Inovasi ERP dengan Penerapan Generative AI
3 Min Read Posted on 06 Nov 2023
Daftar Isi
Dalam era teknologi dan digitalisasi saat ini, kemampuan perusahaan untuk menganalisis dan memanfaatkan data menjadi kunci mencapai keberhasilan bisnis. Salah satu teknologi yang mulai dipertimbangkan dalam beberapa tahun terakhir untuk mencapai tujuan tersebut adalah generative AI. Sebagai cabang dari kecerdasan buatan, teknologi ini mampu menciptakan hal baru berdasarkan analisis data yang telah diajarkan sebelumnya.
Sistem ERP telah lama menjadi teknologi yang dimanfaatkan oleh operasional bisnis di berbagai sektor industri. Integrasi generative AI ke dalam teknologi ERP bisa membuka peluang baru dalam mengoptimalkan proses bisnis dan meningkatkan kinerja keseluruhan. Dalam artikel ini, kita akan belajar lebih dalam konsep dasar AI generatif, manfaatnya bagi bisnis, dan bagaimana integrasi dengan teknologi ERP dapat memberikan nilai tambah yang signifikan.
1. Apa itu Generative AI?
Generative AI adalah cabang dari kecerdasan buatan yang bekerja dengan cara melatih mesin menggunakan sejumlah besar data, seperti gambar atau teks, kemudian menganalisis data tersebut untuk menemukan pola-pola tertentu. Setelah memahami pola tersebut, mesin akan menciptakan konten baru yang mirip dengan data aslinya.
Lalu, apa manfaat penggunaan generative AI? Salah satunya adalah mempercepat proses desain dan inovasi. Misalnya dalam desain produk di industri manufaktur, teknologi ini dapat digunakan untuk menciptakan rancangan awal berdasarkan parameter tertentu. Jadi, para desainer bisa memiliki berbagai opsi untuk mengembangkan produknya secara cepat dan efisien. Dalam bidang medis, teknologi ini bisa digunakan untuk menyimulasikan molekul obat baru atau struktur protein yang mempercepat penemuan obat dan terapi baru bagi pasien.
Generative AI juga memiliki dampak signifikan pada otomasi dan optimalisasi proses bisnis. Dalam rantai pasokan, teknologi ini dapat digunakan untuk meramalkan permintaan, mengoptimalkan distribusi, dan mengidentifikasi titik-titik kemacetan dengan akurasi yang lebih tinggi. Dalam pemasaran, dapat digunakan untuk menganalisis data konsumen dan menciptakan strategi yang lebih tepat sasaran. Dengan demikian, Anda dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
2. Peran Generative AI di Teknologi ERP
AI generatif telah berkembang menjadi teknologi canggih yang bisa diterapkan ke sistem lainnya. Begitu juga pada sistem ERP. Lalu apa perannya ketika digunakan ke ERP?Â
a. Membuat Simulasi Model Bisnis
Generative AI memungkinkan perusahaan untuk mensimulasikan berbagai skenario model bisnis berdasarkan data historis dan tren pasar saat ini. Misalkan Anda memiliki perusahaan yang bergerak di bidang perikanan dan pengolahan makanan laut. Anda sedang mempertimbangkan untuk memperluas lini produk berdasarkan tiga opsi, yaitu keripik ikan, bakso ikan premium, dan sushi siap saji.
Menggunakan AI generatif, Anda bisa mengumpulkan data dari penjualan produk makanan laut selama beberapa tahun terakhir, survei konsumen tentang preferensi makanan, serta tren konsumsi makanan laut di pasar lokal dan internasional. Selanjutnya data tersebut dianalisis untuk mensimulasikan beberapa model bisnis.
Hasil simulasi menunjukkan, meskipun keripik ikan memiliki biaya produksi yang relatif rendah dan popularitasnya cukup meningkat, tapi bakso ikan premium memiliki potensi penjualan tertinggi untuk segmen konsumen kelas menengah ke atas yang mencari pilihan makanan sehat. Sementara sushi siap saji, meskipun memiliki margin keuntungan yang tinggi, sayangnya membutuhkan investasi awal yang besar di teknologi pengemasan dan distribusi agar tetap segar.
Nah, dengan informasi ini Anda bisa memutuskan untuk fokus pada pengembangan bakso ikan premium, dengan rencana mengeksplorasi pasar sushi siap saji di masa depan setelah memperkuat aspek distribusi. Melalui keputusan yang didukung oleh analisis data seperti contoh di atas, Anda akan mengalokasikan sumber daya dan investasi dengan lebih efisien dan efektif.
b. Mengembangkan Desain Produk
Dalam pengembangan produk, generative AI dapat digunakan untuk otomatisasi proses desain awal berdasarkan parameter dan spesifikasi tertentu. Dengan menganalisis feedback pelanggan dan data pasar, teknologi ini dapat menciptakan desain produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar, mempercepat siklus inovasi, dan mengurangi biaya prototipe.
Dengan menerapkan teknologi AI generatif pada sistem ERP yang terintegrasi, Anda tidak perlu lagi menghabiskan beberapa bulan untuk proses desain dan prototipe. Jadi, Anda bisa lebih cepat memilih desain terbaik dan langsung memulai fase produksi. Cara ini menjadikan perusahaan Anda lebih unggul dibandingkan kompetitor karena mampu beradaptasi dengan permintaan pasar secepat mungkin.
c. Personalisasi Strategi Sales & Marketing
Dengan memahami pola konsumen, teknologi AI tingkat lanjut ini juga dapat membantu perusahaan dalam mengkustomisasi strategi penjualan dan pemasaran sesuai dengan preferensi dan kebutuhan konsumen individu. Melalui pemanfaatannya, campaign pemasaran yang Anda buat menjadi lebih tepat sasaran, penawaran yang diberikan juga lebih relevan bagi pelanggan. Sehingga nantinya mampu meningkatan konversi dan loyalitas pelanggan.
d. Tingkatkan Prediksi Finansial Perusahaan
Dalam aspek keuangan, AI generatif pada teknologi ERP dapat digunakan untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang pendapatan, biaya operasional, dan laba. Dengan menganalisis data keuangan historis dan tren pasar saat ini, teknologi tersebut sangat membantu perusahaan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan keuangan secara lebih tepat.
e. Optimasi Alokasi Sumber Daya
Salah satu komponen penting dari sistem ERP adalah manajemen sumber daya. AI generatif berperan penting mengoptimalkan alokasi sumber daya, mulai dari manajemen persediaan, alokasi tenaga kerja, hingga penggunaan fasilitas. Dengan menganalisis data historis dan tren saat ini, teknologi ini mampu memprediksi kebutuhan sumber daya dengan akurasi yang lebih tinggi.
Misal dalam sektor manufaktur, bisa dimanfaatkan untuk meramalkan bahan baku yang diperlukan berdasarkan permintaan produk, sehingga mengurangi kemungkinan kekurangan atau kelebihan stok. Selain itu, dalam hal alokasi tenaga kerja, AI dapat mengidentifikasi pola musiman atau tren produksi dan menyesuaikan jadwal kerja karyawan untuk memaksimalkan produktivitas dan meminimalkan biaya lembur.
Bahkan, dalam manajemen fasilitas, seperti pabrik atau gudang, AI generatif dapat menyarankan tata letak yang optimal untuk alur kerja, memastikan sumber daya digunakan dengan cara yang paling efisien. Dengan demikian, integrasi AI generatif ke dalam sistem ERP membantu Anda membuat keputusan yang lebih cerdas dan responsif terhadap dinamika pasar.
3. Studi Kasus Generative AI di Sistem ERP
Untuk lebih memahami penggunaan generative AI pada sistem ERP, perhatikan ilustrasi berikut. Misalkan, Anda memiliki perusahaan manufaktur yang memproduksi sepatu. Anda memutuskan memanfaatkan AI generatif pada sistem ERP untuk mengembangkan model sepatu lari baru. Anda hanya perlu memasukkan data preferensi warna, bentuk, dan bahan yang digunakan berdasarkan dari feedback pelanggan, serta informasi ergonomi dan kinerja dari sepatu-sepatu sebelumnya. Kemudian dalam hitungan menit, AI generatif akan menghasilkan beberapa rancangan sepatu yang telah dioptimalkan untuk kenyamanan, daya tahan, dan estetika.
Setelah berhasil mengembangkan model sepatu lari yang optimal melalui bantuan AI generatif, langkah selanjutnya adalah memasarkannya agar diterima dengan baik. Sistem ERP yang terintegrasi dengan generative AI kembali berperan di proses sales & marketing. Dengan menggabungkan data historis penjualan, tren pasar saat ini, serta respons pelanggan terhadap produk-produk sejenis, AI generatif mampu mensimulasikan berbagai strategi pemasaran yang paling efektif.
AI akan mengidentifikasi segmen pasar yang paling mungkin tertarik dengan model sepatu baru ini, memprediksi respons berbagai skema harga yang dibuat, dan bahkan menyarankan jenis marketing campaign yang paling sesuai, seperti pemasaran digital, event peluncuran, atau kerjasama dengan influencer ternama. Selain itu, dengan memanfaatkan data geografis, AI generatif juga dapat menargetkan lokasi penjualan fisik dan online yang memiliki potensi permintaan tertinggi, memaksimalkan efisiensi pengeluaran iklan dan meningkatkan ROI.
Kemudian, pada tahap pasca jual, AI generatif dapat terus menganalisis feedback pelanggan untuk memahami kepuasan mereka dan area yang berpotensial untuk perbaikan pada iterasi produk berikutnya. Dengan ini, sistem ERP tidak hanya membantu memastikan produk selalu sesuai dengan kebutuhan pasar, tetapi juga untuk menjaga hubungan yang lebih erat dengan pelanggan, meningkatkan kesetiaan merek dan menghasilkan pendapatan yang berkelanjutan bagi perusahaan.
4. Kesimpulan
Generative AI adalah teknologi dalam kecerdasan buatan yang mampu membantu Anda menciptakan hal baru berdasarkan pola yang dipelajarinya dari data. Teknologi ini memiliki kemampuan luar biasa dalam mempercepat proses desain, inovasi, dan simulasi dalam berbagai bidang industri. Dengan menganalisis data historis dan tren saat ini, teknologi tingkat lanjut satu ini bisa mengoptimalkan proses bisnis Anda, meningkatkan efisiensi, dan memaksimalkan kepuasan pelanggan.
Bahkan, generative AI telah terbukti meningkatkan efisiensi sistem ERP dengan menyediakan simulasi model bisnis yang canggih, otomatisasi desain produk, personalisasi strategi penjualan dan pemasaran, serta prediksi finansial yang akurat. Teknologi ini juga berperan dalam optimalisasi alokasi sumber daya, dari manajemen persediaan hingga penggunaan fasilitas, sehingga memungkinkan Anda untuk mengambil keputusan berdasarkan analisis data yang mendalam dan responsif terhadap dinamika pasar.
Dapatkan update konten terbaik kami
secara rutin di Inbox Anda!
REKOMENDASI
Artikel Terkait
Nov 21, 2024 3 Min Read
Jenis Konstruksi Jalan, Tahap Pengerjaan, dan Strateginya
Nov 20, 2024 3 Min Read
12 Document Management Software Terbaik untuk Bisnis 2024
Nov 19, 2024 3 Min Read
Sistem Akuntansi: Manfaat, Komponen, dan Contohnya
Nov 19, 2024 3 Min Read
Rekapitulasi Jurnal: Pengertian, Fungsi, Jenis, dan Contoh
REKOMENDASI