Bagaimana AI meningkatkan efisiensi?

Bisnis yang efisien bukan sekadar tujuan jangka panjang atau pencapaian sesaat; efisiensi adalah upaya berkelanjutan untuk semua area bisnis. Menjadi lebih efisien melalui sistem AI meningkatkan layanan pelanggan, dapat memberikan penghematan biaya, meningkatkan penjualan, dan membantu meningkatkan loyalitas.  

Untuk mencapai tingkat efisiensi ROI ini, organisasi harus bersandar pada karyawan lain untuk membuat ide, menyusun strategi, dan belajar cara bekerja dengan AI. Teknologi selalu menjadi kekuatan pendorong efisiensi, tetapi AI pada dasarnya membentuk kembali cara kita bekerja.

Penggunaan AI membawa era baru efisiensi dengan mengotomatiskan tugas-tugas berulang, menganalisis kumpulan data untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi tren, mengoptimalkan proses yang kompleks, dan memberikan insight yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Pada akhirnya, AI—AI percakapan, AI generatif, AI agen—meningkatkan upaya tenaga kerja manusia, membebaskan mereka untuk fokus pada pekerjaan strategis dan kreatif serta menghilangkan potensi hambatan.

AI dalam manajemen rantai pasokan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan responsivitas secara keseluruhan. Melalui analisis prediktif, model AI membantu bisnis dengan analisis data dan perkiraan permintaan dengan lebih akurat, membantu memastikan bahwa tingkat persediaan dioptimalkan. Dengan menganalisis data historis dan mengantisipasi tren pasar serta faktor eksternal seperti cuaca atau kondisi ekonomi, AI dapat memprediksi fluktuasi permintaan, sehingga membantu perusahaan menghindari kehabisan stok atau kelebihan stok.  

Selain itu, AI dapat merampingkan alur kerja melalui otomatisasi dan mengurangi gangguan dalam rantai pasokan. Penggunaan AI dapat meningkatkan transparansi rantai pasokan dengan memungkinkan pemeliharaan prediktif. Machine learning dapat menganalisis kinerja peralatan dan mendeteksi tanda-tanda awal kegagalan, mencegah kerusakan yang mahal dan waktu henti yang tidak direncanakan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menjadwalkan pemeliharaan secara proaktif dan mempertahankan kelancaran operasi.

Kemampuan AI untuk mengoptimalkan proses dan mengurangi inefisiensi mengubah rantai pasokan, membantu bisnis tetap kompetitif di pasar digital yang semakin kompleks.  

Mesin yang rusak atau sistem yang tidak berfungsi dapat menghentikan operasi. Algoritma AI mengubah itu dan memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi. Agen AI dapat menganalisis data sensor dan catatan pemeliharaan historis untuk menentukan dan menerapkan pemeliharaan prediktif. AI juga dapat membangun model mode kegagalan dan analisis efek (FMEA) dengan lebih efisien. Ini pada gilirannya mengurangi waktu dan upaya yang dihabiskan untuk mengembangkan studi.  

Pendekatan proaktif yang dibawa oleh alat AI dapat memperpanjang umur aset dan mengurangi biaya operasional dalam jangka pendek dan panjang. Algoritma yang digunakan dalam pemeliharaan prediktif mengandalkan data waktu nyata untuk mengidentifikasi pola dan kegagalan yang akan datang. Organisasi dapat memperoleh manfaat AI seperti memaksimalkan produktivitas dan efisiensi operasional.

Mendaftarkan otomatisasi proses robotik (RPA), juga dikenal sebagai robotika perangkat lunak, menggunakan bot yang didukung AI untuk mengotomatiskan tugas rutin, membebaskan tenaga kerja manusia untuk pekerjaan yang lebih kompleks dan strategis. RPA menggabungkan API dan interaksi antarmuka pengguna (UI) untuk mengintegrasikan dan melakukan tugas berulang yang berbasis aturan, seperti entri data, pemrosesan faktur, dan menanggapi permintaan layanan pelanggan.  

Sementara RPA dan AI sangat berbeda, keduanya saling melengkapi dengan baik. AI dapat membantu RPA mengotomatiskan tugas secara lebih lengkap dan menangani contoh penggunaan yang lebih kompleks. Bot yang didukung AI dapat melakukan tugas-tugas yang mungkin membutuhkan waktu beberapa hari atau minggu untuk diselesaikan karyawan manusia dan menguranginya menjadi hanya beberapa jam. Jenis AI ini membuat tenaga kerja manusia menjadi lebih efisien di tempat kerja dan menekankan pentingnya tugas-tugas yang memiliki tujuan.  

Kondisi pasar yang tidak dapat diprediksi membuat bisnis sulit memprediksi permintaan pelanggan dan sering kali tidak tahu apa yang harus dilakukan untuk mendahului tren signifikan berikutnya. Namun, AI dan machine learning (ML) membuat perkiraan permintaan menjadi alat strategis yang membantu bisnis tetap kompetitif. Teknologi ini dapat dengan cepat memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar sambil memperhitungkan berbagai faktor seperti musim dan pergeseran dinamika pasar.  

Solusi AI dapat menganalisis pola penjualan dan memprediksi penjualan di masa depan, dan sebagai hasilnya memberikan prakiraan yang lebih akurat dan dapat beradaptasi. Yang dapat membantu organisasi memperkirakan harga dan memastikan mereka menempatkan sumber daya di tempat yang penting. Kemampuan AI untuk menangani data kompleks jauh melampaui kemampuan metode peramalan tradisional dan memberikan insight tentang pola permintaan pelanggan di masa depan yang sangat penting bagi bisnis.  

Tim penjualan dan pemasaran sering berkolaborasi pada kampanye iklan signifikan berikutnya yang mendorong pertumbuhan pelanggan. Dan itu selalu dimulai dengan proses kreatif yang sekarang mendapatkan bantuan signifikan dari alat yang ditananami AI yang menulis dan meringkas teks.

Produk seperti ChatGPT telah mendapatkan popularitas sebagai alat penulisan yang didukung AI yang dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek dan memberi tim kreatif lebih banyak fleksibilitas untuk melakukan lebih banyak pekerjaan. Meskipun pengeditan dan penyesuaian lebih lanjut mungkin diperlukan, alat bantu penulisan ini dapat membantu mengatasi hambatan menulis dan menyempurnakan konten dengan cepat.  

Ada begitu banyak konten di dunia saat ini sehingga organisasi memerlukan iklan atau media sosial dan iklan online mereka yang menarik perhatian. Konten bentuk pendek ini dapat diproduksi oleh tenaga kreatif manusia dengan alat bantu AI untuk membuat konten dan visual yang orisinal dan menarik dengan cepat. Ini membangun desain dan proses kreatif yang lebih efisien sambil bersandar pada keahlian karyawan manusia.  

Proses bisnis organisasi merupakan bagian penting untuk menjadi sukses dan membantu memastikan bahwa setiap departemen berjalan dengan lancar dan efisien. Pengoptimalan proses AI menggunakan beberapa teknologi, termasuk AI, model ML, dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Dengan AI dan teknologi lainnya, organisasi dapat menghapus tugas yang tidak perlu dan merampingkan proses yang pernah memperlambat pekerjaan.  

AI mengoptimalkan proses dengan melihat data kinerja sebelumnya dan menganalisisnya untuk menentukan seberapa baik itu bekerja atau tidak bekerja. Data yang efisien kemudian dapat direplikasi dan digunakan untuk menghapus proses yang tidak efektif. Secara terpisah, AI dapat mendeteksi kesalahan dan ketidaksesuaian dalam sistem organisasi dan menangkap potensi masalah sebelum terjadi.

Analisis AI terhadap tren pasar dan perilaku pengguna juga dapat membantu bisnis menentukan dan memprediksi perilaku pelanggan, yang membantu merampingkan tujuan dan target tim penjualan dan pemasaran.  

Kontrol kualitas AI memanfaatkan algoritma canggih dan ML untuk memeriksa produk dan mengidentifikasi cacat dengan cara yang efisien dan akurat. Kontrol kualitas berbasis AI juga membantu memastikan kepatuhan terhadap standar kualitas dan mengurangi limbah. Kemampuan AI ini dapat menganalisis gambar produk di jalur perakitan gudang dan mendeteksi ketidaksempurnaan yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia.  

Selain itu, kontrol kualitas AI memungkinkan alat pengujian untuk mensimulasikan proses dalam lingkungan virtual sebelum produksi langsung, seperti pengujian sintetis dan kembaran digital. Dengan melakukan pengujian praproduksi ini, organisasi mengesampingkan potensi masalah dan menyelesaikannya di awal proses pengembangan dan peluncuran. Hal ini mengarah pada hasil manufaktur yang lebih efisien dan proses kontrol kualitas yang andal.  

Pelanggan mengharapkan pengalaman dukungan pelanggan yang luar biasa dan bisnis perlu menjadikannya prioritas untuk memenuhi harapan tersebut. Organisasi telah menggunakan teknologi di departemen layanan pelanggan mereka, tetapi alat AI generatif membantu organisasi mengambil langkah maju yang besar. Sementara tenaga kerja manusia terus menjadi vital bagi departemen layanan pelanggan, chatbot AI dapat memahami pertanyaan pelanggan yang kompleks dan memungkinkan layanan mandiri dari pengguna.  

Layanan pelanggan telah menjadi contoh penggunaan yang berharga untuk teknologi yang didukung AI dan dalam mengembangkan pengalaman yang dipersonalisasi. Dengan alat bantu AI, perusahaan dapat mengotomatiskan respons terhadap pertanyaan umum dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna. AI dapat menganalisis perilaku pelanggan dan pembelian sebelumnya untuk mengarahkan produk yang dipersonalisasi atau rekomendasi konten. AI membentuk kembali bagaimana organisasi mendekati departemen layanan pelanggan dan membuat proses untuk pengguna dan tenaga kerja lebih efisien dan berpusat pada pelanggan.  

Organisasi perlu membuat keputusan penting setiap hari. Pembuat keputusan manusia sekarang meningkatkan keputusan tersebut dengan kekuatan data, analitik, dan AI. Ada beberapa poin yang berbeda ketika AI digunakan dalam proses pengambilan keputusan dan berbeda berdasarkan teknik analisis yang digunakan. Tingkat AI yang berbeda termasuk otomatisasi keputusan, augmentasi keputusan, dan dukungan keputusan. Setiap sistem membawa keputusan dalam beberapa bentuk.  

Untuk Otomatisasi, itu memutuskan dengan menggunakan analisis preskriptif dan analisis prediktif, sementara augmentasi merekomendasikan keputusan atau skenario keputusan ganda. Dan dukungan keputusan hanya ketika AI memainkan peran pendukung melalui diagnostik atau analisis prediktif. AI dalam pengambilan keputusan tergantung pada waktu dan kompleksitas situasi.

Meskipun penerapan AI sangat populer untuk keputusan sederhana, AI dapat diterapkan untuk keputusan yang rumit dan bahkan kacau, tergantung pada tingkat penggunaan AI.  

Teknologi AI digunakan untuk mengotomatiskan tugas sumber daya manusia dan mendukung pengambilan keputusan. Ini memungkinkan pendekatan berbasis data untuk perolehan bakat serta kemajuan dan retensi karyawan. Dengan tujuan untuk mengurangi bias dan meningkatkan pengalaman pencarian kerja secara keseluruhan bagi pencari dan pemberi kerja. Alat AI membantu tim SDM dengan manajemen catatan karyawan, pemrosesan penggajian, rekrutmen, orientasi, dan administrasi manfaat.  

AI telah dan menjadi bagian integral dari bidang layanan kesehatan. Contoh penggunaan umum untuk AI dalam kedokteran adalah dukungan keputusan klinis dan analisis pencitraan. Algoritma AI dan aplikasi yang didukung AI lainnya mendukung profesional medis di klinik. Dan baru-baru ini asisten perawat virtual AI telah diuji dan robot berkemampuan AI untuk operasi yang tidak terlalu invasif.

AI, khususnya algoritma ML, sedang digunakan dalam industri keuangan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. AI mempercepat waktu yang dibutuhkan untuk melakukan tugas-tugas seperti analitik data, perkiraan, manajemen investasi, manajemen risiko, keamanan siber, deteksi penipuan, dan layanan pelanggan. Institusi keuangan dengan proses manual secara tradisional mendapatkan pembaruan yang signifikan dengan AI seperti perdagangan algoritmik, penilaian kredit, kepatuhan, dan banyak lagi.  

AI mengubah industri, memungkinkan operasi yang lebih cerdas dan efisien yang memengaruhi manufaktur di seluruh dunia. Contoh AI dalam manufaktur adalah teknologi kembaran digital, yang menciptakan replika virtual dari suatu proses yang digunakan untuk mensimulasikan dan menganalisis kinerja secara real time tanpa perlu melakukan intervensi pada aset fisik langsung. 

Teknologi retail yang didukung AI dapat diterapkan di banyak aspek industri retail, di seluruh toko online dan toko fisik. Teknologi AI meningkatkan pengalaman pelanggan, operasi bisnis, dan pengambilan keputusan dalam ruang retail untuk memberikan pengalaman belanja yang dipersonalisasi menggunakan algoritma AI untuk menganalisis perilaku pelanggan. Ini juga dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan asisten virtual yang didukung AI dan chatbot untuk memberikan dukungan real-time bagi pelanggan.  

Era terbaru AI melibatkan asisten AI dan agen AI. Asisten AI bersifat reaktif dan melakukan tugas berdasarkan input pengguna. Agen AI proaktif dan bekerja secara mandiri untuk menyelesaikan tugas atas nama pengguna dan dapat menyusun strategi dan mengevaluasi tujuan yang ditetapkan.  

Asisten AI dibangun di atas beberapa jenis model dasar. LLM adalah bagian dari model dasar yang merupakan tugas terkait teks. Contohnya adalah asisten virtual, yang populer termasuk Siri Apple dan Alexa Amazon. Asisten virtual ini dapat melakukan tugas preset untuk kueri umum seperti, "Hai Siri, bagaimana cuaca hari ini?" atau menanggapi prompt berdasarkan data yang digunakan untuk melatih model.

Agen AI dan kopilot, sebagai alternatif, dapat menggunakan kemampuan gen AI untuk mengambil satu prompt, memecah tugas yang diperlukan untuk menyelesaikan prompt, menjalankan tugas-tugas tersebut, dan memberikan hasil. Agen atau kopilot mungkin, misalnya, melakukan ini untuk menghasilkan konten untuk platform yang berbeda, seperti web atau telepon.

Salah satu contoh: ambil merek kosmetik baru yang memiliki tujuan dan kata-kata tingkat makro dalam pikiran, tetapi tidak ada materi pemasaran yang konkret. Agen AI dapat membantu membuat salinan dan mengubah teks biasa menjadi dokumen berformat yang selaras dengan pedoman branding perusahaan. Agen dapat menyarankan personalisasi berdasarkan segmen pelanggan yang ditargetkan, dan bahkan mendukung pengujian A/B dan pengumpulan masukan pelanggan.

Contoh lain: Agen AI juga digunakan dalam sistem navigasi mobil swakemudi. Kendaraan dengan agen AI dapat menganalisis kesehatan kendaraan secara real-time, memperkirakan kondisi lalu lintas dan jalan, serta memberikan pengemudi rute terbaik dan paling efisien.  

Peningkatan produktivitas harus menjadi prioritas utama bagi setiap organisasi dan, bersama dengan efisiensi, harus menjadi tujuan untuk memaksimalkan produktivitas setiap karyawan. Ini membutuhkan peningkatan keterampilan karyawan yang tepat dan alokasi sumber daya untuk mendukung produk baru. Jalan yang lebih efisien untuk ini adalah dengan penerapan kemampuan AI di bidang-bidang seperti pelaksanaan strategi, proses kreatif, manajemen alur kerja, kesehatan, sumber daya manusia, manufaktur, penjualan, keuangan, dan retail dan perdagangan.

AI mendorong organisasi untuk maju ke masa depan dan mendorong karyawan manusia untuk menjadi seefisien mungkin di tempat kerja. Hal ini hanya dapat bekerja dengan karyawan yang terbuka terhadap perubahan dan bersedia bekerja dengan AI untuk menemukan efisiensi yang tidak pernah mereka ketahui sebelumnya.