Mengapa masa depan layanan adalah hybrid

Penggunaan AI dan otomasi seharusnya tidak merugikan pengembangan keterampilan staf manusia.

Masyarakat telah menerima bahwa banyak pekerjaan tradisional, seperti pemetik stok atau asisten call center, menjadi semakin otomatis. Kekhawatiran awal bahwa saat Revolusi Industri ke-4 berlangsung, pekerjaan manusia akan hilang karena mesin atau robot akan mengambil alih dunia, tentu saja tidak berdasar.

Menurut The World Economic Forum, sementara otomatisasi akan menggantikan sekitar 85 juta pekerjaan pada tahun 2025, ekonomi berbasis teknologi di masa depan akan menciptakan 97 juta pekerjaan baru. Namun sementara mesin saat ini melakukan sekitar 30% dari semua tugas, pada tahun 2025, keseimbangan tersebut diperkirakan akan berubah secara dramatis menjadi kombinasi 50-50 antara manusia dan mesin.

Kenyataannya adalah, tugas kerja akan semakin membutuhkan campuran keterampilan sebagian manusia dan sebagian mesin. Karena mesin dibiarkan melakukan lebih banyak tugas yang biasa dilakukan orang, kita manusia perlu meningkatkan keterampilan interpersonal dan analitis kita, karena ini akan menjadi yang paling dihargai oleh pemberi kerja.

Ini adalah tema yang berulang di seluruh industri. Di bidang service dan maintenance sudah ada perubahan. Pertumbuhan penyebaran sensor telah menyebabkan peningkatan analitik data dan manajemen perangkat jarak jauh melalui jaringan IoT. Ini memiliki efek knock-on dalam hal peran pekerjaan dan keterampilan. Akibatnya, bisnis menjadi lebih fokus pada peralatan, membangun pengetahuan pelanggan serta kinerja alat berat seputar data otomatis.

Layanan lapangan dan tim pemeliharaan berbasis pabrik harus beradaptasi, dan demi keuntungan mereka, penekanan dalam organisasi telah bergeser. Layanan tidak lagi dilihat sebagai biaya bagi bisnis. Kemampuan untuk memberikan intelijen tentang produk dan pelanggan, dan dalam banyak kasus menjadi garis depan bisnis, berarti layanan kini menjadi penting secara strategis.

Bagi banyak bisnis, ini telah menyebabkan masalah ketenagakerjaan, terutama seiring bertambahnya usia tenaga kerja. Kehilangan pengetahuan adalah masalah yang semakin umum. Menurut Dewan Layanan, 70% organisasi layanan mengatakan mereka akan terbebani oleh hilangnya pengetahuan dari tenaga kerja yang pensiun dalam lima hingga 10 tahun ke depan, sementara 50% mengklaim bahwa mereka saat ini menghadapi kekurangan sumber daya untuk memenuhi permintaan layanan secara memadai. Otomatisasi memang bagus, tetapi hanya sejauh ini untuk membantu.

Menariknya, TSIA baru-baru ini menemukan bahwa setengah dari semua organisasi layanan lapangan tidak memiliki jalur karir formal untuk insinyur layanan lapangan mereka. Ini, dalam pandangan saya, adalah poin besar dari risiko komersial yang tidak perlu. Organisasi-organisasi ini tidak melakukan cukup banyak untuk mempersiapkan teknisi layanan yang lebih muda untuk masa depan realitas campuran – di mana mereka harus bekerja lebih dekat dengan teknologi dan mesin digital daripada generasi sebelumnya. Itu tidak akan terjadi secara kebetulan.

Tentu saja ada kebutuhan untuk 'sistem pencatatan' integral yang menangkap data akurat tentang peralatan 'sebagaimana dipelihara'. Kebutuhan akan jenis database ini, yang menunjukkan tampilan peralatan saat ini, memungkinkan teknisi servis memahami konteks data peralatan yang disampaikan kepada mereka. Meskipun otomatisasi dapat membuat peringatan untuk masalah atau potensi masalah, teknisi layanan tetap perlu mengetahui cara menyelesaikan masalah tersebut dengan cepat dan efisien.

Dari membaca data dengan benar, memahami cara memperbaiki masalah, mendapatkan suku cadang, dan mengelola harapan pelanggan, dasar-dasarnya bukanlah hal yang baru. Namun seiring dengan berkembangnya mesin dengan lebih banyak otomatisasi bawaan dan analitik berbasis data, ada bahaya bahwa bisnis akan terlalu mengandalkan otomatisasi, membiarkan kekuatan diagnostik manusia mereka hilang.

Sampai saat ini, teknologi telah digunakan terutama untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang atau sulit. Namun kemajuan AI dan pembelajaran mesin berarti tugas yang dapat dilakukan oleh mesin jauh lebih luas cakupannya daripada yang dimungkinkan oleh teknologi generasi sebelumnya.

Saat generasi baru memasuki dunia kerja, keterampilan yang paling berharga adalah interpersonal – komunikasi, empati, manajemen konflik, kepemimpinan, mendengarkan, kolaborasi, rasa ingin tahu, dan ketahanan; dan keterampilan kognitif – analisis, evaluasi, sintesis, penilaian, pengambilan keputusan, dan kreativitas. Kami sudah melihat penekanan kuat pada keterampilan interpersonal, keterampilan kognitif tingkat tinggi, dan keterampilan sistem di AS dan Inggris.

Umur simpan keterampilan khusus dan pengetahuan produk yang mendalam berkurang baik karena kemajuan teknologi dengan cepat dan karena pengetahuan menjadi lebih mudah diakses saat bepergian. Perkiraan menempatkan waktu paruh keterampilan profesional hanya lima tahun, yang berarti bahwa setiap lima tahun, keterampilan itu sekitar setengahnya sama berharganya dengan sebelumnya – jadi setelah 20 tahun, keterampilan apa pun akan secara efektif menjadi usang.

Pekerja masa depan harus memiliki kemampuan dan kemauan untuk belajar, belajar dan belajar kembali seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin jauh dari cara bisnis dijalankan. Ini akan sama pentingnya bagi pekerja saat ini, yang perlu fokus pada kapasitas mereka untuk beradaptasi dan mempelajari keterampilan baru yang dibutuhkan oleh tempat kerja Revolusi Industri Keempat, dan mereka yang baru dalam angkatan kerja.

Manusia harus dapat berbicara dalam bahasa yang sama dengan mesin otomatis, tetapi mesin ini tidak boleh menghalangi pengembangan keterampilan. Dalam istilah pemeliharaan layanan, AI dan otomatisasi tidak dan tidak boleh dianggap sebagai pengganti manusia. Jika ada, ini membuka industri dan menciptakan bidang baru peluang layanan hibrida.