Apa itu Generative AI, Konsep, Fitur & Cara Kerjanya

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 penerapan 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.

Key Takeaways

• Generative AI adalah cabang kecerdasan buatan yang melatih mesin untuk menciptakan konten baru berdasarkan analisis data historis, seperti gambar dan teks.
• Peran generative AI diterapkan pada ERP untuk menciptakan simulasi model bisnis, mengembangkan desain produk, mempersonalisasi strategi pemasaran, dan meningkatkan prediksi finansial.
• ScaleOcean ERP yang terintegrasi dengan generative AI menawarkan solusi yang membantu perusahaan menciptakan produk yang lebih inovatif, meningkatkan efisiensi, dan memaksimalkan kepuasan pelanggan.

Coba Demo Gratis

1. Apa itu Generative AI?

Generative AI adalah kecerdasan buatan yang dapat menghasilkan konten baru seperti teks, gambar, audio, dan video, di mana AI ini memanfaatkan pola yang dipelajari dari data yang ada. Potensi teknologi AI untuk bisnis ini memungkinkan terciptanya konten yang beragam dan unik.

Model AI ini mengkodekan dan mendekode informasi, sehingga membuahkan hasil baru yang mirip dengan data pelatihan, namun tidak hanya sekedar menyalin. Model ini menggunakan model AI besar, atau yang dikenal sebagai model pondasi, yang dapat disesuaikan untuk tugas tertentu melalui pemrosesan data berlabel. Hal tersebut berbeda dengan agentic AI yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.

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.

2. Konsep Inti Generative AI

Generative AI adalah salah satu kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk menciptakan konten baru, serta bekerja berdasarkan model yang telah dilatih sebelumnya dengan big data. Ini yang membuat AI generatif menghasilkan output yang relevan dan kreatif. Berikut ini beberapa konsep inti generative AI, diantaranya:

a. Model Pondasi

AI ini mengandalkan model besar yang dilatih sebelumnya untuk menangkap pemahaman mengenai berbagai jenis data. Model pondasi ini dibangun berdasarkan pengolahan sejumlah besar data untuk mempelajari pola, struktur, dan hubungan antar elemen data, serta memiliki kapasitay yang luas dan dapat digunakan untuk berbagai jenis tugas.

b. Penyetelan Halus

Generatif AI juga melakukan proses penyetalan harus dengan melatih model pada kumpulan data spesifik untuk mengkhususkan fungsinya. Proses penyempurnaan ini memungkinkan model untuk menyelesaikan tugas tertentu, mulai dari menulis salinan pemasaran, merancang produk, atau menghasilkan rekomendasi yang lebih tepat.

c. Pengkodean dan Dekodean

Proses pengkodean dan dekodean pada AI Generatif melibatkan jaringan saraf yang mengubah data input menjadi representasi terkompresi. Proses ini memungkinkan model untuk memahami dan mengolah informasi dengan cara yang lebih efisien.

Setelah data dikodekan, model kemudian mendekodekannya untuk menghasilkan konten baru yang mencerminkan informasi asli. Proses ini memungkinkan model untuk menghasilkan berbagai output kreatif, baik dalam bentuk teks, gambar, atau format lainnya, sesuai dengan tugas yang diberikan.

d. Pembuatan Konten

AI generatif juga memiliki kemampuan untuk menciptakan berbagai format konten, seperti teks, gambar, video, audio, hingga kode. AI ini memanfaatkan model generatif untuk menghasilkan konten yang sangat realistis dan sesuai dengan kebutuhan.

Dalam pembuatan konten, model ini menyesuaikan outputnya dengan gaya, format, dan elemen yang relevan, memberikan hasil yang tidak hanya otomatis tetapi juga kreatif dan mendalam. Hal ini membuka banyak kemungkinan dalam industri seperti media, pemasaran, dan hiburan.

e. Aplikasi

Konsep AI ini juga memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang, di mana teknologi ini mampu melakukan otomatisasi kreatif, seperti pembuatan artikel, desain visual, atau musik.

Seperti contohnya di bidang kesehatan, AI ini membantu penemuan obat dengan menganalisis molekul dan skenario interaksi biologis. Selain itu, di dunia penelitian ilmiah, AI Generatif dapat mempercepat analisis data dan menghasilkan hipotesis baru, memperluas potensi inovasi di banyak sektor, termasuk pendidikan, manufaktur, dan teknologi.

3. Peran Generative AI di Teknologi ERP

AI generatif telah berkembang menjadi teknologi canggih yang bisa diterapkan ke sistem lainnya, dan juga merupakan salah satu contoh revolusi industri 4.0. Begitu juga pada sistem ERP. Lalu apa perannya ketika digunakan ke ERP? 

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 transformasi digital terkait 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.

Anda juga bisa memanfaatkan commercial ERP software yang dilengkapi dengan AI yang dapat membantu perusahaan dalam mengintegrasikan analitik canggih dalam proses keuangan bisnis, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengelolaan keuangan.

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 software 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. Dalam konteks VUCA dalam bisnis, integrasi AI generatif ke dalam sistem ERP membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan responsif terhadap dinamika pasar.

4. Cara Kerja AI Generatif

Model AI generatif memiliki serangkaian langkah yang memungkinkan model menciptakan konten baru. Dalam proses ini, data besar digunakan untuk melatih model agar dapat memahami pola dan hubungan dalam informasi yang ada. Berikut ini cara kerja generative AI dalam menghasilkan output yang sesuai dengan input yang diberikan oleh pengguna, diantaranya:

a. Pelatihan

Proses pelatihan dilakukan, di mana model generatif dilatih dengan sejumlah besar data untuk memahami pola dan hubungan yang ada dalam data tersebut. Data ini bisa berbentuk teks, gambar, atau suara yang memberikan informasi kepada model agar mengenal struktur dan karakteristik data.

Pelatihan model ini juga memungkinkan AI untuk mempelajari cara mengidentifikasi pola yang dapat digunakan untuk menghasilkan output baru yang relevan dan sesuai dengan tugas tertentu yang diberikan kepada AI.

b. Pengkodean

Setelah pelatihan, berikutnya dilakukan pengkodean. Ketika pengguna memberikan prompt kepada model AI, seperti perintah teks atau input data, model akan mengkodekannya menjadi representasi numerik.

Representasi tersebut digunakan oleh model untuk memahami dan memproses informasi dalam format yang lebih efisien. Proses ini akan membantu AI dalam mengolah data dengan cara yang memungkinkan untuk menghasilkan konten baru yang relevan.

c. Penguraian Kode

Pengkodean yang selesai dilakukan, AI akan menguraikan kode numerik tersebut untuk menghasilkan konten baru. Proses ini memungkinkan model untuk menciptakan berbagai bentuk konten, seperti teks, gambar, atau data lainnya. Output yang dihasilkan bisa berupa kalimat, desain visual, atau bahkan suara, tergantung pada jenis data yang diminta.

Baca juga: Integrasi Sistem ERP dan Chat GPT: Masa Depan Bisnis

5. Fitur Utama Generative AI

AI generatif memiliki fitur utama yang membedakannya dari AI tradisional, sehingga mampu menciptakan konten baru, beradaptasi dengan berbagai tugas, dan menghasilkan output dalam jumlah besar. Berikut ini beberapa fitur AI generatif yang menawarkan potensi yang luar biasa dalam berbagai industri, yaitu:

a. Penciptaan

Generative AI memiliki kemampuan menciptakan konten yang sepenuhnya baru dan berbeda dengan AI tradisional yang lebih fokus pada analisis dan prediksi. Dalam penciptaan konten, model generatif dapat menghasilkan teks, gambar, audio, video, dan bahkan kode yang belum pernah ada sebelumnya.

Dengan fitur ini, memungkinkan AI untuk berinovasi dan menawarkan solusi kreatif dalam berbagai bidang, seperti pemasaran, desain produk, hiburan, dan lainnya.

b. Kemampuan Beradaptasi

Fitur lainnya adalah mampu beradaptasi dengan berbagai tugas dan kebutuhan dengan pelatihan tambahan yang relatif sedikit. Setelah dilatih pada data dasar, model ini dapat disesuaikan dengan mudah untuk melakukan tugas tertentu, seperti membuat konten pemasaran dan desain visual.

Dengan fitur ini, fleksibilitas dalam penggunaan AI generatif di berbagai industri tanpa memerlukan pelatihan ulang yang berat.

c. Skalabilitas

AI generatif juga memiliki skalabilitas tinggi yang mampu menghasilkan konten dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Teknologi ini membuat perusahaan dapat memanfaatkan AI untuk menghasilkan berbagai jenis konten secara massal, seperti artikel, gambar, atau video.

Dengan skalabilitas ini, perusahaan juga mampu untuk memenuhi kebutuhan konten dalam volume besar, baik untuk pemasaran digital, media sosial, maupun industri lain yang membutuhkan produksi konten cepat dan efisien.

6. 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. Integrasi ERP 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.

Kemudian, pada tahap pasca jual, AI generatif dapat terus menganalisis feedback pelanggan untuk memahami kepuasan mereka dan area yang berpotensial untuk perbaikan pada literasi produk berikutnya.

Dengan ini, penggunaan sistem ERP terintegrasi AI menjadi solusi untuk memastikan produk selalu sesuai dengan kebutuhan pasar, menjaga hubungan yang lebih erat dengan pelanggan, dan menghasilkan pendapatan yang berkelanjutan bagi perusahaan. Integrasi ERP dan IoT juga akan membantu dalam pengelolaan dan pemantauan produk secara real-time, memperkuat efisiensi operasional dan memperbaiki keputusan berbasis data.

7. 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.

Anda bisa menggunakan software ERP ScaleOcean yang dapat terintegrasi dengan generative AI secara seamless, sehingga memungkinkan Anda untuk mengambil keputusan berdasarkan analisis data yang mendalam dan responsif terhadap dinamika pasar. Lakukan demo gratisnya sekarang!