Kecerdasan Buatan Akan Membuat Perusahaan Cepat Beradaptasi

GoFood mendapatkan peringkat nomor satu sebagai aplikasi paling ramah pengguna di tengah pandemi corona. Layanan pesan antar masakan milik Gojek itu disebut memberikan pengalaman terbaik bagi pelanggan dalam riset UXalliance, Usaria, dan Somia CX yang berjudul “Aplikasi Pengantaran di masa Covid-19: Tolok Ukur Global”.

Riset tersebut bertujuan memahami bagaimana pengaruh Covid-19 terhadap penggunaan layanan sebuah aplikasi dan layanan. Selain itu, mengidentifikasi kunci kesuksesan berbagai aplikasi di dunia beradaptasi selama pagebluk virus corona.

Riset ini melibatkan 47 aplikasi pengantaran belanja harian dan pesan-antar makanan di 17 negara. Beberapa pesaing GoFood yakni UberEats asal Amerika Serikat, serta Swiggy dan Zomato di India.

Dari semua aplikasi yang dinilai, GoFood mendapat skor 97% dalam kategori  keramahan pengguna (user experience/UX), skor 84% dalam pengalaman pelanggan (customer experience/CX), serta skor sempurna 100% untuk peringkat kegunaan (usefulness rank).

Turut membidani lahirnya berbagai fitur unggulan GoFood, VP of Data Science Gojek Syafri Bahar merasa bangga. “Ini kerja tim dan kolaborasi di Gojek itu memang terasa kental sekali.”

Dalam wawancara melalui aplikasi Zoom, Kamis, 1 Oktober 2020 lalu, kepada Cindy Mutia dan Pingit Aria, ia mengungkapkan banyak hal, mulai dari suasana kerja di startup hingga kurangnya talenta digital di Indonesia. Berikut kutipannya:

Bagaimana respons Anda setelah GoFood mendapat penghargaan sebagai aplikasi paling ramah pengguna?

GoFood ini salah satu power product yang banyak disukai pelanggan. Sisi kebanggaan pasti ada, senang banget malah penghargaan tingkat dunia. Tapi Ini kerja tim dan kolaborasi di Gojek itu memang terasa kental sekali.

Kalau kita lihat kenyamanan fitur, pengguna cukup klik untuk memesan. Tapi di balik itu ada banyak proses yang terjadi sampai makanan yang dipesan tiba. Ada kutipan yang menarik dari Arthur C. Clarke, ‘Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic’. Jadi dalam pengembangan fitur, kami harus buat sehalus mungkin sampai terasa seperti seperti sihir.

Bagaimana teknologi data science, termasuk artificial intelligence (AI) membuat perusahaan jadi relevan di era digital?

Jelas sekali, kecerdasan buatan akan membuat perusahaan tetap relevan di era digital. Kita ambil contoh di tengah pandemi ini kan situasi pasar berubah dengan drastis. Nah, menurut saya, peran penting AI adalah mempelajari itu dengan cepat dan memberi kemampuan bagi perusahaan untuk beradaptasi dengan cepat pula.

Proses pengambilan keputusan sebagai perusahaan untuk bereaksi di situasi seperti ini menjadi sangat krusial. Basis data yang kuat membuat perusahaan bisa mengambil keputusan dengan tepat dan cepat.

Ini bukan hanya berlaku pada hal-hal besar, sebab hal kecil pun berdampak. Misalnya, “Kalau ada pelanggan membuka aplikasi tengah malam, kita kasih rekomendasi makanannya apa ya?” AI juga memberi kami kemampuan untuk mengerti profil pelanggan secara lebih baik, sehingga bisa memberi layanan kepada mereka secara personalized.

Ada contoh fitur khusus yang dikembangkan dengan teknologi ini?

Yang baru kami kenalkan misalnya program ‘Aman Bersama Gojek’. Kami mengembangkan program tersebut dengan kecerdasan buatan.

Dalam fitur ini misalnya, ada semacam visual recognition dan GPS detection. Di belakang itu ada kecerdasan buatan bekerja. Caranya, secara acak kami cocokkan foto di identitas dan mitra pengemudi. Ini penting untuk memberikan rasa nyaman bagi pengguna.

Kemudian untuk merchant, kini proses on boarding bisa dilakukan sepenuhnya secara online, tanpa tatap muka. Di mana, proses verifikasi dan otomatisasi dilakukan dengan kecerdasan buatan. Saat mengunggah foto menu misalnya, kecerdasan buatan bisa mendeteksi gambar-gambar yang tidak layak seperti rokok atau konten dewasa. Semuanya bisa difilter secara otomatis dari platform.

 

Apa saja keseharian data scientist di Gojek ?

Kami sangat banyak berinteraksi dengan bagian pengembangan bisnis dan produk. Kami cari tahu masalah yang dihadapi dan kira-kira pemecahannya seperti apa, misalnya dalam fitur-fitur tadi. Setelah itu juga terus kawal, misalnya apakah solusi ini betul-betul sesuai dengan yang diinginkan.

Tantangannya juga karena kami sekarang work from home (WFH) dan tim kami lumayan tersebar. Ada banyak talenta internasional, di Singapura, Bangkok, Vietnam, Bangalore, ada di Jakarta. Jadi sangat penting koordinasi satu sama lain.

Sebelumnya Anda sempat menjadi data scientist di Rabobank Belanda. Apa yang membuat Anda tertarik dari Gojek sampai kembali ke Indonesia?

Semangatnya terasa sekali kalau diskusi sama teman-teman itu bagaimana memecahkan masalah. Jadi semangatnya bukan cuma soal pekerjaan, tapi ada misi yang lebih tinggi yang ingin dicapai. Dalam artian solusi itu bukan cuma di kertas, tapi bagaimana kami berusaha menyelesaikan masalah yang ada di masyarakat.

Indonesia masih kekurangan talenta digital. Bagaimana ini menjadi tantangan untuk mengembangkan tim data scientist di Gojek?

Kami sadar betul, ada gap yang cukup besar antara kebutuhan dan jumlah talenta yang tersedia di Indonesia. Di Gojek kami melakukan grooming. Karena talenta digital di bidang data sangat langka, kami berusaha membuat sumber daya yang ada di Gojek, termasuk yang basisnya di luar data, akhirnya menjadi data driven. Misalnya, kami memberi mereka alat-alat, tools, agar mereka juga bisa mengakses insight tertentu.

Kemudian, karena ada talenta internasional, kami berusaha membuat suatu ekosistem, semua harus saling diskusi sehingga ada pertukaran transfer knowledge.

Berapa banyak tim data di Gojek saat ini?

Untuk data sendiri kami punya ratusan. Kami tidak tanggung-tanggung dalam memburu talenta terbaik. Ada di Vietnam, Thailand, Singapura, India, ada juga yang bekerja secara remote di Amerika Serikat (AS) dan di Indonesia tentunya.

Anda dulu kuliah matematika di Universitas Brawijaya, kemudian mengambil spesifikasi matematika terapan di University of Twente, Belanda. Dari pengalaman itu, bagaimana agar universitas atau lembaga pendidikan Indonesia dapat menyiapkan talenta digital mengingat kebutuhan industri?

Kalau kita lihat, skill data professional itu baru booming beberapa tahun terakhir. Ini disiplin ilmu baru yang berkembang pesat. Untuk bisa mengikuti kecepatan perkembangan disiplin ilmu tertentu, harus ada dialog yang intens antara industri dan akademisi atau lembaga pendidikan.

Dengan begitu, lembaga pendidikan dapat membuat kurikulum yang relevan dari waktu ke waktu. Dalam bisnis digital, perkembangannya bisa cepat sekali. Misalnya kurikulum A yang sekarang relevan, bisa jadi tidak relevan enam bulan lagi.

Ekosistem Gojek semakin berkembang. Bagaimana AI membantu pengguna, mitra pengemudi, sekaligus mitra usaha di situasi ini?

Misalnya dalam pemesanan GoFood, dengan data yang ada, aplikasi bisa memprediksi berapa lama waktu yang dibutuhkan mitra pengemudi ke kedai. Selama itu, pihak kedai bisa menyiapkan pesanan sehingga pengemudi tidak perlu menunggu lama, pesanan pun lebih cepat sampai ke pelanggan.

Selama pandemi, apa saja perubahan perilaku ekosistem Gojek, sisi pengguna, mitra pengemudi, hingga mitra usaha?

Yang pasti pembayaran nontunai meningkat, kemudian layanan logistik GoSend naik hampir 90%. Orang-orang menjadi lebih banyak berbelanja di e-commerce dan menggunakan layanan logistik instan yang lebih cepat sampai. Kemudian GoFood juga naik.

Lonjakan tren juga tampak pada menu ready to cook, ini meningkat 2-3 kali lipat karena orang cenderung memasak di rumah. GoMart mengalami peningkatan karena orang belanja kebutuhan sehari-hari dari rumah.

Beberapa fitur mengalami lonjakan, tetapi di tengah pandemi, pasti ada juga yang merosot. Saat pembatasan sosial berskala besar (PSBB) misalnya, banyak keluhan mitra pengemudi GoRide dan GoCar sepi order. Bagaimana menyikapinya?

Betul, beberapa produk terdampak. Tapi kami masih bersyukur karena sebagai super app ekosistemnya cukup besar. Beberapa produk ada penurunan, tapi produk lain ada peningkatan, jadi dengan melakukan berbagai adaptasi, mudah-mudahan dampaknya tidak terlalu terasa bagi mitra.