Cara RingCentral membangun sistem kerja AI dari teknik ke operasi
Dengan ChatGPT Work dan Codex, RingCentral membangun fitur produk AI lebih cepat dan memusatkan kecerdasan operasional.
Dengan rekam jejak inovasi selama hampir tiga dekade di bidang komunikasi bisnis, RingCentral telah berkembang menjadi perusahaan global dengan pendapatan tahunan lebih dari US$2,6 miliar dan ribuan karyawan di seluruh dunia. Kini, perusahaan melanjutkan tradisi inovasinya dengan menerapkan cara kerja berbasis AI. Dengan memberi setiap karyawan ruang untuk bereksperimen menggunakan ChatGPT Work dan Codex, RingCentral memastikan siapa pun di perusahaan, terlepas dari pengalaman di bidang rekayasa, dapat membangun produk dan infrastruktur yang transformatif.
“Ketika alat AI yang nyata tersedia bagi semua orang, seluruh perusahaan menjadi organisasi produk. Setiap produk kami—termasuk portofolio AI suara agentik kami, AIR, AVA, dan ACE—menjadi semakin unggul saat kami memangkas jarak antara ide dan fitur yang diluncurkan. Inilah yang dimungkinkan oleh pengembangan berbasis AI.”
Untuk meningkatkan kecakapan AI di seluruh organisasi rekayasa global, Kantor CEO RingCentral mensponsori Tantangan AI-Native. Setiap peserta diberi akses ke ChatGPT Work dan Codex, lalu diminta membangun proyek lengkap dari awal hingga akhir—tanpa alur kerja wajib atau batasan lainnya.
Lebih dari sekadar latihan pengodean, tantangan ini membenamkan karyawan dalam seluruh siklus pengembangan berbasis AI, mulai dari perencanaan dan implementasi hingga pengujian, dokumentasi, CI/CD, dan iterasi. Hampir setiap peserta membuat repositori yang berfungsi, dan ribuan karyawan, termasuk staf nonteknis bahkan eksekutif, menghasilkan proyek yang dapat dijalankan.
Bagi RingCentral, tantangan ini menjadi model nyata dari strategi yang lebih luas: menggunakan AI secara internal untuk membangun produk bagi pelanggan dengan lebih cepat. Perusahaan menerapkan pendekatan berbasis Codex yang sama untuk mempercepat pengembangan portofolio produknya yang didukung AI—RingCentral AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA), dan AI Conversation Expert (ACE)—sehingga memperpendek jarak antara ide dan fitur pelanggan yang diluncurkan.
“Pelajaran paling jelas dari tantangan ini adalah bahwa pengembangan berbasis AI bukan tentang menggantikan para teknisi, melainkan memperkuat kemampuan mereka. AI mempercepat seluruh siklus pengembangan, sementara manusia tetap terlibat untuk mengarahkan persyaratan produk, memberikan konteks bisnis, mengambil keputusan arsitektur, serta memastikan setiap hasil telah diuji dan diverifikasi.”
—Pemimpin bidang rekayasa di RingCentral yang memelopori proyek ini
Didorong oleh inisiatif seperti Tantangan AI-Native, departemen nonrekayasa di RingCentral juga telah mengadopsi cara kerja berbasis AI. Program Management Office (PMO) telah menggunakan ChatGPT Work untuk membangun semacam sistem operasi bagi manajemen program, menggantikan catatan dan riwayat obrolan yang tersebar dengan alur kerja berbasis AI untuk melacak status, membuat laporan, mengelola tata kelola rilis, dan mentransfer pengetahuan.
“ChatGPT menyatukan seluruh konteks proyek saya. Dengan ChatGPT Work, saya dapat mengubah konteks itu menjadi langkah konkret dan pelaksanaan.”
Salah satu penerapannya adalah pelaporan status otomatis: Dengan ChatGPT Work, tim PMO membangun alur kerja yang menghasilkan notifikasi berdasarkan masalah yang dilacak di Jira, Google Sheets, sistem CRM, dan sumber lainnya. Perbedaannya adalah antara memasuki rapat sambil bertanya apa yang berubah dan datang dengan hambatan, penanggung jawab, serta tindakan yang sudah ditentukan.
Apa yang bermula sebagai undangan terbuka untuk bereksperimen, dengan ribuan teknisi membangun dari nol, kini telah berkembang menjadi tulang punggung operasional bagi tim seperti PMO dalam menjalankan program mereka. Dengan mengurangi koordinasi manual, ChatGPT Work memungkinkan PMO RingCentral menangani lebih banyak proyek dengan akurasi lebih tinggi.
Baik di bidang rekayasa maupun operasi, polanya tetap sama: memberi karyawan ruang untuk bereksperimen dengan AI bukan hanya membangun keterampilan individu, tetapi juga infrastruktur yang menopang operasional perusahaan.
