Mempercepat Keputusan Manajemen Perubahan dengan DSS dan AI
Manajemen perubahan merupakan salah satu aspek paling krusial dalam keberlangsungan suatu organisasi, terlebih di era yang dinamis dan penuh ketidakpastian ini. Artikel yang ditulis oleh Ali M. Alshahrani dalam jurnal International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), Vol. 11, No. 1, tahun 2020, menawarkan sebuah model manajemen perubahan yang cerdas dan adaptif. Dalam tulisannya, Alshahrani menjelaskan pentingnya sistem yang tidak hanya mampu merespons perubahan, tetapi juga beradaptasi secara otomatis terhadap faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi organisasi.
Di tengah semakin cepatnya laju perubahan global, dengan peningkatan sebesar 15% pada penerapan teknologi baru di organisasi antara tahun 2015 dan 2020, model manajemen perubahan konvensional sering kali gagal memberikan solusi yang efektif. Organisasi yang tidak mampu beradaptasi dengan perubahan ini berisiko mengalami kegagalan. Menurut penelitian Graetz (2000), salah satu tugas utama manajemen saat ini adalah memimpin perubahan organisasi dalam menghadapi globalisasi, deregulasi, dan inovasi teknologi yang terus berkembang. Inilah alasan mengapa otomatisasi dalam manajemen perubahan, seperti yang diusulkan oleh Alshahrani, menjadi sangat relevan.
DSS (Decision Support System) yang diusulkan dalam artikel ini menunjukkan upaya serius untuk mengintegrasikan pendekatan berbasis data dan kecerdasan buatan (AI) ke dalam proses manajemen perubahan. Melalui pemodelan faktor internal dan eksternal, model ini mampu merespons dinamika perubahan dengan cara yang jauh lebih efisien dibandingkan metode manual tradisional. Maka dari itu, penting bagi organisasi untuk mempertimbangkan implementasi model-model cerdas ini demi kelangsungan dan keberhasilan jangka panjang.
***
Artikel yang ditulis oleh Alshahrani menawarkan solusi yang menarik bagi organisasi yang ingin beradaptasi dengan perubahan secara lebih efisien. Model manajemen perubahan cerdas yang diusulkannya berbasis pada Decision Support System (DSS), yang memungkinkan organisasi untuk melakukan pengambilan keputusan berbasis data secara otomatis. Metode ini melibatkan identifikasi faktor-faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi perubahan dalam organisasi, seperti perubahan kebijakan politik, situasi ekonomi, dan perubahan dalam sumber daya manusia. Berdasarkan input dari faktor-faktor tersebut, DSS memberikan rekomendasi keputusan yang sesuai untuk mengelola perubahan.
Apa yang membuat penelitian ini relevan adalah bagaimana DSS dapat mengintegrasikan berbagai faktor perubahan ke dalam model yang dinamis. Misalnya, faktor ekonomi seperti perubahan yang terjadi dalam persaingan pasar atau investasi (FM4 dan FM6) dapat dimasukkan ke dalam sistem sebagai salah satu parameter penting. Selain itu, faktor internal seperti anggaran dan sumber daya manusia (FM9 dan FM8) juga diolah oleh DSS, yang menghasilkan rekomendasi tindakan berdasarkan perhitungan kompleks namun akurat. Proses ini memberikan fleksibilitas yang tidak dapat dicapai oleh model-model tradisional. Menurut penelitian ini, validasi model dilakukan dengan melibatkan 18 ahli dari berbagai bidang, dengan Content Validity Index (CVI) sebesar 0,78, yang menunjukkan akurasi hasil yang cukup signifikan.
Sistem otomatisasi seperti ini mengatasi keterbatasan manajemen perubahan tradisional yang bersifat manual dan memerlukan banyak intervensi manusia. Pada model lama, perubahan harus diimplementasikan melalui langkah-langkah terstruktur, seperti yang dijelaskan dalam model ADKAR atau Kotter, yang bisa memakan waktu dan tidak responsif terhadap perubahan mendadak. Sebaliknya, DSS mampu merespons perubahan eksternal dengan segera. Artikel ini menekankan bahwa organisasi yang dapat mengadopsi sistem ini akan berada pada posisi yang lebih baik untuk beradaptasi di era yang sangat kompetitif.
Selain itu, model ini juga dirancang agar tidak hanya berfokus pada pengambilan keputusan, tetapi juga pada proses pengujian dan evaluasi. Setiap keputusan yang dihasilkan akan melalui tahap uji coba (testing phase) untuk memastikan bahwa pendekatan yang dipilih adalah yang paling cocok. Jika hasilnya tidak memuaskan, sistem dapat mengulangi proses seleksi hingga mencapai hasil yang optimal. Dengan model yang diusulkan ini, organisasi tidak hanya merespons perubahan secara reaktif, tetapi juga memiliki kemampuan untuk memprediksi dan mengantisipasi perubahan yang akan datang, membuat manajemen perubahan lebih proaktif.
***
