Apa Itu AI untuk Bisnis? Contoh serta Cara Memulainya

Dalam era bisnis yang kompetitif, banyak pebisnis cemas tertinggal dan bingung mengadopsi teknologi baru tanpa membebani anggaran. Di tengah persaingan ketat, bisnis membutuhkan solusi efisien, cerdas, dan adaptif untuk bertahan dan berkembang pesat. Di sinilah AI untuk bisnis perlu direalisasikan.

AI telah berevolusi dari sekadar konsep futuristik menjadi alat yang fundamental untuk mendorong pertumbuhan bisnis. Dengan kemampuannya menganalisis data, mengotomatisasi tugas, dan membuat prediksi, AI memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan strategis.

Artikel ini akan membahas mengapa adopsi AI menjadi keharusan, peran dan manfaatnya bagi bisnis, serta contoh penerapannya di Indonesia. Kami juga akan menjelaskan bagaimana solusi ERP modern mendukung implementasi AI yang sukses di perusahaan.

Key Takeaways

• Kecerdasan Buatan (AI) dalam bisnis adalah pemanfaatan teknologi cerdas untuk mengotomatiskan proses, menganalisis data, dan menciptakan nilai tambah yang signifikan.
• Implementasi AI memberikan berbagai manfaat, termasuk peningkatan efisiensi operasional hingga pengambilan keputusan berbasis data.
• Di Indonesia, penerapan AI telah ikut andil di berbagai sektor seperti layanan pelanggan, pemasaran, keuangan, hingga manufaktur.
• Untuk memulai menggunakan AI, perusahaan harus mengidentifikasi tujuan yang jelas dan mengevaluasi kesiapan sumber daya.
• Software ERP ScaleOcean menawarkan software AI-native yang membantu mengintegrasikan kecerdasan buatan untuk mengelola dan mengoptimalkan operasional bisnis Anda.

Coba Demo Gratis!

1. Apa Itu AI untuk Bisnis?

AI untuk bisnis adalah simulasi kecerdasan manusia berupa chatbot, pemasaran prediktif, serta manajemen risiko dan rantai pasokan, yang diprogram ke dalam mesin, terutama sistem komputer. Teknologi ini meniru cara manusia berpikir, belajar, dan menyelesaikan masalah.

Teknologi ini mencakup berbagai cabang, seperti machine learning, natural language processing (NLP), computer vision, dan predictive analytics. AI dalam bisnis mengubah data mentah menjadi wawasan, mengotomatiskan tugas berulang, dan mempersonalisasi interaksi dengan pelanggan.

Predictive analytics adalah teknik yang menggunakan data historis dan algoritma statistik untuk meramalkan hasil atau kejadian di masa depan. Dalam bisnis, predictive analytics memprediksi perilaku pelanggan, tren pasar, dan risiko, membantu perusahaan membuat keputusan proaktif berbasis data.

Berbeda dengan perangkat lunak tradisional yang beroperasi berdasarkan aturan yang telah diprogram secara eksplisit. Sistem AI dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan tingkat otonomi tertentu.

Proses pelatihan dan inferensi ini didukung oleh infrastruktur komputasi masif seperti High Performance Computing (HPC). Inilah yang membuat AI menjadi alat transformatif yang mampu mendorong efisiensi pemasaran hingga operasional.

Secara mendasar, terdapat dua jenis utama AI yang relevan bagi dunia bisnis, yaitu AI lemah (narrow AI) dan AI kuat (general AI). Saat ini banyak perusahaan yang berpusat pada narrow AI, dirancang untuk melakukan tugas spesifik dengan sangat baik, seperti mengenali wajah hingga merekomendasikan produk.

2. Manfaat Utama AI bagi Operasional Bisnis

Integrasi teknologi AI ke dalam strategi dan operasional bisnis menawarkan manfaat signifikan yang dapat memberikan keunggulan kompetitif. Manfaat ini tidak terbatas pada satu departemen, melainkan merambah ke seluruh aspek perusahaan, dari efisiensi internal hingga interaksi dengan pelanggan.

Perusahaan dapat bertransformasi menjadi lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih responsif terhadap dinamika pasar yang terus berubah. Berikut adalah beberapa contoh manfaat utama AI apabila diimplementasikan untuk operasional bisnis: 

a. Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas

Salah satu manfaat paling langsung dari AI adalah kemampuannya untuk mengotomatiskan tugas-tugas administratif dan berulang. Proses seperti entri data, penjadwalan janji temu, pembuatan laporan rutin, dan rekonsiliasi keuangan dapat diselesaikan oleh sistem AI.

Hal ini memungkinkan karyawan untuk memfokuskan energi dan keahlian mereka pada pekerjaan yang lebih strategis, kreatif, dan bernilai tambah tinggi. Hal ini seperti analisis mendalam, pengembangan strategi, dan inovasi produk. Dengan demikian, produktivitas perusahaan secara keseluruhan meningkat secara signifikan.

Implementasi otomatisasi berbasis AI juga secara drastis mengurangi potensi human error yang sering terjadi dalam pekerjaan manual. Sistem AI yang terprogram dengan baik dapat menjalankan tugas-tugas ini dengan presisi konsisten, memastikan integritas data, dan meningkatkan kualitas output kerja di seluruh organisasi.

b. Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Di dunia bisnis modern, data adalah aset yang sangat berharga, namun mengolah volume data yang masif (big data) secara manual adalah tugas yang mustahil. AI, khususnya melalui machine learning, mampu menganalisis miliaran titik data dalam hitungan detik untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi yang tersembunyi.

Hasilnya adalah keputusan yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih akurat. Lebih dari sekadar analisis historis, AI juga unggul dalam analisis prediktif. Hal ini berarti kemampuan untuk meramalkan hasil di masa depan berdasarkan data masa lalu.

Misalnya, AI dapat memprediksi permintaan pasar, mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berhenti berlangganan (churn), atau memperkirakan potensi kegagalan peralatan. Dengan wawasan prediktif ini, perusahaan dapat mengambil tindakan proaktif.

Contohnya seperti menyesuaikan tingkat persediaan, meluncurkan kampanye retensi yang ditargetkan, atau menjadwalkan pemeliharaan preventif. Hal ini dapat menyebabkan optimalisasi alokasi sumber daya dan minimnyarisiko.

c. Peningkatan Pengalaman Pelanggan

AI merevolusi cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan dengan memungkinkan personalisasi dalam skala besar. Dengan menganalisis data perilaku pelanggan, riwayat pembelian, dan preferensi, algoritma AI dapat memberikan rekomendasi produk yang sangat relevan, konten yang disesuaikan, dan penawaran yang dipersonalisasi.

Pengalaman yang disesuaikan ini membuat pelanggan merasa dipahami dan dihargai, yang pada akhirnya meningkatkan loyalitas dan nilai seumur hidup pelanggan (customer lifetime value). Selain itu, asisten virtual dan AI chatbot adalah salah satu AI yang menyediakan layanan pelanggan yang responsif selama 24/7.

Teknologi ini dapat menangani pertanyaan umum, membantu transaksi, dan menyelesaikan masalah sederhana secara instan tanpa campur tangan manusia. Dampaknya, waktu tunggu berkurang, kepuasan pelanggan meningkat, dan agen bisa fokus pada kasus yang lebih kompleks.

d. Optimalisasi Operasi dan Rantai Pasokan (Supply Chain)

Manajemen rantai pasokan adalah area lain yang sangat diuntungkan oleh penerapan AI. Algoritma AI dapat menganalisis data historis penjualan, tren pasar, dan bahkan faktor eksternal seperti cuaca atau peristiwa global untuk menghasilkan perkiraan permintaan (demand forecasting) yang sangat akurat.

Perkiraan yang lebih akurat membantu perusahaan mengelola inventaris dengan optimal, menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Dalam AI logistics, AI meningkatkan efisiensi dengan mengoptimalkan rute pengiriman berdasarkan variabel real-time seperti lalu lintas dan kapasitas kendaraan.

Otomasi industri dengan AI dan sensor IoT memungkinkan pemeliharaan prediktif, di mana mesin memberi sinyal saat perlu perbaikan sebelum kerusakan total. Ini mengurangi downtime tak terduga dan memperpanjang umur aset produksi.

e. Peningkatan Keamanan Siber dengan Deteksi Ancaman Real-Time

Dengan meningkatnya digitalisasi, ancaman keamanan siber menjadi lebih canggih. Sistem keamanan tradisional sering kesulitan mengimbangi peretas, sementara AI menawarkan pendekatan dinamis dan proaktif dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi.

Algoritma machine learning memantau lalu lintas jaringan dan perilaku pengguna untuk mengidentifikasi anomali yang dapat menandakan serangan. Deteksi ancaman yang didukung AI bekerja secara real-time, memungkinkan tim keamanan untuk merespons insiden jauh lebih cepat daripada metode manual.

Di sektor keuangan, AI mendeteksi transaksi penipuan dengan menganalisis pola pengeluaran dan menandai aktivitas mencurigakan. AI berfungsi sebagai lapisan pertahanan cerdas untuk melindungi aset digital, data sensitif, dan reputasi perusahaan dari ancaman siber.

Baca juga: Apa itu Transformasi Digital, Tantangan, dan Contohnya

3. Contoh Penerapan AI dalam Bisnis di Indonesia

Adopsi kecerdasan buatan bukanlah lagi sebuah konsep yang hanya terjadi di negara-rata maju, tetapi telah menjadi realitas yang berkembang pesat di lanskap bisnis Indonesia. Menurut Garuda Website, pada tahun 2022 ada 50% responden hasil survei yang sudah mengadopsi AI dalam minimal satu unit bisnis mereka.

Dari perusahaan rintisan teknologi (startup) hingga korporasi besar, banyak organisasi di tanah air telah memanfaatkan AI untuk meningkatkan daya saing dan memberikan layanan yang lebih baik. Berikut beberapa contoh penerapan AI dalam bisnis yang sudah ada di Indonesia:

a. Layanan Pelanggan

Penerapan AI di Indonesia telah berkembang pesat, dari chatbot sederhana menjadi asisten virtual berbasis Generative AI. Perusahaan di sektor perbankan (seperti VIRA dari BCA), e-commerce (Tokopedia Care), dan telekomunikasi telah memanfaatkan teknologi ini untuk memberikan layanan 24/7 yang lebih responsif dan solutif.

AI menjawab pertanyaan tentang pesanan dan akun, serta menganalisis sentimen real-time untuk mendeteksi kekecewaan pelanggan sebelum berkembang. Teknologi ini mempercepat respons dan memberikan solusi personal, yang meningkatkan efisiensi operasional serta kepuasan pelanggan.

Dengan menganalisis ulasan pelanggan, komentar di media sosial, dan umpan balik lainnya, AI dapat mengukur kepuasan publik terhadap suatu merek atau produk. Wawasan ini membantu tim pemasaran dan pengembangan produk merespons keluhan dengan cepat dan meningkatkan kualitas layanan.

b. Pemasaran

Dalam dunia pemasaran digital, AI memainkan peran krusial dalam personalisasi dan penargetan iklan. Platform super-app seperti Netflix, serta raksasa e-commerce seperti Tokopedia dan Shopee, menggunakan algoritma AI untuk menganalisis perilaku pengguna dan menampilkan iklan atau promosi produk yang paling relevan.

Pendekatan ini meningkatkan efektivitas pemasaran dan ROI iklan. AI juga mengoptimalkan kampanye email marketing dan manajemen konten, menentukan waktu terbaik untuk pengiriman email, serta membuat variasi konten iklan otomatis.

c. Keuangan

Sektor fintech di Indonesia terdepan dalam adopsi AI, terutama untuk penilaian kredit. Perusahaan pinjaman online menggunakan machine learning untuk menganalisis data alternatif, seperti pola penggunaan ponsel dan transaksi digital, guna menilai kelayakan kredit peminjam tanpa riwayat kredit formal.

Di industri perbankan, AI digunakan untuk mendeteksi penipuan secara real-time, seperti yang dilakukan oleh Bank Jago & Jenius. Algoritma AI memantau jutaan transaksi harian untuk mengidentifikasi pola mencurigakan, seperti transaksi dari lokasi atau jumlah yang tidak biasa.

d. Sumber Daya Manusia

Departemen Sumber Daya Manusia (SDM) juga mulai merasakan manfaat dari teknologi AI. Banyak perusahaan besar di Indonesia kini menggunakan Applicant Tracking System (ATS) yang ditenagai AI. Hal ini untuk menyaring ribuan lamaran pekerjaan secara otomatis, contohnya penyaringan CV otomatis di JobStreet.

Sistem ini memindai resume, mengidentifikasi kata kunci relevan, dan memberi peringkat kandidat sesuai kualifikasi, mempercepat proses rekrutmen. Beberapa platform SDM modern menggunakan AI untuk menganalisis data kinerja dan keterlibatan karyawan untuk memprediksi risiko turnover.

e. Manufaktur

Sektor manufaktur di Indonesia mengadopsi AI untuk mewujudkan konsep Smart Factory atau Pabrik Cerdas. Salah satu aplikasi utamanya adalah pemeliharaan prediktif yang sudah digunakan oleh Astra International, di mana sensor IoT yang terpasang pada mesin produksi mengirimkan data operasional ke sistem AI.

AI menganalisis data untuk memprediksi kerusakan mesin, memungkinkan perbaikan sebelum downtime mahal. Selain itu, teknologi computer vision AI digunakan untuk deteksi cacat produk pada lini produksi dengan kamera berkecepatan tinggi.

Selain itu, AI inventory management software digunakan untuk memantau dan mengelola persediaan bahan baku secara real-time. Pendekatan ini memastikan ketersediaan material tetap optimal, mencegah kelebihan maupun kekurangan stok, serta menjaga kelancaran proses produksi.

f. Analisis dan Prediksi Pasar

Perusahaan ritel dan barang konsumsi (FMCG) di Indonesia sangat bergantung pada AI untuk analisis dan prediksi pasar. Dengan aplikasi analisis data cerdas, perusahaan seperti Gojek dan Traveloka meramalkan permintaan produk selama periode puncak seperti Ramadhan dan Lebaran.

Prediksi yang akurat ini sangat penting untuk perencanaan inventaris dan strategi promosi yang efektif. AI juga digunakan untuk memantau tren pasar dan aktivitas kompetitor secara real-time. Dengan menganalisis berita, media sosial, dan forum, perusahaan dapat memahami sentimen pasar dan strategi pesaing.

4. Cara Memulai Menggunakan AI untuk Bisnis Anda

Mengadopsi kecerdasan buatan mungkin terdengar sebagai sebuah langkah yang kompleks dan menakutkan, terutama bagi perusahaan yang baru memulai perjalanan digitalnya. Namun, dengan pendekatan yang terstruktur dan strategis, implementasi AI dapat dilakukan secara bertahap dan efektif.

Berikut adalah beberapa tahap cara memulai menggunakan AI untuk diimplementasikan ke bisnis:

a. Identifikasi Tujuan dan Masalah Bisnis yang Ingin Diselesaikan dengan AI

Langkah pertama dan paling fundamental adalah mendefinisikan dengan jelas mengapa perusahaan Anda membutuhkan AI. Hindari mengadopsi AI hanya karena menjadi tren sebaliknya, mulailah dengan mengidentifikasi masalah bisnis spesifik atau peluang yang ingin Anda manfaatkan.

Menetapkan tujuan yang jelas dan terukur, seperti mengurangi biaya atau meningkatkan retensi pelanggan, menjadi panduan implementasi. Lakukan audit internal untuk mengidentifikasi area yang paling inefisien dan membutuhkan perbaikan.

Setelah area potensial diidentifikasi, prioritaskan berdasarkan dampak bisnis yang diharapkan dan kelayakan implementasi. Fokus pada kasus penggunaan yang dapat memberikan laba atas investasi (ROI) yang cepat akan membantu membangun momentum dan dukungan untuk inisiatif AI yang lebih besar di masa depan.

b. Evaluasi Kesiapan Sumber Daya, Data, dan Keahlian Internal

AI, khususnya machine learning, sangat bergantung pada data. Kualitas dan kuantitas data yang Anda miliki akan sangat menentukan keberhasilan model AI Anda. Oleh karena itu, langkah krusial berikutnya adalah mengevaluasi kesiapan infrastruktur data Anda.

Pastikan Anda memiliki akses ke data yang bersih, terstruktur, dan relevan dengan masalah yang ingin Anda selesaikan. Selain data, evaluasi juga keahlian sumber daya manusia di dalam organisasi Anda.

Tim internal dengan keahlian dalam ilmu data, rekayasa AI, dan analisis bisnis sangat membantu untuk mengoperasikan implementasi AI dalam bisnis. Memiliki tim yang tepat adalah faktor penentu dalam menerjemahkan teknologi AI menjadi solusi bisnis yang fungsional.

c. Mulai dari Skala Kecil dan Lakukan Implementasi secara Bertahap

Daripada mencoba meluncurkan proyek AI ERP berskala besar yang mencakup seluruh perusahaan, pendekatan yang lebih bijaksana adalah memulai dari yang kecil. Pilih satu atau dua kasus penggunaan yang telah diprioritaskan dan luncurkan sebagai proyek percontohan (pilot project) atau bukti konsep (Proof of Concept – POC).

Tujuan dari proyek percontohan ini adalah untuk menguji kelayakan teknis, memvalidasi asumsi, dan mendemonstrasikan nilai bisnis AI dalam lingkungan yang terkendali. Pendekatan ini meminimalkan risiko dan investasi awal. Implementasi bertahap memungkinkan organisasi Anda untuk belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu.

Keberhasilan proyek kecil juga akan lebih mudah untuk dikomunikasikan kepada para pemangku kepentingan. Sehingga hal ini dapat membangun kepercayaan dan dukungan internal untuk investasi AI lebih lanjut. Salah satu pendekatan yang bisa dipertimbangkan adalah melalui penerapan generative AI untuk tugas-tugas spesifik.

d. Manfaatkan Alat AI yang Tersedia atau Pilih Mitra Teknologi yang Tepat

Perusahaan tidak perlu membangun solusi AI dari nol, karena banyak platform AI siap pakai yang dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja. Platform ini menawarkan solusi untuk analisis data, otomatisasi pemasaran, dan layanan pelanggan melalui chatbot.

Memanfaatkan alat yang sudah ada dapat secara signifikan mempercepat waktu implementasi dan mengurangi biaya pengembangan. Bagi perusahaan yang membutuhkan solusi yang lebih terintegrasi dan komprehensif, memilih mitra teknologi yang tepat adalah kuncinya.

Carilah penyedia yang tidak hanya menawarkan teknologi, tetapi juga memiliki pemahaman mendalam tentang industri Anda dan dapat memberikan dukungan strategis. Platform modern seperti sistem ERP yang dilengkapi dengan kapabilitas AI (AI-native) merupakan pilihan ideal.

Platform ini menyatukan data dari seluruh bisnis dan menyediakan alat AI dalam satu ekosistem terpadu. Inovasi seperti integrasi ERP dan ChatGPT menunjukkan potensi besar dari platform terpadu ini, yang dapat menjadi fondasi kokoh untuk transformasi digital berbasis AI di perusahaan Anda.

5. Kelola Operasional Bisnis Anda dengan Software AI-Native ERP ScaleOcean

Menghadapi tantangan dalam implementasi AI, bermulai dari kebutuhan data yang terpusat hingga otomatisasi proses yang kompleks. Di sinilah peran software ERP modern menjadi krusial. Software AI ERP ScaleOcean dapat membantu untuk menjawab tantangan tersebut dan membantu perusahaan Anda memanfaatkan kekuatan AI secara maksimal.

ScaleOcean adalah solusi perangkat lunak cerdas yang dibangun dengan AI sebagai inti sistemnya. Setiap modul, dari keuangan hingga SDM, dioptimalkan dengan analitik prediktif dan pengambilan keputusan cerdas.

Menjawab tantangan efisiensi, modul otomatisasi cerdas ScaleOcean mampu mengambil alih tugas-tugas rutin yang memakan waktu, seperti rekonsiliasi faktur, penjadwalan produksi, dan pengelolaan pesanan. Hal ini sejalan dengan kebutuhan bisnis untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi human error.

Proses analisis data prediktif ini memungkinkan perusahaan untuk proaktif mendorong pertumbuhan dan efisiensi bisnis di masa depan. Vendor ini menawarkan demo gratis dan konsultasi gratis untuk mengetahui bagaimana ERP ScaleOcean dapat membantu bisnis Anda.

6. Kesimpulan

Kecerdasan Buatan (AI) telah membuktikan dirinya sebagai kekuatan transformatif yang tak terhindarkan dalam dunia bisnis modern. Manfaat AI meliputi peningkatan efisiensi operasional, pengambilan keputusan berbasis data, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.

Adopsi AI bukan lagi kemewahan, melainkan kebutuhan strategis untuk bersaing di pasar. Perusahaan Indonesia yang proaktif mengadopsi AI akan lebih siap berinovasi dan tumbuh berkelanjutan, dan Anda tidak perlu melakukannya sendirian.

Dengan ERP ScaleOcean, bisnis Anda dapat mempercepat adopsi AI dengan fondasi data yang kuat dan alat analitik canggih. Jadwalkan demo gratis dan konsultasi dengan tim ahli kami untuk memulai transformasi digital Anda hari ini.