Cara Ideal Security menggunakan AI Teammates untuk membebaskan tim logistiknya dari pekerjaan manual

Tiga kali seminggu, spreadsheet masuk ke kotak masuk Svitlana Zapolska, Manajer Pembelian dan Logistik di Ideal Security. Spreadsheet ini berisi status terbaru setiap pengiriman laut yang sedang dalam perjalanan dari pemasok ke pemasok khusus perangkat keras pintu ini.

Penting untuk mengikuti pembaruan ini karena informasi yang akurat membantu Ideal Security menjaga inventaris tetap bergerak dan logistik berjalan lancar. Namun, hingga baru-baru ini, memperbarui kiriman tersebut berarti banyak pekerjaan membosankan bagi Svitlana. Dia harus membuka setiap file pengiriman secara manual, mencocokkan pengidentifikasi pengiriman, dan memperbarui daftar bidang yang panjang di Asana baris demi baris.

Sekarang, AI Teammate Asana melakukannya untuknya.

Ketika kebanyakan orang memikirkan AI saat ini, mereka memikirkan tentang mengotomatiskan pekerjaan. Ada aliran lain dari peningkatan pekerjaan yang lebih menarik bagi saya.”

Biaya organisasi untuk melacak 20 pengiriman secara manual 

Pada waktu tertentu, Ideal Security memiliki 15 hingga 20 pengiriman terbuka yang berpindah antara pemasok di Asia dan dua gudang di Amerika Utara. Tiga kali seminggu, penerus muatan perusahaan mengirimkan spreadsheet pelacakan terbaru dengan lebih dari 30 kolom informasi untuk setiap pengiriman aktif. Jumlahnya bertambah dengan cepat, dengan hingga 1.200 kolom data masuk setiap minggu.

Svitlana bertanggung jawab untuk membaca setiap file, mencocokkan bukti proses berdasarkan nomor bill of lading (HBL), dan memperbarui tugas Asana yang sesuai dengan informasi status saat ini. Ini adalah pekerjaan berulang, tetapi penting: menjaga informasi pengiriman tetap akurat dan terkini sangat penting untuk memastikan operasi berjalan lancar dan orang yang tepat selalu mendapatkan informasi terkini.

Karena setiap bidang tambahan berarti lebih banyak upaya manual, tim hanya melacak informasi yang diperlukan untuk menjaga agar Alur Kerja lanjutan tetap berjalan. Hal lain tidak disertakan, karena tidak ada yang punya waktu untuk mempertahankannya.

“Itu adalah pekerjaan remeh yang membuat [Svitlana] tidak bisa melakukan hal-hal lain,” kata Liohn Sherer, Presiden Ideal Security. “Banyak waktu terbuang untuk hal yang tidak begitu penting, tetapi harus dilakukan.”

Cara AI Teammate melacak pengiriman laut 

Untuk menghilangkan pekerjaan manual, Sherer membangun AI Teammate Asana dan menggunakannya untuk bekerja bersama Svitlana. Sekarang, saat file pengiriman tiba, AI Teammate langsung bergerak, menggunakan petunjuk yang tersimpan dalam memorinya untuk memproses setiap pengiriman secara otomatis.

Langkah 1: File pengiriman tiba di Asana

File pengiriman tiba melalui email dan diteruskan ke proyek Asana khusus yang dibuat untuk Alur Kerja ini.

Langkah 2: Aturan secara otomatis menetapkan pekerjaan ke AI Teammate 

Segera setelah tugas dibuat, aturan Asana memberikannya kepada AI Teammates, menambahkan Svitlana sebagai kolaborator, dan menghapus Sherer, yang memiliki automasi penerusan tetapi tidak perlu memantau setiap pembaruan pengiriman.

Langkah 3: AI Teammate mencocokkan setiap kiriman

AI Teammate membaca spreadsheet, mengidentifikasi setiap pengiriman, dan mencocokkannya dengan tugas Asana yang benar. Pertama-tama, AI Teammate mencari kecocokan yang tepat menggunakan nomor HBL, tetapi jika nomor tersebut tidak tersedia, AI Teammate dapat dengan percaya diri mencocokkan pengiriman menggunakan nomor PO, nomor pengiriman, dan informasi kontekstual lainnya. Karena AI Teammate memiliki instruksi yang disimpan dalam memorinya, ia tahu informasi mana yang harus diperbarui—bahkan ketika pengiriman digabungkan, dipisahkan, atau ditransfer.

Langkah 4: AI Teammate memperbarui bidang kustom untuk setiap pengiriman

Setelah kiriman dicocokkan, AI Teammate memperbarui bidang pelacakan utama di Asana, termasuk status kiriman, bill of lading, nomor kontainer, serta perkiraan tanggal keberangkatan dan kedatangan. Memastikan bidang tersebut selalu berisi informasi terkini secara otomatis memicu alur kerja hilir yang memberi tahu orang yang tepat pada waktu yang tepat.

Langkah 5: AI Teammate menandai outlier dan mengajukan pertanyaan di komentar 

Sebagian besar pengiriman diproses secara otomatis. Jika AI Teammate tidak dapat mengidentifikasi pengiriman dengan keyakinan yang memadai, AI Teammate akan melibatkan pakar manusia. Rekan tim membuat subtugas, menandai anggota tim yang sesuai, dan membagikan informasi yang tidak dapat diselesaikan. Setelah seseorang membalas di komentar tugas, AI Teammate melanjutkan dari bagian terakhir yang dikerjakannya.

Dari pelacakan standar yang layak hingga kontrol penuh atas visibilitas

Saat pekerjaan dilakukan secara manual, Ideal Security hanya melacak informasi yang diperlukan agar pekerjaan terus berjalan. Sekarang, tim melacak apa yang disebut Sherer sebagai "nice-to-have:" data pengiriman tambahan yang memberi tim visibilitas yang lebih baik, tanpa membuat pekerjaan tambahan.

AI Teammate juga menghadirkan konsistensi yang sulit dicapai dengan pekerjaan manual.

"Dalam banyak hal, AI Teammate lebih andal dan lebih efektif daripada manusia," kata Sherer, "karena AI Teammate tidak lelah dan memiliki memori yang sempurna."

Ada juga keuntungan dalam hal fleksibilitas. Meskipun pendekatan tradisional untuk mengotomatiskan tugas berulang  sering kali tidak berfungsi saat spreadsheet berubah, AI Teammate dapat beradaptasi tanpa perlu membangun ulang proses.

Logistik yang berjalan tanpa pekerjaan manual

File pengangkutan masih tiba tiga kali seminggu, tetapi sekarang Svitlana hanya perlu membuat bukti proses pengiriman awal di Asana. Lalu, AI Teammate mengambil alih, secara otomatis mencocokkan pengiriman, dan terus memperbarui informasi. Daripada memperbarui setiap bidang kustom secara manual, Svitlana dapat berfokus pada pekerjaan yang membutuhkan pengalaman dan penilaiannya, sementara AI Teammate menangani pekerjaan administratif berulang di latar belakang.

Begitu Anda menunjukkan kepada orang-orang apa yang dapat dilakukan dengan AI Teammate, mata mereka berbinar. Kemudian, mereka dapat mulai menerapkannya sendiri. Jadi, semua titik friksi operasional ini kini dapat mulai ditangani dan diselesaikan.”