HUBUNGAN ANTARA PELAYANAN OTOMATIS DENGAN CHATBOT BERBASIS AI DAN RESPONSIVITAS PELAYANAN PELANGGAN STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN GOOGLE, AMAZON, DAN MICROSOFT
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara pelayanan otomatis menggunakan chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) dan responsivitas pelayanan pelanggan, dengan fokus studi kasus pada tiga perusahaan teknologi global yaitu Google, Amazon, dan Microsoft. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui studi pustaka dan analisis dokumentasi terhadap praktik implementasi chatbot AI di ketiga perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan chatbot AI secara signifikan meningkatkan responsivitas layanan, terutama dalam hal kecepatan respon, ketepatan informasi, serta ketersediaan layanan sepanjang waktu. Masing-masing perusahaan menerapkan pendekatan berbeda dalam mengembangkan chatbot mereka, namun memiliki kesamaan dalam hal efisiensi dan efektivitas pelayanan. Meskipun demikian, masih ditemukan keterbatasan dalam menangani kasus yang kompleks atau emosional, yang membutuhkan sentuhan manusia. Oleh karena itu, integrasi antara chatbot AI dan layanan manusia direkomendasikan sebagai strategi pelayanan yang ideal untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang responsif dan adaptif.
Downloads
Article Details
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
How to Cite
References
[1] Amrullah, A. S., Cahyadini, A., & Safiranita, T. (2024). Potensi artificial intelligence (AI) dalam pelayanan dan pengawasan pajak di Indonesia ditinjau dari UU ITE, PP PSTE dan UU KUP. [2] Equality: Journal of Law and Justice, 1(2), 79–94.
Efda, A. D., & Johansah, F. (2023). AI dan pelayanan publik: Penggunaan komunikasi digital dalam penerapan data ketersediaan darah di RS USU Medan. Technologia: Jurnal Ilmiah, 14(1), 14–18.
[3] Garrel, J. V., & Jahn, C. (2023). Design framework for the implementation of AI-based (service) business models for small and medium-sized manufacturing enterprises. Journal of the Knowledge Economy, 14(3), 3551–3569.
[4] Jeong, C. (2023). A study on the implementation of generative AI services using an enterprise data-based LLM application architecture. arXiv preprint arXiv:2309.01105.
[5] Kha Mei Zsazsa, C. S., & Sitepu, E. (2023). Implementasi artificial intelligence pada pelayanan publik. All Fields of Science Journal Liaison Academia and Sosiety, 3(3), 24–42.
[6] Komalasari, R. (2022). Pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam telemedicine: Dari perspektif profesional kesehatan. Jurnal Kedokteran Mulawarman, 9(2), 72–81.
[7] Kurniawan, M. H., Handiyani, H., Nuraini, T., & Hariyati, R. T. S. (2023). Artificial intelligence (AI) dalam pelayanan keperawatan: Studi literatur. Faletehan Health Journal, 10(1), 77–84.
[8] Kutz, J., Neuhüttler, J., Spilski, J., & Lachmann, T. (2022). Implementation of AI technologies in manufacturing—Success factors and challenges. In The Human Side of Service [9] Engineering: Proceedings of the 13th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2022), New York, NY, USA, 24–28.
[10] Mariyam, S., & Setiyowati, S. (2021). Legality of artificial intelligence (AI) technology in public service transformation: Possibilities and challenges. Lex Publica, 8(2), 75–88.
[11] Perdana, R. P. (2019). Implementasi asisten virtual dalam komunikasi pelayanan pelanggan (Studi kasus pada layanan pelanggan Telkomsel). Jurnal Komunikasi, 11(2), 183–196.
[12] Prawira, E. S., & Hikmah, N. (2024). Dampak potensial penggunaan ChatGPT (Generative Pre-training Transformer)/AI (Artificial Intelligence) untuk peningkatan efisiensi pelayanan dan edukasi pasien diabetes melitus. Cermin Dunia Kedokteran, 51(10), 601–604.
[13] Reddy, S., Rogers, W., Makinen, V.-P., Coiera, E., Brown, P., Wenzel, M., Weicken, E., Ansari, S., Mathur, P., Casey, A., & Kelly, B. (2021). Evaluation framework to guide implementation of AI systems into healthcare settings. BMJ Health & Care Informatics, 28(1), e100444.
[14] Romadhoni, L. K., & Satiari, N. P. A. I. (2025). Rancangan sistem pengaduan terintegrasi berbasis AI untuk meningkatkan transparansi pelayanan publik pada instansi pemerintahan. SENADA (Seminar Nasional Manajemen, Desain dan Aplikasi Bisnis Teknologi), 8, 250–257.
[15] Setiawan, F. (2022). Kualitas pelayanan publik di Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Barito Selatan. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Administrasi Negara, 6(1).
[16] Simanjuntak, W., Subagyo, A., & Sufianto, D. (2024). Peran pemerintah dalam implementasi artificial intelligence (AI) di Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia (Kemenkominfo RI). Journal of Social and Economics Research, 6(1), 1–15.
[17] Supriyadi, E. I., & Asih, D. B. (2020). Implementasi artificial intelligence (AI) di bidang administrasi publik pada era revolusi industri 4.0. Jurnal Rasi, 2(2), 12–22.
[18] Suriadi, H., & Muliyono, M. (2024). Pemanfaatan teknologi AI untuk meningkatkan kualitas dan responsivitas pelayanan publik di era digital. Jurnal Media Ilmu, 3(2), 107–132.
[19] Trenggono, P. H., & Bachtiar, A. (2023). Peran artificial intelligence dalam pelayanan kesehatan: A systematic review. Jurnal Ners, 7(1), 444–451.
[20] Von Garrel, J., & Jahn, C. (2023). Design framework for the implementation of AI-based (service) business models for small and medium-sized manufacturing enterprises. Journal of the Knowledge Economy, 14(3), 3551–3569.
[21] Wen, A., Fu, S., Moon, S., El Wazir, M., Rosenbaum, A., Kaggal, V. C., Liu, S., Sohn, S., Liu, H., & Fan, J. (2019). Desiderata for delivering NLP to accelerate healthcare AI advancement and a Mayo Clinic NLP-as-a-service implementation. NPJ Digital Medicine, 2(1), 130.