Tag: AutomationAnywhere

Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah cara kita bekerja dengan sangat cepat. Kombinasi antara AI dan otomatisasi telah membuka peluang baru dan menandai era baru yang disebut perusahaan otonom. Dan yang terpenting, manusia tetap menjadi kunci utama. Perusahaan yang sukses bukan yang menggantikan manusia, tetapi yang meningkatkan kemampuan manusia dengan bantuan AI dan otomatisasi. Inilah yang disebut dengan Collaborative Intelligence (CI) atau Kecerdasan Kolaboratif—kerja sama antara manusia dan AI untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, inovasi, dan efisiensi kerja. Apa Itu Collaborative Intelligence? Collaborative Intelligence (CI) adalah kemitraan sinergis antara manusia dan AI. Dalam kolaborasi ini, AI menangani tugas-tugas berulang atau berat, sementara manusia fokus pada berpikir strategis, inovasi, dan pengambilan keputusan. Ketika AI memberikan data dan wawasan yang akurat, lengkap, dan cepat, manusia bisa bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras. Dulu: AI Akan Menggantikan Manusia. Sekarang: AI Membantu Manusia Bekerja Lebih Baik. Di masa awal booming AI (sekitar tahun 2023), banyak yang takut AI akan mengurangi jumlah tenaga kerja. Bahkan menurut laporan McKinsey saat itu: 43% responden percaya AI akan mengurangi jumlah pegawai lebih dari 3%. 8% percaya pengurangan bisa mencapai lebih dari 20%. 33% menganggap tujuan utama dari AI adalah pengurangan biaya. Tapi sekarang, perusahaan-perusahaan maju justru menggunakan AI bukan untuk menggantikan manusia, tapi untuk bekerja sama. Misalnya: Mempercepat proses pinjaman. Memproses klaim asuransi. Mengelola logistik. Mengotomatisasi layanan pelanggan. AI memberi manusia waktu dan wawasan untuk fokus pada hal yang lebih penting dan strategis. Inilah Collaborative Intelligence: ketika manusia dan AI bekerja sama untuk hasil yang lebih cepat, cerdas, dan akurat. Model Tahapan Kematangan Collaborative Intelligence (CI Maturity Model) Agar perusahaan bisa sukses mengadopsi AI, dibutuhkan panduan langkah demi langkah. Di sinilah kita menggunakan Collaborative Intelligence Capability Maturity Model (CI-CMM), sebuah kerangka kerja dengan lima tahap yang menunjukkan bagaimana AI bisa diintegrasikan secara bertahap ke dalam proses kerja: Tahap 1 – Awal (AI hanya membantu) Manusia masih memegang kendali penuh. AI hanya digunakan untuk menganalisis data atau memberikan rekomendasi. Tahap 2 – Kolaborasi Awal AI mulai mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan berbasis data. Tahap 3 – Kolaborasi Seimbang Manusia dan AI berbagi tanggung jawab dalam pengambilan keputusan dan saling belajar satu sama lain. Tahap 4 – Kolaborasi Lanjutan (AI memimpin, manusia mengawasi) AI mulai menjalankan proses dan pengambilan keputusan, sementara manusia bertindak sebagai pengawas (human-in-the-loop). Tahap 5 – Perusahaan Otonom AI dan sistem otomatis menjalankan sebagian besar proses bisnis secara mandiri, hanya membutuhkan intervensi manusia minimal. Setiap tahap ini memberi ruang bagi manusia untuk belajar, bereksperimen, dan meningkatkan keahlian mereka seiring berjalannya waktu. Menuju Perusahaan Otonom Mungkin sekarang Anda sudah menggunakan AI untuk: Menulis deskripsi produk, Memberi dukungan pelanggan, Melakukan analisis data. Tapi ke mana arah berikutnya? Perusahaan otonom adalah organisasi yang memungkinkan AI dan otomatisasi menjalankan seluruh proses secara mandiri. Contohnya: Desain produk baru, Kampanye pemasaran, Pengaturan logistik secara otomatis, Manajemen toko dari inventaris hingga layanan pelanggan—semuanya bisa dijalankan oleh AI. Manusia tidak digantikan, melainkan difokuskan pada hal yang lebih bernilai tinggi, seperti inovasi, pengembangan strategi, dan pengawasan sistem AI. AI adalah Kunci Masa Depan — Otomatiskan Sekarang atau Tertinggal Perusahaan yang menang di era baru ini adalah yang mengadopsi AI secara menyeluruh, bukan hanya coba-coba. Mereka tidak hanya menggunakan AI untuk tugas sederhana, tapi juga untuk mengelola proses bisnis yang kompleks dan penting. Ingat: Hingga 80% proses di perusahaan saat ini sudah bisa diotomatisasi. Maka, semakin cepat Anda mulai, semakin besar peluang Anda untuk unggul dari pesaing. Kesimpulan Collaborative Intelligence (CI) adalah masa depan cara kerja. Ini bukan tentang menggantikan manusia, tapi menggabungkan kekuatan manusia dan AI untuk menciptakan cara kerja yang lebih cerdas, cepat, dan inovatif. Jika Anda ingin membawa organisasi Anda ke level berikutnya, mulailah menilai di tahap mana Anda berada dalam model kematangan CI. Lalu buatlah rencana untuk naik level—sedikit demi sedikit tapi pasti. Bersama AI, manusia bisa lebih hebat. Bukan digantikan—tapi ditingkatkan. Ingin tahu lebih lanjut? Unduh whitepaper lengkap Collaborative Intelligence Capability Maturity Model (CI-CMM) dan lihat bagaimana Anda bisa memulai perjalanan menuju perusahaan otonom hari ini! Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan automationanywhere indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi automationanywhere.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Pharmacovigilance (PV) – atau pemantauan keamanan obat – adalah bagian penting dalam menjaga keselamatan pasien. Namun, di tengah meningkatnya jumlah laporan efek samping, metode PV tradisional semakin kewalahan. Prosesnya masih banyak yang manual, lambat, dan rentan kesalahan. Kini, agen AI hadir membawa angin segar. Dengan kecerdasan dan kemampuan bertindak secara mandiri, agen AI mulai mengubah cara organisasi di industri life sciences menjaga keamanan obat, memastikan kepatuhan, dan melindungi pasien. Dalam blog ini, kita akan bahas apa yang membuat proses PV saat ini tidak lagi efektif—dan bagaimana Agentic Process Automation (APA) menjadi solusi untuk mengatasinya. Apa Itu Agen AI dalam Pharmacovigilance? Agen AI adalah asisten digital cerdas yang bisa bekerja secara mandiri untuk menangani tugas-tugas kompleks dalam pemantauan keamanan obat. Tidak seperti bot biasa yang hanya mengikuti perintah tetap, agen AI menggunakan machine learning dan natural language processing (NLP) untuk memahami data, membuat keputusan sesuai konteks, dan beradaptasi—mirip seperti manusia. Agen-agen ini bisa menjalankan tugas multi-langkah di berbagai sistem, memberikan kecepatan, konsistensi, dan kecerdasan dalam proses PV yang biasanya dilakukan manual. Semua ini dimungkinkan berkat Agentic Process Automation (APA)—kerangka kerja yang menggabungkan AI, otomatisasi, dan orkestrasi proses agar organisasi bisa mengelola PV secara lebih efisien, meminimalkan kesalahan, dan tetap patuh regulasi. Mengapa Proses PV Tradisional Sudah Tidak Efektif? Metode pharmacovigilance tradisional tidak hanya lambat, tapi juga berisiko. Dengan volume laporan yang terus bertambah, tantangan ini makin terasa: Keterlambatan pemrosesan laporan (ICSR): Ribuan laporan harus diproses manual, memakan waktu dan biaya besar. Penyusunan narasi dan pengkodean medis lambat: Menulis narasi dan memberi kode MedDRA secara manual rawan kesalahan. Triage kasus tidak konsisten: Tanpa bantuan otomatisasi, penilaian serius atau tidaknya kasus bisa tidak akurat. Risiko ketidakpatuhan: Kesalahan manual bisa membuat perusahaan telat melaporkan atau gagal audit. Semua ini jadi alasan kuat untuk beralih dari sistem lama ke solusi otomatis yang cerdas dan siap untuk digunakan dalam skala besar. Evolusi Otomatisasi dalam Pharmacovigilance Fase 1: Otomatisasi berbasis aturan Awalnya, otomasi hanya untuk tugas-tugas kecil seperti entri data. Tapi sistem ini kaku dan tidak bisa menyesuaikan diri dengan kompleksitas dunia nyata. Fase 2: Alat yang lebih cerdas dengan ML dan NLP Dengan bantuan machine learning dan NLP, alat ini bisa mendeteksi duplikat atau membantu pengkodean. Namun, tetap butuh pengawasan manusia. Fase 3: Agentic Process Automation (APA) Inilah generasi terbaru. AI agen yang dibangun dengan APA bisa mengambil keputusan sendiri, bekerja lintas sistem, dan menangani seluruh proses dengan sedikit bantuan manusia. 8 Cara Agen AI Mengubah Pharmacovigilance Penerimaan kasus cerdas Agen AI memantau email, call center, dan portal online, lalu mengekstrak data terstruktur dari sumber tidak terstruktur. Screening literatur otomatis Agen memindai publikasi ilmiah secara terus-menerus, menilai relevansinya, dan meneruskan informasi penting ke sistem. Pengkodean medis kontekstual Dengan memahami detail kasus, agen AI menyarankan kode MedDRA yang tepat. Triage kasus real-time Agen mengevaluasi tingkat keseriusan dan urgensi, lalu memprioritaskan sesuai kebutuhan. Pembuatan narasi untuk regulasi Agen menulis narasi kasus dan memastikan formatnya sesuai regulasi. Pemantauan sinyal berkelanjutan Agen AI terus menganalisis database untuk mendeteksi potensi risiko secara proaktif. Otomatisasi pengajuan ke regulator Agen menyiapkan data untuk pengajuan, memvalidasi isinya, dan memantau tenggat waktu. Koordinasi antar tim Agen memastikan tim PV, klinis, regulasi, dan kualitas tetap sinkron dengan berbagi konteks secara otomatis. Apa yang Harus Dicari dari Platform APA untuk PV? Agar agen AI benar-benar efektif, platform APA harus punya fitur berikut: Orkestrasi proses end-to-end: Menghubungkan semua langkah PV dari awal hingga pengajuan regulasi tanpa silo data. Pemrosesan dokumen cerdas: Bisa membaca dan memahami berbagai dokumen (email, rekam medis, literatur, dll). Kerangka kerja patuh regulasi: Ada audit trail, kontrol versi, dan manajemen perubahan. Kolaborasi manusia-dan-agen: Harus mendukung proses validasi manusia bila diperlukan. Keamanan tingkat tinggi: Wajib patuh pada HIPAA, GDPR, dan standar global lainnya. Bagaimana Automation Anywhere Mendukung Pharmacovigilance Automation Anywhere menghadirkan platform APA yang dibuat khusus untuk industri life sciences: Automation Co-Pilot: Memungkinkan spesialis PV membangun agen AI tanpa harus jadi ahli teknis. Otomatisasi dokumen: Ekstraksi data dari berbagai sumber dilakukan cepat dan akurat. Process Discovery: Mengidentifikasi bagian proses yang paling butuh otomasi. Orkestrasi menyeluruh: Menghubungkan database keamanan, sistem regulasi, dan platform klinis. Era Baru Pharmacovigilance Telah Tiba Agen AI tidak hanya mendigitalkan proses pharmacovigilance—mereka mengubah cara kerjanya secara menyeluruh. Dengan APA, tim PV bisa bekerja lebih cepat, lebih patuh regulasi, dan lebih fokus pada hal-hal strategis. Organisasi yang cepat mengadopsi teknologi ini bukan hanya akan bertahan—tapi juga akan memimpin masa depan keamanan obat. Ingin melihat bagaimana kerjanya? Tonton webinar kami dan temukan langsung bagaimana agen AI merevolusi pharmacovigilance dari awal hingga pengambilan keputusan. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan automationanywhere indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi automationanywhere.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Hari ini di Imagine 2025, kami tidak hanya meluncurkan fitur baru. Kami memperkenalkan cara kerja baru bagi perusahaan. Dengan Agentic Process Automation (APA) System, perusahaan akhirnya bisa mengubah ide menjadi aksi—secara instan dan meyakinkan. Didukung oleh teknologi baru bernama Process Reasoning Engine (PRE), serta diperluas dengan Enterprise UI Agents, orkestrasi agen, dan kolaborasi antara manusia dan AI, APA System menandai awal dari cara kerja baru yang lebih cerdas. Sistem ini tidak sekadar mengotomatiskan tugas—tetapi mengatur hasil kerja secara terpadu antara AI, otomasi, dan manusia, mengubah cara kerja secara menyeluruh. “Dengan APA System, kami tidak hanya membangun produk—kami menciptakan cara kerja baru,” kata Adi Kuruganti, Chief Product Officer, Automation Anywhere. “Didukung oleh Process Reasoning Engine, agen AI kini bisa memahami tujuan, mengerti konteks, dan mengoordinasikan kerja secara real-time bersama manusia dan sistem otomasi. Perusahaan kini bisa mengotomatiskan lebih banyak hal, termasuk operasi penting yang sebelumnya terlalu kompleks.” Yang Diluncurkan di Imagine 2025: Inti dari sistem: Process Reasoning Engine (PRE) Sudah Tersedia (GA) – Penggerak utama sistem APA PRE adalah model AI pertama di industrinya yang dirancang khusus untuk mendukung otomatisasi kompleks di perusahaan. Mendukung otomatisasi generatif dan alur kerja yang bisa memperbaiki diri sendiri Mengekstrak data terstruktur dari dokumen dengan akurasi lebih dari 90% Efektivitas otomatisasi 3x lebih tinggi dan ketahanan 60% lebih baik Mendukung standar baru seperti protokol A2A dari Google Cloud dan MCP dari Anthropic Agen AI bisa merencanakan, bertindak, dan terus belajar PRE membantu perusahaan bergerak dari niat ke aksi. Inilah cara kerja yang lebih cerdas, adaptif, dan bisa diskalakan. Enterprise UI Agents: Otomatiskan antarmuka seperti manusia Sekarang dalam versi Preview Inovasi besar ini menghadirkan AI yang bisa menggunakan komputer layaknya manusia. Agen ini bisa: Menavigasi aplikasi web dengan pemahaman seperti manusia Beradaptasi saat layout atau tampilan berubah Menjalankan alur kerja kompleks seperti verifikasi identitas atau pembaruan harga pesaing Membuka peluang otomatisasi pada proses yang dulu dianggap terlalu rumit Contohnya Alight, yang menangani ribuan portal untuk lebih dari 35 juta orang—sebelumnya dikerjakan manual oleh tim besar selama berbulan-bulan. Kini, cukup satu perintah, dan agen UI menangani semuanya otomatis dalam hitungan hari. Agentic orchestration: Otomatisasi kerja penting di seluruh sistem Sudah Tersedia (GA) | Pemrosesan Paralel: Preview Q2 2025 Operasi modern itu rumit. Dengan mesin orkestrasi di APA System, semua bisa diatur secara real-time: Desain alur kerja cepat dengan model BPMN 2.0 (BARU) Orkestrasi AI, bot, API, dokumen, dan manusia dalam satu sistem (BARU) Pantau aksi agen secara langsung lewat analytics dan observasi real-time (BARU) Jalankan otomatisasi berbasis event, dengan dukungan paralel segera hadir (BARU) Terintegrasi dengan AWS Bedrock, Google Agentspace, Microsoft Copilot, dan lainnya (BARU) Hasilnya: fleksibilitas dan keandalan tinggi untuk pekerjaan paling penting di perusahaan. Bangun, kelola, dan sebarkan agen AI secara massal Sudah Tersedia (GA) | Evaluasi Agen & Pustaka Agen Siap Pakai: Preview H2 2025 Tantangan bukan lagi “bisa dibuat atau tidak,” tapi “bisa dikelola dengan aman dan cepat atau tidak.” AI Agent Studio hadir dengan: Bisa digunakan dengan model AI apa pun seperti OpenAI, Anthropic, LangChain, CrewAI (GA) Fleksibel: bisa dijalankan di cloud atau lingkungan privat (GA) Keamanan: penyamaran data pribadi, pemantauan, dan audit bawaan (BARU) Akselerasi: pustaka agen siap pakai akan hadir (H2) Penilaian kesiapan agen lewat layanan evaluasi baru (H2) Semua ini memberi kendali penuh untuk perusahaan dalam mempercepat otomatisasi AI dengan aman dan terstruktur. Visibilitas real-time: Kontrol dan kepercayaan Sudah Tersedia (GA) | Pelacakan ROI Agen: Preview H2 2025 Hambatan utama dalam memperluas otomatisasi AI adalah kurangnya visibilitas. Apa yang sedang berjalan? Apakah berhasil? Kini tersedia dasbor observasi real-time untuk mengatur semua: Tampilan menyeluruh atas agen, model, dan proses (GA) Turunkan biaya operasional dengan identifikasi hambatan dan kegagalan (GA) Diagnostik dan pelacakan kegagalan secara langsung (BARU) Lacak kinerja dan dampak agen sepanjang siklus hidup (H2) Optimalkan koordinasi antar agen di seluruh proses terdistribusi (H2) Hasilnya: otomatisasi dengan kejelasan dan keyakinan penuh. Kolaborasi manusia dan AI: Otomatisasi yang bisa diajak bicara Sudah Tersedia (GA) | Antarmuka Multimodal: Preview H2 2025 Untuk pertama kalinya, otomatisasi bisa dilakukan hanya lewat percakapan. Kini pengguna dapat: Ubah perintah menjadi aksi tanpa klik atau pelatihan (GA) Dapatkan jawaban yang spesifik berdasarkan data dan kebijakan perusahaan (GA) Agen bisa menyesuaikan perilaku sesuai peran dan aktivitas pengguna (H2) Berinteraksi lewat suara dan video (H2) Agen AI kini jadi kolaborator sejati—mengerti maksud Anda dan menyelesaikan tugas secara langsung. Otomatisasi dokumen: Proses cepat dan akurat Sudah Tersedia (GA) | Microsoft Embedded Intelligence & Pembelajaran GenAI Otomatis: Preview H2 2025 Dokumen masih menjadi sumber hambatan besar. Solusinya: Document Automation berbasis GenAI: Ekstrak data dari format apa pun dengan akurasi 90%+ (GA) Uji dan optimalkan dengan alat uji bawaan (BARU) Skala hingga jutaan dokumen per bulan, siap audit (BARU) Integrasi dengan Microsoft Document Intelligence 4.0 (H2) Pembelajaran otomatis dari data dokumen (H2) Terbukti berhasil—volume dokumen pelanggan naik 3x setiap tahun. Solusi siap pakai untuk hasil cepat Kami mulai dari area paling kritis: solusi accounts payable (AP) yang kini tersedia secara umum. Solusi ini mencakup: Agen AI siap pakai dengan keahlian mendalam di bidangnya Agentic Workspace: antarmuka modern untuk memproses faktur dari awal hingga penyelesaian Selanjutnya akan hadir solusi untuk: Layanan pelanggan KYC untuk perbankan Revenue cycle management (RCM) untuk kesehatan Agen spesialis untuk klasifikasi tarif, intelijen kompetitif, dan pengalaman karyawan Semua dibangun di atas sistem APA—mengubah maksud pengguna menjadi aksi nyata. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan automationanywhere indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi automationanywhere.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Di dunia pasar yang cepat saat ini, kebutuhan untuk proses penjualan yang efisien dan efektif semakin penting. Perusahaan-perusahaan semakin beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan strategi penjualan mereka. Salah satu solusi paling inovatif yang muncul di bidang ini adalah agen AI. Asisten bertenaga AI yang mampu melakukan tindakan ini menyederhanakan dan mengoptimalkan proses penjualan, membantu tim mengatasi masalah umum dan meningkatkan konversi. Adopsi agen AI di penjualan semakin berkembang, dengan perusahaan-perusahaan yang menyadari potensi agen AI untuk meningkatkan produktivitas, meningkatkan konversi prospek, dan mengambil keputusan yang lebih cerdas. Seperti yang disebutkan dalam artikel terbaru Forbes, agen AI sedang mengubah penjualan dengan mengotomatisasi tugas administratif, memberikan wawasan waktu nyata, dan memungkinkan tim penjualan untuk fokus pada aktivitas yang lebih bernilai. Artikel ini akan membahas kemunculan agen AI dalam penjualan, kemampuan inti mereka, keuntungan, potensi kasus penggunaan, tantangan, dan apa yang perlu dicari dalam platform otomatisasi proses berbasis agen. Kemunculan Agen AI dalam Penjualan AI mengubah penjualan dengan mengotomatisasi dan meningkatkan proses-proses kunci. Agen AI berada di garis depan transformasi ini, memberikan perusahaan alat yang diperlukan untuk berkembang di pasar yang kompetitif. Berbeda dengan alat dan agen otomatisasi penjualan tradisional yang hanya menangani tugas tertentu secara terpisah, agen AI bertindak sebagai co-pilot cerdas sepanjang siklus penjualan. Berbeda dengan alat otomatisasi penjualan tradisional, agen AI memiliki kemampuan untuk melakukan tugas kognitif, dan memiliki beberapa karakteristik utama yang membedakan mereka: Apa yang membedakan agen AI adalah kemampuan mereka untuk belajar, beradaptasi, dan beroperasi secara mandiri. Alat otomatisasi tradisional mengikuti aturan yang sudah diprogram, sementara agen AI menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan tanpa campur tangan manusia. Mereka memanfaatkan AI generatif dan pembelajaran mesin untuk memproses informasi yang kompleks, membantu tim penjualan menavigasi lanskap yang didorong oleh data saat ini. Adopsi agen AI di penjualan terus berkembang, dengan perusahaan yang menyadari perlunya berinvestasi dalam teknologi ini untuk mempertahankan keunggulan kompetitif. Seiring dengan semakin kompleks dan didorong oleh data-nya proses penjualan, perusahaan beralih ke AI untuk membantu menavigasi lanskap ini. Selanjutnya, kita akan meninjau apa itu agen penjualan AI, bagaimana cara kerjanya, manfaatnya, dan masa depan AI dalam penjualan. Apa itu Agen Penjualan AI? Agen penjualan AI adalah program perangkat lunak yang berinteraksi dengan lingkungan tempat mereka beroperasi, mengumpulkan dan menganalisis data menggunakan algoritma pembelajaran mesin (ML) dan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) serta otomatisasi untuk meningkatkan alur kerja penjualan. Mereka berbeda dari chatbot tradisional dan asisten AI karena dirancang untuk menangani tugas-tugas kognitif yang kompleks dalam proses penjualan secara mandiri. Sebagai contoh, chatbot bertenaga AI menangani interaksi dasar seperti menjawab FAQ atau menjadwalkan pertemuan, sementara asisten AI membantu dengan tugas spesifik namun masih memerlukan arahan manusia. Agen AI yang sepenuhnya otonom, di sisi lain, menganalisis data, berinteraksi dengan pelanggan, dan membuat keputusan secara mandiri untuk mengoptimalkan hasil penjualan. Dengan memahami perbedaan antara jenis-jenis solusi AI ini, bisnis dapat lebih baik menangkap nilai unik yang dibawa agen AI dalam penjualan. Bagaimana Agen AI Bekerja dalam Penjualan Setiap tim pendapatan berusaha untuk meningkatkan pertumbuhan pendapatan utama, sambil pada saat yang sama meningkatkan efisiensi untuk mengurangi biaya penjualan. Ini adalah tujuan yang terus berlanjut, kuartal demi kuartal, tahun fiskal demi tahun fiskal. Dengan tujuan yang berkelanjutan tersebut, agen AI untuk penjualan dirancang dengan beberapa kemampuan inti yang meningkatkan pertumbuhan dan efisiensi penjualan. AI Percakapan untuk Keterlibatan Prospek Agen ini berinteraksi dengan prospek melalui percakapan alami, mengklasifikasikan mereka berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Analitik Prediktif untuk Peramalan Penjualan Agen AI menganalisis data penjualan historis untuk memprediksi tren dan hasil penjualan di masa depan, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik oleh pemimpin penjualan. AI Generatif untuk Pembuatan Email Otomatis Agen ini membuat balasan email yang dipersonalisasi berdasarkan interaksi dan perilaku pelanggan, membebaskan penjual untuk menghabiskan lebih sedikit waktu pada tugas administratif dan lebih banyak waktu untuk aktivitas penjualan yang bernilai. Otomatisasi CRM untuk Manajemen Saluran Penjualan Agen AI secara otomatis memperbarui sistem CRM dengan data yang relevan, mengurangi entri manual, memastikan akurasi data, dan memberikan lebih banyak waktu bagi penjual untuk berfokus pada penutupan kesepakatan. Konsep AI agentic semakin memperkuat kemampuan ini, memungkinkan agen AI untuk secara mandiri membuat keputusan dan memicu alur kerja berdasarkan data dan wawasan waktu nyata. Ini berarti tim penjualan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas administratif dan lebih banyak waktu untuk menutup kesepakatan. Keuntungan Menggunakan Agen AI untuk Penjualan Pasar saat ini memerlukan kolaborasi yang mulus dan lintas fungsi di seluruh tim pendapatan, mulai dari penjualan dan pemasaran hingga keberhasilan pelanggan dan layanan profesional. Memperkenalkan agen AI ke dalam platform otomatisasi proses berbasis agen yang komprehensif dapat menghilangkan silo dan meningkatkan kerja tim serta tindak lanjut. Secara khusus dalam proses penjualan, agen AI menawarkan banyak keuntungan. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang, mereka membebaskan perwakilan penjualan untuk fokus pada penjualan strategis, meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Mereka juga meningkatkan tingkat konversi prospek dengan berinteraksi secara real-time dengan prospek, memastikan tindak lanjut tepat waktu dan interaksi yang dipersonalisasi. Wawasan yang didorong oleh AI memungkinkan tim penjualan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, sementara otomatisasi mengurangi kesalahan manusia dan inkonsistensi data. Memilih solusi agen AI yang tepat memungkinkan tim pendapatan Anda untuk mengoptimalkan proses penjualan dan mendorong tingkat konversi yang lebih tinggi. Kasus Penggunaan Agen AI dalam Penjualan Tidak ada fungsi lain yang diawasi secara intensif dan terus-menerus seperti penjualan dan anggota tim pendapatan lainnya. Sederhananya, kinerja hanya sebaik pendapatan utama dan biaya terkait yang mendeklarasikannya. Agen AI memiliki kemampuan untuk meningkatkan berbagai proses penjualan, termasuk: Kualifikasi & Skoring Prospek Dengan menganalisis perilaku prospek, agen AI dapat memprioritaskan prospek bernilai tinggi, memastikan tim penjualan fokus pada peluang yang paling menjanjikan. Penjangkauan Penjualan & Tindak Lanjut Otomatis Email yang dipersonalisasi yang dihasilkan oleh agen AI dan keterlibatan chatbot menjaga prospek tetap terlibat dan mendapatkan informasi. Entri Data CRM & Manajemen Saluran Penjualan Agen AI secara otomatis menangani tugas manual dan rentan kesalahan dari pembaruan catatan CRM, memungkinkan penjual fokus pada kegiatan yang bernilai. Asisten Copilot Penjualan Cerdas Selama panggilan penjualan langsung, agen AI dapat menyarankan respons, tindakan terbaik berikutnya, dan rekomendasi harga untuk meningkatkan percakapan penjualan. Otomatisasi Proposal & Penawaran Agen AI dapat membuat proposal penjualan yang…

Kami dengan senang hati mengumumkan peluncuran terbaru dari platform otomasi bertenaga AI kami, Automation 360™ v.33. Peluncuran ini menghadirkan berbagai inovasi yang membantu Anda memperluas batas-batas kemungkinan dalam otomasi. Ini semakin mengembangkan platform terdepan di industri kami, memberdayakan pelanggan untuk mengambil tindakan berbasis AI di seluruh perusahaan mereka dengan aman dan percaya diri. Setiap rilis bertahap membawa versi platform Automation Anywhere yang paling kaya fitur, aman, dan kuat, memastikan kinerja otomasi yang optimal dan efisiensi yang tak tertandingi. Meskipun v.33 dilengkapi dengan banyak kemampuan baru, diperluas, dan ditingkatkan untuk membawa lebih banyak produktivitas ke organisasi Anda, lima fitur utama dapat ditemukan di bawah ini. Daftar untuk webinar v.33 untuk mendapatkan lebih banyak detail dan demonstrasi langsung. Webinar dijadwalkan pada 30 Juli 2024, pukul 08:00 PDT / 16:00 BST.   #1 – Memperkenalkan AI Agent Studio Organisasi didorong untuk mengadopsi AI generatif guna meningkatkan kecepatan, produktivitas, dan lainnya, sambil memastikan operasi AI yang bertanggung jawab seiring skalanya meningkat. AI Agent Studio menyelesaikan konflik ini dengan memungkinkan perusahaan untuk membangun, mengelola, dan mengatur Agen AI khusus yang sepenuhnya disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan. Berikut cara kerjanya: AI Skills: Agen AI dilengkapi dengan kemampuan AI generatif khusus yang disebut AI Skills. Agen AI dapat memiliki berbagai AI Skills yang disesuaikan untuk melakukan pekerjaan tertentu. Setiap skill dapat dibangun dengan model dasar apapun, terhubung dengan data perusahaan, dan dipaketkan dengan prompt yang disesuaikan. Skill ini juga dapat digunakan kembali di seluruh otomasi dan memungkinkan pengembang otomasi untuk memanfaatkan kekuatan model AI generatif tanpa pengalaman sebelumnya. Koneksi Model: Pelanggan dapat memilih dari berbagai model di semua platform cloud utama, seperti AWS Bedrock, Microsoft Azure OpenAI, dan Google Vertex AI. Pelanggan juga dapat mengevaluasi kinerja model individu saat membuat dan menyesuaikan prompt atau skill AI. Memperkaya Konteks Perusahaan: Pelanggan dapat meningkatkan hasil model dasar dan mengurangi halusinasi dengan kemampuan RAG (retrieval-augmented generation) bawaan atau integrasi dengan layanan RAG dari mitra cloud kami (misalnya AWS, GCP, OpenAI Enterprise). Kontrol Keamanan & Tata Kelola AI: Dengan memastikan hanya model yang disetujui yang digunakan dalam otomasi dan tidak ada informasi sensitif dalam prompt dan respons model, pelanggan dapat mendorong tata kelola AI yang lebih kuat untuk memenuhi kepatuhan dan persyaratan regulasi. Melalui audit dan pemantauan waktu nyata, pelanggan juga mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang prompt dan respons yang dipertukarkan dengan model dasar ini. AI Agent Studio memungkinkan Anda untuk terhubung dengan model dasar terkemuka seperti Amazon Bedrock, Microsoft Azure OpenAI, dan Google Vertex AI. Anda juga dapat meningkatkan hasil model dasar dan mengurangi halusinasi dengan kemampuan RAG bawaan kami atau integrasi dengan layanan RAG dari mitra cloud kami. Selain itu, AI Agent Studio meningkatkan tata kelola AI yang lebih kuat dengan memastikan hanya model yang disetujui yang digunakan dan memberikan kemampuan untuk mengaudit serta memantau prompt dan respons saat otomasi dijalankan. (Fitur ini hanya tersedia untuk pelanggan cloud dan memerlukan lisensi Enterprise Platform.)   #2 – Memperkenalkan Autopilot Dengan otomasi bertenaga AI menjadi penggerak utama pertumbuhan, organisasi dapat tertinggal jika mereka tidak segera memperluas tim otomasi mereka. Autopilot memungkinkan Anda menggunakan AI generatif untuk mengubah peta proses menjadi otomasi dengan cepat, mempercepat siklus otomasi dari bulan menjadi hari dan menghasilkan ROI bisnis lebih cepat. Output Proses Discovery (PDD) diubah menjadi garis besar alur kerja proses dengan kode dan panduan sehingga pengembang dapat menyelesaikan otomasi dengan cepat menggunakan Automation Co-Pilot for Automators. (Fitur ini hanya tersedia untuk pelanggan cloud dan memerlukan lisensi Automator AI.)   #3 – Template Otomasi yang Ditingkatkan Peningkatan pada template otomasi difokuskan pada mempercepat waktu menuju otomasi dan skala. Template ini memberi pengembang awal yang baik dengan praktik terbaik yang sudah dibangun dan pendekatan berbasis proses untuk menyederhanakan, mempercepat, dan menskalakan pengembangan otomasi. Beberapa template dalam rilis ini termasuk: Pembuatan kutipan asuransi: Bangun otomasi proses untuk menghasilkan kutipan asuransi properti di Salesforce dengan konfirmasi email yang dihasilkan menggunakan agen AI. Penerimaan barang gudang: Otomatiskan proses penerimaan barang terhadap pesanan pembelian di SAP dengan persetujuan untuk jumlah item yang lebih atau kurang dikirim yang dilakukan di Microsoft Teams. Pra-persetujuan pinjaman: Otomatiskan pra-persetujuan pinjaman mobil untuk dealer dari bank dengan bantuan beberapa agen AI untuk memberikan rekomendasi yang menggabungkan data dari LLM dan basis pengetahuan perusahaan. Peningkatan ini akan meningkatkan adopsi template proses oleh pengembang, mempercepat waktu pengembangan, dan meningkatkan kualitas otomasi yang dihasilkan. Anda dapat membuat dan menggunakan kembali template untuk menangkap pola berulang yang terlihat dalam otomasi, lebih mengoptimalkan produktivitas pengembang.   #4 – Peningkatan Debugging Lanjutan Pemecahan masalah adalah komponen inti dari setiap proses pengembangan, jadi setiap peningkatan kecepatan membantu mengirimkan otomasi ke produksi dan menghasilkan ROI dalam waktu yang lebih singkat. Debugging lanjutan memungkinkan pengembang untuk dengan cepat dan mudah men-debug otomasi yang kompleks dan multi-level, bergerak cepat melalui dan memecahkan masalah otomasi bersarang, menggunakan call stack untuk melacak dan menavigasi urutan otomasi, serta menyesuaikan variabel secara langsung untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah lebih cepat.   #5 – Keamanan, Skala, dan Tata Kelola Keamanan, skala, dan tata kelola adalah trifecta yang sulit dicapai dalam keberhasilan otomasi, namun Automation Anywhere berhasil di setiap aspek. Peningkatan di v.33 terus memperpanjang keunggulan platform ini dengan fitur baru dan yang ditingkatkan, termasuk: Perekaman yang aman menawarkan kepatuhan yang lebih baik melalui penghapusan otomatis detail elemen UI yang tidak digunakan untuk otomasi, memastikan bahwa informasi pribadi (PII) tidak disimpan secara tidak sengaja dalam otomasi. Pelanggan on-premises sekarang dapat menghapus versi paket yang tidak digunakan yang tidak memenuhi kebijakan keamanan, menghemat biaya penyimpanan dan menyederhanakan infrastruktur. Proses yang memerlukan kombinasi akses pengguna tingkat aplikasi yang berbeda dalam alur otomasi yang sama sekarang dapat diotomatisasi dengan mudah, mendukung otomatisasi aplikasi web yang lebih kompleks. Pembagian repositori memungkinkan pelanggan cloud untuk menjaga standar kinerja dan memastikan skalabilitas yang mulus dengan check-in, check-out, ekspor, impor, dan operasi lainnya yang cepat dan dapat diandalkan. (Hanya tersedia di versi enterprise.) Pengguna OAuth sekarang memiliki cara yang lebih baik untuk menghubungkan otomasi ke aplikasi bisnis menggunakan otentikasi berbasis sertifikat. Pelajari lebih lanjut di webinar v.33 Inovasi dalam v.33, yang dibangun di atas kemampuan AI generatif yang diumumkan di Imagine 2023, akan memperluas batas-batas apa…

Agen AI telah muncul dengan cepat sebagai pendekatan yang menarik untuk menggabungkan kemampuan kognitif dari AI generatif dengan otomatisasi untuk secara dinamis menjalankan tugas dan mencapai tujuan. Untuk membantu Anda membuka potensi agen AI, kami telah membuat panduan definitif: AI Agent Primer. Sumber daya komprehensif ini menjelaskan bagaimana agen AI bekerja, di mana mereka memberikan dampak, dan memberikan tips dari para ahli untuk mencapai hasil yang cepat dan bermakna. Dalam blog ini, kami akan memberikan gambaran singkat tentang agen AI, menjelajahi aplikasinya di berbagai industri, dan memberikan gambaran wawasan dari AI Agent Primer. Bagaimana agen AI memberikan nilai lebih besar bagi perusahaan dalam waktu yang lebih singkat AI mengubah segalanya, termasuk otomatisasi. Dengan menggabungkan teknologi-teknologi ini menjadi agen AI, perusahaan dapat menskalakan Otomatisasi Cerdas ke hampir setiap proses bisnis. AI Agent Primer berfokus pada agen AI tingkat perusahaan, namun jika Anda membutuhkan sedikit latar belakang, kunjungi artikel blog kami yang berjudul “Apa itu Agen AI?”. Singkatnya, agen AI menerima data, membuat keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Dengan orkestrasi proses, agen AI yang berbeda dapat fokus pada sub-langkah (misalnya, mencari informasi) atau keputusan (misalnya, menyetujui dan memulai pengembalian produk) dan kemudian bekerja sama untuk menangani proses yang lebih besar, end-to-end. Kemampuan agen AI untuk mengeksekusi tugas spesifik dan berkolaborasi dalam proses yang lebih besar adalah cara mereka memberikan nilai perusahaan yang sangat berdampak. Kemudahan dan kecepatan dalam membuat agen AI adalah yang membuatnya sangat skalabel untuk perusahaan. Pekerja Anda, bahkan yang tidak memiliki keahlian dalam ilmu data atau pengembang, dapat menggunakan alat tanpa kode untuk membangun agen AI. Ini membawa pembuatan agen AI kepada pengguna bisnis dengan blok bangunan yang telah dibuat sebelumnya, pagar pengaman otomatis, dan elemen UI yang intuitif. Kemampuan untuk dengan cepat membangun, mengelola, dan mengatur agen AI menjadikannya penggerak kuat bagi nilai perusahaan, memberikan hasil dalam waktu yang sangat singkat. Di mana agen AI bekerja di berbagai industri Agen AI dapat diterapkan di hampir semua area dalam perusahaan. AI Agent Primer membagikan contoh di bidang keuangan dan akuntansi, operasi layanan, TI, dan layanan pelanggan. Ada juga peluang bagi agen AI untuk mengotomatiskan proses di penjualan, pemasaran, SDM, dan domain lainnya. Meskipun potensinya terdengar menjanjikan, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana agen AI dapat memberikan nilai nyata di industri Anda. Berikut beberapa contoh spesifik industri di mana agen AI memberikan nilai cepat: Manufaktur: Manufaktur modern telah berkembang menjadi industri yang sangat otomatis dan terrobotisasi. Robot di jalur perakitan sering kali mengambil dan menangani bagian-bagian. Dengan agen AI, robot-robot ini dapat langsung mengenali dan beradaptasi dengan perubahan, seperti variasi penempatan bagian atau penyesuaian tata letak penyimpanan, memastikan operasi yang lebih lancar dengan gangguan yang lebih sedikit. Perbankan: Banyak klien memiliki kebutuhan, tujuan, dan instruksi khusus untuk portofolio investasi mereka. Agen AI memindai opsi yang tersedia, mengevaluasi kegunaan dari berbagai alokasi aset, dan fokus pada tujuan tertentu seperti mengoptimalkan pengembalian atau mengelola risiko sesuai dengan preferensi investor. Tim kemudian dapat melayani lebih banyak klien dengan lebih akurat dan dengan sumber daya yang lebih sedikit. Kesehatan: Rencana perawatan yang jelas dan disesuaikan mendorong hasil kesehatan yang sukses. Dengan agen AI yang menganalisis data pasien, praktisi yang sibuk dapat memastikan rencana tersebut dipersonalisasi untuk setiap pasien. Agen AI bahkan dapat belajar dan menyesuaikan rencana dari waktu ke waktu untuk terus meningkatkan hasil. Jika Anda tertarik untuk menemukan lebih banyak contoh spesifik industri dan melihat lebih mendalam tentang agen AI, kunjungi artikel blog kami yang berjudul Exploring AI Agents. Gunakan panduan strategis ini untuk penerapan agen AI dalam merencanakan langkah Anda Kemungkinan besar, Anda sudah mulai mengidentifikasi tugas dan proses di perusahaan Anda yang sempurna untuk agen AI. Anda hanya perlu membuat rencana dan memulai. Saatnya untuk menyelami dan mulai membangun strategi Anda. Ebook ini mencakup: Cara menyelaraskan agen AI dengan kebutuhan bisnis Anda Tips untuk membuat rencana penerapan yang sukses Cara memilih platform agen AI yang tepat untuk organisasi Anda Pertimbangan penting terkait privasi dan keamanan Tempat untuk memantau inovasi agen AI yang bergerak cepat Cara memulai penerapan agen AI Anda AI Agent Primer adalah panduan penting Anda untuk meluncurkan penerapan agen AI yang sukses. Siap untuk merasakan solusi agen AI yang paling maju? Minta demo pribadi dari Automation Anywhere’s Agentic Process Automation System dan lihat bagaimana ia memberikan dampak tingkat perusahaan.