"How Powerful Women Tackle Tech in Business"

"How Powerful Women Tackle Tech in Business"

🔹 1. Teknologi Harus Memberikan Nilai Nyata, Bukan Sekadar Tren

“Teknologi bukan untuk sekadar terlihat canggih, tapi harus benar-benar memberikan nilai tambah.” – Leslie

Perempuan pemimpin dalam bisnis teknologi menunjukkan bahwa bukan semua inovasi layak diadopsi. Evaluasi harus didasarkan pada manfaat langsung bagi pengguna dan efisiensi internal.

🔹 2. AI Bukan Sekadar Otomatisasi—Tapi Personalisasi dengan Empati

“Tidak ada yang lebih personal daripada makanan.” – Debbie

AI digunakan bukan hanya untuk efisiensi, tapi untuk memperkuat hubungan manusia—seperti menciptakan pengalaman makan yang sesuai dengan preferensi unik seseorang atau menghadirkan cerita yang menyentuh pribadi seseorang.

🔹 3. Timing dan Konteks adalah Segalanya

“Menjadi fast follower bukan berarti ketinggalan—kadang itu justru strategi terbaik.” – Padmasree

Pemimpin yang sukses paham bahwa adopsi teknologi harus memperhitungkan kesiapan pasar, ekosistem, dan pengguna. Waktu peluncuran sangat menentukan keberhasilan inovasi.

🔹 4. Kepercayaan adalah Mata Uang Utama di Era AI

“Begitu kepercayaan rusak, sangat sulit membangunnya kembali.” – Leslie

Inovasi harus dijalankan dengan hati-hati agar tidak merusak kepercayaan yang sudah dibangun. Hal ini menuntut pendekatan etis dan bertanggung jawab dalam menerapkan AI.

🔹 5. Personal Branding: Perempuan Teknolog Harus Muncul ke Permukaan

“Saya menyadari bahwa saya perlu melakukan rebranding terhadap diri saya sendiri—bukan hanya sebagai perempuan yang menjalankan OpenTable, tapi juga sebagai pemimpin teknologi.” – Debbie

Perempuan sering kali meremehkan posisi mereka sendiri di dunia teknologi. Mengangkat tangan dan menunjukkan kompetensi adalah langkah penting untuk mengubah narasi dan representasi.

🔹 6. AI Harus Menemani, Bukan Menggantikan Kreativitas Manusia

“Kami percaya teknologi harus memperkuat kreativitas manusia, bukan menggantikannya.” – Padmasree

Teknologi terbaik bukan yang menggantikan sentuhan manusia, tetapi yang memperluas kemampuannya. Perempuan dalam diskusi ini menekankan pentingnya menjaga sisi humanis dalam setiap produk berbasis AI.

🔹 7. Keragaman Tim Adalah Kunci untuk Menghindari Bias Teknologi

“AI tidak netral. Modelnya mungkin terlihat bersih, tapi datanya bisa penuh bias.” – Padmasree

Keberagaman dalam tim pengembang teknologi sangat krusial untuk memastikan bahwa AI tidak melanggengkan bias sosial yang ada. “Human in the loop” adalah prinsip yang dipegang teguh oleh para panelis.

🔹 8. Semua Orang Harus Terlibat dalam Transformasi Teknologi—Bukan Hanya CTO

“AI bukan hanya urusan tim teknologi. Semua departemen harus punya peran.” – Leslie

Inisiatif teknologi yang berdampak besar harus melibatkan seluruh organisasi. Setiap individu, apapun perannya, berhak dan perlu menjadi bagian dari transformasi digital.

Penutup Inspiratif:

"AI bukan hanya alat—ia adalah peluang, tantangan, dan panggilan bagi semua pemimpin untuk terlibat."

Para perempuan pemimpin ini menunjukkan bahwa keberhasilan dalam dunia teknologi tidak hanya soal kecanggihan, tapi tentang pemahaman mendalam terhadap manusia, konteks, dan nilai.

 "How Powerful Women Tackle Tech in Business" 

Saya sangat senang bisa hadir bersama sekelompok perempuan luar biasa yang sedang membentuk masa depan dunia bisnis lewat keputusan cerdas mereka dalam hal inovasi. Seperti yang terlihat dalam video, teknologi saat ini memaksa bisnis untuk berubah atau tertinggal. Ini sangat relevan, terutama untuk bisnis yang berfokus pada konsumen, seperti yang dijalankan oleh para pembicara hari ini.

Tentu saja, kita tidak bisa begitu saja mengadopsi semua teknologi baru yang muncul. Jadi mari kita mulai dengan membahas bagaimana kalian mengevaluasi inovasi baru seperti layanan digital, AI, dan lainnya. Bagaimana kalian menentukan mana yang penting untuk diadopsi dan mana yang bisa ditunda?

Debbie:
Pertanyaannya bagus. Saat ini rasanya seperti dihujani oleh kemajuan teknologi. Kami di OpenTable punya satu tujuan utama: membantu restoran bekerja dengan lebih produktif dan efisien. Jadi saat kami mempertimbangkan teknologi baru, pertanyaannya adalah: apakah ini membantu mereka menjawab pertanyaan lebih cepat? Apakah ini mengurangi tugas manual agar mereka bisa fokus pada pelanggan?

Kami juga memikirkan sisi konsumen. Dengan AI, kami bisa mempersonalisasi pengalaman—misalnya tahu bahwa saya punya dua anak kecil dan butuh meja di sudut, atau tahu preferensi makanan tertentu. Jadi, setiap keputusan teknologi harus menjawab: apakah ini membantu restoran kami? Apakah ini meningkatkan pengalaman konsumen?

Leslie:
Kami menjalankan banyak platform perjalanan daring. Saat teknologi AI muncul, kami langsung membuat produk berbasis AI untuk pelanggan. Tapi yang kami temukan: adopsinya rendah. Pelanggan justru bilang, "Terima kasih, tapi produk yang lama masih cukup baik." Itu pelajaran besar bagi kami—bahwa teknologi bukan untuk sekadar terlihat canggih, tapi harus benar-benar memberikan nilai tambah.

Contohnya, di layanan pelanggan, agen kami harus membuat ringkasan percakapan. Kami gunakan AI untuk otomatisasi tugas itu, dan hasilnya luar biasa: waktu layanan jadi jauh lebih efisien. Jadi pelajaran pentingnya: pahami kebutuhan nyata bisnis dan pelanggan, bukan hanya ikut tren.

Padmasree:
Sebagai seseorang yang telah lama berkecimpung di dunia teknologi, saya melihat bahwa setiap teknologi punya siklus—mulai dari masa awal yang penuh euforia, lalu matang, lalu benar-benar bermanfaat. Saat mengevaluasi, waktu adalah faktor penting. Apakah sekarang momen yang tepat? Jika Anda tipe bisnis yang siap ambil risiko, bisa jadi pelopor. Tapi jadi pengikut cepat (fast follower) pun bukan masalah—banyak perusahaan sukses justru di posisi itu.

Khusus AI, kita perlu bedakan antara AI umum dan generative AI (Gen AI). Gen AI menciptakan konten dari data, tapi juga membawa potensi bias tergantung dari data pelatihan. Jadi penting untuk berhati-hati, terutama jika produk langsung bersentuhan dengan konsumen.

Moderator:
Mari kita lihat siapa saja di ruangan ini pernah memesan restoran lewat OpenTable... Wah, banyak sekali! Dan siapa yang pernah merencanakan perjalanan lewat Booking.com? Luar biasa. Ini menunjukkan bahwa keputusan yang kalian buat benar-benar berdampak.

Saya ingin kembali ke soal timing tadi. Menarik bahwa saat kalian menawarkan layanan berbasis AI untuk perjalanan—yang sejatinya sangat padat data—malah respons awalnya kurang positif.

Leslie:
Benar. Konsumen cenderung tetap pada cara yang sudah nyaman. Kalau cara mereka memesan perjalanan saat ini sudah berfungsi, mereka tidak merasa perlu mengganti. Teknologinya sendiri juga belum benar-benar siap. Kami tidak akan membangun language model sendiri, jadi kami perlu kolaborasi dengan mitra. Lalu ada isu privasi data, perbedaan regulasi di berbagai negara, dan banyak faktor lainnya. Tapi potensinya tetap sangat besar—ini bisa menjadi gamechanger.

Saya juga percaya kita sedang berada di momen penting, di mana teknologi seperti ini akan lebih mudah diakses. Dulu kita pikir hanya raksasa teknologi yang bisa mengembangkannya. Tapi sekarang, semakin banyak inovator kecil yang membangun aplikasi di atas platform besar. Itu yang akan mempercepat inovasi dan menciptakan produk konsumen yang jauh lebih baik.

Kalau kita pikirkan, Uber tidak mungkin ada sebelum iPhone diciptakan. Saya rasa kita sedang berada di titik krusial seperti itu sekarang.

Ketika siklus inovasi mulai berjalan, kita akan melihat bagaimana teknologi benar-benar meningkatkan kualitas produk. Itu menjadi salah satu kejutan dalam proses adopsi AI, seperti yang dialami oleh tim Booking dan OpenTable. Debbie, apakah ada kejutan—baik positif maupun negatif—saat membawa teknologi ini ke dalam OpenTable?

Debbie:
Kami masih terus menjalani proses itu. Tapi saya setuju dengan Leslie—alternatif berbasis AI harus benar-benar lebih baik. Di dunia travel, orang sudah punya cara masing-masing untuk mencari dan memesan, dan mereka percaya pada proses itu. Untuk bisa diterima, AI harus bisa memberi hasil yang lebih baik dari apa yang sudah mereka lakukan sendiri, dan menjelaskan prosesnya dengan transparan. Dan saat ini, saya rasa kita belum sepenuhnya sampai di titik itu, tapi sangat dekat.

Di OpenTable, kami telah mengintegrasikan AI untuk meningkatkan produktivitas tim layanan pelanggan dan membantu restoran lebih efisien. Kami juga sedang bersiap meluncurkan fitur pencarian bebas bagi konsumen. Bayangkan seseorang ingin mencari restoran di Santa Monica yang ramah anak, menyediakan menu bebas gluten, dan dekat pantai. Saat ini, pencarian seperti itu belum bisa dilakukan dengan mudah. Tapi kami percaya bahwa seharusnya itu bisa dilakukan—dan itulah yang sedang kami bangun.

Padmasree:
Kami di Fable juga menghadapi tantangan serupa, hanya saja dalam konteks konten. Kami fokus menghubungkan cerita yang tepat dengan orang yang tepat. Contoh, Padma menyukai cerita fiksi ilmiah, tapi dengan naga dan akhir bahagia. Bagaimana kami bisa merekomendasikan buku atau tayangan yang sesuai dengan preferensi spesifik itu?

Di situlah peran AI sangat besar, terutama dalam proses penemuan dan koneksi dengan komunitas. Namun, kami tidak menggunakannya untuk menciptakan konten. Kami percaya teknologi harus memperkuat kreativitas manusia, bukan menggantikannya. Kami menyebut diri sebagai perusahaan teknologi dengan jiwa seniman.

Kami menggunakan AI dalam fitur-fitur seperti pelacakan bacaan, pembuatan daftar buku, hingga diskusi dengan sesama pembaca. Misalnya, kamu bisa bertanya kepada Scout—agen AI kami yang dinamai dari karakter Scout Finch di To Kill a Mockingbird—untuk menemukan novel romansa berlatar Paris tahun 1920-an dengan tokoh utama perempuan yang kuat. Scout akan membantu menjawab.

AI juga kami manfaatkan untuk menandai pola perilaku pembaca, seperti kenapa seseorang menyukai buku tertentu atau tidak menyelesaikan serial TV tertentu. Dari sini, kami bisa membuat rekomendasi yang lebih relevan.

Namun, pengalaman kami dengan generative AI (Gen AI) tidak selalu positif. Kami pernah menggunakannya untuk membuat ringkasan kepribadian pembaca berdasarkan buku yang mereka baca. Hasilnya, meski secara statistik aman—dari 30 juta ringkasan, hanya satu yang bermasalah—tetap saja ringkasan yang menyinggung satu orang bisa berdampak besar. Ini menjadi pelajaran penting bahwa dalam skala besar, satu kesalahan bisa merusak kepercayaan.

Untuk mencegah itu, kami pastikan tim kami beragam—dari berbagai latar belakang—agar pengujian lebih menyeluruh dan peka terhadap konteks global. Pengujian yang intensif dan sistem umpan balik terus kami lakukan, karena teknologi ini sangat berdaya, tapi juga rentan.

Leslie:
Saya rasa itu poin penting. Sebagai brand, kita punya tanggung jawab karena pelanggan mempercayai kita untuk memberikan pengalaman terbaik. Begitu kepercayaan itu rusak, sangat sulit untuk membangunnya kembali. Jadi, semangat mengejar teknologi baru harus dibarengi dengan menjaga nilai relasi yang telah dibangun.

Moderator:
Itu mengarah ke pertanyaan berikutnya. Banyak yang menyebut bahwa AI, termasuk algoritma yang dibangun oleh manusia, bisa terasa impersonal dan menghilangkan sentuhan manusiawi. Padahal, perjalanan—seperti juga membaca atau makan di restoran—adalah pengalaman yang sangat personal. Bagaimana kalian memastikan bahwa penerapan AI, baik AI umum maupun generatif, tetap mempertahankan unsur humanis?

Leslie:
Poin yang sangat bagus. Kami selalu memastikan bahwa teknologi yang kami hadirkan benar-benar bermanfaat bagi pelanggan. Kami menerapkan prinsip test and learn, di mana setiap ide produk baru kami uji coba pada segmen kecil dari pelanggan. Kami lihat reaksinya—kalau tidak sesuai harapan, kami kembali merancang ulang.

Kami juga sangat hati-hati agar inovasi yang kami luncurkan tidak mengganggu hubungan yang sudah terbentuk dengan pengguna. Mereka menggunakan layanan kami karena merasa nyaman dan percaya. Tugas kami adalah memastikan bahwa kepercayaan itu tidak terganggu, meskipun kami terus bereksperimen dan berinovasi.

Meningkatkan Personalitas dan Mengurangi Bias dalam Penerapan AI

Ketika berbicara soal penerapan AI dalam bisnis konsumen, pendekatannya tidak bisa sembarangan. Perusahaan harus sangat hati-hati agar tidak membuat pelanggan merasa asing dengan produk atau bahkan kehilangan kepercayaan terhadap brand. Debbie menambahkan bahwa dalam konteks OpenTable, tidak ada hal yang lebih personal daripada preferensi makanan.

Debbie:
Kami memandang AI, termasuk generative AI, sebagai alat untuk meningkatkan personalisasi, khususnya di sisi pengalaman konsumen. Kami memiliki banyak data tentang kebiasaan makan pengguna—misalnya, makan malam bersama teman akan berbeda suasananya dengan makan bersama anak-anak atau mertua. Namun, saat ini data-data tersebut belum diolah secara menyeluruh. Dengan AI, kami dapat mulai mengidentifikasi pola dan tema dari kebiasaan makan itu, lalu merekomendasikan restoran yang sesuai dengan konteks tersebut.

Jika digunakan dengan tepat dan dalam batas etika yang jelas, AI seharusnya membantu meningkatkan relevansi dan personalisasi. Misalnya, dengan melihat restoran yang sering dibooking, yang diberi rating tinggi, maka AI bisa merekomendasikan tempat baru yang belum pernah dikunjungi, tapi kemungkinan besar akan disukai. Jadi, bagi kami, AI memperkuat upaya personalisasi yang sedang kami lakukan untuk pengguna.

Padmasree:
Saya sepakat, dan ingin menambahkan perbedaan penting antara rekomendasi dan penemuan. Rekomendasi berarti AI menganalisis perilaku masa lalu dan menyarankan sesuatu yang relevan. Tapi penemuan (discovery) lebih bersifat spontan—seperti saat kita melihat sesuatu menarik di jendela toko atau menemukan buku secara tak sengaja di rak. Itulah ruang di mana AI bisa berkembang lebih jauh: menghadirkan hyper-personalization, bukan hanya berdasarkan data lama, tetapi juga bisa memprediksi apa yang akan disukai di masa depan.

Namun, ini semua harus dijalankan dengan kesadaran tinggi terhadap privasi. Untuk mencapai personalisasi tingkat lanjut, kita harus berhati-hati dalam hal data apa yang diminta dan dibagikan.

Di Fable, kami juga menghubungkan pengguna dengan komunitas yang memiliki selera serupa. Ketika seseorang sedang membaca buku berjudul All the Colors of the Dark, mereka bisa mendiskusikannya dengan kelompok pembaca lain di platform yang sedang membaca buku yang sama. Rekomendasi dari sesama pengguna—yang punya minat dan perspektif berbeda—jauh lebih bermakna karena dibangun dari koneksi manusia yang dipermudah oleh teknologi. Tujuannya bukan menggantikan hubungan antarmanusia, tetapi memperkuatnya.

Tantangan berikutnya adalah bagaimana AI bisa memahami pengalaman manusia yang sifatnya sangat subjektif—baik itu dalam menikmati makanan, cerita, atau perjalanan. Ini adalah tantangan besar, tapi juga peluang besar untuk masa depan.

Kesetaraan, Representasi, dan Pelajaran dari Pengalaman Pribadi

Isu lain yang tidak kalah penting dalam perkembangan teknologi, khususnya AI, adalah kesetaraan gender dan keberagaman dalam pengambilan keputusan.

Leslie:
Satu pelajaran penting dari pengalaman saya adalah: jangan serahkan sepenuhnya urusan AI kepada CTO saja. Ini adalah teknologi yang akan memengaruhi semua orang, seperti halnya internet dulu. Di perusahaan kami, setiap departemen diwajibkan memiliki target dan inisiatif terkait teknologi. Ini membuka peluang bagi siapa pun—terutama perempuan—untuk berada di garis depan perkembangan AI, tidak peduli di bagian mana mereka bekerja.

Debbie:
Saya suka nasihat itu—jangan hanya menyerahkan ke CTO. Saya pernah berada dalam pertemuan bersama para CEO, dan saya satu-satunya perempuan di sana. Ketika membahas bagaimana masing-masing perusahaan harus memanfaatkan AI, semua sepakat bahwa kita butuh seseorang dari Silicon Valley yang paham teknologi. Anehnya, tak seorang pun berpikir bahwa saya bisa menjadi orang itu. Padahal saya tinggal di Bay Area, lulusan Stanford dan MIT, dan perusahaan saya—OpenTable—ikut terlibat dalam hampir setiap peluncuran teknologi AI.

Saya menyadari itu bukan hanya soal orang lain yang lupa mempertimbangkan saya, tapi juga soal saya yang tidak cukup ‘mengangkat tangan’. Saya belum memposisikan diri sebagai seorang teknolog meskipun saya punya kredensial dan koneksi. Jadi, saya menyadari bahwa saya perlu melakukan rebranding terhadap diri saya sendiri—bukan hanya sebagai perempuan yang menjalankan OpenTable, tapi juga sebagai pemimpin teknologi yang kompeten.

Padmasree:
Saya sepenuhnya setuju. Saya sudah berkecimpung di dunia teknologi sepanjang hidup saya. Teknologi diciptakan oleh manusia, dan karena itu membawa bias manusia. Ada bias rasial, bias gender, dan lainnya. Model AI bisa terlihat bersih, tapi data yang digunakan bisa penuh bias. Output hanya sebaik inputnya—dan jika input sudah terkontaminasi, hasilnya juga akan begitu.

Solusinya sederhana tapi sangat penting: human in the loop. Harus ada manusia dalam proses evaluasi AI. Tim yang beragam sangat penting untuk menguji dan memastikan output tidak menyakiti siapa pun. Dalam kasus kami, saat kami melakukan kesalahan dengan GenAI, saya bicara terbuka tentang itu di Bloomberg agar orang lain tidak jatuh ke lubang yang sama.

Sebagai perempuan, kita memiliki sensitivitas yang tinggi dalam melihat hal-hal yang ‘rusak’ lebih awal dan memperbaikinya. Mungkin saya bias, tapi saya percaya kita punya keunggulan dalam aspek itu. Dan jika kita bisa berbagi kegagalan dan pembelajaran, teknologi ini akan menjadi lebih baik.

Penutup
Leslie, Debbie, dan Padmasree menutup diskusi dengan semangat optimisme yang realistis. AI bukan hanya alat—ia adalah peluang, tantangan, dan panggilan bagi para pemimpin dari berbagai latar belakang untuk terlibat lebih aktif. Perempuan di teknologi memiliki peran penting, dan masa depan AI akan lebih adil jika kita semua ikut membentuknya, mulai dari sekarang.

SUMBER

https://www.youtube.com/watch?v=ojS6jbgo2dU

How Powerful Women Tackle Tech in Business