Perpustakaan Digital ITB
Penelitian ini mengajukan dan mengevaluasi sistem Knowledge Management (KM) berbasis pada Kecerdasan Buaran (AI) yang dirancang khusus untuk mengatasi hambatan bahasa dan budaya signifikan yang menghambat proses kolaborasi efektif dan efesiensi operasional antara tim Indonesia dan Tiongkok di PT.STI, sebuah penyedia solusi teknologi finansial multinasional. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan komunikasi lintas tim, memperbaiki aksesibilitas pengetahuan, dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih produktif.
PT.STI dengan operasinya yang telah berkembang di seluruh Asia, termasuk salah satunya adalah di cabang Indonesia dengan tim developers dan R&D yang berbasis di Tiongkok, mengalami inefisiensi operasional yang cukup besar. Hal ini termanifestasi dalam bentuk penundaan proyek yang berulang, terbentuknya silo-silo pengetahuan yang merugikan, penuurunan produktivitas secara kesuluruhan, kualitas hasil kerja yang tidak konsisten, dan akibatnya, peningkatan biaya operasional. Bukti dari penilaian internal dan wawancara dengan pemangku kepentingan menyoroti berbagai contoh, seperti kesalahpahaman dalam kebutuhan proyek yang menyebabkan terbuangnya waktu pengembangan selama berminggu-minggu dan hilangnya peluang penjuala karena kurangnya pengetahuan akan kapabilitas produk yang telah dikembangkan oleh tim regional lain. Akar permasalahn ini terutama disebebkan oleh perbedaan linguistik dan budaya antara tim Indonesia dan Tiongkok, dan yang paling penting, tidak adanya sistem KM multibahasa, sentral, yang mampu menjembatani kesenjangan komunikasi dan berbagi pengetahuan ini secara efektif. Tanpa adanya solusi yang terstruktur dan teknologi modern, PT.STI beresiko mengalami gesekan operasional berkelanjutan, inovasi yang terhambat, dan kehilangan peluang pasar dalam lanskap global yang kompetitif. Penelitian ini menyoroti pentingnya mengatasi tantangan-tantangan untuk memperkuat keunggulan kompetitif, kelincahan operasional dan pertembuhan strategis untuk PT.STI.
Penelitian ini mengintegerasikan kerangka kerja KM Asian Productivity Organization (APO) untuk penelitian kesiapan, Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk prioritasi fitur AI, dan Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengukur persepsi karyawan, menawarkan pendekatan holistik dalam merancang solusi AI-KM yang sensitif secara budaya dan linguistik untuk perusahaan multinasional dalam konteks Asia.
Pendekatan metode campuran digunakan dalam riset ini, data kuantitatif dari survey KM APO dan AHP menilai kematangan KM dan memprioritaskan fitur AI. Data kualitatif dari wawancara semi-terstruktur dengan personel kunci mengeksplorasi persepsi kerbergunaan, kemudan penggunaan, dan niat adopsi terhadap sistem KM-AI yang diusulkan.
Stiudi ini menghasilkan temuan signifikan; Penilaian KM APO menunjukan bahwa PT.STI saat ini beroperasi pada tingkat kematangan KM “Ekspansi” (dengan skor 135.14). Penilaian tersebut menunjukan area-area signifikan yang memerlukan perbaikan, terutama dalam dimensi “Knowledge Process”, dilanjutkan dengan “Technology” dan “KM Outcome”. Hasil ini dengan jelas menunjukan kelemahan sistematik dalam cara knowledge diidentifikasi, diciptakan, disimpan, dibagikan, dan diterapkan, terutama dalam lintas batas linguistik dan geografis. Analisis AHP memberikan prioritisasi fitur AI yang jelas, yaitu Real Time Translation (RT) sebagai prioritas tertinggi (44%) yang secara langusng mencerminkan kebutuhan genting untuk mengatasi hambatan bahasa. Ini kemudian diikuti dengan Automatic Tagging/ Categorization (AT) (19%) yang menunjukan perlunya organisasi pengetahuan sistemik untuk menghilangkan silo dan meningkatkan kemudahan dalam mencari informasi, dan Contextual Q&A/ Summarization (CQ) (17%) yang menyoroti permintaan akan akses cepat ke informasi spesifik serta wawasan yang diringkas dari dokumentasi. Temuan kualitatif dari wawancara yang dipandu dengan framework TAM sangatlah positif, dengan partisipan yang secara konsisten menyatakan tingkat Perceived Usefulness (PU) yang tinggi terkait potensi sistem yang diusulkan. Demikian pula, Perceived Ease of Use (PEOU) yang juga tinggi, karena pengguna bisa mengantisipasi UI yang intuitif dan cara pengoperasian yang mudah, Akibatnya Behavioral Intention (BI) yang kuat terdeteksi untuk mengadopsi dan mau menggunakan sistem di semua pemangku kepentingan yang diwawancarai, hal ini menunjukan bahwa audiens sangat reseptif terhadap perubahan yang diusulkan.