TLDR
Fokus pada kasus penggunaan operasional untuk mendapatkan pengembalian investasi yang lebih baik dari inisiatif AI. Perusahaan harus menjaga data master yang bersih dan terkelola dengan baik sebelum menerapkan solusi AI. Agentic AI dapat membantu perusahaan dalam mencapai tujuan bisnis yang lebih kompleks dan meningkatkan nilai dari inisiatif AI. Perusahaan telah banyak bereksperimen dengan AI dan generative AI khususnya, digunakan terutama di bagian pemasaran, IT, dan penjualan. Meskipun kemudahan dan efisiensi terlihat di depan mata, sebagian besar penerapan tersebut belum memberikan nilai finansial yang signifikan. Misalnya, chatbot membantu promosi produk, tapi tidak cukup jika tanpa dukungan AI di sisi operasional seperti pemrosesan pesanan dan pengelolaan inventaris.Laporan dari MIT mengungkapkan bahwa 95% penerapan AI di perusahaan tidak menghasilkan laba yang bisa diukur. Hanya 5% proyek AI yang terintegrasi secara menyeluruh ke proses bisnis berhasil memberikan nilai jutaan dolar. Ini menegaskan bahwa manfaat besar AI akan muncul jika fokus diarahkan pada aplikasi yang meningkatkan efisiensi operasional, bukan hanya penggunaan AI untuk fungsi sekunder di depan.Sebelum memasang solusi AI, perusahaan perlu memastikan tujuan bisnis yang spesifik dan membuat kustomisasi AI sesuai proses bisnis mereka. Pengurangan biaya bukan hanya tentang mengurangi jumlah tenaga kerja, tapi lebih kepada menurunkan ketergantungan pada outsourcing dan mitra eksternal terutama di bagian back-office yang memiliki dampak besar terhadap biaya.Selain itu, penting untuk memilih solusi AI yang bisa berintegrasi dengan teknologi yang sudah ada (interoperabilitas) dan dapat dikembangkan sesuai kebutuhan di masa depan (ekstensibilitas). Tantangan yang sering dihadapi adalah besarnya kompleksitas dalam membangun AI khusus yang bisa menyatu dengan alur kerja yang sudah ada, sehingga bekerja sama dengan partner AI yang ahli di bidangnya sangat dianjurkan.Teknologi agentic AI yang mengusung sistem agen AI yang dapat mengambil keputusan secara otonom, berkolaborasi, dan belajar dari interaksi, menawarkan potensi besar dalam mendukung otomatisasi serta orkestrasi proses bisnis kompleks. Namun, keberhasilan AI tetap bergantung pada data master yang bersih, akurat, dan terkelola dengan baik agar hasil AI dapat dipercaya dan tidak menjadi beban biaya yang sia-sia.
