar pada tahun 2033. Hal ini menunjukkan pemahaman yang jelas mengenai dampak bisnis mereka, hingga transformasi industri. Agen AI mengubah industri mulai dari manufaktur hingga layanan kesehatan, bukan hanya B2B. Hal-hal tersebut telah memberikan dampak yang besar dan menciptakan peluang yang sangat besar.

Meski penuh kegembiraan, tantangan masih tetap ada.

• Kesenjangan Kepercayaan: Hanya 24% konsumen yang merasa nyaman dengan agen AI yang melakukan pembelian untuk mereka, yang menunjukkan kesenjangan kepercayaan yang jelas. PM dan pemilik bisnis harus memahami tantangan ini dan mengatasinya.
• Pengalaman Pengguna: Agen AI dapat dianggap terlalu sederhana atau berulang-ulang, sehingga beberapa pengguna memblokirnya. Oleh karena itu, penting untuk membangun agen yang efektif dan menarik.

Lanskap AI bersifat dinamis. Dalam lima tahun ke depan, agen AI mungkin akan mengambil alih lebih banyak interaksi online dibandingkan manusia untuk tugas tertentu. Mereka sudah mencapai tingkat kecanggihan yang tinggi, dan akan terus menjadi lebih kuat.

• Pergeseran Perspektif: Saatnya mengevaluasi kembali cara bisnis Anda menggunakan AI, memanfaatkan kemampuan dan peluang baru.
• Bangkitnya PM AI: Pasar menuntut manajer produk AI yang terampil dan memahami praktik-praktik baru ini.

Gambar 2: Mengapa Agen AI menjadi yang terdepan, Sumber: McKinsey

Kesimpulan

Revolusi AI tidak lagi di depan mata; itu di sini. Bagi perusahaan B2B yang menginginkan pertumbuhan, nilai, dan keuntungan jangka panjang, penggunaan agen AI dan mengadaptasi praktik manajemen produk sangatlah penting. Sekaranglah waktunya untuk bertindak.

Artikel Revolusi AI dalam B2B: Agen, Manajemen Produk, dan Masa Depan Anda berasal dari Arek Skuza.