AI vs. Otomatisasi: Apa Perbedaannya dan Kapan Menggunakan Masing-Masing?

Sering digunakan secara bergantian, AI dan otomatisasi adalah dua kekuatan yang berbeda yang sedang mengubah industri.

Meskipun keduanya memiliki beberapa kesamaan, fungsi mereka berbeda secara signifikan.

Otomatisasi dirancang untuk melakukan tugas-tugas berulang berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga mengurangi upaya manusia dalam alur kerja rutin.

Di sisi lain, kecerdasan buatan (AI) berfokus pada tugas-tugas kompleks yang memerlukan pengambilan keputusan dan kemampuan untuk meniru kecerdasan manusia. AI mendukung pengguna dengan menganalisis data kompleks dan memberikan wawasan yang mendorong proses bisnis yang lebih cerdas.

Mari kita bahas perdebatan antara AI dan otomatisasi secara lebih rinci dan lihat bagaimana masing-masing dapat membantu menjalankan tugas dengan lebih efisien di dunia bisnis. Kita juga akan membahas cara mengintegrasikan AI dengan otomatisasi.

Apa Itu Otomatisasi?

Anda mengelola tim yang terus berkembang, dan setiap minggu Anda harus secara manual membagikan tugas, memeriksa siapa yang kelebihan beban, mengingatkan orang tentang tenggat waktu, dan mengirim email pembaruan status kepada pemangku kepentingan.

Proses ini memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia.

Di sinilah otomatisasi berperan. Dengan alat otomatisasi yang menangani tugas-tugas berulang, Anda dapat mengoptimalkan proses bisnis seperti penugasan tugas, penjadwalan, dan pelaporan tanpa intervensi manusia yang terus-menerus.

Pada dasarnya, otomatisasi bergantung pada aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengelola alur kerja secara efisien, memungkinkan tim untuk fokus pada tugas-tugas kompleks yang memerlukan penilaian manusia daripada mengandalkan proses otomatis.

Kasus penggunaan umum untuk otomatisasi

Menurut Gartner, 80% eksekutif percaya bahwa otomatisasi dapat diterapkan pada setiap keputusan bisnis.

Dari operasional bisnis hingga alur kerja yang berinteraksi dengan pelanggan, berikut adalah beberapa cara Anda dapat menggunakan alat otomatisasi untuk mengurangi upaya dan menghemat waktu:

👋🏾 Jadi, bagaimana rasanya menjalankan pekerjaan Anda secara otomatis dengan otomatisasi yang cerdas? Berikut contohnya.

Apa Itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Misalkan Anda adalah manajer produk yang mengawasi beberapa siklus sprint tetapi kesulitan mengidentifikasi fitur mana yang kemungkinan besar akan menyebabkan penundaan.

Alih-alih memeriksa setiap tiket secara manual atau mengandalkan insting tim, alat AI dapat menganalisis data sprint sebelumnya, mendeteksi pola kemacetan, dan menandai cerita pengguna berisiko tinggi untuk Anda.

Beginilah cara kerja kecerdasan buatan: ia memungkinkan mesin untuk meniru fungsi kognitif manusia, seperti belajar dari data kompleks, mengenali risiko, dan mendukung pengambilan keputusan.

Berbeda dengan alat otomatisasi tradisional yang mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya, sistem AI beradaptasi secara dinamis menggunakan machine learning dan pemrosesan bahasa alami.

Kasus penggunaan umum untuk AI

AI kini terintegrasi dalam inti operasional bisnis modern.

Ia dapat merangkum percakapan, membantu Anda mengambil keputusan berdasarkan data, dan bahkan mendeteksi awal mula kanker, berkat berbagai kasus penggunaan yang fleksibel.

Jadi, bagaimana Anda dapat memanfaatkan alat serbaguna ini secara maksimal? Berikut beberapa contoh penggunaan yang paling populer:

📮 ClickUp Insight: 88% responden survei kami menggunakan AI untuk tugas pribadi mereka, namun lebih dari 50% enggan menggunakannya di tempat kerja.

Tiga hambatan utama? Kurangnya integrasi yang mulus, kesenjangan pengetahuan, atau masalah keamanan.

Tapi bagaimana jika AI sudah terintegrasi ke dalam ruang kerja Anda dan sudah aman?

ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, menjadikan hal ini mungkin. Ia memahami perintah dalam bahasa sehari-hari, mengatasi ketiga kekhawatiran adopsi AI sambil menghubungkan obrolan, tugas, dokumen, dan pengetahuan Anda di seluruh ruang kerja. Temukan jawaban, otomatisasi pekerjaan rutin, dan dapatkan wawasan hanya dengan satu alat!

AI vs. Otomatisasi: Perbedaan Utama

Tidak berlebihan untuk mengatakan bahwa tidak ada di antara kita yang asing dengan AI atau otomatisasi.

73% perusahaan meningkatkan investasi otomatisasi mereka tahun lalu, dan hampir 40% melaporkan pengurangan biaya setidaknya 25%.

Di sisi lain, hanya 42% perusahaan besar yang telah melampaui tahap eksperimen dan secara aktif menerapkan AI dalam operasional mereka.

Otomatisasi jelas sedang berkembang pesat dalam hal adopsi, tetapi AI memiliki potensi untuk memberikan manfaat yang jauh lebih besar.

Untuk pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana keduanya memenuhi janji mereka, berikut ini perbandingan singkat untuk menjelaskan perbedaan inti antara AI dan otomatisasi:

Di mana AI dan Otomatisasi Beririsan

Meskipun ada perbedaan, AI dan otomatisasi bekerja paling baik sebagai tim: satu berpikir, yang lain bertindak.

Berikut adalah cara kedua teknologi ini saling melengkapi dalam kasus penggunaan dunia nyata:

✅ AI menganalisis tiket IT untuk memahami konteks, urgensi, dan konten menggunakan pemrosesan bahasa alami → otomatisasi kemudian mengarahkan tiket tersebut ke agen yang tepat atau menyelesaikan permintaan rutin seperti reset kata sandi

✅ AI mendeteksi anomali dalam data keuangan menggunakan analisis prediktif → otomatisasi memicu peringatan, membekukan transaksi mencurigakan, atau memulai tinjauan manual

✅ AI memahami pertanyaan pengguna dalam chatbot layanan mandiri dan menentukan niat. → Otomatisasi melaksanakan tindakan seperti memperbarui catatan, mereset akses, atau menghasilkan dokumen

✅ AI memantau data proyek dan memprediksi potensi keterlambatan atau konflik sumber daya → alat otomatisasi menyesuaikan jadwal tugas atau memberi tahu pemimpin tim secara real-time

✅ AI mengidentifikasi celah keterampilan atau tren kinerja dalam data karyawan → otomatisasi memulai proses onboarding, modul pelatihan, atau penugasan ulang

Contoh Nyata

Perusahaan-perusahaan ini merupakan bukti nyata keajaiban AI dan otomatisasi yang bekerja sama.

FedEx: Pemimpin global dalam logistik yang mengelola penyortiran paket volume tinggi dan pengiriman terakhir di seluruh dunia

👉🏽 Perubahan yang diperkenalkan oleh otomatisasi: Di Memphis World Hub, FedEx memasang pemindai barcode enam sisi, sistem pengukuran otomatis, dan 11 mil konveyor untuk memfasilitasi penyortiran. Alat otomatisasi ini memastikan pengiriman paket yang lebih cepat dan andal

👉🏽 Perubahan yang diperkenalkan oleh AI: FedEx menggunakan analisis prediktif untuk memprediksi keterlambatan, mengoptimalkan rute, dan mengelola beban puncak secara cerdas. AI juga meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyediakan perkiraan pengiriman real-time

✅ Dampak: Waktu pengiriman yang lebih singkat, keandalan operasional yang lebih baik, dan kemampuan yang ditingkatkan untuk menangani lonjakan volume paket dengan usaha manusia minimal

Heineken: Perusahaan bir multinasional yang modernisasi operasinya untuk meningkatkan keberlanjutan dan produktivitas

👉🏽 Perubahan yang diperkenalkan oleh otomatisasi: Heineken mengimplementasikan sistem otomatisasi berbasis PLC di seluruh proses pengemasan, penandaan, dan pengelolaan gudang. Hal ini memungkinkan produksi yang konsisten dengan intervensi manusia minimal

👉🏽 Perubahan yang diperkenalkan oleh AI: Digital twins yang didorong oleh AI mensimulasikan penggunaan energi dan mengoptimalkan efisiensi proses. Machine vision memantau kontrol kualitas secara real-time, meningkatkan output sambil mengurangi limbah

✅ Dampak: Mencapai penghematan energi yang signifikan, mengurangi emisi karbon, dan meningkatkan konsistensi operasional di seluruh fasilitas global

Batasan Otomatisasi vs. AI

Meskipun otomatisasi dan AI dapat secara signifikan mengurangi upaya manusia, keduanya memiliki batasan yang harus direncanakan oleh pemimpin bisnis, meskipun ada potensi penghematan biaya.

Batasan otomatisasi

Otomatisasi bekerja paling baik dalam lingkungan yang terstruktur. Namun, ketika dihadapkan pada situasi yang tidak terduga atau kebutuhan akan penalaran yang fleksibel, otomatisasi mulai menunjukkan keterbatasannya.

1. Tidak dapat mengambil keputusan

Otomatisasi mengikuti serangkaian aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan hanya dapat menjalankan apa yang telah diprogramkan. Alat otomatisasi tidak dapat mempertimbangkan konteks atau membuat keputusan jika terjadi hal yang tidak terduga tanpa intervensi manusia.

2. Logika kaku

Sistem pengalihan email berbasis aturan mungkin akan meneruskan tiket dukungan berdasarkan kata kunci tertentu. Namun, jika pelanggan menulis dalam bahasa alami atau salah menandai masalah, sistem mungkin akan salah mengarahkan atau mengabaikan tiket tersebut. Pada akhirnya, alat otomatisasi tidak dapat beradaptasi sendiri.

3. Membutuhkan format input yang konsisten

Misalnya, otomatisasi proses penggajian bekerja dengan baik ketika semua lembar waktu dikirim dalam format yang sama. Jika satu tim mengirim jam kerja dalam format PDF dan tim lain dalam spreadsheet, otomatisasi akan gagal. Otomatisasi tidak memiliki fleksibilitas untuk menginterpretasikan data tidak terstruktur seperti yang dapat dilakukan AI, menggunakan pemrosesan bahasa alami atau penglihatan komputer.

Batasan AI

AI menawarkan fleksibilitas… tetapi dengan biaya tertentu.

Hal ini memerlukan analisis data, keahlian, dan kepercayaan terhadap hasil yang tidak selalu mudah diverifikasi.

1. Biaya yang lebih tinggi

Menerapkan otomatisasi yang didukung AI membutuhkan biaya yang tinggi. Sebuah perusahaan menengah yang ingin mengotomatisasi layanan pelanggan dengan chatbot AI mungkin perlu berinvestasi dalam pelatihan NLP khusus, penandaan data, infrastruktur, dan pembaruan model secara berkelanjutan, sehingga menjadi proyek jangka panjang rather than a quick win.

2. Lebih sulit dijelaskan (keputusan "kotak hitam")

Dalam analisis risiko, model AI mungkin menolak pinjaman atau menandai transaksi sebagai berpotensi penipuan berdasarkan pola yang dipelajari. Namun, ketika ditanya "mengapa," model tersebut seringkali tidak dapat memberikan alasan yang jelas, menjadikannya keputusan "kotak hitam." Kurangnya transparansi ini membuat tim di bidang keuangan, kesehatan, atau sumber daya manusia kesulitan untuk membenarkan keputusan tersebut.

3. Membutuhkan data pelatihan

Misalkan sebuah perusahaan ingin menggunakan AI untuk memprediksi kegagalan peralatan. Model tersebut tidak dapat belajar atau membuat prediksi akurat tanpa data sensor historis selama bertahun-tahun. Berbeda dengan teknologi otomatisasi, AI membutuhkan dataset yang besar, bersih, dan relevan untuk belajar, yang dapat sulit untuk dikumpulkan atau disiapkan.

Bagaimana ClickUp Menggabungkan AI dan Otomatisasi

Sistem yang lambat dan terpisah-pisah menghambat efisiensi.

Banyak tim masih mengandalkan alat-alat yang terpisah untuk mengelola alur kerja, menggunakan satu platform untuk pelacakan proyek, platform lain untuk komunikasi, dan platform lain lagi untuk pembuatan konten AI.

Pengaturan yang terfragmentasi ini, yang juga dikenal sebagai Work Sprawl, menyebabkan tugas-tugas yang berulang, data yang terputus-putus, dan alur kerja yang runtuh saat fleksibilitas diperlukan.

Lebih buruk lagi, hal ini memperkuat batasan-batasan yang telah kami soroti sebelumnya: otomatisasi tanpa konteks dan AI tanpa implementasi.

ClickUp mengatasi hal ini dengan mengintegrasikan alat kolaborasi AI dan otomatisasi ke dalam satu platform, di mana tugas, dokumen, orang, dan tujuan terhubung melalui alur kerja cerdas berbasis aturan.

Tangani alur kerja berulang dengan ClickUp Automations

ClickUp Automations menangani tugas-tugas rutin dan berulang, seperti menugaskan pemilik, memperbarui status, mengirim email, atau memulai alur kerja serah terima, tanpa memerlukan pengawasan manusia.

Dengan templat bawaan dan kondisi dinamis, Anda dapat mengotomatisasi hampir setiap bagian dari proses bisnis Anda, mulai dari onboarding hingga pelaporan.

Misalnya, daripada secara manual mengelola tugas setiap kali formulir dikirimkan, ClickUp Automations dapat secara instan membuat tugas, menetapkan tanggal jatuh tempo, mengalokasikannya berdasarkan beban kerja, dan memberi tahu penerima tugas. Yang perlu Anda lakukan hanyalah mengaktifkan pengaturan dan mendefinisikan kondisi. 👇🏼

Dapatkan saran cerdas, ringkasan, dan otomatisasi alur kerja dengan ClickUp AI

ClickUp Brain mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam alur kerja sehari-hari dengan ringkasan kontekstual, jawaban instan, dan dokumentasi yang dihasilkan secara otomatis.

Kami berbicara tentang penulisan SOP, merangkum thread panjang, atau membuat pembaruan tugas. ClickUp AI menghilangkan upaya manual dari tugas-tugas kognitif yang memerlukan konteks data baru dan kejelasan di setiap langkahnya.

Langkah lebih jauh, hal ini bahkan dapat membantu Anda membuat alur kerja yang fleksibel secara bertahap!

Buat alur kerja hibrida dengan Agen AI di ClickUp

Kekuatan sesungguhnya terletak pada kombinasi keduanya: AI menangani interpretasi, sedangkan otomatisasi mengambil tindakan.

Dengan ClickUp’s AI Automation Builder, Anda dapat merancang alur kerja yang dinamis di mana satu pemicu dapat memicu baik wawasan cerdas maupun eksekusi mekanis tanpa perlu berpindah antar alat!

Ambil contoh Autonomous Answers Agent. Ia dapat memahami pertanyaan yang diajukan di saluran dan mengambil jawaban dari sumber daya yang telah dipetakan (ditetapkan melalui pembuat otomatisasi). Artinya, Anda tidak perlu lagi menghabiskan waktu untuk menjawab pertanyaan yang berulang.

Anda juga memiliki agen untuk mengirim pembaruan mingguan atau harian, menangani tiket, dan banyak lagi!

Sebagai hasilnya, dalam pengaturan ini:

Bonus: Butuh dukungan khusus di ClickUp? Agen AI bersertifikat siap mengotomatisasi dan menyederhanakan alur kerja Anda—baik itu manajemen kampanye, pelaksanaan proyek, layanan pelanggan, onboarding, penyelesaian masalah, atau inisiatif strategis. Agen-agen ini, yang sudah siap pakai dan dapat disesuaikan, menangani tugas-tugas berulang, memberikan bantuan cerdas, dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan unik Anda, membantu tim Anda menghemat waktu dan fokus pada hal-hal yang paling penting.

AI vs. Otomatisasi? Pilih Keduanya dengan ClickUp

Anda mempekerjakan karyawan Anda dengan alasan tertentu: strategi, kreativitas, dan pertumbuhan.

Tugas-tugas utama ini sering terabaikan di tengah tugas-tugas sekunder seperti pengorganisasian dan analisis data.

Rahasia sebenarnya untuk meningkatkan efisiensi operasional adalah menggabungkan AI dan otomatisasi untuk memanfaatkan AI generatif, sehingga tim Anda dapat fokus pada tugas inti mereka.

ClickUp menggabungkan kecerdasan berbasis AI dan alat otomatisasi yang tangguh ke dalam satu ruang kerja terintegrasi. Ini membantu Anda berpikir lebih cerdas dalam sistem digital, bergerak lebih cepat, dan beroperasi dengan lancar. Sebagai bukti, Sid Babla dari Dartmouth College Student Wellness Center mencatat:

ClickUp mengurangi kebutuhan untuk menggunakan beberapa perangkat lunak dalam mengelola proyek dengan menyediakan fitur seperti komentar dan pemberitahuan otomatis saat pengguna ditandai. Selain itu, ClickUp terintegrasi dengan alat seperti Miro dan GDrive, sehingga menghilangkan kebutuhan untuk mengulang tugas/konten di sistem tersebut.

Siap untuk menyederhanakan alur kerja Anda menggunakan AI dan otomatisasi, menghindari kerumitan dari platform yang berbeda-beda? Daftar sekarang di ClickUp!

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Otomatisasi tradisional menggunakan sistem komputasi dan sistem otomatis untuk menangani tugas rutin dan proses berulang berdasarkan aturan yang telah ditetapkan dan masukan manusia. AI, di sisi lain, memungkinkan mesin untuk belajar dari data baru, memahami bahasa alami, dan beradaptasi dengan situasi yang berubah, seringkali memerlukan pengawasan manusia untuk keputusan yang kompleks. Meskipun otomatisasi meningkatkan produktivitas dengan mengurangi biaya operasional, kemampuan AI mendorong transformasi digital dengan memungkinkan sistem untuk melakukan tugas yang sebelumnya memerlukan manusia.

AI dapat dianggap sebagai bentuk otomatisasi yang lebih canggih. Sementara otomatisasi tradisional berfokus pada proses berulang dan tugas rutin, AI melibatkan kemampuan mesin untuk menganalisis data baru, memahami bahasa alami, dan mengambil keputusan dengan intervensi manusia minimal. Sistem otomatisasi yang didukung AI melampaui tindakan berbasis aturan sederhana, menawarkan fleksibilitas dan kecerdasan yang lebih besar.

Otomatisasi merujuk pada sistem komputasi yang dirancang untuk melakukan tugas rutin dan proses berulang dengan sedikit campur tangan manusia. Agen AI, di sisi lain, adalah sistem otomatis dengan kemampuan AI canggih—mereka dapat memahami bahasa alami, belajar dari data baru, dan mengambil keputusan, seringkali memerlukan pengawasan manusia untuk skenario kompleks. Agen AI mewakili langkah maju dalam transformasi digital, memungkinkan mesin untuk menangani tugas yang melampaui otomatisasi tradisional.

Otomatisasi merujuk pada sistem komputasi yang dirancang untuk melakukan tugas rutin dan proses berulang dengan sedikit campur tangan manusia. Agen AI, di sisi lain, adalah sistem otomatis dengan kemampuan AI canggih—mereka dapat memahami bahasa alami, belajar dari data baru, dan mengambil keputusan, seringkali memerlukan pengawasan manusia untuk skenario kompleks. Agen AI mewakili langkah maju dalam transformasi digital, memungkinkan mesin untuk menangani tugas yang melampaui otomatisasi tradisional.