Tantangan dan Solusi dalam Penggunaan NLP untuk Identifikasi Proses Bisnis
Sekarang, tentu tidak semua semudah yang terlihat. Ada beberapa tantangan yang muncul ketika menggunakan NLP untuk menganalisis teks proses bisnis. Misalnya:
Bahasa yang Tidak Konsisten
Terkadang dokumen proses bisnis ditulis oleh berbagai orang dengan gaya bahasa yang berbeda-beda. Hal ini bisa membingungkan algoritma NLP, yang suka dengan konsistensi. Bayangkan kalau satu bagian dokumen menggunakan istilah "verifikasi data," sementara bagian lain menyebutnya "cek data." Walaupun maknanya sama, algoritma bisa saja "tersandung" dan tidak mengidentifikasinya sebagai aktivitas yang sama.-
Konteks dan Ambiguitas
Mesin cerdas memang bisa menganalisis teks, tapi mereka tidak punya "konteks" seperti manusia. Contohnya, kata "persetujuan" bisa berarti proses administrasi, tapi di konteks lain bisa saja itu adalah kata kerja yang menandakan aksi tertentu. Tanpa pengetahuan tambahan, NLP bisa mengalami kesulitan membedakan ini. Terminologi Khusus Industri
Setiap industri punya bahasa sendiri. Dalam industri keuangan, kata-kata seperti "audit," "kepatuhan," dan "risiko" memiliki makna yang sangat spesifik. NLP perlu di-training dengan data industri tertentu agar bisa mengenali dan memahami terminologi ini dengan benar.
Nah, beberapa solusi juga mulai dikembangkan oleh para peneliti dan praktisi, seperti de Almeida Bordignon et al. (2018), yang mengusulkan untuk melatih algoritma NLP dengan dataset khusus dari industri tertentu. Dengan begitu, NLP bisa lebih paham konteks spesifik dari industri yang bersangkutan, membuatnya lebih jago dalam mengidentifikasi proses bisnis. Mereka juga mengusulkan pemanfaatan teknik machine learning agar NLP bisa belajar dari data baru, sehingga semakin sering digunakan, semakin "cerdas" pula algoritmanya.
NLP: Masa Depan Identifikasi Proses Bisnis
Melihat perkembangan ini, NLP bisa jadi game-changer di dunia BPM (Business Process Management) masa depan. Bayangkan jika nanti Anda tinggal memuat dokumen apa pun ke dalam sistem, dan sistem itu langsung menampilkan proses bisnis secara otomatis. Tak perlu lagi membaca satu per satu halaman berisi jargon perusahaan, karena NLP sudah menyederhanakan semua menjadi diagram yang mudah dicerna.
Tentu saja, NLP ini masih dalam tahap pengembangan, dan seperti yang disebutkan dalam artikel Maqbool et al. (2019), teknologi ini mungkin masih "mentok" dalam menghadapi proses bisnis yang lebih rumit atau saat menangani sistem real-time.Â
Namun, para peneliti terus berupaya menyempurnakan teknologi ini. Mungkin sebentar lagi kita akan melihat alat-alat NLP yang lebih tangguh dan mampu menyesuaikan diri dengan berbagai jenis dokumen serta gaya bahasa.
Selain itu, NLP tak hanya berguna untuk mengidentifikasi proses bisnis. Dalam beberapa perusahaan, NLP sudah mulai digunakan untuk analisis sentimen pelanggan, klasifikasi dokumen, dan bahkan untuk memprediksi tren bisnis. Ini berarti, semakin canggih NLP, semakin luas pula potensinya untuk diterapkan di berbagai aspek organisasi.
