Apa itu Generative AI, Konsep, Fitur, dan 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, dan meningkatkan prediksi finansial.
• Generative AI bekerja dengan cara melatih model, mengubah prompt menjadi kode numerik, lalu menguraikannya menjadi output baru yang relevan.
• ScaleOcean ERP yang terintegrasi dengan generative AI menawarkan solusi yang membantu perusahaan menciptakan produk yang lebih inovatif, dan meningkatkan efisiensi.

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 ini memungkinkan terciptanya konten yang beragam dan unik.

AI dalam bisnis 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 digunakan untuk meramalkan permintaan secara lebih akurat dan mendukung perencanaan yang lebih terukur. Selain itu, sistem ini membantu mengoptimalkan distribusi serta mengidentifikasi titik kemacetan agar alur operasional berjalan lebih efisien.

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 dengan mengolah data dalam jumlah besar untuk mempelajari pola, struktur, dan hubungan antar elemen.

Hasil pembelajaran tersebut membuat model mampu memahami konteks dan menghasilkan output yang relevan untuk berbagai kebutuhan. Pelatihan masif inilah yang menuntut adanya infrastruktur high performance computing sebagai tulang punggung komputasi.

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, dalam penelitian ilmiah, AI generatif mampu mempercepat analisis data dan membantu peneliti merumuskan hipotesis baru. Dampaknya, potensi inovasi semakin luas dan dapat diterapkan di berbagai 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 membantu perusahaan mensimulasikan skenario model bisnis berdasarkan data historis dan tren pasar. Misalnya, perusahaan perikanan dapat membandingkan opsi ekspansi seperti keripik ikan, bakso ikan premium, atau sushi siap saji untuk menentukan arah yang paling sesuai.

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 keripik ikan berbiaya rendah dengan permintaan meningkat, sementara bakso ikan premium memiliki potensi penjualan tertinggi di segmen menengah ke atas. Sementara sushi siap saji menawarkan margin tinggi, namun membutuhkan investasi awal besar pada teknologi pengemasan dan distribusi agar tetap segar.

Dengan informasi ini, perusahaan dapat fokus mengembangkan bakso ikan premium dan mengeksplorasi pasar sushi siap saji setelah distribusi diperkuat. 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 membantu merancang produk yang lebih relevan, mempercepat inovasi, dan menekan biaya prototipe.

Dengan AI generatif yang terintegrasi ke ERP, proses desain dan prototipe dapat dipercepat sehingga perusahaan lebih cepat memilih desain terbaik dan masuk ke produksi. Dampaknya, bisnis lebih responsif terhadap perubahan permintaan pasar.

c. Personalisasi Strategi Sales Marketing

Dengan memahami pola konsumen, teknologi AI tingkat lanjut membantu perusahaan mengkustomisasi strategi penjualan dan pemasaran secara lebih tepat sasaran. Pendekatan ini memungkinkan penyesuaian penawaran sesuai preferensi dan kebutuhan masing-masing konsumen.

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 menggunakan predictive analytics untuk melakukan peramalan tentang pendapatan, biaya operasional, dan laba. Dengan menganalisis data keuangan historis dan tren pasar, teknologi ini membantu perencanaan dan pengambilan keputusan keuangan yang lebih tepat.

Perusahaan juga dapat memanfaatkan commercial ERP software yang dilengkapi AI untuk mengintegrasikan analitik canggih ke dalam proses keuangan. Dengan dukungan ini, akurasi perencanaan dan efisiensi pengelolaan keuangan dapat meningkat secara signifikan.

e. Optimasi Alokasi Sumber Daya

AI generatif dalam ERP membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya, mulai dari persediaan, tenaga kerja, hingga fasilitas. Dengan analisis data historis dan tren software terkini, sistem dapat memprediksi kebutuhan sumber daya dengan lebih akurat.

Di manufaktur, AI dapat meramalkan kebutuhan bahan baku berdasarkan permintaan untuk mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok. AI juga membantu mengatur alokasi tenaga kerja dengan membaca pola musiman dan tren produksi, sehingga produktivitas naik dan biaya lembur lebih terkendali.

Penerapan AI ini dalam logistik juga membantu perusahaan menentukan rute pengiriman tercepat secara otomatis. Dengan mensimulasikan berbagai kondisi di perjalanan, teknologi ini mampu mempercepat waktu antar dan memastikan penggunaan armada berjalan lebih efektif serta tepat waktu.

4. Cara Kerja Generative AI

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 adalah cara kerja generative AI dalam menghasilkan output berdasarkan input yang diberikan pengguna. Proses ini melibatkan beberapa tahapan utama yang saling terhubung.

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 memungkinkan AI mempelajari pola dan hubungan dalam data secara mendalam. Dengan pemahaman ini, AI dapat menghasilkan output baru yang relevan dan sesuai dengan tugas yang diberikan.

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.

NVIDIA mengatakan dalam AI, data input seperti teks dipecah menjadi “token” yang kemudian menjadi representasi numerik untuk diproses model secara efisien. Proses ini dikenal sebagai tokenization dan menjadi dasar bagi model untuk memahami dan mengolah informasi secara matematis.

c. Penguraian Kode

Setelah proses pengkodean selesai, AI menguraikan representasi numerik yang telah terbentuk. Dari proses ini, sistem kemudian menghasilkan konten baru yang relevan sesuai tujuan yang ditetapkan.

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.

Forbes menjelaskan bahwa generative AI mampu menciptakan konten seperti teks, gambar, dan bentuk lainnya yang menyerupai karya manusia. Hal ini dimungkinkan karena model dilatih menggunakan data dalam jumlah besar untuk mempelajari pola dan aturan sebelum menghasilkan output baru.

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, AI dapat berinovasi dan menawarkan solusi kreatif di berbagai bidang. Penerapannya mencakup pemasaran, desain produk, hiburan, serta kebutuhan bisnis lainnya.

b. Kemampuan Beradaptasi

Fitur lainnya adalah mampu beradaptasi dengan berbagai tugas dan kebutuhan dengan pelatihan tambahan yang relatif sedikit. Setelah dilatih menggunakan data dasar, model ini dapat disesuaikan untuk menjalankan tugas spesifik sesuai kebutuhan bisnis.

Contohnya termasuk pembuatan konten pemasaran hingga pengembangan desain visual. Dengan fitur ini, fleksibilitas dalam penggunaan AI generatif termasuk chatbot AI 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 dapat memenuhi kebutuhan konten dalam volume besar tanpa mengorbankan konsistensi. Penerapannya relevan untuk pemasaran digital, media sosial, maupun sektor lain yang membutuhkan produksi konten cepat dan efisien.

Dengan keunggulan penciptaan, adaptasi, dan skalabilitas, Generative AI membuka peluang baru untuk efisiensi dan kreativitas dalam proses bisnis. ScaleOcean AI ERP Software telah mengintegrasikan teknologi ini untuk menghadirkan laporan otomatis, rekomendasi cerdas, dan dukungan pengambilan keputusan yang lebih akurat.

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 cukup memasukkan preferensi warna, bentuk, bahan, serta data ergonomi dan kinerja dari produk 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 and marketing.

Dengan memadukan data penjualan historis, tren pasar, dan respons pelanggan, AI generatif dapat mensimulasikan strategi pemasaran yang paling efektif. AI dapat mengidentifikasi segmen pasar potensial, memprediksi respons harga, dan merekomendasikan strategi pemasaran yang paling sesuai.

Pada tahap pasca jual, AI generatif menganalisis feedback pelanggan untuk mengukur kepuasan dan menemukan peluang perbaikan pada produk berikutnya. ERP terintegrasi AI menjaga relevansi produk dan pendapatan berkelanjutan melalui integrasi ERP dan IoT untuk pemantauan real-time dan keputusan berbasis data.

Baca juga: 8 Rekomendasi AI Inventory Management Terbaik Bisnis 2026

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 terkini, generative AI membantu mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan efisiensi, dan memperkuat kepuasan pelanggan. Di sistem ERP, teknologi ini mendukung simulasi bisnis, otomatisasi desain produk, personalisasi pemasaran dan penjualan, serta prediksi finansial yang lebih akurat.

Anda bisa menggunakan software AI 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!