"Teknologi AI, NLP, dan machine learning perkuat sistem crisis management dalam merespon krisis dengan lebih cepat"

Krisis yang tidak segera ditangani bisa mengancam reputasi dan kelangsungan bisnis, lho~ Penting bagi Anda untuk menggunakan teknologi yang tepat, sehingga krisis tidak lagi suatu hal yang menakutkan. Bersama crisis management sistem yang memanfaatkan teknologi menjadikannya sebagai alat yang bisa mengidentifikasi, merespon, hingga memulihkan krisis secara efektif. Pas sekali, pada artikel ini kita akan membahas bagaimana crisis management dengan pendekatan teknologi ini bisa melenyapkan krisis seketika. Nah, langsung saja simak di bawah ini, yuk!

Pengertian Crisis Management

Sebelum kita masuk ke crisis management yang memanfaatkan teknologi guna membasmi krisis, ada baiknya untuk memahami pengertian dari crisis management secara umum terlebih dahulu. Jadi, crisis management merupakan suatu proses di mana pengguna bisa  mengidentifikasi, merespons, dan mengatasi krisis yang dapat mengancam keberlanjutan suatu organisasi atau bisnis. Umumnya, crisis management mencakup berbagai langkah, mulai dari perencanaan sebelum krisis terjadi, respons saat krisis berlangsung, hingga upaya pemulihan setelah krisis mereda. Dengan begitu, crisis management bisa mengidentifikasi risiko yang dapat menyebabkan krisis, menyediakan solusi cepat guna mengurangi dampak negatif, hingga menganalisis penyebab krisis dan menilai efektivitas respon yang telah Anda lakukan. 

Crisis Management Melalui Pendekatan Teknologi AI

Tidak perlu berlama-lama, seperti yang dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu teknologi yang diterapkan ke dalam sistem crisis management ini ialah AI. Yang mana, AI atau kecerdasan buatan ini adalah teknologi yang memungkinkan sistem atau mesin untuk meniru kecerdasan manusia dalam: 

• Deteksi Dini Krisis

AI mempermudah sistem crisis management sebagai sistem yang mampu mendeteksi tanda-tanda awal terjadinya krisis. Bahkan, AI di sini berperan untuk menganalisis data di berbagai sumber, mulai dari media sosial, berita, hingga sensor IoT. Jadi, Anda bisa memprediksi potensi krisis berdasarkan pola historis dan tren yang sedang berkembang. 

• Prediksi Penyebaran Krisis

Selain AI mampu mendeteksi krisis sedari dini atau tanda dan pola apa yang memiliki ancaman, sistem crisis management yang dilengkapi AI juga berperan sebagai sistem prediksi penyebaran suatu krisis. Peranannya, AI di sini mengoptimalkan chatbot guna memberikan informasi penting kepada audiens. Sehingga, AI bisa mengelola seluruh komunikasi dan memastikan informasi yang tersebar sudah akurat. 

• Kelola Krisis Secara Real-Time

Dengan kemampuannya yang mampu mendeteksi krisis sedari dini, tentu saja ini berpengaruh di saat krisis sedang melanda. Crisis management yang menggunakan pendekatan dengan AI di sini mampu memantau kondisi secara real-time, pengambilan keputusan berbasis data, hingga merespon krisis lebih cepat. Dengan begitu, tim operasional bisa tetap berjalan meskipun dalam situasi yang sulit. 

Baca Juga: Crisis Management: Cara Tetap Keren Saat Bisnismu Kena Badai 

Crisis Management Melalui Pendekatan Teknologi NLP

Jika sebelumnya crisis management dilengkapi dengan AI, sekarang crisis management yang memanfaatkan NLP sebagai pendekatan teknologinya. NLP atau Natural Language Processing ini adalah teknologi untuk membaca, menulis, menerjemahkan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang lebih intuitif dan otomatis. Dengan begitu, perusahaan atau bisnis bisa mengoptimalkan strategi atau sistem crisis management demi:

• Pemantauan Sentimen Negatif

Perusahaan atau bisnis yang memanfaatkan sistem crisis management berbasis NLP ini memiliki kemampuan pemantauan sentimen negatif. Sentimen negatif di sini bisa saja sebuah pertanda bahwa krisis akan terjadi. Dengan begitu, Anda bisa mengantisipasi potensi eskalasi masalah sebelum berkembang menjadi krisis yang lebih besar.

• Kelola Respon Kritis

Nah, selain pemantaun sentimen negatif, sistem crisis management dengan pendekatan teknologi NLP ini memungkinkan perusahaan atau bisnis dalam mengelola respon yang jauh lebih cepat. Jadi, NLP di sini akan memprioritaskan keluhan atau pertanyaan yang kritis guna perusahaan bisa merespon dengan lebih strategis. 

• Personalisasi Sentimen Negatif

JIka sebelumnya crisis management melalui pendekatan NLP berguna untuk memantau sentimen negatif, ini juga berguna untuk mempersonalisasi sentimen negatif tersebut. Apa maksudnya? Ini dikarenakan, NLP mampu menyesuaikan respon mereka secara lebih personal, jadi, manajemen krisis Anda akan lebih didengar dan mendapatkan tanggapan yang sesuai dengan kebutuhan. 

Crisis Management Melalui Pendekatan Teknologi Machine Learning

Yang terakhir ialah crisis management system melalui pendekatan teknologi machine learning. Umumnya machine learning ini disebut juga sebagai AI, nyatanya machine learning ialah suatu teknologi yang berbeda. Machine learning ialah teknologi yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Sehingga, kemampuan ini bisa: 

• Sistem Respon Otomatis

Merespon krisis secara otomatis. Jadi, selain real-time, sistem ini juga bisa mengaktifkan fitur otomatis, asal menerapkan machine learning sebagai teknologi di baliknya. 

• Sistem Pembelajaran yang Lebih Baik

Semua kinerja sistem crisis management yang mampu mengotomatiskan respon mereka ke audiens, ini dikarenakan machine learning akan terus belajar dari data yang baru. Sehingga, sistem crisis management dapat meningkatkan efektivitasnya seiring waktu. 

Ripple10: Pendekatan AI, NLP, dan Machine Learning untuk Crisis Management Terbaikmu!

Kesimpulannya, melalui pendekatan teknologi ke dalam sistem crisis management ialah untuk membantu organisasi dalam merespon krisis dengan lebih cepat, akurat, dan efisien. Jadi, segera adopsi sistem crisis management yang telah dilengkapi dengan teknologi AI, NLP, dan machine learning. Kesulitan menemukannya? Tenang! Ripple10 hadir sebagai solusinya, Ripple10 ini umumnya suatu platform monitoring yang dilengkapi dengan fitur early alert notificationnya guna mengidentifikasi adanya potensi isu negatif. Dengan begitu, pengguna bisa menindaklanjuti krisis lebih dini.