Alih-alih mengunci diri pada satu vendor atau model AI selama bertahun-tahun, MassMutual memilih pendekatan yang lebih cair. Perusahaan menjalin kemitraan dengan vendor-vendor AI terdepan, namun membatasi durasi kontrak maksimal 12 bulan. “Kami membatasi hubungan itu agar kami tetap memiliki opsi untuk memilih alat terbaik seiring matangnya teknologi di bidang ini,” ujar Merritt dalam podcast VB Beyond the Pilot.
Filosofi ini juga berlaku untuk model open-source. Merritt mengaku timnya “100%” melirik teknologi open-source dan melihatnya akan memainkan peran besar di masa depan. “Kami pasti akan membutuhkan model frontier dan kemampuan mutakhir untuk melakukan hal yang mustahil hari ini, dan akan mungkin dilakukan besok,” tambahnya.
Strategi AI MassMutual terbagi dalam dua kategori besar. Pertama, enablement — menghadirkan alat produktivitas seperti Copilot dan asisten virtual ke seluruh karyawan. Kedua, inisiatif “deepen and focus” yang menargetkan alur kerja spesifik berdampak besar, seperti pada proses kerja agen asuransi dan pemegang polis.
Setiap proyek dimulai dengan kriteria keberhasilan yang ditentukan di awal, bukan sekadar mengejar metrik adopsi. “Semua yang kami lakukan terukur. Selalu ada metrik keberhasilan yang kami definisikan di awal untuk menentukan apakah kami akan memperluas inisiatif ini,” tegas Merritt.
Salah satu contoh paling konkret adalah transformasi contact center. Dengan tenaga AI, waktu penyelesaian masalah pelanggan anjlok dari 10 menit menjadi satu menit, dan biaya operasional turun drastis dari dolar menjadi sen.
Yang menarik dari pendekatan MassMutual adalah bagaimana mereka mengevaluasi kualitas AI, bukan hanya dari biaya token atau kecepatan. Perusahaan menggunakan kerangka “trust score” yang menggabungkan umpan balik pengguna dengan metrik operasional.
Saat membangun ulang contact center, karyawan diberikan akses ke dua LLM berbeda. Model pertama merespons hampir seketika namun kualitas jawabannya berisik. Model kedua, yang lebih mahal, butuh waktu beberapa detik lebih lama tetapi konsisten memberikan jawaban berkualitas tinggi. Hasilnya? “Kami ingin yang lebih mahal. Kami bersedia menunggu, karena perbedaan kualitasnya sangat tinggi sehingga dua detik tambahan itu sepadan,” kata Merritt menirukan suara para pengguna.
Keputusan itu membalikkan logika bisnis konvensional yang kerap mengejar kecepatan. “Kami memasukkan pengalaman itu ke dalam pengambilan keputusan, dan itu membuat kami mengatakan, secara relatif, biayanya tidak material, jadi kami akan menggunakan model yang lebih kompleks,” pungkas Merritt.
Strategi fleksibel MassMutual juga terbukti dalam proyek modernisasi mainframe. Sebuah tim insinyur AI berhasil menyelesaikan proses yang biasanya memakan waktu tiga bulan hanya dalam tujuh hari. Ke depan, perusahaan tengah mempersiapkan “lingkungan multi-harness” untuk mendukung teknologi AI agentic yang diyakini akan menjadi gelombang berikutnya.
Bagi perusahaan dan pemimpin IT di Indonesia, pelajaran dari MassMutual jelas: di era AI yang bergerak cepat, kemampuan untuk beralih model sama pentingnya dengan kemampuan untuk mengadopsinya. Tidak ada model yang abadi, yang ada adalah infrastruktur yang siap beradaptasi.