Apa itu Asisten Suara AI?

Saya harus mengganti suara ChatGPT saya ke pria Inggris yang terdengar kesal. Saya takut kalau suaranya terlalu ramah, saya bisa jatuh cinta padanya.

Seperti pria itu. Di film itu.

Mari kita bahas tentang asisten suara.

Dulu Siri sering jadi bahan lelucon. Tapi saat kita sibuk bertanya ke Siri cara menyembunyikan mayat, AI suara diam-diam mulai merambah ke seluruh pasar. Pada tahun 2025, 67% organisasi menganggap AI suara sebagai inti dari bisnis mereka.

Organisasi-organisasi itu menyadari bahwa agen AI lebih baik jika memiliki kemampuan berbicara.

Oh ya, film yang saya sebut tadi? Tidak terlalu jauh dari kenyataan. Open AI baru-baru ini mengakuisisi io yang diperkirakan bertujuan membangun asisten suara yang tidak mengganggu dan selalu siaga.

Jadi, seperti punya teman kecil di telinga setiap saat.

Sekarang, Alexa lebih dikenal sebagai produk daripada nama orang, CEO perusahaan AI berfoto prewedding bersama, dan dua pertiga bisnis sudah menandai tanggalnya.

Dan kalau kamu belum ikut, ya, kamu ketinggalan.

Itu wajar. Teknologinya memang membingungkan, dan tidak banyak yang menjelaskan cara kerjanya. Tapi coba tebak siapa yang punya dua jempol dan gelar pascasarjana di bidang teknologi suara?

(Kamu tidak bisa lihat, tapi saya sedang mengacungkan jempol.)

(...Kamu tahu siapa lagi yang tidak bisa melihat? Asisten suara.)

(Saya jadi melantur.)

Saya menulis artikel ini agar kamu bisa mengikuti perkembangan. Kita akan membahas Asisten Suara AI: cara kerjanya, apa saja yang bisa dilakukan, dan alasan banyak perusahaan memilih mengintegrasikannya ke dalam operasional mereka.

Apa itu Asisten Suara AI?

Asisten suara AI adalah perangkat lunak berbasis AI yang memproses masukan suara, memahaminya, menjalankan tugas, dan memberikan respons kepada pengguna. Asisten ini digunakan di berbagai industri dan kebutuhan, memberikan sentuhan personal pada manajemen tugas dan layanan pelanggan.

Bagaimana Cara Kerja Asisten Suara AI?

Asisten suara AI merupakan orkestrasi teknologi AI yang kompleks. Dalam beberapa detik antara menangkap ucapan pengguna dan menghasilkan respons, berbagai proses dijalankan untuk menciptakan interaksi yang mulus.

Automatic Speech Recognition (ASR)

Automatic speech recognition kadang disebut speech-to-text, karena memang itulah fungsinya.

Saat pengguna berbicara ke perangkat mereka– entah itu ponsel, asisten rumah, atau dashboard mobil, ucapannya diubah menjadi teks. Untuk melakukan ini, jaringan saraf dalam dilatih untuk memprediksi transkripsi dari klip audio.

Setelah dilatih dengan ribuan jam data suara dari jutaan klip berbeda dengan berbagai pembicara, aksen, dan kondisi kebisingan, model AI ini menjadi sangat baik dalam mentranskripsi.

Dan itu penting– langkah pertama dalam sistem berlapis ini harus benar-benar kuat.

Natural Language Processing (NLP)

Setelah masukan suara diubah menjadi teks, model melanjutkan ke tahap memahami maknanya.

NLP adalah konsep payung untuk semua teknik yang digunakan untuk memproses pertanyaan pengguna (dalam bentuk teks) menjadi maksud dan unit bermakna.

Pengenalan Intent

Teks itu tidak terstruktur, dan menemukan makna di dalamnya bukan hal sepele. Lihat beberapa pertanyaan berikut:

• “Jadwalkan panggilan dengan Aniqa hari Selasa jam 1.”
• “Bisa putar lagu Cher?”
• “Apa yang cocok dipadukan dengan keju kambing?”

Asisten AI akan memiliki serangkaian intent terbatas di balik layar. Untuk bot kita, itu bisa meliputi:

• menjadwalkan janji
• memutar media
• mungkin juga mencari di web, dan
• mengobrol santai

Pengenalan intent bertugas mengklasifikasikan setiap pertanyaan pengguna ke dalam salah satu kategori ini.

Jadi, masuk ke kategori mana masing-masing contoh tadi?

“Jadwalkan panggilan…” berbentuk perintah. Cukup jelas. “Bisa…?” berbentuk pertanyaan. Tapi sebenarnya itu juga perintah, seperti pertanyaan sebelumnya. Dalam kedua kasus, kamu secara naluriah tahu tindakan yang diinginkan, tapi tidak mudah untuk memformalkannya.

“Apa yang cocok dengan…?” itu sederhana—semacam.

Kita tahu jenis jawaban yang diinginkan: makanan. Tapi tidak begitu jelas dari mana jawaban itu seharusnya diambil.

Haruskah mencari di web? Kalau iya, berapa banyak jawaban yang harus diberikan? Hanya satu hasil mungkin kurang lengkap, tapi terlalu banyak bisa membuat tugas sederhana jadi rumit.

Di sisi lain, mungkin bisa mengambil dari pengetahuan internal– tapi itu pembahasan berikutnya.

Intinya: pilihannya tidak selalu sederhana, dan tingkat kerumitan tugas ini sama besarnya dengan desain– atau kepribadian– bot, seperti juga dengan pertanyaan pengguna.

Pengenalan Entitas Nama

Selain tahu tugas apa yang harus dilakukan, bot juga harus mengenali informasi yang diberikan.

Pengenalan entitas nama berfokus pada mengambil unit bermakna – atau entitas nama – dari teks tidak terstruktur. Contohnya, mengenali nama orang, artis musik, atau tanggal dalam pertanyaan pengguna.

Mari kita lihat lagi pertanyaan pertama:

• “Jadwalkan panggilan dengan Aniqa hari Selasa jam 1.”

Aniqa adalah seorang, dan dari pertanyaannya, pengguna mengenalnya. Jadi kemungkinan besar dia adalah kontak.

Dalam kasus ini, “kontak” sudah diprogram sebagai entitas, dan bot punya akses ke daftar kontak pengguna.

Ini juga berlaku untuk waktu, lokasi, dan informasi penting lain yang mungkin tersembunyi dalam pertanyaan pengguna.

Mengambil Informasi

Setelah memahami keinginanmu, asisten suara harus mencari informasi yang relevan untuk membantu merespons. Bot yang baik akan dilengkapi dengan berbagai ekstensi untuk memenuhi kebutuhanmu.

Kita tadi membahas pengetahuan internal. Kamu pasti pernah terkesan dengan kemampuan pengetahuan model bahasa besar (LLM). Memang mengagumkan, tapi saat pertanyaanmu makin spesifik, kelemahannya mulai terlihat.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Asisten yang baik punya akses ke sumber pengetahuan eksternal – tidak hanya mengandalkan pengetahuan yang didapat saat pelatihan. RAG membuat respons AI didasarkan pada pengetahuan tersebut.

Pengetahuan di sini bisa berupa dokumen, tabel, gambar, atau apa pun yang bisa diproses secara digital.

Ia mencari di dokumentasi, mengambil item yang paling relevan dengan pertanyaan pengguna dan menggunakannya untuk membantu model dalam merespons.

• Kadang tujuannya untuk memperkuat informasi LLM, misalnya dengan merujuk ke literatur akademik saat melakukan riset.

• Di lain waktu, tujuannya memberi akses ke informasi yang tidak dimiliki model, seperti data pelanggan.

Dalam kedua kasus, kelebihannya adalah bisa mencantumkan sumber, sehingga respons lebih dapat dipercaya dan diverifikasi.

API dan Integrasi

Sama seperti LLM bisa terhubung ke sumber informasi eksternal, API dan integrasi memungkinkan ia terhubung ke teknologi lain.

Ingin menjadwalkan pertemuan Google Meets lewat Calendly untuk menindaklanjuti prospek HubSpot yang dinilai dengan Clearbit? Kecuali kamu membangun sendiri kalender, teknologi video call, CRM, dan alat analitiknya (yang sangat tidak disarankan), kamu perlu 🔌integrasi⚡️.

Alat pihak ketiga ini biasanya punya API yang membuka operasi agar bisa dijalankan oleh teknologi otomatis lain– seperti agenmu.

Integrasi membuat bot semakin mudah terhubung dengan teknologi pihak ketiga. Dibangun di atas API, integrasi ini menangani kerumitan sehingga Anda bisa menghubungkan agen Anda dengan sedikit usaha.

Respon dan Text-to-Speech (TTS)

Jadi, input pengguna sudah ditranskripsi, intent-nya sudah dipahami, informasi relevan sudah diambil, dan tugas sudah dijalankan.

Sekarang saatnya memberikan respon.

Baik itu menjawab pertanyaan pengguna atau mengonfirmasi bahwa tugas sudah dilakukan, bot suara hampir selalu memberikan respon.

Text-to-Speech (TTS)

Kebalikan dari pengenalan suara adalah speech synthesis, atau text-to-speech.

Model-model ini juga dilatih dengan pasangan data suara-teks, seringkali disesuaikan dengan pembicara, intonasi, dan emosi untuk menghasilkan ucapan yang terdengar alami.

TTS menutup siklus yang dimulai dan diakhiri dengan ucapan manusia(-oid).

Manfaat Asisten Suara

Lapisan suara di atas kemampuan AI meningkatkan pengalaman secara keseluruhan. Selain lebih personal dan intuitif, ada juga keunggulan di sisi bisnis.

Suara Lebih Cepat dari Teks

Dengan semakin banyaknya chatbot, pengguna sudah terbiasa dengan respon cepat. Dengan asisten AI suara, waktu input juga jadi lebih singkat.

Agen AI suara membuat kita tidak perlu menyusun kalimat dengan benar. Anda cukup mengucapkan apa saja, dan bot akan memahaminya.

Hal yang sama berlaku untuk responnya. Saya akui membaca bisa membosankan—tapi itu bukan masalah jika responnya langsung dibacakan untuk Anda.

Respon 24/7

Ini juga soal kecepatan. Dengan orang bekerja jarak jauh dan transaksi bisnis lintas benua, mustahil mengakomodasi semua zona waktu dan jam kerja yang perlu dicakup.

Interaksi suara seharusnya tersedia untuk semua orang, bukan hanya pelanggan di jam kerja tertentu. Dengan asisten AI suara, hal ini bisa jadi kenyataan.

Interaksi Lebih Personal

Berbicara bukan hanya soal kata-kata. Bot suara menciptakan pengalaman yang lebih personal dan menumbuhkan rasa percaya diri pada pengguna. Ditambah dengan kualitas AI chatbot yang menyerupai manusia, lapisan suara memperkuat koneksi.

Mudah Diintegrasi

Karena asisten suara bisa digunakan tanpa tangan, mereka juga tidak butuh antarmuka. Tidak perlu layar atau melihat—itulah sebabnya mereka populer di mobil.

Bahkan, mereka bisa diintegrasikan di mana saja selama ada mikrofon. Standarnya sangat rendah, bukan hanya karena mikrofon kecil, tapi juga karena sudah ada di mana-mana: komputer, ponsel, bahkan telepon rumah.

Sebutkan teknologi mutakhir lain yang bisa diakses lewat telepon putar.

Lebih Mudah Diakses

“Tanpa tangan” bukan hanya soal kenyamanan. Bagi orang dengan kebutuhan beragam, ini bisa menjadi sebuah keharusan.

Asisten suara dapat diakses oleh orang dengan keterbatasan mobilitas, penglihatan, atau literasi yang mungkin kesulitan dengan antarmuka AI tradisional.

Contoh Penggunaan Voice Bot di Berbagai Industri

Jadi, Anda tertarik dengan voice bot. Bagus. Tapi bagaimana cara menggunakannya?

Kabar baiknya, hampir semua industri bisa ditingkatkan dengan AI suara.

Kesehatan

Prosedur di bidang kesehatan terkenal rumit. Wajar saja: ini pekerjaan berisiko tinggi dan harus dilakukan dengan benar. Bidang ini sangat membutuhkan otomatisasi AI, asalkan andal dan efektif.

Kita sudah melihat penerapan AI di bidang kesehatan, dan suara membuka banyak peluang baru untuk peningkatan.

Contoh bagusnya adalah kuesioner medis: data pribadi, riwayat kesehatan, dan sebagainya.

Itu memang membosankan. Tapi sangat penting.

Peningkatan kecepatan dan produktivitas meringankan beban tenaga kesehatan yang kewalahan, dan alur percakapan yang menyerupai manusia memecah kebosanan menjawab pertanyaan berulang.

Aksesibilitas juga terjamin, dan sesuai dengan proses berlapis yang sudah kita bahas sebelumnya, saya bisa pastikan teknologinya andal.

Perbankan

Masih soal pekerjaan berisiko tinggi dan membosankan.

Hal seperti cek saldo dan memperbarui data adalah transaksi sederhana, tapi tetap ada beberapa lapisan pengaman untuk mengurangi kesalahan dan penipuan.

Agen suara NatWest menangani transaksi rutin, membebaskan agen manusia untuk lebih fokus pada interaksi yang sensitif atau kompleks, meningkatkan kepuasan pelanggan hingga 150% tanpa mengorbankan keamanan.

Dukungan Pelanggan

Soal otomatisasi panggilan rutin, SuperTOBI dari Vodafone, asisten AI suara, meningkatkan skor net promoter (NPS) mereka dari 14 menjadi 64.

Ini karena interaksi layanan pelanggan bersifat berulang, dan pertanyaan pelanggan dijawab dengan cara yang sama, baik oleh manusia maupun agen. Kasus khusus tetap dialihkan ke agen manusia.

Ritel

Saya agak rindu masa-masa bisa bicara langsung dengan pramuniaga.

Masalahnya, mereka terlalu sibuk untuk mengenal katalog dan kebijakan toko, apalagi melayani setiap pelanggan satu per satu.

Masuklah asisten penjualan suara seperti MyLow dari Lowe’s: asisten penjualan virtual yang menyediakan informasi tentang detail produk, stok, dan kebijakan.

Pengetahuan umum LLM benar-benar terlihat di sini: selain memberikan informasi khusus Lowe’s, asisten ini juga memanfaatkan pengetahuan desain interior untuk memberi saran dekorasi rumah kepada pelanggan.

Sebagian pelanggan masih mencari interaksi manusia. Untungnya, MyLow juga bisa digunakan oleh staf toko. Karyawan bisa mengambil informasi dari MyLow lalu membantu pelanggan secara langsung.

Mulai Tawarkan Asisten AI Suara

Asisten AI suara jelas jadi pilihan utama. Efisien dan berkarakter, tanpa kehilangan sisi manusia—benar-benar solusi terbaik.

Botpress menawarkan builder drag-and-drop yang dapat disesuaikan, pengawasan manusia dalam proses, berbagai integrasi siap pakai, dan sebagai pelengkap, voice wrapper yang terintegrasi mulus di atas agen Anda.

Bot kami bersih dan intuitif, namun sama sekali tidak sederhana.

Mulai bangun hari ini. Gratis.

FAQ

Seberapa akurat asisten suara AI dalam memahami berbagai aksen atau gangguan bicara?

Asisten AI suara kini semakin akurat dengan berbagai aksen berkat pelatihan pada data global, namun akurasinya tetap menurun untuk aksen daerah yang kuat, pengucapan tidak umum, atau gangguan bicara. Beberapa sistem seperti Google dan Microsoft menawarkan model khusus aksen, tapi pengguna dengan tantangan bicara signifikan mungkin mengalami tingkat kesalahan lebih tinggi dan membutuhkan penyesuaian atau solusi khusus.

Apakah asisten suara AI bisa bekerja secara offline atau selalu membutuhkan koneksi internet?

Asisten AI suara bisa bekerja offline jika menggunakan pengenalan suara dan model bahasa di perangkat, tapi biasanya hanya untuk tugas sederhana dan tanpa akses data eksternal secara real-time. Kebanyakan asisten canggih membutuhkan internet untuk pemrosesan cloud dan pengambilan informasi terbaru.

Seberapa aman data yang dibagikan dengan asisten suara AI, terutama untuk industri sensitif seperti kesehatan dan perbankan?

Data yang dibagikan ke asisten AI suara di industri sensitif seperti kesehatan dan perbankan diamankan dengan enkripsi dan kepatuhan pada regulasi seperti HIPAA, GDPR, atau PCI DSS. Namun, bisnis harus memilih vendor dengan sertifikasi keamanan yang kuat dan sebaiknya menghindari pengiriman data pribadi yang dapat diidentifikasi.

Apakah mahal untuk menambahkan antarmuka suara ke chatbot yang sudah ada?

Menambahkan antarmuka suara ke chatbot yang sudah ada bisa cukup terjangkau (menggunakan API cloud seperti Google Text-to-Speech atau voice wrapper Botpress) hingga lebih mahal jika butuh pengembangan khusus atau integrasi ke sistem milik sendiri. Banyak platform kini menawarkan integrasi suara sebagai fitur, sehingga biayanya hanya beberapa ratus dolar per bulan untuk penggunaan sedang, namun implementasi skala besar dengan suara khusus atau kebutuhan keamanan bisa mencapai harga enterprise puluhan ribu dolar.

Seberapa cepat sebuah bisnis dapat menerapkan asisten suara AI dari awal?

Sebuah bisnis dapat menerapkan asisten suara AI dasar hanya dalam beberapa jam dengan menggunakan platform tanpa kode atau template siap pakai, terutama untuk tugas sederhana seperti FAQ atau pengalihan panggilan. Asisten suara yang lebih kompleks yang terintegrasi dengan sistem backend dan mendukung percakapan alami biasanya memerlukan waktu pengembangan beberapa minggu hingga beberapa bulan.