Apakah robot dapat menggantikan fungsi layanan pelanggan?
Robot kini kian canggih, terlebih jika disematkan artificial intelligence alias kecerdasan buatan yang membuat mereka mampu menirukan cara bicara manusia. Sejumlah perusahaan sekarang beralih ke robot untuk melayani telepon pelanggan mereka.
Ruaraidh Menzies baru sadar jaket dan dompetnya hilang setelah semua kawannya meninggalkan kelab, Sabtu malam, di Glasgow. ''Kami lalu mencoba menghubungi pakai Facebook,'' demikian dia mengingat peristiwa tersebut. Esok harinya Menzies mengirimkan pesan ke halaman Facebook kelab tersebut. Dia menjelaskan barangnya hilang, kemudian menanyakan apakah ada yang menemukan barang tersebut. Pesannya segera direspon: ''Kami akan mencari dompet Anda yang hilang.'' Beberapa menit kemudian, Menzies mengirimkan pesan ingin mencari tahu apakah dompetnya sudah ditemukan. Pesannya segera dibalas. Cuma dia terkejut mengetahui bahwa yang menjawab pesan tersebut adalah sebuah robot. Walau akhirnya kawan-kawan Menzies berhasil menemukan barang yang hilang di tempat lain, tapi sampai hari ini Menzies masih terus dikontak oleh bot tersebut. ''Mereka mengirim pesan sekitar seminggu sekali, menginformasikan soal kelab malam tersebut, yang tidak akan pernah saya kunjungi lagi,'' katanya, sembari menjelaskan dia sudah pindah ke kota lain. ''Luar biasa sebenarnya.'' Menzies mengakui dia cukup terpukau dengan balasan cepat bot tersebut dan kemampuannya memahami permintaan Menzies, tapi dia kecewa percakapan tersebut cenderung jalan di tempat. Dia baru sadar, permintaannya sama sekali tidak ditindaklanjuti. Perilaku chatbots yang seperti ini sudah mulai muncul di banyak tempat. Situs media sosial seperti Facebook menyediakan layanan bagi perusahaan yang ingin memprogram percakapan otomatis di platform mereka. Artinya semakin sering kita bertemu dengan teknologi yang menyematkan kecerdasan buatan dalam hidup kita sehari-hari. Miliaran orang menggunakan aplikasi pesan di ponsel. Ini yang dianggap potensial beralih menjadi layanan chatbot di masa mendatang. Diperkirakan ada lebih dari 2,5 miliar pengguna ponsel yang punya setidaknya satu aplikasi layanan pesan di ponsel mereka. Angka tersebut bakal meningkat menjadi 3,6 miliar pada 2018. ''Perkembangan aplikasi layanan pesan seperti Facebook Messenger, WhatsApp, WeChat di China bertambah pesat - orang semakin terbiasa dengan tipe percakapan seperti ini, sehingga cukup masuk akal untuk dikembangkan di sektor bisnis,'' demikian penjelasan Jack Kent, analis dari IHS Technology. ''Itulah tipe komunikasi yang diinginkan orang saat ini.'' Pangkas biaya konstan Sektor bisnis terus berupaya sedapatnya melakukan perampingan - termasuk memangkas biaya - layanan pelanggan sejak puluhan tahun terakhir. Layanan pelanggan skala besar pertama lahir di tahun 1960-an, tetapi tidak lama kemudian sudah ada otomatisasi berupa telepon tombol sentuh dan sistem suara interaktif yang dapat memutar pesan bicara ke penelepon. Tahun 1990-an, perusahaan mencari-cari cara yang baru untuk memangkas biasa. Mereka menyerahkan layanan pelanggan kepada outsourcing di negara-negara yang standar upahnya jauh lebih rendah. Hal tersebut menimbulkan reaksi meluas dari konsumen. Umumnya konsumen kecewa, sebab mereka berurusan dengan orang yang bukan pegawai perusahaan yang dituju. Orang-orang tersebut tidak paham persoalan yang dihadapi konsumen dan sering kali tidak fasih berbicara dengan bahasa konsumen yang menelepon. Sementara beberapa perusahaan berupaya mengembalikan layanan konsumen dan kembali mengurus layanan tersebut secara internal, lainnya mencari cara lain menghemat uang dengan beralih ke media sosial, aplikasi - lalu sekarang bot. Teknologi baru ini memungkinkan perusahaan cepat menjawab permintaan konsumen, tapi mereka juga merasakan hal tersebut kurang efisien. Perusahaan terus mencari titik keseimbangan untuk menghemat biaya dari penyediaan layanan pelanggan. Belajar seperti mesin Menciptakan bot yang bagus bukan perkara mudah. Paul Gibbins, co-founder dari startup chatbot Twyla mengatakan bahwa konsumen punya sejumlah harapan. Untuk memenuhi harapan konsumen, insinyur di Twyla menggunakan mesin yang sanggup belajar dengan algoritma, untuk menganalisis percakapan langsung antara konsumen dan manusia. Interaksi yang umum dan pertukaran topik bisa dipilih dan dipaketkan secara otomatis. Sistem diatur berdasarkan rumusan yang memungkinkan bot memberi balasan efisien, tanpa membuat konsumen bingung atau memicu salah paham. Dengan kata lain, bot ini kemampuannya cukup terbatas, namun secara teori bisa membantu merespon percakapan konsumen secara lebih efektif. Tentu saja sangat mungkin melatih chatbot merespon hampir semua permintaan, tetapi hasil percakapannya akan sulit sekali diprediksi, kata Gibbins. Contohnya, jika bot hanya merespon kata kunci, dia bisa salah mengartikan sebuah pernyataan. Bot yang digunakan peritel busana ASOS baru-baru ini membuktikan bagaimana bot bisa gagal saat merespon postingan dan malah membingungkan pengguna di halaman Facebook mereka. Persoalan lainnya, perusahaan tidak bisa banyak melakukan percakapan dengan konsumen kalau hanya mengandalkan chatbot. Seperti yang terjadi dengan Ruaraidh Menzies misalnya, permintaannya justru tidak mampu ditangani secara otomatis. Ada sejumlah permintaan konsumen yang sulit dipahami oleh chatbot. Ini juga mengapa perkembangan chatbot ditentang banyak kalangan. Ada banyak kejadian, sudah tak terhitung jumlahnya, soal bagaimana bot tidak merespon dengan pantas. Chatbot bermasalah Microsoft yang disebut Tay membuat perusahaan perangkat lunak tersebut tersandung masalah tahun lalu saat bot tersebut memposting serangkaian pesan rasis. Namun ada sejumlah keuntungan yang jelas saat menggunakan bot ketimbang layanan konsumen yang dilakukan manusia. Contohnya, bot memungkinkan pertukaran informasi berlangsung segera, tanpa - contohnya - membuat konsumen menghabiskan waktu lama. Dan tentu saja, permintaan yang sangat simpel - ''berapa biaya untuk layanan X?''- dapat dengan cepat dijawab oleh bot. Sebagai kanal penghubung untuk pencarian informasi, chatbot terbukti berguna. Salah satu chatbot yang menolong, dilengkapi dengan basis data pertanyaan legal, berjasa mengembalikan 160.000 tilang parkir di London dan New York setelah pengemudi menggunakannya untuk memeriksa apakah mereka melakukan pelanggaran peraturan setempat. Bot masih kesulitan memahami metafora dan kalimat sarkastik. Namun mereka cukup bermasalah kalau tugasnya lebih kompleks lagi, khususnya jika melibatkan aksi tindak lanjut dari manusia. Contohnya, wartawan yang menguji coba chatbot Air New Zealand mendapati bahwa bot tersebut menjawab sejumlah permintaan dengan baik, seperti bagaimana mereka bisa naik kelas, tapi lainnya - seperti minta bantuan untuk bagasi hilang - jawaban dari bot malah membingungkan. Ini yang berbahaya dengan bot - jawabannya mengesankan dia bisa membantu dan melayani permintaan konsumen, walau pada kenyataannya tidak selalu. Seperti yang dialami Menzies dan sejumlah konsumen lainnya, dari awal tidak jelas kalau kita sesungguhnya berbicara dengan manusia atau bukan. Ini membuat kita bertanya, apakah kehadiran bot seharusnya diberi label secara eksplisit sejak awal? ''Tentu saja, sebab label akan menjelaskan dan sangat membantu orang,'' kata Luke Stark, peneliti sosiologi dari Dartmouth College. ''Tetapi saya juga menduga ini akan mendorong sejumlah konsumen mengatakan 'Oh saya ingin bicara dengan manusia saja'.'' Ada banyak pekerjaan rumah yang belum selesai yang membuat chatbot sulit dikenali ke depannya. Saat ini, chatbot tidak bagus mengenali variasi bahasa seperti penggunaan metafor dan sarkasme. Mereka juga sangat kesulitan memahami empati. Itu sebabnya sejumlah kalangan mulai mempekerjaan copywriter manusia untuk menulis skrip dan menyuntikkan kepribadian pada bot. Contohnya Poncho, bot yang lucu untuk memberitahukan informasi cuaca. Idenya dengan layanan seperti ini informasi bisa dikemas lebih baik supaya lebih mudah dicerna dan lebih menghibur. Amazon Echo, 'pengeras suara pintar' yang dilengkapi dengan chatbot Alexa untuk berinteraksi dengan pengguna. Amazon yang mengembangkan asisten personal dengan teknologi kecerdasan buatan yang dikontrol suara Alexa, sudah menawarkan hadiah 2,5 juta dollar AS bagi tim yang chatbot-nya mampu ''mengubah secara koheren dan membuat manusia mau terlibat dengan topik-topik populer selama 20 menit''. Dan divisi riset Facebook baru-baru ini mengumumkan hasil dari eksperimen mereka yang mengajarkan chatbot seni negosiasi dan tawar-menawar. Hasilnya, bot meniru cara bicara manusia dan mencoba lebih agresif lagi, tetapi dengan pendekatan kurang komprehensif. Temuan ini bisa mengarah pada pengembangan bot yang lebih canggih, yang mampu menjalin kesepakatan dengan manusia dan punya kemampuan bahasa sesuai harapan. Tapi dengan perkembangan chatbot semakin baik, pertanyaan lain mengemuka - bagaimana seandainya bot jadi terlalu canggih? Liesl Yearsley, wiraswasta yang mengembangkan chatbot, baru-baru ini mempertanyakan kemungkinan program otomat memanipulasi manusia sehingga manusia terlalu bergantung secara emosional pada bot. Dia yakin hal ini sudah semakin umum - orang sering sekali membagikan rahasia terdalam mereka ke chatbots. ''Sistemnya secara spesifik dirancang untuk menjalin hubungan dengan manusia membuatnya punya pengaruh tertentu,'' tulis dia. ''Kecerdasan buatan akan mempengaruhi pola pikir dan perlakuan kita ke sesama.'' Untuk banyak keperluan, program otomatis bisa lebih cerdas dan menjadi pilihan efisien. Namun beberapa masih harus diperbaiki sentuhan manusianya. Maka untuk sementara waktu, situs web atau menu telepon terstruktur dan mereka yang menginginkan semua teknologi ini belum bisa dipuaskan. Anda bisa membaca versi Bahasa Inggris dari artikel ini yang berjudul Could robots put an end to maddening customer service calls? dalam BBC Capital.