Artificial intelligence dalam customer experience (CX) sering kali dikaitkan dengan janji instan: otomatisasi > efisiensi > konversi yang melonjak cepat. Namun, realitas implementasi di lapangan menunjukkan perjalanan yang jauh lebih kompleks dan tidak selalu mulus.
Hal ini muncul jelas dalam webinar yang diselenggarakan CX.ID bersama Mimin. Dipandu oleh Bayu Eka Putra, COO & Co‑founder Mimin, sesi ini menghadirkan Rizki Oceano, Head of Customer Care CoLearn, yang membagikan pengalaman langsung mengelola Agentic AI dalam operasional CX sehari-hari.
Acara ini bukan tentang mengagung-agungkan teknologi, tapi justru menyoroti proses panjang di baliknya: trial & error, kegagalan sistem, peran manusia, hingga perubahan cara berpikir organisasi dalam memandang CX.
Mengelola Ekspektasi Sejak Awal: AI Tidak Pernah Memberi Hasil Instan
Sejak pembuka diskusi, Bayu menekankan satu isu klasik yang sering dihadapi vendor maupun praktisi CX: ekspektasi berlebihan terhadap AI. Banyak stakeholder berharap hasil cepat dan instan sejak Agentic AI diimplementasikan.
Rizki Oceano menjelaskan bahwa pada fase awal, justru error rate masih relatif tinggi, bisa mencapai kisaran 30%. Kesalahan terjadi pada berbagai level, mulai dari misklasifikasi intent, percakapan kehilangan konteks, hingga kasus paling sensitif: pelanggan sudah siap membeli, tetapi sistem gagal menindaklanjuti dengan benar.
Dalam konteks customer experience, kesalahan kecil memiliki konsekuensi besar. Satu kegagalan response di momen krusial bisa berarti hilangnya transaksi dan kepercayaan.
Key takeaway: CX leader perlu menyelaraskan ekspektasi stakeholder: fase awal AI adalah fase pembelajaran, bukan fase panen hasil.
AI Menggeser Peran Manusia, Bukan Menghilangkannya
Salah satu benang merah kuat dalam diskusi antara Bayu dan Rizki adalah perubahan peran tim customer care. Ketika AI mengambil alih percakapan yang repetitif, peran manusia justru bukan hilang, tapi naik kelas.
Di CoLearn, fokus tim CX bergeser ke:
- Quality assurance atas percakapan AI
- Analisis error dan kegagalan flow
- Penyempurnaan prompt dan logic
- Evaluasi dampak terhadap konversi dan kepuasan
Manusia kini berperan sebagai pengawas dan pengarah kecerdasan sistem, bukan sekadar responder.
Key takeaway: Keberhasilan AI dalam CX ditentukan oleh seberapa kuat peran manusia in the loop, bukan oleh seberapa canggih teknologinya.
Optimasi CX Tidak Dibangun dari Lompatan Besar
Dalam praktiknya, CoLearn tidak melakukan perubahan radikal secara sekaligus. Rizki menjelaskan bahwa pendekatan yang digunakan adalah iteratif dan eksperimental bahkan untuk detail sekecil satu kalimat dalam template chat.
Perubahan kecil diuji, diukur, lalu diputuskan berdasarkan data. A/B testing sudah menjadi rutinitas, bukan sesekali saja. Pendekatan ini membuat tim lebih percaya diri dalam mengambil keputusan, sekaligus meminimalkan risiko rusaknya pengalaman pelanggan secara luas.
Bayu menggarisbawahi bahwa organisasi yang matang dalam CX adalah mereka yang konsisten melakukan eksperimen kecil, bukan yang mengejar solusi spektakuler.
Key takeaway: Dalam CX, konsistensi iterasi kecil jauh lebih bernilai daripada perubahan besar yang tidak teruji.
Repetition: Masalah Kecil yang Dampaknya Sistemik
Salah satu insight paling kuat muncul dari pembahasan Rizki terkait repetition. Ia menyoroti bagaimana masalah yang terus berulang (dan kerap dianggap sepele) justru mampu menggerus kualitas customer experience secara sistemik jika dibiarkan tanpa intervensi.
Contohnya saja OTP. Saat OTP dikirim melalui SMS, tingkat keberhasilan hanya sekitar 75%, akibat nomer tidak aktif atau kebiasaan pengguna berganti nomor. Akibatnya:
- Pengguna gagal mengakses layanan
- Ticket masuk ke customer care melonjak
- Tim kelelahan menangani masalah yang sama
- Pengalaman pelanggan memburuk
Dari pengalamannya, Rizki menegaskan bahwa respons refleks menambah manpower sering kali justru menjauhkan tim dari akar masalah. Di kasus OTP, solusi efektif justru datang ketika sistemnya diubah. Setelah OTP dialihkan ke WhatsApp, delivery rate melonjak ke atas 95%, dan volume keluhan yang sebelumnya berulang pun berkurang drastis.
Key takeaway: CX practitioner perlu mengidentifikasi masalah repetitif lebih awal—karena repetisi adalah cost terbesar yang sering tersembunyi.
Omnichannel Bukan Soal Banyak Channel, tapi Satu Konteks
Dalam sesi diskusi, Bayu menyoroti miskonsepsi umum tentang omnichannel. Banyak organisasi merasa sudah omnichannel karena hadir di banyak platform, padahal konteks pelanggan terfragmentasi.
Bagi pelanggan, pindah kanal tetapi harus mengulang cerita yang sama adalah pengalaman yang melelahkan. Di CoLearn, sentralisasi data percakapan dan ringkasan histori pelanggan membuat tim dapat langsung memahami konteks tanpa perlu probing ulang.
Hasilnya bukan hanya efisiensi internal, tapi juga rasa “dipahami” dari sisi pelanggan.
Key takeaway: Omnichannel yang efektif adalah tentang kesinambungan konteks, bukan sekadar keberadaan di banyak platform.
Mendengarkan Pelanggan Harus Berujung Tindakan
Diskusi dalam webinar juga menyoroti pentingnya customer listening yang aktif. Bagi Rizki, mendengarkan pelanggan tidak berhenti pada pengumpulan feedback, melainkan pada close-loop feedback, menghubungi kembali pelanggan setelah masukan mereka ditindaklanjuti.
Pengalaman ini memberi dampak emosional yang kuat. Pelanggan merasa suaranya bukan sekadar dicatat, tapi benar-benar memengaruhi keputusan.
Key takeaway: CX leader perlu memastikan feedback pelanggan ditutup dengan aksi dan komunikasi balik, itulah pembeda antara data dan pengalaman.
AI dalam CX adalah Investasi, Bukan Solusi Instan
Menutup diskusi, Bayu kembali menegaskan pentingnya perspektif jangka panjang. Dalam 1-2 bulan pertama, hasil paling realistis dari implementasi Agentic AI bukanlah lonjakan revenue, melainkan:
- 60–70% pekerjaan repetitif beralih ke AI
- Kapasitas tim CX untuk analisis dan perbaikan meningkat
- Fondasi data dan proses mulai terbentuk
Dari sanalah dampak bisnis perlahan muncul.
Key takeaway: Ukur keberhasilan awal AI dari pergeseran beban kerja dan kualitas proses, bukan langsung dari angka revenue.
Trust the Process
Melalui percakapan antara Bayu Eka Putra (Mimin) dan Rizki Oceano (CoLearn), satu pesan utama terasa konsisten: tidak ada jalan pintas dalam membangun customer experience yang kuat.
Agentic AI memang mempercepat banyak hal, tetapi tanpa proses yang matang, ia hanya akan mempercepat kegagalan yang sudah ada. Sebaliknya, ketika organisasi sabar membangun, belajar, dan menjaga manusia tetap berada di dalam loop, AI menjadi katalis pertumbuhan CX yang berkelanjutan.
Key takeaway: CX yang unggul lahir dari disiplin proses. AI hanya akan efektif jika dipandu oleh organisasi yang siap bertumbuh.
Ditulis oleh: M. Risal Abdilah, Head of Commercial and Client Solutions – IMR.
