Cara penyedia solusi teknologi memangkas hari kerja manual dengan AI Studio

Taco Technologies berkomitmen membantu berbagai jenis dan ukuran organisasi, mulai sekolah dan firma hukum hingga pustaka dan bisnis kecil, mengelola sistem yang mereka andalkan setiap hari. 

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

Dalam beberapa tahun terakhir, Taco memperluas penawarannya di luar bidang percetakan, mengalihkan fokus ke penjualan langsung, membantu organisasi menerapkan alat tempat kerja seperti Asana dan Odoo, serta mendukung berbagai kebutuhan operasional yang lebih luas.

Namun, pertumbuhan membawa kompleksitas. Lebih banyak produk dan pelanggan berarti lebih banyak permintaan dan volume pekerjaan yang semakin besar 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 Asana untuk Future of Work with AI (APAC) di Partner Summit.

“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 terlalu akrab: kotak masuk seseorang.

Manajer akun teknis secara rutin menerima permintaan migrasi yang kompleks dari pengecer atau pelanggan, seperti peralihan dari sistem manajemen cetak lokal ke solusi berbasis cloud. Permintaan ini mencakup kombinasi detail pelanggan dan spesifikasi teknis, diikuti dengan pertanyaan sederhana: Apa yang harus kita lakukan selanjutnya?

Sebelumnya, menanggapi email-email itu berarti berjam-jam riset dan dokumentasi manual. 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 siap implementasi dalam hitungan menit, bukan hari.

“Kami telah membuat pekerjaan analis dukungan teknis yang sebelumnya dilakukan sendiri oleh [manajer akun teknis kami]. Dia akan membutuhkan waktu berhari-hari untuk melakukan ini—banyak rapat, banyak pertanyaan yang berulang-ulang,” kata Charlie. "Sekarang kami dapat memberikan 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 ini menyimpan bidang yang konsisten seperti:

• Nama perusahaan dan pemohon

• Nomor referensi pelanggan

• Jumlah dan jenis perangkat multifungsi (MFD)

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

• Pertanyaan bersyarat yang beradaptasi berdasarkan jawaban

Pendekatan ini memastikan tidak ada yang terlewat dan menciptakan 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, di mana Alur Kerja AI Studio Taco mengambil alih.

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

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

AI mengevaluasi pengiriman formulir terhadap konteks ini untuk menentukan apakah ia 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 dilanjutkan.

Langkah 3: Rencana migrasi terperinci dibuat otomatis

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

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

• Daftar potensi pemblokir 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 multi-minggu, yang mencakup semuanya, mulai dari tinjauan hukum dan pemeriksaan infrastruktur hingga uji coba dan penyebaran penuh. Setiap rencana disesuaikan dengan permintaan dan didasarkan pada keahlian internal.

“Yang telah 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 berdampak besar bagi kami."

Langkah 4: Manusia meninjau rencana sebelum melanjutkan

Setelah rencana migrasi yang dibuat AI selesai, rencana tersebut diteruskan 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 untuk Anda," kata Charlie. “Bukan itu intinya. Intinya adalah AI sangat menghemat waktu, 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 waktu menjadi sistem berulang yang memberikan rencana migrasi yang akurat dan berkualitas dengan upaya yang jauh lebih sedikit.

Menghemat waktu dengan asisten eksekutif yang didukung AI

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

Sistem mengevaluasi Tugas yang masuk berdasarkan serangkaian kriteria terperinci yang ditentukan Jonathan, lalu secara otomatis mengirimkannya ke tempat yang tepat. Contohnya:

• Permintaan faktur diarahkan ke Tim akun

• Prospek 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 selalu penuh,” kata Charlie. "Jadi, untuk mendapatkan kembali fokus dan waktu dengan mengalihdayakan triase kotak masuknya ke asisten eksekutif virtual sangat efektif." Dampaknya tidak hanya operasional—ini bersifat pribadi.

"Dia makan siang lebih banyak," tambah Charlie. “Kedengarannya konyol, tetapi kita terlalu fokus pada narasi bahwa AI akan memberi Anda waktu untuk menjadi pemimpin, untuk melakukan tugas-tugas strategis. Ini hanya memberi Anda sedikit lebih banyak ruang untuk bernapas agar menjadi lebih baik. Dan jika hebat berarti melakukan tugas strategis, itu luar biasa. Jika hebat berarti Anda bisa makan siang secara konsisten, itu juga luar biasa."

Mengembangkan kesuksesan awal

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

“Kami secara aktif bekerja sama dengan semua tim untuk menemukan lebih banyak langkah triase dan langkah dukungan di semua Alur Kerja kami,” kata Charlie.

Mereka juga terus menyempurnakan hal yang telah mereka bangun, merencanakan untuk mengembangkan alur kerja dari waktu ke waktu berdasarkan penggunaan nyata. Potensi pembaruan yang direncanakan termasuk menambahkan peninjau ke pengajuan yang tidak lengkap dan mengintegrasikan rencana AI dengan lebih mulus ke dalam proses pengecer.

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

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