Bank Ini Sukses Pakai AI di 15.000 Karyawan. Rahasianya: 8 Tahun Kerjaan Membosankan yang Nggak Ada Hubungannya sama AI.

Dan sebelum ngegelar AI, hal pertama yang mereka lakuin justru: melarangnya.

M&T Bank — bank regional di Amerika — sekarang punya lebih dari 15.000 karyawan yang pakai AI buat kerja sehari-hari.

Kerjaannya nyata, bukan demo: nganalisis percakapan call center, nulis draf laporan, bikin kode, ngenalin kebutuhan nasabah, dan nandain risiko di portofolio.

Kedengeran kayak cerita sukses AI biasa. Tapi begitu lo liat apa yang mereka kerjain sebelumnya, ceritanya jadi jauh lebih menarik — dan jauh lebih berguna.

Hasilnya dulu, biar jelas

Angka yang paling konkret: ngeringkas percakapan call center hemat sekitar 6 menit per panggilan.

Enam menit. Bukan “10x lebih produktif”. Bukan “revolusi”. Enam menit per telepon — yang kalau dikali ribuan panggilan per hari, baru kelihatan besarnya.

Bandingin sama bank lain:

Bank of America pakai sistem bernama EricaAssist di 18.000+ staf layanan nasabah. Sistemnya ngerangkum kenapa nasabah nelepon, narik informasi yang relevan, dan nyaranin langkah berikutnya. Hasilnya: panduan muncul dalam kurang dari 3 detik, dan waktu panggilan rata-rata turun hampir 1 menit.

JPMorgan ngegelar platform internal ke 200.000+ karyawan. Lebih dari 90% insinyurnya pakai asisten AI buat ngoding. Dan penyaringan transaksi berbasis AI bikin mereka bisa memeriksa lebih dari dua kali lipat volume sambil memangkas pengecekan manual jadi setengahnya.

Perhatiin polanya: angkanya sederhana dan spesifik. Satu menit. Enam menit. Dua kali lipat volume. Nggak ada yang ngeklaim keajaiban.

Itu justru tanda ini laporan yang jujur.

Langkah pertama mereka: melarang

Ini bagian yang paling jarang diceritain, dan paling penting.

Sebelum ngegelar AI ke belasan ribu karyawan, M&T memblokir akses karyawan ke AI publik.

Alasannya dari kepala data mereka, Andrew Foster: karyawan bisa memasukkan informasi sensitif perusahaan ke layanan yang terbuka untuk umum.

Terus urutannya begini:

1. Blokir dulu — hentiin risiko kebocoran 2. Evaluasi — cari penyedia versi perusahaan yang datanya aman 3. Uji coba kecil — sekitar 800 karyawan dulu 4. Baru perluas — ke belasan ribu

Empat langkah. Nggak ada yang loncat.

Kebanyakan organisasi cuma punya dua mode: larang selamanya, atau buka keran sepenuhnya. M&T ngambil jalan tengah yang ngebosenin tapi masuk akal.

⚠️ Nah, ini cerita yang sebenarnya

Semua yang di atas cuma bisa terjadi karena satu hal yang dimulai delapan tahun sebelumnya.

Tahun 2018, M&T mulai ngerombak total teknologinya. Angka-angkanya:

Tenaga teknologi: dulu lebih dari separuh pekerja teknologi mereka orang luar. Sekarang 80% internal.

Timnya: sekitar 2.000 teknolog di lebih dari 300 tim, dengan lebih dari 1.000 orang direkrut sepanjang program.

Gangguan sistem: turun lebih dari 80% sejak 2018.

Pembaruan sistem per tahun: naik 300%.

Rilis teknologi per tahun: dari sekitar 15.000 (2018) jadi 65.000 (2025).

Belanja teknologi: tembus $1,2 miliar di 2025 — hampir tiga kali lipat level 2017.

Delapan tahun. Miliaran dolar. Ribuan orang. Sebelum AI-nya masuk.

Dan kalimat ini yang paling penting dari seluruh berita

M&T juga bangun program pelacakan asal-usul data (data lineage) — sistem buat tau dari mana informasi berasal, dipakai buat apa, dan berpindah ke mana aja antar sistem.

Foster, yang mulai bangun ini tahun 2023, ngasih satu keterangan yang gampang kelewat:

Program pelacakan data itu bukan dibuat sebagai respons terhadap AI generatif. Dia menyebutnya sebagai kemampuan dasar untuk memahami data yang mereka punya.

Baca ulang.

Fondasi yang bikin AI mereka jalan itu nggak dibangun buat AI. Dibangun karena emang harus ada.

Terus pas AI datang, fondasinya udah siap.

Mereka juga bikin Data Academy — program pelatihan tata kelola dan keterampilan data yang diikuti sekitar 2.000 karyawan — plus gudang dokumen internal bernama Edison yang isinya kebijakan resmi bank.

Jadi waktu AI-nya dinyalain, dia punya data yang rapi, terlacak, dan tepercaya buat dipakai. Bukan tumpukan berkas berantakan.

Manusianya tetap yang tanggung jawab

Satu hal yang konsisten disebut di ketiga bank:

Karyawan tetap bertanggung jawab meninjau hasil kerja AI.

Di M&T, ini bahkan masuk Kode Etik dan Perilaku Bisnis 2026 mereka. Isinya: wajib pakai alat AI yang disetujui, dan dilarang masukin informasi rahasia, milik perusahaan, data nasabah, data karyawan, atau data yang diatur regulasi ke sistem yang belum disetujui.

Dan yang paling tegas: karyawan tetap bertanggung jawab atas ketepatan dan kelayakan hasil kerja yang dibantu AI.

Bukan “AI-nya yang salah”. Yang pakai yang tanggung jawab.

Kenapa ini penting buat lo

Ini bagian yang paling gua pengen lo baca, karena nyambung langsung sama kerjaan lo.

Kalau lo pernah nawarin AI ke sekolah, UMKM, atau perusahaan — dan proyeknya mandek atau nggak kepakai setelah beberapa bulan — berita ini ngasih jawabannya.

Masalahnya hampir nggak pernah di AI-nya.

Masalahnya biasanya di hal-hal yang udah ada duluan:

• Datanya berantakan, nggak jelas yang mana yang bener
• Nggak ada aturan soal data apa yang boleh dimasukin ke mana
• Nggak ada yang tanggung jawab kalau hasilnya salah
• Orangnya nggak dilatih, cuma dikasih akses
• Nggak ada uji coba kecil dulu — langsung digelar ke semua orang

M&T ngabisin delapan tahun beresin lima hal itu, terus AI-nya jalan mulus.

Dan ini bukan berarti klien lo harus nunggu delapan tahun. Tapi artinya: kalau lo cuma jualan tools, proyeknya bakal mandek. Yang bikin proyek AI berhasil itu kerapian data, aturan main, dan pelatihan orangnya — dan itu bisa dikerjain dalam skala kecil.

Orang yang bisa ngomong “sebelum kita pasang AI-nya, ayo beresin dulu tiga hal ini” jauh lebih berharga daripada yang cuma bisa demo.

Demo bikin klien kagum sebulan. Fondasi bikin mereka pakai bertahun-tahun.

---

Sumber: AI News, Fast Company, American Banker, Forbes.