Banyak pemimpin mengira bahwa kesuksesan AI hanya tergantung pada teknologi. Setelah bertahun-tahun membantu organisasi dalam menjelajahi transformasi digital, saya bisa bilang itu jarang jadi faktor penentu. Saya pernah bekerja dengan perusahaan yang mengeluarkan jutaan untuk platform data, model pembelajaran mesin, dan alat AI, tetapi dampak bisnis yang terlihat sangat minim.
Di sisi lain, saya juga menyaksikan organisasi dengan teknologi yang lebih sederhana mampu menciptakan hasil luar biasa karena mereka punya hal yang jauh lebih penting: struktur organisasi yang dirancang untuk mengubah wawasan menjadi tindakan.
Sebelum membantu perusahaan mana pun untuk mengembangkan AI, saya menjalankan audit sederhana dengan lima pertanyaan. Tujuannya bukan untuk mengevaluasi teknologi, tapi untuk menilai apakah organisasi tersebut benar-benar siap menerima apa yang dihasilkan teknologi. AI dapat memberikan rekomendasi, prediksi, dan peluang. Namun, jika akuntabilitas tidak jelas, keputusan berjalan lambat, dan tim beroperasi secara terpisah, semua keuntungan tersebut tidak akan menciptakan nilai yang terukur.
Organisasi yang kini unggul dalam penerapan AI bukan karena mereka memiliki model yang lebih baik. Mereka menang karena telah membangun struktur organisasi yang mampu mengubah model tersebut menjadi hasil yang nyata.
Siapa yang memiliki hasilnya?
Pertanyaan pertama selalu yang paling penting karena semua hal lain bergantung pada jawabannya. Ketika saya bertanya siapa yang memiliki hasilnya, bukan aktivitas atau proses, saya bisa tahu dalam beberapa menit apakah inisiatif AI memiliki peluang untuk sukses.
Salah satu tanda peringatan yang paling jelas adalah ketika beberapa orang menjawab sekaligus. Kepemilikan bersama sering kali terdengar kolaboratif, tetapi dalam praktiknya, itu biasanya berarti akuntabilitas menjadi tidak jelas.
Saya pernah bekerja dengan sebuah organisasi yang telah menjalankan inisiatif AI selama empat belas bulan. Teknologi memiliki model, operasional mengelola alur kerja, dan keuangan menangani metrik. Setiap tim bisa menunjukkan kemajuan, tetapi bisnis tidak berkembang karena tidak ada yang memiliki hasil yang sebenarnya.
Kami menetapkan satu pemimpin sebagai penanggung jawab untuk satu angka terukur dan memberinya wewenang untuk mengambil keputusan di semua tim. Dalam waktu enam puluh hari, hasil bisnis yang terukur mulai muncul. Teknologinya tidak berubah, tetapi akuntabilitasnya yang berubah.
Seberapa cepat keputusan bisa diambil?
Banyak organisasi percaya bahwa mereka bergerak cepat karena banyaknya rapat. Pada kenyataannya, sering kali mereka bingung antara diskusi dan pengambilan keputusan.
Saya juga melihat pola lain yang terus berulang. Tim datang dengan presentasi alih-alih rekomendasi. Presentasi hanya menyampaikan informasi, sedangkan rekomendasi mendorong tindakan.
Satu tim kepemimpinan mengadopsi aturan sederhana. Setiap item agenda harus diakhiri dengan sebuah keputusan. Jika tidak ada keputusan yang diperlukan, maka itu tidak pantas ada di agenda. Hasilnya adalah eksekusi yang lebih cepat, rapat yang lebih singkat, dan lebih sedikit hambatan. AI menciptakan peluang dengan cepat, tetapi organisasi hanya bisa mendapat manfaat jika mereka dapat mengambil keputusan cukup cepat untuk bertindak.
Apakah insentif terselaraskan di sekitar hasil bersama?
Di sinilah banyak inisiatif AI secara diam-diam mengalami kegagalan. Tim teknologi sering diukur berdasarkan penyebaran, sementara tim bisnis diukur terkait pendapatan, efisiensi, atau hasil pelanggan. Tujuan-tujuan tersebut terdengar terhubung, tetapi sering kali mengarah ke arah yang berbeda. Satu tim bisa sukses sementara inisiatif itu sendiri gagal.
Solusi tercepat adalah menjadikan kedua tim bertanggung jawab atas angka yang sama. Bukan metrik yang saling terkait atau skor komplementer. Hasil bisnis yang sama. Ketika pemimpin teknologi dan bisnis berbagi akuntabilitas atas satu hasil, prioritas menjadi lebih jelas dan eksekusi meningkat secara dramatis. Penyelarasan di tingkat insentif hampir selalu menciptakan penyelarasan di tingkat eksekusi.
Apakah tim memiliki visibilitas di seluruh rantai nilai?
Salah satu tantangan terbesar di organisasi besar adalah bahwa orang hanya melihat sebagian kecil dari pengalaman pelanggan. Penjualan melihat akuisisi, operasional melihat pengiriman, teknologi melihat sistem, dan keuangan melihat biaya. Tetapi pelanggan mengalami semuanya.
Inilah salah satu alasan saya mengembangkan kerangka MEx. Pengalaman pelanggan, pengalaman karyawan, dan pengalaman kepemimpinan saling terhubung. Saya bekerja dengan sebuah perusahaan yang berinvestasi besar-besaran dalam otomatisasi sementara kepuasan pelanggan terus menurun.
Setelah kami memetakan keseluruhan perjalanan pelanggan, masalahnya menjadi jelas. Banyaknya serah terima antar departemen menciptakan gesekan. Tidak ada satu tim pun yang bisa melihat masalahnya karena tidak ada satu tim pun yang bisa melihat keseluruhan pengalaman.
Apakah pemimpin menunjukkan perilaku yang mengutamakan misi?
Pertanyaan terakhir mungkin yang paling penting karena menentukan budaya yang berkembang di sekitar setiap inisiatif AI. Karyawan lebih memperhatikan apa yang dilakukan pemimpin ketimbang apa yang diucapkan. Mereka mengamati bagaimana keputusan diambil dan apakah pemimpin mengutamakan hasil di atas keterikatan pribadi.
Saya bekerja dengan seorang eksekutif senior yang telah mengusung inisiatif AI selama hampir dua tahun. Itu adalah idenya, timnya, dan investasinya. Ketika data menunjukkan inisiatif tersebut tidak memberikan dampak yang diharapkan, dia sendiri yang menghentikannya dan mengalihkan sumber daya ke arah lain. Dia menjelaskan keputusan tersebut secara transparan dan memfokuskan organisasi pada peluang yang lebih baik.
Dampaknya langsung terasa. Tim menjadi lebih jujur, keputusan dibuat lebih cepat, dan orang-orang berhenti melindungi proyek yang tidak berjalan. Mereka mempercayai proses karena telah melihat kepemimpinan yang mengutamakan misi dalam praktik.
Pekerjaan nyata kepemimpinan AI
Banyak organisasi menganggap penyelarasan struktural sebagai latihan sekali jalan. Padahal, ini adalah disiplin yang berlangsung terus-menerus. Seiring perkembangan organisasi, prioritas pun bergeser, tim baru terlibat, dan akuntabilitas menjadi kabur, insentif terpisah, dan silo-silo mulai muncul kembali.
Organisasi yang kini menang dengan AI adalah yang telah membangun struktur, insentif, dan kebiasaan kepemimpinan yang diperlukan untuk mengubah teknologi menjadi hasil.
Teknologi mungkin menjadi pendorong transformasi. Namun, kepemimpinan menentukan apakah transformasi itu benar-benar terjadi.
