MLPT Ungkap Strategi Dongkrak Layanan Publik Dengan AI
GenAI juga bisa gunakan audio hingga avatar.
Jakarta, FORTUNE - Saat ini, Layanan Publik, baik yang dilakukan oleh institusi pemerintah maupun badan usaha milik negara (BUMN), mulai bertransformasi ke ranah digital. Pola konvensional yang serba-manual kini tengah beralih ke digitalisasi, agar bisa memberikan layanan yang lebih baik, lebih cepat, dan tepat.
Digitalisasi diyakini dapat membuat alur, waktu, dan biaya birokrasi menjadi lebih efisien, sehingga kinerja dan kepuasan publik meningkat. Untuk itu, PT Multipolar Technology Tbk (Multipolar Technology) mengungkapkan strategi untuk mendongkrak kinerja layanan publik dengan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI).
Data Scientist Multipolar Technology, Kevin Jonathan dalam presentasinya di ajang Forum Digital BUMN Summit 2024 (FORDIGI Summit 2024) di Hotel Mulia Senayan, Jakarta, Rabu (25/9), mengatakan bahwa adopsi AI akan sangat mendukung peningkatan kinerja pelayanan sektor publik sehingga bisa lebih gesit, responsif, dan efisien.
Penggunaan chatbot masih relevan dan mampu tingkatkan kinerja
Penggunaan Generative AI (GenAI), turunan dari AI, contohnya, mampu menyuguhkan jawaban yang dibutuhkan publik secara tepat dan real-time dalam bentuk chatbot. Dengan demikian, perusahaan dengan kode saham MLPT juga mengenalkan solusi VisionAnalytics-GPT.
Ia menjelaskan, solusi yang dibangun di atas platform IBM watsonx ini mampu menyuguhkan jawaban atau data seperti teks, gambar, video, dan musik sesuai permintaan yang diajukan melalui chatbot.
“Solusi kami cocok digunakan oleh institusi-institusi sektor publik yang harus bisa memberikan informasi secara cepat dan tepat ke publik. Hal-hal yang sering ditanyakan bisa dengan cepat diakses informasinya, dan bisa diintegrasikan dengan aplikasi pihak ketiga seperti Google maps maupun WhatsApp. Tentunya ini dapat mendongkrak kinerja layanan dan meningkatkan kepuasan publik,” jelas Kevin melalui keterangan resmi yang dikutip di Jakarta, Senin (30/9).
Kevin mencontohkan, jika disematkan dalam laman website atau saluran WhatsApp pemasaran perumahan tertentu, chatbot GenAI VisionAnalytics-GPT akan dengan mudah menjawab pertanyaan seputar jumlah rumah, alamat perumahan, tipe perumahan, pasokan rumah, dan lainnya di daerah itu. Meski begitu, chatbot ini juga bisa diatur pembatasan bahasannya untuk tidak memberikan informasi di luar konteks perumahan tersebut seperti informasi perumahan kompetitor.
GenAI juga bisa gunakan audio hingga avatar
Alih-alih ditangani oleh banyak orang sebagai agen, kini layanan pelanggan sektor publik dapat dipenuhi hanya dengan menggunakan chatbot. Bukan hanya dalam bentuk chat, VisionAnalytics-GPT juga sudah mengakomodasi komunikasi audio yang divisualisasi dengan avatar. Solusi ini mengkombinasikan teknologi Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), dan Large Language Model (LLM) sehingga komunikasinya terasa natural layaknya percakapan antar-manusia.
“Dengan begitu, kinerja layanan publik menjadi jauh lebih cepat, tingkat kepuasan publik meningkat pesat, yang pada akhirnya mendongkrak reputasi perusahaan,” ungkap Kevin.
Hal itu sejalan dengan laporan firma konsultasi manajemen Kearney yang menyatakan penggunaan AI bakal mendongkrak pertumbuhan ekonomi. Solusi VisionAnalytics-GPT dapat berjalan di atas infrastruktur on-premise, on-cloud, ataupun hybrid cloud.
“Deployment di atas infrastruktur yang dinamis ini akan sangat menguntungkan, contohnya ketika kita memiliki concern mengenai keamanan data, maka opsi deployment di luar cloud memungkinkan kita untuk menjaga agar data yang dimiliki tetap ada di dalam environment milik sendiri dan tidak terekspos ke environment lain,” tambahnya.
Selain bentuk chatbot, VisionAnalytics-GPT juga dilengkapi dengan analisis dan visualisasi tren terhadap suatu topik, baik itu berupa berita, ulasan produk, atau pun komentar terkait topik tersebut. Komentar maupun respons pelanggan yang muncul dianalisis dan divisualisasikan ke dalam bentuk grafik atau pun heat-map yang dapat menjadi wawasan baru dalam pengambilan keputusan.