4.4 Cara Penguncian dengan menggunakan Metode Touring Test

Turing test adalah metode untuk menguji kepintaran mesin yang menyerupai manusia. Alan Turing mendefinisikan perilaku kepintaran sebagai kemampuan untuk mencapai level kepintaran manusia selama percakapaan berlangsung. Performa ini harus cukup untuk menipu seorang interrogrator untuk berpikir apakah jawaban tersebut dari manusia.

Untuk melihat jika sebuah mesin dapat melakukan hal diatas, dia mengusulkan sebuah metode: dia mengatakan bahwa manusia harus menginterogasi mesin lewat tampilan teks. batasan lain adalah manusia tidak bisa mengetahui siapa lawan bicaranya, yang mana itu bisa mesin atau manusia. untuk membuat serangkaian proses ini, manusia akan berinteraksi dengan 2 entitas lewat tampilan teks. dua entitas ini disebut reponden, salah satu dari mereka adalah manusia dan sisanya mesin.

Mesin akan lulus test jika interrogrator tidak bisa membedakan apakah jawaban yang datang dari mesin atau manusia. Seperti yang anda bisa banyangkan, rangkaian ini sangat sulit untuk mesin. dalam rangkaian itu bisa banyak hal yang terjadi. biasanya mesin harus fasih dengan syarat syarat sebagai berikut:

1.     Natural Language Processing, mesin harus bisa berkomunikasi dengan interrogrator. mesin harus bisa mengurai kalimat, mengekstrak konteksnya, dan memberikan jawaban yang sesuai.

2.    Knowledge Representation, mesin harus bisa menyimpan informasi yang disediakan sebelum tes. mesin juga harus tetap pada informasi yang disediakan selama percakapan berlangsung sehingga mesin dapat merespon dengan tepat jika pertanyaannya datang lagi.

3.    Reasoning, menjadi penting bagi mesin mengerti bagaimana menginterpretasi informasi yang sudah disimpan. manusia cenderung melakukan ini secara otomatis untuk menggambarkan kesimpulan secara real time.

4.    Machine Learning, hal ini sangat diperlukan sehingga mesin bisa beradaptasi dengan kondisi baru secara real time. mesin harus bisa menganalisas dan mendeteksi pola-pola sehingga mesin dapat menyimpulkan.

Menurut turing, simulasi fisik dari manusia tidak diperlukan untuk kecerdasan. itulah mengapa turing test menghindari kontak fisik secara langsung antara manusia dan mesin. ada hal lain namanya Total Turing Test yang mana mesin menghadapi task yang lebih sulit dengan pengelihatan dan pergerakan. untuk lulus dari tes ini, mesin harus melihat objek menggunakan computer vision dan bergerak menggunakan robotics. dikutip dari bukunya Prateek Joshi, Artificial Intelligence with Python.

Sumber :

https://medium.com/@andreaschandra/menguji-kecerdasan-buatan-menggunakan-turing-test-9553ff521f0f

4.3 Pemrosesan Simbolik dalam Sistem Pakar

Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)

Definisi Kecerdasan Buatan, menurut :

H. A. Simon [1987] : “ Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas”

Rich and Knight [1991]: “Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.”

Encyclopedia Britannica: “Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”

AI dapat dipandang dalam berbagai perspektif.

Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence) AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

Dari perspektif bisnis, AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

Dari perspektif pemrograman (Programming), AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search).

a.  Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya).

b.    Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan

c.  Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search menggunakan beberapa teknik.

Konsep dan Definisi dalam Kecerdasan Buatan

TURING TEST – Metode Pengujian Kecerdasan

Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing.

Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalah sebuah mesin yang akan diuji.

Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai.

Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut.

Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS.

Pemrosesan Simbolik

Komputer semula didisain untuk memproses bilangan/angka-angka (pemrosesan numerik). Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik, tidak didasarkan kepada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah.

Heuristic
Istilah Heuristic diambil dari bahasa Yunani yang berarti menemukan. Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan disepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.

Penarikan Kesimpulan (Inferencing)

AI mecoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning). Kemampuan berpikir (reasoning) termasuk didalamnya proses penarikan. kesimpulan (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik atau metode pencarian lainnya.

Pencocokan Pola (Pattern Matching)

AI bekerja dengan metode pencocokan pola (pattern matching) yang berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional.

Persamaan dan Perbedaan antar System Pakar dengan Kecerdasan Buatan
Persamaannya adalah sama-sama mempunyai tujuan untuk mencapai hasil yang maksimal dalam suatu penyelesaian masalah. sedangkan perbedaannya:

Kalau system pakar mengacu kapada si perancang itu sendiri sebagai object dalam menyiapkan suatu system guna mendapatkan hasil yang maksimal. Sedangkan Kecerdasan buatan mengacu kepada jalur atau langkah yang sebagian besar berorientasi kepada Hardware guna mencapai hasil yang maksimal.

Sumber :

http://muhtarul12.blogspot.com/2010/02/sistem-pakar-dan-kecerdasan-buatan.html

4.2 Sistem Cerdas dalam Rekayasa Power

Intelligent Systems merupakan wilayah dari bidang ilmu komputer dan rekayasa berurusan dengan cerdas adaptasi perilaku, dan pembelajaran di mesin dan robot. sistem Intelligent prihatin dengan desain sistem komputasi yang berfungsi dalam lingkungan yang berubah, tak terduga dan biasanya tidak lengkap yang dikenal dengan menunjukkan kemampuan tingkat tinggi. Tujuannya adalah untuk mengambil inspirasi dari alam, kinerja manusia dan alat-alat pemecahan masalah matematis dalam rangka membangun sistem yang kuat dapat mencapai tujuan yang kompleks dalam lingkungan yang kompleks menggunakan sumber daya komputasi yang terbatas. sistem Intelligent menggunakan konsep-konsep yang berasal dari ilmu saraf, sistem alam, biologi, ilmu kognitif, teknik, sistem fisik dan dari kecerdasan buatan dan teknik optimasi.

Program ini mengembangkan kemampuan untuk bekerja pada masalah yang kompleks dan dalam karir masa depan mereka akan mampu menerapkan kompetensi mereka di bidang interdisipliner dengan kemampuan analisis dan teknis ditingkatkan.

Contohnya termasuk perencanaan dan penjadwalan, kontrol, robotika, prakiraan bisnis, mencari agen cerdas, video game, musik buatan, menjawab otomatis dan diagnostik, dan tulisan tangan dan pengenalan suara.

Sumber :

https://nimassyafitri.wordpress.com/2016/10/10/sistem-cerdas/

4.1 Pemahaman Bahasa Alami dalam Sistem Pakar

Penerapan Kecerdasan Buatan meliputi berbagai bidang seperti ditunjukkan pada bagian akar pohon AI, antara lain: Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen. Sedangkan sistem cerdas yang banyak dikembangkan saat ini adalah: Sistem Pakar (Expert Systemi), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak. Lebih detil tentang Sistem Pakar akan diberikan dalam bab berikutnya.

Pemahaman bahasa alami (bahasa Inggris: Natural language understanding) NLU atau NLI (Natural Language Interpretation) ialah cabang dari pengolahan bahasa alami dalam kecerdasan buatan yang melapangkan mesin agar mengerti informasi atau data tak terstruktur. Memiliki cakupan lebih luas dibanding tugas pengolahan bahasa alami yang lain. NLU ialah sebuah AI-Komplit, yang diketahui berurusan dalam menciptakan mesin secerdas manusia.

Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing), yang memberi kemampuan pengguna komputer untuk berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa mereka sendiri (bahasa manusia). Sehingga komunikasi dapat dilakukan dengan cara percakapan alih-alih menggunakan perintah yang biasa digunakan dalam bahasa komputer biasa.

Bidang ini dibagi 2 lagi:

a. Pemahaman bahasa alami, yang mempelajari metode yang memungkinkan komputer  mengerti  perintah  yang  diberikan  dalam  bahasa  manusia  biasa. Dengan  kata lain, komputer dapat memahami manusia.

b. Pembangkitan bahasa alami, sering disebut juga sintesa suara, yang membuat komputer dapat membangkitkan bahasa manusia biasa sehingga manusia dapat memahami komputer secara mudah.

Sumber :

https://naitsuga48.wordpress.com/2013/11/26/6-bidang-aplikasi-kecerdasan-buatan/

4.3 Kelebihan dan Kekurangan Transportasi Online di Indonesia

Pada saat ini sebagian masyarakat tidak bisa terlepas dari smartphone mulai anak-anak hingga orang tua. Hampir semua jenis kegiatan sekarang dapat dipermudah dengan adanya sistim digital yang terhubung dengan koneksi internet seperti kegiatan social dan perekonomian.  Seperti yang kita ketahui, saat ini telah marak sistem transportasi online yang menggunakan aplikasi di smartphone. Namun, apa sih kelebihan dan kekurangan dari transportasi online.

Kelebihan

Efektif dan efisien

Dalam pemesan sangat mudah dan menghemat waktu. Kalau kita lihat, ojek/taksi pengkolan konsumen harus mencari pangkalan ojek/taksi terlebih dahulu, sedangkan apabila menggunakan aplikasi kita hanya memesan melalui hp dan tidak lama ojek/taksi akan dating menghampiri.

Transparan Harga

Dari harga transporsi online dapat kita ketahui terlebih dahulu di aplikasi sehingga kita tidak perlu menawar atau melihat argo secara terus menerus. Hal ini memberikan rasa tenang terhadap penumpang.

Menciptakan lapangan kerja

Transportasi online telah cukup banyak menyeraap tenaga kerja, mulai dari mahasiswa, pengangguran, hingga ibu rumah tangga.

Pendapatan driver banyak

Dari sisi kesejahteraan driver, pendapatan dari transportasi online lebih banyak daripada gaji pns/karyawan per-bulan. Biasanya driver mendapat penghasilan hingga 9juta rupiah per-bulan karena bagi hasil antara driver dengan perusahaan transportasi online 80%-20%.

Kekurangan

Tidak dipungut pajak

Perusahaan transportasi online belum dapat badan hukum karena masih belum ada regulasi Negara sehingga belum bisa dikenakan pajak secara penuh.

Privasi

Nomor handphonae yang diberikan kepada driver tidak sedikit disalahgunakan oleh driver sehingga menggagu privasi penumpang.

Tidak bisa pindah tujuan

Karena penentuan tujuan melalui aplikasi dan tidak bisa dirubah ketika penumpang sudah naik ojek/taksi online, sahingga apabila pindah tujuan penumpang bisa dikenakan ongkos dobel.

Jadi, setiap perubahan pasti ada kelebihan ataupun kekurangan sehingga masyarakat harus menggunakan sistem ini secara bijak dan tetap berhati-hati.

4.2 Inovasi Aplikasi Transportasi Online di Indonesia

Go-Jek 

Saat ini total ada 13 layanan ditawarkan Go-Jek. Selain layanan utama ojek online Go-Ride, Go-Jek juga menawarkan layanan Go-Car, Go-Send, Go-Food, Go-Mart, Go-Busway, Go-Tix, Go-Box, Go-Clean, Go-Glam, Go-Massage, Go-Med dan Go-Auto.

Dengan jumlah armada sekitar 220 ribu driver (per April 2016), Go-Jek menguasai pasar lokal dengan operasional yang mencakup hampir semua kota-kota besar di Indonesia. Layanan besutan Nadiem Makarim ini tersedia di wilayah Jabodetabek, Bandung, Bali, Surabaya, Makassar, Palembang, Medan, Balikpapan, Yogyakarta, Semarang, Manado, Solo, Samarinda, Malang dan Batam.

Go-Jek memberlakukan jam sibuk atau rush hour yakni pada pagi hari 06.00-09.00 dan sore 16.00-19.00. Di jam ini, tarif akan lebih mahal sekitar Rp 5.000 dari jam normal. 

Untuk menarik minat konsumen, Go-Jek merayu pelanggannya dengan menawarkan diskon tarif perjalanan 50% jika membayar dengan uang elektronik Go-Pay. Sejauh ini, promosi tersebut masih berlaku hingga Januari 2017. Promosi ini juga dilakukan Go-Jek untuk mendorong lebih banyak orang beralih ke cashless experience alias non tunai.

Berbicara pengalaman menggunakan aplikasi, sayangnya pada aplikasi Go-Jek masih kerap ditemui eror. Terkadang, orderan driver tersendat atau malah terjadi dobel order yang sering membingungkan pengguna dan driver.

Untuk komunikasi di antara driver dan penumpang, Go-Jek masih mengandalkan konektivitas selular. Jadi, ini akan memakan pulsa tambahan di luar paket data internet ketika driver dan penumpang perlu menelepon atau SMS. Di sisi lain, hal ini memungkinkan nomor telepon penumpang bisa diketahui driver.

Catatan lainnya, pada aplikasi Go-Jek tidak dicantumkan plat nomor kendaraan driver, sehingga menyulitkan pengguna menemukan driver yang menjemput mereka. Kondisi ini dipersulit dengan ketidakdisiplinan beberapa driver yang tidak menggunakan seragam.

Grab

Grab saat ini menawarkan tujuh layanan, GrabBike, GrabCar, GrabHitch, GrabExpress, GrabFood, GrabTaxi Promo dan GrabTaxi.

Jumlah armadanya kurang lebih 250 ribu (data April 2016), namun angka itu mencakup penyebarannya di Asia Tenggara. Startup yang dipimpin Anthony Tan ini masih kalah dengan dominasi armada Go-Jek di pasar lokal.

Grab memang tak hanya fokus di Indonesia, melainkan mengincar pasar Asia Tenggara. Layanan ride sharing tersebut saat ini hadir di Malaysia, Indonesia, Singapura, Thailand, Vietnam dan Filiphina.

Sebagai pesaing Go-Jek, Grab berupaya mengambil hati konsumen dengan memberikan berbagai diskon secara agresif. Grab kerap membuat kampanye tematik yang memasukkan kode tertentu untuk mendapatkan diskon, bahkan menggratiskan tarif perjalanan.

Sama seperti Go-Jek, Grab juga memberlakukan jam sibuk atau rush hour yakni pada pagi hari 06.00-09.00 dan sore 16.00-19.00. Di jam ini, tarif akan lebih mahal sekitar Rp 5.000 dari jam normal. 

Untuk menarik minat konsumen, Go-Jek merayu pelanggannya dengan menawarkan diskon tarif perjalanan 50% jika membayar dengan uang elektronik Go-Pay. Sejauh ini, promosi tersebut masih berlaku hingga Januari 2017. Promosi ini juga dilakukan Go-Jek untuk mendorong lebih banyak orang beralih ke cashless experience alias non tunai.

Berbicara pengalaman menggunakan aplikasi, sayangnya pada aplikasi Go-Jek masih kerap ditemui eror. Terkadang, orderan driver tersendat atau malah terjadi dobel order yang sering membingungkan pengguna dan driver.

Untuk komunikasi di antara driver dan penumpang, Go-Jek masih mengandalkan konektivitas selular. Jadi, ini akan memakan pulsa tambahan di luar paket data internet ketika driver dan penumpang perlu menelepon atau SMS. Di sisi lain, hal ini memungkinkan nomor telepon penumpang bisa diketahui driver.

Catatan lainnya, pada aplikasi Go-Jek tidak dicantumkan plat nomor kendaraan driver, sehingga menyulitkan pengguna menemukan driver yang menjemput mereka. Kondisi ini dipersulit dengan ketidakdisiplinan beberapa driver yang tidak menggunakan seragam.

Grab

Grab saat ini menawarkan tujuh layanan, GrabBike, GrabCar, GrabHitch, GrabExpress, GrabFood, GrabTaxi Promo dan GrabTaxi.

Jumlah armadanya kurang lebih 250 ribu (data April 2016), namun angka itu mencakup penyebarannya di Asia Tenggara. Startup yang dipimpin Anthony Tan ini masih kalah dengan dominasi armada Go-Jek di pasar lokal.

Grab memang tak hanya fokus di Indonesia, melainkan mengincar pasar Asia Tenggara. Layanan ride sharing tersebut saat ini hadir di Malaysia, Indonesia, Singapura, Thailand, Vietnam dan Filiphina.

Sebagai pesaing Go-Jek, Grab berupaya mengambil hati konsumen dengan memberikan berbagai diskon secara agresif. Grab kerap membuat kampanye tematik yang memasukkan kode tertentu untuk mendapatkan diskon, bahkan menggratiskan tarif perjalanan.

Sama seperti Go-Jek, Grab juga memberlakukan jam sibuk atau rush hour yakni pada pagi hari 06.00-09.00 dan sore 16.00-19.00. Di jam ini, tarif akan lebih mahal sekitar Rp 5.000 dari jam normal.  

Sumber : http://muhammaddsucipta.blogspot.com/

4.1 Share Service Dalam Dunia Bisnis

Shared Service adalah konsolidasi atau sebuah business model yang memungkinkan sumber daya – sumber daya atau resources yang ada untuk keseluruhan elemen yang ada di dalam organisasi tersebut untuk level customer-service yang sudah ditentukan sebelumnya. Shared Services adalah sebuah business unit yang terpisah yang diciptakan dalam sebuah perusahaan, sebuah organisasi atau sebuah agen yang bertanggung jawab untuk memberikan pelayanan atau services kepada operating business unit dan fungsi – fungsi korporasi di perusahaan atau organisasi tersebut.

Selain itu, Shared service bisa juga berarti penyediaan sebuah service atau pelayanan oleh satu bagian dari sebuah organisasi atau grup di mana service tersebut sebelumnya sudah ditemukan di dalam lebih dari satu bagian dari organisasi atau perusahaan tersebut. Secara harafiahnya, shared service adalah sebuah service atau layanan yang di-share atau dibagi pemakaian atau penggunaannnya oleh beberapa ataupun semua bagian -bagian entitas di dalam sebuah perusahaan atau organisasi.
Faktor pendanaan maupun sumberdaya dari service dibagi dan department yang menyediakan pelayanan tersebut secara efektif menjadi sebuah internal service provider atau sebuah penyedia jasa layanan internal. Ide utama dari shared service adalah “sharing” dalam sebuah organisasi atau group. Sharing ini secara fundamental dibutuhkan untuk memasukkan shared accountability atau akuntabilitas pembagian dari hasil oleh unit di mana pekerjaan yang dibagikan tersebut diboyong oleh sang provider. Di sisi sebaliknya, sang provider perlu untuk memastikan bahwa hasil yang sudah disetujui bersama tersebut disampaikan berdasarkan standard tertentu yang sudah ditetapkan (KPIs, cost, kualitas, dll). Shared Services juga bisa diterapkan dalam hubungan antar dua buah organisasi yang berbeda maupun lebih, untuk bagian yang berbeda dari kedua organisasi tersebut.


Contoh
kasus The New York Times, sebuah research and development group yang dipekerjakan oleh surat kabar The New York Times, mengembangkan sebuah sistem shared service di antara dua lusin produsen surat kabar, sebuah stasiun radio dan lebih dari 50 unit websites. Fungsi utama dari shared services yang dikembangkan oleh sang research and development group ini untuk The New York Times adalah untuk menambahkan dan mendukung inovasi yang ada di dalam business unit tersebut.
Upaya yang dilakukan The New York Times memfokuskan pengembangan inovasi teknologi informasi melalui upaya pengumpulan inisiatif dari berbagai pihak yang berbeda.

Ada beberapa keuntungan atau advantages yang didapat oleh The New York Times dalam menerapkan shared services di dalam business units network-nya adalah:

1. Cost-efficiency or Economies of Scale – Dengan menerapkan sistem shared services ini pastinya akan lebih hemat secara cost untuk pihak The New York Times.
2. Jika ada satu inovasi positif yang ingin diterapkan oleh pihak The New York Times akan bisa langsung disampaikan dan diterima oleh semua business units yang terhubungkan secara sistem shared services oleh pihak The New York Times tersebut.
3. Adanya sebuah proses yang sudah terstandardisasikan untuk keseluruhan business units yang tergabung dalam network The New York Times.
4. Common Technology Platform – Dimungkinkannya transformasi yang terkoordinasi antara front, middle dan back-offices yang tergabung dalam network shared services tersebut.
5. Semua Operating units bebas untuk focus kepada proses operasional mereka dan external customers mereka. Jika sewaktu -waktu ada masalah mereka bisa kembali kepada Shared Services untuk support.
6. Decision Support – Data yang dianalisa dan disampaikan adalah data yang sudah reliable dan sudah siap untuk dieksekusi.
7. Flexibility – Shared Services bisa disumberkan melalui berbagai multiple delivery channels dan berbagai lokasi geographis.
8. Scalability – Shared Services delivery model bisa diukur untuk akuisi dari segi dan aspek geographis dan expansi service scope dengan biaya tambahan yang relatif rendah.
9. Diperoleh berbagai inisiatif yang beragam. Ini dimungkinkan karena adanya berbagai pihak yang terlibat dalam upaya inovasi teknologi informasi.
10. Adanya support bagi inovasi dalam unit bisnis melalui kerjasama dengan pihak lain yang lebih kompeten dibidang masing-masing, sehingga akan tercapai inovasi yang unggul. Hal ini sejalan dengan pendapat O’Brien (2005) yang menyatakan bahwa salah satu strategi dasar penggunaan teknologi informasi dalam bisnis adalah strategi persekutuan, dimana perusahaan membuat hubungan dan persekutuan bisnis baru dengan konsultan, dan perusahaan-perusahaan lainnya. Langkah ini dilakukan melalui kerjasama dengan perusahaan di bidang IT (Adobe developers, Times Widgets), perusahaan jasa hiburan (Netflix).
11. Semenjak mulai berinovasi, The New York Times tidak memerlukan modal investasi yang terlalu besar. Menurut O’Brien (2005) salah satu strategi dasar penggunaan teknologi informasi dalam bisnis adalah strategi kepemimpinan dalam biaya, dimana perusahaan berusaha memangkas biaya-biaya dalam proses bisnis. The New York Times mampu meningkatkan pendapatan sekaligus memangkas biaya, melakukan efisiensi melalui perbaikan proses (process development) dan otomatisasi. Upaya ini dilakukan melalui penggunaan software untuk rapid development berupa penggunaan aplikasi pengembangan cepat (rapid application), yaitu software metode pengembangan yang digunakan untuk perencanaan singkat sebelum membentuk prototipe rapid.

Pertumbuhan penggunaan shared services dalam kehidupan berbisnis secara terus menerus dihubungkan dengan restrukturisasi bisnis dalam skala yang lebih besar dan juga terus tumbuh seiring dengan pertumbuhan entitas bisnis secara keseluruhan di dunia ini dan juga kegunaannya untuk membentuk sebuah platform atau landasan yang kokoh untuk pertumbuhan global yang bertumbuh secara cepat. Secara umum, faktor pendorong yang kuat untuk mengimplementasikan shared services sering sekali berhubungan dengan costs, kualitas, speed, dependablity, dan flexibility.

Beberapa keterbatasan atau disadvantages yang didapat oleh The New York Times dalam menerapkan shared services di dalam business units network-nya adalah:

1. Resistence to Change – Perubahan management yang efektif harus menjadi sebuah komponen dari implementasi shared services tersebut, tanpa memandang bulu sumbernya.
2. Legacy Systems – Walaupun selalu tidak menjadi mungkin, shared services dan interogasi sistem adalah bagian dari proyek transformasi yang bisa menghasilkan hasil yang sukses. Keterbatasan dari legacy bisa membuat hasil yang diinginkan tidak optimal.
3. Leadership – Ada saat – saat yang sulit, di mana semua orang harus mempunyai pandangan yang sama bilamana ada kebijakan yang ingin diterapkan
4. Shared Service Team – Perilaku dan Kemampuan yang telah ditentukan oleh sebuah team yang service-oriented diprioritaska untuk memungkinkan dan memampukan teknologi untuk mengoptimalisasi proses yang bisa jadi tidak eksis dalam organisasi hari ini. Pastikan dalam menentukan orang yang tepat sebelum kita memulainya.
5. Perusahaan yang sehat dan berkembang perlu menyisihkan 90-95% dari dana inovasinya untuk inovasi sesuai inti bisnisnya dan 5-10% untuk model bisnis baru. Artinya perlu ada kepastian dana yang tidak sedikit dalam upaya inovasi ini. Hal ini bertolak belakang dengan upaya The New York Times yang justru melakukan efisiensi biaya.
6. Keterbukaan The New York Times untuk menjalin kerjasama dengan pihak luar yang memiliki beragam inisiatif berbeda membuka peluang pada terbukanya “informasi berharga” kepada pihak luar yang mungkin tidak menguntungkan bagi The New York Times.
7. Industri surat kabar menghadapi permasalahan yang komplek, oleh karena itu memerlukan kesabaran untuk mengembangkan model bisnis yang baru dan memastikan budget keuangan perusahaan selalu tersedia.

Secara umum, kelemahan dari shared services adalah proses yang dihasilkan secara keseleruhan akan dibuatnya lebih panjang dan lebih kompleks. Suatu sistem yang mampu menampung dan menyebarkan kembali ide-ide dari masing-masing individu maupun tim perusahaan memerlukan infrastruktur teknologi informasi yang lebih baik dan akan membutuhkan dana yang tidak sedikit.

Sumber : http://muhammaddsucipta.blogspot.com/