Memilih Strategi Integrasi AI yang Tepat untuk Sistem Lama

Sistem warisan adalah parit kompetitif sekaligus jangkar Anda. Hal ini penting bagi bisnis, namun sulit diubah. Jadi dalam banyak kasus, mengintegrasikan AI ke dalamnya tidaklah mudah.

Anda tidak bisa begitu saja menyambungkan AI dan mengharapkannya berfungsi di dalam sistem lama Anda. Ada beberapa kendala yang perlu Anda pertimbangkan.

Pada saat yang sama, membangun kembali segala sesuatunya dari awal bukanlah suatu pilihan. Jadi, bagaimana Anda mengintegrasikan AI dengan cara yang aman, praktis, dan berkelanjutan untuk organisasi Anda?

Artikel ini berfokus pada pendekatan integrasi yang berhasil di lingkungan lama, keuntungan di baliknya, dan cara memilih pendekatan yang tepat untuk konteks Anda.

Mengapa Menambahkan AI Langsung ke Sistem Lama Itu Berisiko?

Sistem lama seringkali lebih rapuh dari yang terlihat. Keduanya sudah stabil selama bertahun-tahun, namun stabilitas tersebut berasal dari keseimbangan yang sangat spesifik.

Saat Anda memperkenalkan AI ke dalam lingkungan tersebut, Anda mengubah cara data berpindah, cara pengambilan keputusan, dan cara sistem berinteraksi. Perubahan kecil sekalipun dapat menimbulkan efek yang tidak diinginkan.

Dari mana kerapuhan itu berasal

Di sebagian besar organisasi, sistem ini menjadi pusat operasi sehari-hari:

• Mereka menangani pembayaran, akuntansi, dan pelaporan
• Mereka bergantung pada alur kerja yang disempurnakan selama bertahun-tahun
• Mereka berjalan pada kode yang tidak lagi dipahami sepenuhnya
• Mereka mengandalkan pola aliran data dan waktu tertentu

Apa yang sebenarnya rusak

Oleh karena itu, perubahan tidak dapat ditahan.

Anda dapat menambahkan lapisan AI untuk mengotomatiskan alur kerja, dengan mengharapkan dampak yang terlokalisasi. Sebaliknya, hal ini menggeser waktu pengumpulan data atau mengubah struktur input. Hal ini saja dapat menghambat proses hilir seperti rekonsiliasi atau pelaporan.

Beberapa kegagalan terjadi secara langsung. Yang lain membutuhkan waktu untuk muncul. Pada saat hal tersebut terjadi, tidak selalu jelas apa penyebabnya.

• Penundaan kecil pada satu API akan mengganggu alur kerja yang bergantung
• Aliran data baru mengungkap ketergantungan yang belum diperhitungkan oleh siapa pun
• Keluaran AI bertentangan dengan aturan validasi yang ada
• Masalah tidak diketahui hingga memengaruhi proses penting

Mengapa stabilitas lebih penting daripada kecerdasan

Sistem yang bekerja secara konsisten lebih berharga dibandingkan sistem yang lebih maju namun tidak dapat diprediksi.

Sebagian besar bisnis mengoptimalkan waktu aktif, kepatuhan, dan pendapatan yang stabil. Pendekatan integrasi apa pun yang menempatkan mereka pada risiko tidak ada gunanya.

Inilah sebabnya mengapa integrasi AI di lingkungan lama harus ditangani dengan hati-hati. Stabilitas adalah yang utama. Kecerdasan harus sesuai dengan batasan tersebut.

Dimana AI Dapat Sesuai Tanpa Merusak Sistem Lama

AI berfungsi paling baik di lingkungan lama jika diterapkan pada sistem yang sudah ada, bukan tertanam langsung di dalamnya.

Alih-alih memodifikasi sistem inti, AI mendukung pengambilan keputusan, mengoordinasikan alur kerja, atau menangani kasus-kasus edge tertentu.

Hal ini memungkinkan Anda menambahkan kemampuan tanpa menimbulkan risiko yang tidak perlu.

1. Menggunakan AI untuk Membantu Orang Membuat Keputusan yang Lebih Baik (AI Copilot)

Kopilot AI menggunakan API hanya-baca untuk menganalisis data yang ada dan memberikan saran untuk evaluasi manusia.

Alat seperti Microsoft Copilot mengikuti pendekatan ini, terhubung ke sistem seperti platform ERP dan memunculkan wawasan di dalam alat yang sudah digunakan orang-orang.

Misalnya, tim keuangan mungkin menggunakan AI untuk menandai akun yang berpotensi berisiko berdasarkan data ERP, dan menyerahkan keputusan akhir kepada analis.

Contoh praktisnya adalah asisten internal Canadian Tire, ChatCTC, yang digunakan oleh ribuan karyawan dan menghemat sekitar 30–60 menit per hari untuk tugas-tugas rutin, dengan pengambilan keputusan operasional yang dilaporkan 20–30% lebih cepat, semuanya tanpa mengubah sistem yang mendasarinya.

2. Menggunakan AI di Luar Sistem untuk Mengelola Alur Kerja

Agen AI dapat berkoordinasi antar sistem tanpa memodifikasinya.

Alih-alih menyematkan logika di dalam platform ERP atau CRM, AI beroperasi melalui API untuk mengelola persetujuan, memicu tindakan, dan memindahkan informasi ke seluruh sistem.

Hal ini mirip dengan bagaimana platform seperti UiPath menggabungkan AI dengan otomatisasi, atau bagaimana Zapier memungkinkan alur kerja lintas sistem tanpa mengubah sistem yang mendasarinya.

Misalnya, dalam operasi rantai pasokan, AI dapat mengoordinasikan pemeriksaan inventaris, komunikasi vendor, dan pembaruan pengiriman di seluruh sistem yang terpisah.

Keuntungannya berasal dari pengurangan koordinasi manual, bukan dari perubahan sistem itu sendiri.

3. Menggunakan AI Hanya Saat Terjadi Masalah (Penanganan Pengecualian)

Daripada menanamkan AI ke dalam operasi sehari-hari, AI dapat digunakan ketika ada sesuatu yang gagal atau melambat.

AI dapat memantau sistem, mendeteksi anomali, dan memunculkan masalah untuk ditinjau oleh manusia tanpa mengganggu alur kerja normal.

Ini adalah cara AI biasanya digunakan dalam deteksi penipuan, di mana sistem memantau transaksi dan menandai aktivitas yang tidak biasa. IBM menguraikan pendekatan ini dalam sistem deteksi penipuannya.

Operasional sehari-hari tetap berjalan seperti biasa, dan AI hanya turun tangan saat diperlukan.

4. Menggunakan AI untuk Meningkatkan Data Tanpa Mengubah Sistem

AI dapat melakukan praproses data lama di pipeline terpisah tanpa menulis kembali ke sistem inti.

Ini termasuk membersihkan duplikat, mengkategorikan catatan, dan membuat ringkasan. Data yang diproses kemudian digunakan di alat analisis atau dasbor, sedangkan sistem asli tidak berubah.

Platform seperti Databricks mendukung hal ini melalui pipeline data modern, sehingga memungkinkan tim mengekstrak nilai dari data lama tanpa mengubah sistem sumber.

Misalnya, retailer yang memiliki data historis selama bertahun-tahun dapat menghasilkan wawasan tren untuk memperkirakan tanpa mengubah sistem ERP asli.

Pendekatan Integrasi AI Apa yang Harus Diwaspadai Perusahaan?

Perusahaan harus berhati-hati dalam menghilangkan pengawasan manusia dari alur kerja sensitif, sekaligus memberikan akses tulis AI ke sistem inti.

Aspek lain yang harus diperhatikan adalah mengganti proses berbasis aturan sebelum AI divalidasi.

Setiap pendekatan berisiko terhadap kerusakan data, kegagalan yang tidak dapat diprediksi, dan paparan kepatuhan, yang merupakan hasil yang sulit untuk diubah dan membutuhkan biaya besar untuk memulihkannya pada skala perusahaan.

1. Membiarkan AI Menulis Langsung ke Sistem Inti

Memberikan akses tulis AI ke database produksi atau sistem ERP adalah salah satu keputusan integrasi dengan risiko tertinggi yang dapat diambil oleh suatu perusahaan. 

Bahaya utama meliputi:

• Penyebaran error dalam skala besar: Entri yang salah klasifikasi atau pembaruan otomatis yang salah dapat menyebarkan data buruk melalui sistem yang saling terhubung bahkan sebelum masalahnya terdeteksi
• Risiko kepatuhan: Di domain yang diatur secara ketat, integritas data adalah masalah persyaratan audit, bukan preferensi
• Pengembalian terbatas: Perubahan pada kumpulan data inti seringkali sangat sulit untuk dikembalikan dengan rapi, terutama jika data yang diubah telah digunakan oleh proses selanjutnya

AI harus mendapatkan akses tulis secara bertahap, dimulai dari lingkungan yang terisolasi dan berisiko rendah dengan logging penuh dan kewajiban manusia untuk melakukan setiap tindakan.

2. Mengganti Proses Berbasis Aturan Terlalu Dini

Sistem yang bersifat deterministik dan berbasis aturan dapat diprediksi berdasarkan desainnya, sistem tersebut mengalami kegagalan pada beberapa hal, dan mudah untuk diaudit.

Menggantinya sebelum waktunya dengan AI memperkenalkan:

• Kegagalan yang bersifat probabilistik: Kesalahan yang lebih sulit untuk direproduksi, dilacak, dan dijelaskan kepada regulator atau dewan
• Kesenjangan tata kelola: Model AI memerlukan infrastruktur validasi yang belum dibangun oleh sebagian besar perusahaan
• Kebutaan kasus tepi: Performa AI pada outlier sering kali belum teruji hingga terjadi kesalahan dalam produksi

Urutan yang tepat adalah augmentasi terlebih dahulu, menjalankan AI secara paralel dengan aturan yang ada untuk memvalidasi performa sebelum keputusan penggantian dibuat.

3. Menghapus Pemeriksaan Manusia di Alur Kerja Sensitif

Bias otomatisasi adalah risiko yang terdokumentasi dengan baik:ketika manusia dikeluarkan dari alur kerja, kecenderungan untuk tunduk pada keluaran AI meningkat, bahkan ketika keluaran tersebut salah. 

Dalam alur kerja sensitif, hal ini menciptakan:

• Risiko kesalahan yang meningkat: Khususnya dalam keputusan kredit, eskalasi penipuan, triase, atau tindakan karyawan
• Akuntabilitas: Menghapus pos pemeriksaan manusia dapat menimbulkan tanggung jawab baru yang dapat membahayakan perusahaan secara hukum dan reputasi
• Risiko peraturan: Banyak framework memerlukan pengawasan manusia dalam pengambilan keputusan otomatis yang berisiko tinggi

Pengawasan manusia bukannya tidak efisien. Dalam proses sensitif, ini adalah mekanisme kontrol. AI harus memberikan informasi dan mempercepat penilaian manusia dalam alur kerja ini, bukan menggantikannya.

Cara Memilih Pendekatan Integrasi AI yang Tepat untuk Penyiapan Anda

Memilih model integrasi AI yang tepat tidak boleh bersifat umum atau memilih model yang paling trendi dan paling canggih. Ini lebih tentang memahami dan menyelaraskannya dengan apa yang dapat didukung oleh sistem dan tim Anda.

Apa yang Perlu Dipertimbangkan Sebelum Memilih Model Integrasi AI

Sebelum melakukan suatu pendekatan, nilailah lingkungan Anda dalam empat dimensi:

• Usia dan fleksibilitas sistem: Terkait sistem inti Anda, apakah mereka mengizinkan API hanya-baca? Apakah mereka kaku dan tidak mudah dihubungkan tanpa solusi middleware?
• Kualitas data: Apakah kualitas data Anda yang ada cukup baik sehingga sistem AI dapat mengambil keputusan berdasarkan data tersebut, atau apakah data tersebut memerlukan pengayaan terlebih dahulu?
• Paparan peraturan: Apakah proses Anda berada di bawah payung peraturan yang menuntut persyaratan kemampuan audit dan/atau keterlibatan manusia pada tingkat tertentu?
• Kesiapan organisasi: Apakah organisasi Anda memiliki kemampuan manajemen perubahan yang diperlukan untuk menerapkan keluaran AI?

Jawabannya menentukan titik awal Anda, bukan ambisi Anda.

Batasan Sistem → Pendekatan AI Teraman

Gunakan tabel ini sebagai referensi cepat untuk mencocokkan batasan sistem Anda saat ini dengan pendekatan AI berisiko paling rendah yang tersedia untuk Anda.

Batasan Sistem Pendekatan AI Teraman Tidak ada akses API / sistem yang sepenuhnya tertutup Pengayaan data dalam pipeline yang terisolasi API hanya-baca tersedia kopilot AI untuk mendukung pengambilan keputusan Alur kerja multi-sistem dengan handoff manual Orkestrasi alur kerja melalui agen AI eksternal Sering terjadi kegagalan atau proses yang banyak pengecualian Penanganan pengecualian dan deteksi anomali Data bersih, model AI tervalidasi, risiko peraturan rendah Akses tulis selektif dengan pencatatan audit penuh

Cara Memulai dari yang Kecil dan Mengembangkannya Nanti

Jalur ekspansi yang paling andal mengikuti urutan crawl-walk-run:

• Mulailah dengan observasi: Menyebarkan AI dalam mode baca-saja atau pemantauan; tidak ada tindakan, tidak ada penulisan, tidak ada perubahan alur kerja
• Memperkenalkan rekomendasi: Memberikan saran AI kepada pengambil keputusan; mengukur tingkat penerimaan dan tingkat kesalahan
• Otomatiskan tindakan berisiko rendah: Izinkan AI untuk bertindak secara mandiri hanya dalam skenario yang terdefinisi dengan baik, berisiko rendah, dan mudah diubah
• Perluas cakupan secara bertahap: Gunakan data kinerja dari setiap tahap untuk membenarkan dan mengurangi risiko pada tahap berikutnya
• Resmikan tata kelola sebelum melakukan penskalaan: Jalur audit, mekanisme rollback, dan mekanisme pengawasan harus ada sebelum memperluas cakupan AI

Masing-masing tahap di atas harus menghasilkan bukti nyata sebelum tahap berikutnya dimulai. Melewati salah satu tahapan ini akan menyebabkan kesalahan paling merugikan dalam proyek AI tingkat perusahaan.

Seperti Apa Integrasi AI yang “Baik” di Perusahaan Nyata

Integrasi yang baik dengan AI dicapai jika AI bekerja dengan dan di sekitar sistem yang ada, tanpa menggantikannya. AI bekerja sesuai aturan tentang apa yang dapat dan tidak dapat berinteraksi dengannya, dan orang-orang tetap mengetahui skenario yang memerlukan intervensi. Selain itu, prosesnya dibersihkan terlebih dahulu, lalu AI membuatnya lebih cepat, yang merupakan efek sekunder.

Ketiga pilar tersebut saling memperkuat, dan urutannya penting.

• Sistem yang utama.

Integrasi AI yang baik memperlakukan infrastruktur yang ada sebagai sesuatu yang tidak dapat dipindahkan. ERP, CRM, gudang data lama, tidak ada yang berubah.

Lapisan AI membaca, menafsirkan, dan merutekannya. Tidak diperlukan platform ulang, itulah sebabnya penerapan perusahaan yang paling sukses terjadi dalam hitungan bulan, bukan tahun.

• Aturan kedua.

Sebelum menerapkan apa pun, seseorang harus menuliskan dengan tepat apa yang boleh dilakukan oleh AI, bukan sebagai konvensi atau norma budaya, namun sebagai kebijakan tertulis.

"Dapat diringkas" dan "tidak dapat disetujui" merupakan kategori risiko yang berbeda dan perlu diperlakukan seperti itu dalam dokumen tata kelola, log audit, dan kontrak vendor.

• Perulangan manusia ketiga.

Tujuannya bukanlah manusia yang menyetujui segala sesuatu karena itu bukanlah inti permasalahannya. Tujuannya agar segala sesuatu yang berdampak mengarah pada seseorang.

Output dengan tingkat kepercayaan rendah, transaksi besar, komunikasi sensitif:semua ini meningkat secara otomatis. Segala hal lainnya ditangani oleh AI dengan jejak audit penuh.

Mode kegagalan yang patut diwaspadai:perusahaan yang menggunakan AI pada proses yang rusak. Alur kerja persetujuan yang dirancang dengan buruk tidak dapat diperbaiki oleh AI; itu menjadi lebih cepat dan lebih salah. Disiplinnya adalah membersihkan prosesnya, lalu melapisi AI di atasnya.

Apa cara paling aman untuk menambahkan AI ke sistem perusahaan lama?

Gunakan AI pada sistem yang ada dibandingkan mempertimbangkan untuk menulis ulang sistem tersebut, dan dukung keputusan manusia serta hindari mengotomatiskannya.

Selain itu, selalu pastikan tim Anda mendapat kesempatan untuk mengetahui jika AI gagal secara diam-diam.

Perbaiki kesenjangan visibilitas sebelum penerapan. Prosesnya tetap utuh; AI menambah kecepatan tanpa menghilangkan akuntabilitas.

Mengapa alur kerja pembungkusan bekerja lebih baik daripada sistem penulisan ulang

ERP atau CRM Anda membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk dibangun dan mempertahankan logika bisnis selama puluhan tahun. Menulis ulang menjadi "memberi ruang bagi AI" adalah pertaruhan jutaan dolar dengan tingkat kegagalan yang tinggi. 

Wrapping berarti sistem yang ada tetap sama seperti saat ini sementara AI berada di puncak, membaca keluarannya, dan menambahkan kecerdasan di sekitarnya.

Bayangkan bagaimana bank menambahkan aplikasi seluler tanpa mengganti sistem perbankan inti mereka. Prinsip yang sama. Risiko rendah, penerapan cepat.

Mengapa mendukung keputusan lebih aman daripada mengotomatiskan segalanya

AI membuat kesalahan yang terdengar percaya diri. Dan ketika ada manusia yang terlibat, kesalahan tersebut diketahui sebelum menimbulkan kerusakan.

Namun ketika AI bekerja sendirian, hasil yang buruk dapat menimbulkan serangkaian konsekuensi:keputusan kredit yang salah, pengajuan kontrak yang salah, dan pembayaran yang salah kepada pemasok. 

Model yang tepat: Draf, tanda, atau ringkasan AI. Seorang manusia meninjau dan menyetujui. Tim pengadaan, dibantu oleh AI, memilih vendor. Mereka tetap memilih vendornya. Kecepatan meningkat, akuntabilitas tidak.

Satu aturan sederhana yang harus diikuti oleh direktur

Sebelum memulai penerapan AI apa pun, ajukan satu pertanyaan:jika AI ini gagal secara diam-diam selama seminggu, apakah ada anggota tim saya yang akan menyadarinya?

Jika ya, lanjutkan. Jika tidak, Anda memiliki masalah visibilitas, dan Anda perlu melakukan langkah peninjauan manusia sebelum AI diluncurkan. Satu pertanyaan tersebut menjelaskan sebagian besar keputusan integrasi yang salah.

Kesimpulan

Jika Anda melakukan hal ini di lingkungan Anda sendiri, memulai dengan benar akan membawa perbedaan besar.

Sebagian besar risiko berasal dari pemilihan pendekatan yang salah terlalu dini.

Butuh bantuan untuk menemukan pendekatan integrasi AI yang tepat untuk sistem lama Anda?

Tim di Imaginovation dapat membantu Anda mengevaluasi penyiapan Anda dan memetakan jalur ke depan yang berisiko rendah tanpa mengganggu apa yang sudah berjalan.

Mari Bicara .