Ekosistem DingTalk pecahkan masalah penerapan AI di perusahaan, akhiri ketergantungan pada input data manual

Artikel ini ditujukan bagi manajer perusahaan dan tim IT, mengupas bagaimana DingTalk melalui penyelarasan bisnis dan data, mengatasi masalah kekurangan data saat perusahaan menerapkan AI, serta memungkinkan agen kerja cerdas pihak ketiga terintegrasi mulus ke dalam alur kolaborasi sehari-hari.

«Memberi Data Secara Manual» Mungkin Benar-Benar Berbahaya

Tahun ini ada kalimat jujur yang cukup menusuk di dunia AI: «Penerapan AI di perusahaan, kebanyakan gagal karena kurangnya data.»

Dua tahun terakhir, penerapan AI oleh perusahaan ibarat «remote control robot secara manual» di bidang robotika—perlu merekrut tim orang yang memakai headset VR untuk mengajar robot secara langsung cara memegang gelas. Dalam skenario kantor, artinya harus menyediakan staf khusus untuk membersihkan data, melakukan integrasi antarmuka dalam skala besar, serta memindahkan informasi antarsistem secara manual. Manajemen mengira telah membeli «J.A.R.V.I.S.», namun pada kenyataannya membawa pulang bayi raksasa yang harus dijaga setiap saat.

Ujung dari «memberi data secara manual» sering kali adalah jurang tanpa dasar dari biaya tenaga kerja.

Namun baru-baru ini, saat saya menjelajahi ekosistem DingTalk, saya menemukan pemandangan yang melanggar logika umum. Di beberapa skenario bisnis kompleks yang telah berhasil berjalan, hampir tidak ada aktivitas «memberi data secara khusus». Agen kerja cerdas dan asisten AI pihak ketiga yang terhubung bisa langsung mulai bekerja.

Tidak ada masa pembersihan data yang panjang, tidak diperlukan puluhan ribu korpus pelabelan, dan departemen IT pun tidak perlu begadang menulis skrip integrasi. Mereka hanya mengambil konteks dari pesan instan DingTalk, mencari dasar historis dari dokumen, serta dengan mudah memahami logika alur persetujuan dan tugas-tugas yang tertunda.

Setelah rapat selesai, langsung membuat tugas baru; setelah obrolan selesai, langsung mengajukan permohonan persetujuan—ingatan otot harian para pekerja ini menjadi bahan ajar siap pakai bagi agen tersebut.

Ini sangat menarik. Jika tidak mengandalkan pemberian data manual, dari mana data bisnis berkualitas tinggi itu berasal? Apakah agen-agen ini lahir dengan kemampuan telepati?

Sebenarnya, ketika aliran bisnis dan aliran data secara alami memiliki struktur yang sama, era «remote control» untuk AI perusahaan sedang berakhir. Rahasia tidak bergantung pada pemberian data manual tersembunyi di balik tindakan kolaboratif sehari-hari yang biasanya diabaikan.

Sihir Kesebangunan DingTalk: Menjadikan Data Bisnis sebagai «Apa yang Ditulis Itulah yang Didapat»

Untuk memahami rahasia ini, pertama-tama kita harus memahami konsep dasar—kesebangunan (isomorfisme).

Dalam skenario tradisional penerapan AI, pengumpulan data dan eksekusi bisnis sering kali merupakan dua hal terpisah. Karyawan melakukan berbagai operasi dalam sistem, menghasilkan banyak «data mentah» non-struktural, lalu departemen IT harus susah payah mengirim tim untuk membersihkan, melabeli, dan menyelaraskan data tersebut. Ini seperti menyuruh koki memasak secara acak dengan mata tertutup, lalu meminta ahli gizi menebak kembali resep molekuler dari hidangan tersebut—melelahkan dan hasilnya tidak memuaskan.

Namun dalam ekosistem DingTalk, pendekatan ini telah sepenuhnya dibalik. Sihir utamanya terletak pada: titik pengambilan dan titik eksekusi secara alami memiliki struktur yang sama.

Coba bayangkan rutinitas pekerja kantor: mengklarifikasi kebutuhan lewat pesan instan, mendokumentasikan solusi dalam dokumen, mengajukan persetujuan untuk perputaran anggaran, atau mengadakan rapat virtual untuk diskusi ide. Tindakan «operasi dasar» yang tampak biasa ini, dalam arsitektur bawah DingTalk, sendiri sudah merupakan data berkualitas tinggi yang terstruktur dan dilengkapi konteks.

Ketika Anda menekan tombol Enter untuk mengirim pesan, atau menyeret jadwal rapat di kalender, data tersebut sebenarnya telah selesai «membersihkan diri sendiri».

Data terbaik tidak pernah dikumpulkan oleh tim khusus, melainkan dibuat secara alami oleh karyawan selama kolaborasi harian.

Inilah kecerdikan dari prinsip «apa yang ditulis itulah yang didapat». Tanpa menambah beban satu detik pun bagi karyawan, proses «pembersihan dan penyelarasan» yang biasanya terjadi pada tahap pengolahan data dipindahkan diam-diam ke tahap sebelum transaksi bisnis terjadi.

Ketika aliran bisnis itu sendiri adalah aliran data, maka agen kerja cerdas pihak ketiga yang terhubung ke ekosistem DingTalk secara alami tidak perlu lagi menunggu «makanan dari manusia». Mereka langsung melompat ke aliran data segar yang telah dibersihkan, dan bisa langsung menyerap konteks bisnis paling murni.

Membongkar Fondasi «Tanpa Remote Control»: Lincah, Konsisten, dan Dapat Diperluas

Agar agen kerja cerdas benar-benar lepas dari ketergantungan «pemberian data manual», air data yang bersih saja tidak cukup—fondasinya harus cukup kokoh.

Dalam ekosistem DingTalk, fondasi ini didukung oleh tiga atribut: lincah, konsisten, dan dapat diperluas.

Pertama, kelincahan. Mengembangkan AI untuk kantor paling ditakuti jika fondasinya menjadi «tangan raksasa berlima jari» yang membengkak. Fungsi-fungsi dasar DingTalk seperti persetujuan, absensi, dokumen, rapat video, pesan instan, kalender, dan daftar tugas justru membentuk «konfigurasi tiga jari» klasik dalam skenario kantor—tanpa embel-embel berlebihan, namun cukup kuat untuk menangani sebagian besar gerakan bisnis secara presisi.

Kedua, konsistensi, inilah kunci untuk menyelesaikan «perpindahan tanpa kehilangan». Ketika Anda secara spontan membuat tugas setelah rapat video, atau menyeret jadwal di kalender, tindakan manusia konkret ini akan langsung dipetakan menjadi konteks yang langsung dimengerti oleh asisten AI pihak ketiga.

Tidak ada kehilangan akurasi karena pemindahan antarsistem, juga tidak ada kesalahan format akibat konversi. Apa yang dilakukan manusia di sisi depan, itulah yang dipahami agen di sisi belakang—aliran bisnis dan aliran data mencapai keselarasan ontologi yang sempurna.

Ketiga, kemampuan diperluas. Dalam penerapan AI tradisional, perusahaan harus mengeluarkan biaya besar untuk memelihara tim pengumpul data khusus. Namun di lingkungan DingTalk, strategi «menumpuk tenaga kerja» ini tidak berlaku lagi.

Kolaborasi harian oleh seluruh karyawan merupakan kolektor data terbesar. Ratusan atau bahkan ribuan karyawan, setiap kali mengajukan persetujuan, setiap kali mengadakan rapat, secara tak sadar terus-menerus memperluas kolam data berkualitas tinggi. Anda tidak perlu sengaja 'mengumpulkan' data—data akan tumbuh sendiri seiring aliran bisnis.

Kelincahan menjamin akurasi gerakan, konsistensi menghilangkan rugi saat migrasi, dan kemampuan diperluas memaksimalkan skala data. Saat ketiga kekuatan ini bersatu, piramida data berkualitas tinggi yang dulu sulit dicapai, ujung puncaknya kini sedang digerus habis.

Efek Naik Kereta dalam Ekosistem Terbuka: Permainan Mudah bagi Agen Pihak Ketiga

Ujung puncak piramida data yang digerus habis bukan hanya menguntungkan DingTalk sendiri.

Jika kita memperluas pandangan ke ekosistem terbuka DingTalk, dulu para pengembang asisten AI pihak ketiga dan agen kerja cerdas paling pusing dengan «ketidakcocokan data»—model yang susah payah dilatih, begitu masuk ke perusahaan langsung kehilangan arah karena data bisnis dan alur kerja sering terpisah.

Tapi kini, mereka bisa langsung «naik kereta» di dalam ekosistem DingTalk.

Apa yang paling menyenangkan ketika alat kantor AI pihak ketiga terhubung ke ekosistem DingTalk? Bisa langsung menggunakan pipa data 'kesebangunan' ini. Tidak perlu repot-repot menulis skrip adaptasi data, alur bisnis DingTalk yang sudah tersedia adalah tanah subur paling subur untuk konteks.

Mari lihat sebuah skenario harian yang sangat hidup:

Sebuah rapat video yang melelahkan baru saja berakhir, Anda langsung membuat tugas baru di DingTalk, lalu memperbarui kalender besok. Perlu dicatat, tidak ada «pengaitan otomatis sistem» yang rumit di sini, murni operasi rutin berdasarkan ingatan otot pekerja kantor.

Tapi yang menariknya, agen kerja cerdas pihak ketiga bisa langsung mengambil alih konteks berkelanjutan ini secara mulus. Mereka tahu Anda baru saja selesai rapat apa, isi tugas yang ditulis, serta jadwal di kalender, sehingga bisa secara wajar membantu Anda menyusun pesan tindak lanjut dan merangkum langkah-langkah penting berikutnya.

Inilah pengalaman «plug and play» yang dihasilkan oleh keterbukaan ekosistem.

Agen pihak ketiga tidak perlu «menciptakan» data sendiri, mereka hanya perlu bergerak di antara fungsi-fungsi dasar DingTalk seperti pesan instan, dokumen, dan persetujuan. Di mana aliran bisnis mengalir, di situ tentakel AI ikut merambat.

Dalam permainan mudah AI perusahaan ini, DingTalk telah membangun panggung data yang sebangun, sementara ekosistem pihak ketiga memainkan orkestra kolaborasi cerdas. Proyek-proyek penerapan AI yang dulu membutuhkan kustomisasi berat kini berubah menjadi fitur standar siap pakai.

Ujung Piramida Data Sedang Digerus Habis

Beberapa tahun terakhir, penerapan AI di perusahaan selalu menghadapi simpul mati yang membuat rontok: data.

Dalam piramida data AI tradisional, puncaknya selalu ditempati oleh data bisnis berkualitas tinggi yang telah melalui pembersihan manual, pelabelan, dan kustomisasi intensif. Kualitasnya memang tinggi, tapi biayanya juga begitu mahal hingga direktur keuangan bisa langsung kena serangan jantung. Untuk memberi makan satu model, perusahaan sering harus membiayai tim data khusus, sampai-sampai «kecerdasan buatan» berubah menjadi pekerjaan fisik «kecerdasan manusia».

Tapi kini, keterikatan kuat antara «pengembangan intensif» dan «data berkualitas tinggi» sedang longgar.

Ketika DingTalk menghubungkan fungsi-fungsi dasar seperti persetujuan, absensi, dokumen, rapat video, pesan instan, kalender, dan daftar tugas menjadi jaringan yang sebangun, aliran bisnis dan aliran data akhirnya mencapai «apa yang ditulis itulah yang didapat». Sebuah diskusi di grup, komentar di dokumen, penjadwalan di kalender—semua ini secara tak sadar berubah menjadi materi bisnis paling segar.

Data berkualitas tinggi tidak lagi harus dikumpulkan secara manual dengan tenaga kerja besar, melainkan tumbuh alami seiring kolaborasi harian. Ujung puncak piramida data yang dulu terasa tak terjangkau kini sedang digerus perlahan oleh sihir kesebangunan yang tak terlihat ini.

Skema kantor berbasis AI yang dulu membutuhkan investasi besar kini bisa mengalir alami ke setiap sudut perusahaan hanya dengan mengikuti alur bisnis.

Era di mana setiap penerapan skenario kantor AI baru harus dimulai dari pembersihan dan pemberian data manual, sedang berakhir.

— henry dikirim dari Oufei Temple

Merasa terinspirasi? Jangan lupa tiga aksi sekaligus, sampai jumpa di kolom komentar.

*Perkembangan terkini teknologi setiap hari, membawa Anda menembus kabut teknis.*

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!