Cara penyedia solusi teknologi memangkas hari-hari pekerjaan manual dengan AI Studio

Taco Technologies berkomitmen untuk membantu organisasi dalam berbagai bentuk dan ukuran, mulai dari sekolah dan firma hukum hingga pustaka dan usaha kecil, mengelola sistem yang mereka andalkan setiap hari. 

Dengan keahlian dalam pemberdayaan pencetakan, alur kerja dokumen, dan teknologi tempat kerja, mereka telah menjadi mitra pilihan bagi tim yang ingin menyederhanakan cara alur kerja di seluruh alat selama beberapa dekade. 

Dalam beberapa tahun terakhir, Taco memperluas penawarannya di luar percetakan, mengalihkan fokus ke penjualan langsung, membantu Organisasi menerapkan alat Tempat Kerja seperti Asana dan Odoo, dan mendukung berbagai kebutuhan operasional yang lebih luas.

Tetapi pertumbuhan membawa kompleksitas. Lebih banyak produk dan pelanggan berarti lebih banyak permintaan dan meningkatnya volume pekerjaan yang dikelola secara manual melalui dokumen bersama dan rangkaian email. 

Untuk membantu, Taco beralih ke AI Studio untuk mengotomatiskan tugas rutin dan membuat alur kerja yang konsisten. Hasilnya? Mereka secara dramatis mengurangi waktu yang dihabiskan untuk pekerjaan admin, memungkinkan tim untuk fokus pada menjaga proyek bergerak maju tanpa hambatan yang biasa—inovasi yang membuat mereka diakui sebagai Mitra Future of Work with AI Asana (APAC) di Konferensi Mitra.

“Mengatakan bahwa ini mengubah bisnis kami sedikit demi sedikit adalah pernyataan yang meremehkan.” kata Charlie Masters, manajer umum di Taco. 

Mengotomatiskan penerimaan permintaan dan perencanaan migrasi

Salah satu kasus penggunaan Taco yang paling berdampak dimulai di tempat yang sangat akrab: kotak masuk seseorang.

Manajer akun teknis secara teratur menerima permintaan migrasi yang kompleks dari reseller atau pelanggan, seperti beralih dari sistem manajemen pencetakan di tempat ke solusi berbasis cloud. Permintaan ini mencakup perpaduan detail pelanggan dan spesifikasi teknis, diikuti dengan pertanyaan sederhana: Apa yang kita lakukan selanjutnya?

Sebelumnya, menanggapi email tersebut berarti melakukan riset dan dokumentasi manual selama berjam-jam. Sekarang, proses itu berjalan melalui AI Studio: dengan penerimaan yang jelas, riset yang didukung AI, dan kerangka kerja yang dapat digunakan kembali untuk menghasilkan rencana yang siap diterapkan dalam hitungan menit, bukan hari.

“Kami telah membuat pekerjaan analis dukungan teknis yang [manajer akun teknis kami] biasa lakukan sendiri. Butuh berhari-hari untuk melakukan ini—banyak rapat, banyak pertanyaan yang bolak-balik,” kata Charlie. “Sekarang kami dapat menyerahkan pekerjaan ini sepenuhnya kepada AI Studio.”

Berikut adalah contoh anonim dari alur kerja yang menampilkan organisasi dan pegawai fiktif:

Langkah 1: Formulir penerimaan terstruktur menggantikan email

Alih-alih mengandalkan utas email ad hoc untuk memulai permintaan migrasi, Taco menggunakan formulir Asana standar, yang terhubung ke proyek penerimaan, untuk mengumpulkan detail permintaan. Formulir menangkap bidang yang konsisten seperti:

• Nama perusahaan dan pemohon

• Nomor referensi pelanggan

• Jumlah dan jenis perangkat multifungsi (MFD)

• Fitur utama lingkungan pencetakan (misalnya, pencetakan seluler, pemindaian terintegrasi)

• Pertanyaan bersyarat yang disesuaikan berdasarkan jawaban

Pendekatan ini memastikan tidak ada yang terlewat dan membuat jejak data yang bersih, sehingga lebih mudah bagi tim (dan AI) untuk memulai.

Langkah 2: AI meninjau permintaan dan menyusun rekomendasi

Setelah formulir dikirimkan, tugas secara otomatis diarahkan ke bagian "Riset" dari proyek penerimaan, tempat Alur Kerja AI Studio Taco mengambil alih.

Di sini, AI bertindak seperti analis riset dan dukungan teknis, yang bertugas menilai risiko, mengungkap detail penting, dan menyusun rencana migrasi berdasarkan praktik terbaik yang telah ditetapkan.

Untuk melakukan ini, AI mereferensikan serangkaian sumber daya internal yang disediakan sebagai konteks di backend AI Studio, termasuk panduan migrasi 25+ halaman, proyek implementasi yang ditautkan dengan data pelanggan historis, dan panduan yang jelas tentang nada, struktur, dan pemformatan.

AI mengevaluasi pengiriman formulir terhadap konteks ini untuk menentukan apakah formulir memiliki cukup informasi untuk melanjutkan. Jika tidak, AI menandai tugas dan memindahkannya ke bagian "Penerimaan Gagal", sehingga Tim tidak perlu mengejar detail yang hilang dan memastikan hanya permintaan yang siap digunakan yang bergerak maju.

Langkah 3: Rencana migrasi terperinci dibuat secara otomatis

Jika permintaan lulus pemeriksaan riset, AI secara otomatis membuat tugas baru dengan ringkasan migrasi lengkap. Outputnya meliputi:

• Informasi penting pelanggan dan reseller, seperti detail kontak dan nomor referensi

• Daftar potensi hambatan atau kompleksitas yang mungkin memengaruhi proyek

• Rencana migrasi langkah demi langkah, lengkap dengan tindakan yang disarankan, perkiraan waktu, dan pertimbangan teknis

Ini bukan daftar tugas umum; ini adalah rencana implementasi beberapa minggu, yang mencakup segalanya mulai dari tinjauan hukum dan pemeriksaan infrastruktur hingga pengujian percontohan dan penyebaran penuh. Setiap rencana disesuaikan dengan permintaan dan didasarkan pada keahlian internal.

“Yang kami lakukan adalah mengubah [dokumen panduan kami] menjadi bagian dari alur kerja kami,” kata Charlie. “Jadi, keahlian itu sekarang dapat—dalam hitungan menit—dimasukkan ke dalam rencana. Dan itu sangat bermanfaat bagi kami.”

Langkah 4: Manusia meninjau rencana sebelum melanjutkan

Setelah rencana migrasi yang dihasilkan AI selesai, rencana tersebut diarahkan ke anggota tim teknis untuk ditinjau. Alih-alih menyusun rencana dari awal, mereka memvalidasi detail dan menyetujui sebelum implementasi dimulai.

Ini adalah perubahan sederhana yang membuat perbedaan besar: menghemat setidaknya satu hari per minggu sekaligus mempertahankan kualitas yang diharapkan pelanggan.

Ini bukan tentang mengganti keahlian—ini tentang meningkatkannya. “Anda tidak bisa membiarkan AI melakukan pekerjaan Anda,” kata Charlie. “Bukan itu intinya. Intinya adalah AI menghemat waktu yang sangat besar, terintegrasi dengan sangat baik ke dalam Alur Kerja Anda, sehingga menjadi lebih konsisten dan lebih mudah bagi Anda untuk melakukan peninjauan. Keahlian manusia masih sangat penting.”

Dengan AI Studio, Taco mengubah alur kerja manual yang memakan banyak waktu menjadi sistem berulang yang memberikan rencana migrasi yang akurat dan berkualitas dengan lebih sedikit usaha.

Menghemat waktu dengan asisten eksekutif yang didukung AI

Taco tidak berhenti dengan alur kerja teknis. CEO mereka, Jonathan Milne, menyiapkan asisten eksekutif virtual menggunakan AI Studio untuk memilah dan mengarahkan tugas langsung dari kotak masuknya.

Sistem mengevaluasi tugas yang masuk berdasarkan serangkaian kriteria terperinci yang ditentukan Jonathan, dan kemudian secara otomatis mengirimkannya ke tempat yang tepat. Sebagai contoh:

• Permintaan faktur diarahkan ke Tim Akun

• Pemimpin pengembangan bisnis ditugaskan kepada anggota tim kepemimpinan yang sesuai

• Peluang kemitraan dan eskalasi dikategorikan dan dikirim ke pemangku kepentingan

• Tugas umum diberikan berdasarkan konten dan prioritasnya

Dengan mengotomatiskan triase kotak masuk semacam ini, tugas bergerak cepat, konsisten, dan tanpa ada yang luput.

“Kotak masuknya terus berlanjut,” kata Charlie. “Jadi, untuk mendapatkan kembali fokus dan waktu dengan mengalihdayakan triase kotak masuknya ke asisten eksekutif virtual sangatlah efektif.” Dampaknya tidak hanya operasional—tetapi juga pribadi.

“Dia makan siang lebih banyak,” tambah Charlie. “Kedengarannya konyol, tetapi kita terjebak dalam narasi bahwa AI akan mengembalikan waktu Anda untuk menjadi pemimpin, untuk melakukan tugas strategis. Ini hanya memberi Anda sedikit ruang bernapas untuk menjadi hebat. Dan jika hebat berarti melakukan tugas strategis, itu luar biasa. Jika hebat berarti Anda dapat secara konsisten makan siang, itu juga luar biasa.”

Membangun kesuksesan awal

Dengan kemenangan awal, Taco kini memperluas jejak AI Studio di seluruh bisnis. Tim secara aktif berkolaborasi dengan setiap bagian untuk mengidentifikasi peluang berdampak tinggi, baik dengan membuat sistem triase baru, membangun alur kerja internal untuk mendukung kebutuhan pelanggan yang berbeda, atau membantu tim mengelola kebutuhan pemangku kepentingan secara lebih efektif.

"Kami secara aktif bekerja dengan semua tim untuk menemukan lebih banyak langkah triase dan lebih banyak langkah dukungan di semua alur kerja kami," kata Charlie.

Mereka juga terus menyempurnakan apa yang telah mereka bangun, berencana untuk mengembangkan alur kerja dari waktu ke waktu berdasarkan penggunaan nyata. Pembaruan terencana yang potensial mencakup menambahkan peninjau ke pengiriman yang tidak lengkap dan mengintegrasikan rencana AI dengan lebih mulus ke dalam proses reseller.

Saat mereka terus memperluas AI Studio di seluruh organisasi, tim di Taco melihat alat ini bukan sebagai pengganti pengetahuan mereka, tetapi sebagai cara untuk meningkatkan pekerjaan yang benar-benar penting, tanpa meningkatkan upaya.

"Anda tidak perlu memulai dengan kesempurnaan untuk mendapatkan penghematan ini," kata Charlie. “Mulai saja. Pahami bahwa ini tidak menggantikan pekerjaan Anda. Ini membantu Anda melakukannya secara lebih efisien dan konsisten.”