Panduan Lengkap Implementasi AI dengan contoh prompt dan metrik

Terlepas dari teknologinya, kecerdasan AI agent sepenuhnya bergantung pada pengetahuan dan instruksi yang Anda berikan.

Melatih AI berarti menyediakan pengetahuan yang relevan—dari menyusun tujuan dan prompt yang jelas, mencerminkan brand Anda, menetapkan peran AI, serta membantu merespons percakapan dari pelanggan secara kontekstual. Prompt yang terlalu umum dapat membuat AI bingung; terlalu detail, justru bisa mengaburkan tujuan utamanya.

80% bisnis di Indonesia sudah menggunakan AI untuk Customer Service

72% diantaranya menggunakan AI untuk Chatbot

Sebelum kita mencapai fase untuk memahami AI agent lebih lanjut, penting bagi bisnis untuk mengambil beberapa langkah evaluasi, hal ini dilakukan guna untuk menentukan objektif serta langkah strategis dalam penggunaan.

Artikel ini akan membantu Anda dalam memulai perjalanan AI Anda.

Pentingnya memahami level kesiapan bisnis terhadap AI

AI memiliki banyak potensi untuk mengotomasi pekerjaan dan juga mempermudah cara kerja bisnis Anda hingga menangani proses pengambilan keputusan. Meskipun demikian, penting untuk mengambil langkah reflektif sebelum memulai perjalanan Anda. Apabila Anda tidak memiliki framework konkrit dalam penggunaan AI alih-alih produktif Anda justru dapat salah menginvestasikan waktu serta tools yang salah.Kesalahan dalam mengambil keputusan dalam menggunakan AI dapat berdampak pada:

Biaya operasional membengkak: Tidak selalu efisien, salah implementasi pun dapat berakibat pada pengeluaran ekstra pada operasional Anda.
Kesiapan tim Anda: Diperlukan sumber daya untuk melatih dan memahami AI yang akan Anda gunakan.
Isu teknikal: Jika terjadi masalah, memulihkan sistem AI dapat memakan waktu dan biaya yang besar. Meskipun risiko ini ada pada semua penggunaan software, kompleksitas AI dapat membuat dampak kegagalan sistem lebih parah.
Isu etikal dan keamanan: Perlu untuk memahami sejauh apa AI dapat menangani database pelanggan dan apakah ada kemungkinan AI memiliki akses.
Potensi terjadinya bias: AI seringkali memberikan bias informasi, perlu untuk proaktif dalam melatih AI Anda.
Integrasi pada infrastruktur: Proses integrasi AI pada software yang Anda gunakan juga dapat memakan waktu dan kompleks.

Kabar baiknya ke-6 kerugian tersebut dapat Anda hindari dengan langkah konkrit dan strategi dalam implementasi AI Anda.

Kami akan membaginya ke dalam 3 langkah untuk membantu bisnis Anda mengambil langkah strategi.

Langkah pre-implementasi
Langkah implementasi
Langkah pasca-implementasi

Langkah 1: Pre-implementasi

Apa saja yang perlu Anda persiapkan dalam langkah pertama—Langkah ini akan menjadi langkah krusial sebelum Anda memulai implementasi:

1. Assessment sebelum memulai implementasi

Langkah ini dilakukan sebagai tindakan evaluasi dan memahami apa kebutuhan serta objektif bisnis.

Identifikasi tantangan yang dialami bisnis Anda: Apa tantangan dalam bisnis yang ingin Anda jawab?
Identifikasi kebutuhan AI: Apakah ada objektif lainnya yang perlu Anda jawab dengan menggunakan AI

Berikut contoh terhadap tantangan yang dialami dan solusi AI-nya:

type: embedded-entry-inline id: 2GlPtqWrBwMRDsiOZQfQO2

2. SOP Internal

SOP akan membantu Anda dalam mengadopsi keseluruhan teknologi AI yang akan Anda gunakan dan mempermudah Anda merancang keseluruhan strategi. Berikut ini contoh SOP tertulis dari internal untuk tim Sales & CS.

SOP Sales Process:

Identifikasi & masuk lead: Setiap lead yang masuk melalui form web, iklan, atau referral dicatat dalam CRM dengan field standar (nama, kontak, sumber, tanggal masuk). Lead yang belum di‑assign otomatis masuk ke “pool” tim sales dalam 24 jam.
Kualifikasi lead atau prospek: Sales menilai prospek menggunakan scoring (budget, kebutuhan, otoritas, timeline). Definisikan skor tertentu untuk prospek dipindahkan ke “nurturing” dan dijadwalkan follow‑up berkala; jika di atas skor, maka masuk ke tahap “Qualified”.
Follow‑up pertama: Kirim email sambutan yang sudah ditemplate (subject, greeting, CTA) dalam 2 jam setelah kualifikasi. Catat tanggal & jenis kontak di CRM serta set reminder otomatis 3 hari kemudian bila belum ada balasan.
Demo / presentasi: Jadwalkan demo lewat kalender terintegrasi, konfirmasi kembali 24 jam sebelum sesi, dan upload materi presentasi ke folder bersama. Setelah demo, isi form “post‑demo feedback” (interest level, objection, next step).
Penawaran & negosiasi: Buat proposal menggunakan template standar (harga, termin, layanan tambahan). Simpan versi PDF di folder “Proposals” dengan penomoran unik. Negosiasi dicatat di CRM (status, catatan, batas waktu).
Closing: Jika pelanggan setuju, ubah status menjadi “Closed‑Won”, generate kontrak otomatis, dan kirim invoice. Pastikan semua dokumen ter‑link ke record pelanggan.
Onboarding (opsional): Transfer data ke tim operasional/CS, beri notifikasi “New Customer” ke Slack/WhatsApp grup.

SOP CS:

Tiket masuk: Semua pertanyaan/keluhan yang datang lewat email, chat website, atau WhatsApp otomatis dibuat tiket di sistem ticketing. Tiket wajib mengisi field: nama, kontak, channel, kategori, prioritas, dan deskripsi singkat.
Klasifikasi & penetapan level
- Level 1: FAQ sederhana, respon dalam 4 jam.
- Level 2: Masalah teknis menengah, respon dalam 2 jam.
- Level 3: Keluhan kritis / eskalasi, respon dalam 1 jam. Sistem otomatis meng‑assign tiket ke agen berdasarkan level dan beban kerja.
Jawaban standar (FAQ): Agen CS menggunakan template jawaban untuk pertanyaan paling umum. Setiap jawaban disimpan dengan ID, tanggal review, dan reviewer.
Eskalasi: Jika tiket tidak dapat diselesaikan dalam SLA atau memerlukan otoritas lebih, agen menandai “Escalate” → notifikasi ke manajer CS → tiket dipindahkan ke Level 3 atau tim khusus.
Penyelesaian & penutupan: Setelah solusi diberikan, agen meminta konfirmasi kepuasan pelanggan (rating 1‑5). Jika rating ≥ 4, tiket ditutup dengan catatan “Resolved”. Jika < 4, tiket dibuka kembali untuk tindak lanjut.
Feedback & perbaikan: Setiap minggu, tim CS meng‑audit tiket yang berulang > 3 kali, memperbarui FAQ, dan mengusulkan perubahan proses.

Langkah 2: Implementasi

Setelah Anda mendapatkan semua yang Anda butuhkan sebelum implementasi—langkah selanjutnya adalah untuk mulai mengalokasikan sumber daya tim Anda dan juga memilih AI yang tepat untuk Anda.

1. Mempersiapkan tim Anda

Penting untuk menyalaraskan objektif Anda dengan tim Anda, beberapa hal yang dapat Anda lakukan untuk mempersiapkan tim yaitu dengan membagi sejumlah aktivitas yang berguna untuk membangun kolaborasi dalam penggunaan AI di tim Anda, contohnya seperti berikut ini:

type: embedded-entry-inline id: 1c3S3lMVIk1coHRF1QZRWG

2. Memilih AI yang tepat

Setelah memahami tantangan dan objektif yang perlu Anda lakukan, langkah selanjutnya adalah untuk memilih AI mana yang paling tepat sesuai kebutuhan bisnis Anda. Tiap AI memiliki cakupannya sendiri yang dapat Anda adopsikan ke dalam bisnis, untuk mempermudah berikut tabel yang dapat menjadi acuan Anda:

Note: Dalam implementasi, beberapa platform sudah menggabungkan berbagai jenis AI tersebut dalam satu platform.

3. Koordinasi tim & Pembagian peran

Setelah memilih AI yang tepat untuk bisnis Anda, perlu untuk membagi peran yang ada dalam tim Anda—buat segmentasi pembagian tugas secara spesifik berdasarkan peran tim Anda untuk mempermudah koordinasi dan batasan. Di sini, kami membagi tugas berdasarkan persona AI dan tugas AI yang berkomunikasi langsung dengan pelanggan. Berikut contoh skemanya:

4. Panduan template komunikasi atau prompt AI

Template komunikasi ini yang akan membantu AI untuk berkomunikasi dengan komprehensif serta sesuai pedoman bisnis Anda sebab apa pun teknologi yang Anda gunakan Anda perlu untuk tetap memiliki kontrol penuh terhadap strategi bisnis Anda, termasuk dalam halnya bagaimana AI berkomunikasi dengan pelanggan atau prospek. Beberapa tips untuk merancang prompt untuk template komunikasi Anda:

Spesifik dalam mendefinisikan konteks bisnis Anda: Definisikan brand dan produk Anda dengan jelas, bagaimana AI merepresentasikan bisnis Anda dan hal apa saja yang perlu dilakukan oleh AI.
Definisikan tone, gaya bahasa, dan berbagai detail: Beri arahan komunikasi seperti gaya bahasa, bagaimana meng-handle situasi tertentu.
Buat pedoman bagaimana AI bereaksi di situasi tertentu: Prompt yang baik tidak hanya sebatas gaya bahasa saja, tapi juga mengklarifikasikan bagaimana AI bereaksi ditiap kondisi yang berbeda.
Perjelas kondisi di mana AI perlu untuk segera mengarahkan ke PIC:Situasi ini juga dapat dibilang sebagai exit condition, tulis arahan prompt yang memastikan pada situasi tertentu AI dapat langsung mendelegasikan ke PIC. Misal: ketika prospek bertanya langsung mengenai perbedaan dengan kompetitor, AI dapat langsung mengalihkan ke PIC.
Meminimalisir over-prompting atau instruksi yang tumpang tindih: Hindari terlalu over-prompt dalam satu tindakan, apabila instruksi terlalu panjang dalam satu tindakan. Misal: ketika prospek menanyakan soal harga, AI hanya perlu memberikan informasi mengenai harga Anda tidak perlu memberikan detail lainnya terkait produk.

Agar mempermudah, berikut ini contoh template prompt untuk komunikasi AI dengan prospek atau pelanggan:

type: embedded-entry-inline id: yyul8jyYFiAVqqiHENn3v

Langkah 3: Pasca-implementasi AI

Proses tidak berhenti begitu saja ketika Anda telah mengimplementasikan AI—penggunaan AI perlu Anda monitor secara berkala.

1. Monitoring dan training

Menurut studi yang dilakukan McKinsey perusahaan enterprise kini juga membentuk tim yang berdedikasi pada implementasi AI bersamaan dengan komunikasi internal dan top management untuk mengevaluasi adaptasi AI.

Monitoring berfungsi untuk melihat secara menyeluruh bagaimana proses implementasi berjalan, dan apakah dibutuhkan proses training ulang apabila adanya perubahan yang terjadi pada AI. Berikut ini beberapa hal yang perlu menjadi acuan:

Kinerja terhadap objektif dan metrik utama: Bandingkan hasil dimasa sebelum implementasi vs. setelah masa implementasi.
Error rate / Halusinasi AI: Monitor secara berkala apakah terhadap kesalahan informasi yang diberikan oleh AI pada prospek atau pelanggan.
Customer feedback: Bagaimana tingkat kepuasan pelanggan ketika dibalas oleh AI dan bagaimana sentimen mereka.
Privasi data & keamanan: Pastikan AI tidak memiliki akses untuk data sensitif, sepeti profil pelanggan.

2. Metrik dan performa

Pasca-implementasi penting bagi bisnis untuk memahami metrik apa yang perlu dimonitor. Berikut ini contoh beberapa metrik yang dapat menjadi acuan pasca-implementasi AI:

Metrik CS:

First Response Time (FRT): Waktu respon pertama ke pelanggan (sebelum AI vs sesudah AI).
Average Handling Time (AHT): Rata-rata durasi penyelesaian tiket.

Metrik Sales:

Lead Response Time: Waktu dari prospek masuk sampai dihubungi pertama kali (harus turun).
Lead Conversion Rate: Berapa % prospek jadi pelanggan (bandingkan sebelum & sesudah AI).
Qualified Lead Ratio: Berapa % prospek yang lolos kualifikasi AI dibanding manual.

Catatan: penjelasan metrik bersifat sebagai contoh, tiap bisnis tentu memiliki tujuan dan objektifnya masing-masing, Anda dapat menyesuaikan kembali dengan kebutuhan bisnis Anda.

Kesimpulan

Terdapat 3 langkah utama dengan berbagai langkah turunan yang perlu diaplikasikan dalam pengadopsian AI.

Langkah 1 Pre-implementasi: Bisnis perlu memahami tantangan yang dihadapi serta objektif yang ingin dicapai, adanya dokumentasi lengkap, dan SOP internal yang sudah dijalankan.
Langkah 2 Implementasi: Jenis-jenis AI yang dapat Anda pilih sesuai kebutuhan bisnis, bagaimana membagi tugas dengan tim, serta bagaimana cara melatih AI Anda—terutama apabila Anda menggunakan AI agent.
Langkah 3 Pasca-implementasi: Bagaimana Anda akan melakukan training berkala, metrik apa yang perlu Anda monitor selama implementasi AI.