Penerapan kecerdasan buatan (AI) di sektor bisnis Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, terutama dalam bidang layanan pelanggan, manajemen sumber daya manusia (SDM), pendidikan, dan keamanan siber. Teknologi ini membantu perusahaan meningkatkan efisiensi dengan mengotomatisasi berbagai proses yang sebelumnya memerlukan interaksi manusia. Menurut data dari Cisco, pasar Generative AI di Indonesia diperkirakan akan mencapai IDR 3,3 triliun pada tahun 2023, dengan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 27%.
Generative AI merupakan bentuk kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan konten seperti teks, gambar, dan video, membuka peluang inovasi baru dalam dunia bisnis dan pendidikan. Salah satu contoh aplikasi AI yang berkembang adalah chatbot dan asisten virtual, yang memudahkan perusahaan dalam memberikan layanan pelanggan secara cepat dan otomatis. Ardya Dipta, Head of Data Science di Kalbe Group, menjelaskan dalam diskusi panel bertema “AI dalam 3 Babak: Dari Eksperimen ke Transformasi Industri dengan Next Gen AI” bahwa AI tradisional awalnya berfokus pada tugas-tugas berbasis aturan, seperti otomatisasi proses bisnis sederhana. Namun, dengan munculnya Generative AI, teknologi ini kini mampu menciptakan konten lebih kompleks, termasuk teks dan visual, melalui model mutakhir seperti GPT dan Gemini. Diskusi ini berlangsung di Auditorium MRPQ Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, pada Sabtu, 26 Oktober.
Transformasi ini menunjukkan bahwa AI generasi baru tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga membuka peluang bagi inovasi kreatif di berbagai industri. Ke depannya, Generative AI diproyeksikan akan memainkan peran yang semakin penting dalam mendefinisikan ulang model bisnis, mempersonalisasi layanan, dan meningkatkan keamanan digital.
Ardya Dipta menekankan bahwa kecerdasan buatan (AI) untuk bisnis saat ini merupakan kombinasi antara AI tradisional dan Generative AI, di mana kedua teknologi ini bekerja bersama untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mendorong inovasi. AI tradisional, yang sebelumnya digunakan untuk menjalankan tugas-tugas otomatis berbasis aturan, kini telah berkembang dengan memanfaatkan machine learning (pembelajaran mesin) untuk melakukan analisis data dan pengambilan keputusan lebih cepat. Di sisi lain, Generative AI mampu menciptakan konten baru seperti teks, gambar, atau video, memberikan nilai tambah bagi sektor-sektor yang membutuhkan kreativitas dan personalisasi.
Namun, Ardya juga menjelaskan bahwa dalam banyak kasus, AI tradisional yang diperkuat dengan machine learning sudah cukup untuk menyelesaikan pekerjaan tanpa harus bergantung pada Generative AI. Misalnya, untuk tugas-tugas otomatis seperti analisis data, prediksi permintaan, atau otomatisasi layanan pelanggan, model machine learning dapat menangani pekerjaan tersebut dengan efisien dan akurat. Ia menekankan bahwa penerapan AI perlu disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan, mengingat Generative AI tidak selalu diperlukan dalam setiap situasi. Beberapa industri lebih diuntungkan dengan penerapan otomatisasi berbasis AI konvensional, yang lebih sederhana namun tetap mampu mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas. Ini menunjukkan bahwa memilih teknologi AI yang tepat sangat penting agar perusahaan dapat mencapai tujuan bisnis mereka dengan efektif dan efisien.
Bagus Chandra Wibawa, IT Project Manager di BNI, menekankan bahwa integrasi AI di perusahaan tidak hanya berhubungan dengan penerapan teknologi canggih, tetapi juga tentang bagaimana AI diadopsi sebagai bagian dari strategi bisnis jangka panjang. Artinya, perusahaan perlu merancang dan menerapkan AI bukan hanya sebagai solusi sementara, tetapi sebagai alat yang berkelanjutan untuk mendorong inovasi, meningkatkan efisiensi, dan mendukung pertumbuhan bisnis di masa depan. Ia juga menyoroti bahwa tantangan utama dalam implementasi AI terletak pada ketersediaan talenta yang kompeten. Menurutnya, tidak cukup hanya memiliki karyawan yang menguasai teori-teori AI dan pembelajaran mesin; perusahaan membutuhkan individu yang juga mampu menerapkan pengetahuan tersebut dalam proyek-proyek nyata. Keterampilan praktis ini mencakup kemampuan untuk mengembangkan dan menguji model AI, memahami kebutuhan bisnis, serta berkolaborasi dengan tim lintas fungsi agar solusi AI yang diterapkan relevan dan efektif.
Selain itu, Bagus menggarisbawahi bahwa penerapan AI dalam bisnis juga membutuhkan perubahan budaya kerja, termasuk meningkatkan kolaborasi antara divisi IT dan operasional. Hal ini penting agar tim perusahaan dapat memahami potensi dan keterbatasan AI, dan memastikan teknologi ini digunakan secara optimal untuk mendukung keputusan strategis. Tanpa perpaduan antara teknologi, strategi bisnis, dan talenta berkualitas, penerapan AI di perusahaan bisa menjadi tantangan besar.
Fajar Jaman, CEO IYKRA, menegaskan bahwa perusahaannya berkomitmen untuk memfasilitasi transformasi digital di berbagai perusahaan di Indonesia melalui penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) berbasis kerangka kerja Next Gen AI. Kerangka kerja ini dirancang untuk memastikan adopsi AI berjalan efektif dan berdampak nyata bagi operasional bisnis, dengan tiga langkah utama sebagai fondasinya.
- Eksplorasi: Tahap pertama ini melibatkan identifikasi peluang efisiensi di berbagai aspek bisnis, seperti otomatisasi proses, peningkatan produktivitas, dan pengurangan biaya operasional. Pada tahap ini, perusahaan menganalisis bagaimana AI dapat digunakan untuk memecahkan masalah atau menyederhanakan alur kerja.
- Desain Solusi: Langkah berikutnya adalah merancang solusi AI yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik setiap perusahaan. Ini memastikan bahwa teknologi yang diterapkan tidak hanya canggih tetapi juga relevan dan mudah diintegrasikan dengan proses bisnis yang ada. Pada tahap ini, tim IYKRA bekerja sama dengan klien untuk memastikan AI dirancang sesuai dengan tujuan strategis mereka.
- Implementasi Menyeluruh: Setelah solusi dirancang, tahap terakhir adalah implementasi AI di seluruh lini operasional. Proses ini melibatkan pelatihan tim internal, integrasi sistem, dan pemantauan berkelanjutan untuk memastikan bahwa teknologi bekerja sesuai harapan dan memberikan manfaat jangka panjang.
Dengan pendekatan komprehensif ini, perusahaan dapat mengoptimalkan operasional, meningkatkan kemampuan analisis data, dan membuat keputusan bisnis yang lebih akurat dan berbasis data. Transformasi ini memungkinkan perusahaan untuk bersaing lebih efektif di era digital dan menghadapi tantangan bisnis dengan ketajaman strategi yang didukung oleh teknologi kecerdasan buatan.
Selain berfokus pada penerapan Next Gen AI untuk membantu perusahaan berinovasi dan meningkatkan efisiensi, IYKRA juga memberikan perhatian besar pada pengembangan talenta muda di bidang teknologi. Salah satu inisiatif unggulan mereka adalah program bootcamp AI Engineering Fellowship, yang dirancang khusus untuk membekali generasi muda Indonesia dengan keterampilan dan pengetahuan AI terkini.
Program ini bertujuan untuk mempersiapkan peserta menghadapi perkembangan teknologi yang semakin cepat dan membantu mereka memasuki dunia profesional dengan kompetensi yang relevan. Melalui bootcamp ini, peserta akan belajar tentang konsep-konsep dasar kecerdasan buatan, penerapan machine learning, serta pengembangan model AI yang dapat diaplikasikan dalam berbagai industri. Fajar menegaskan bahwa inisiatif ini bukan hanya tentang memberikan pelatihan teknis, tetapi juga membangun mentalitas dan kesiapan generasi muda untuk bersaing di era digital. “Dengan program ini, kami berharap dapat mencetak talenta AI berkualitas yang siap memimpin akselerasi teknologi di masa depan,” jelasnya. Langkah ini sejalan dengan visi IYKRA untuk mendukung transformasi digital tidak hanya di kalangan korporasi tetapi juga di tingkat masyarakat luas, memastikan bahwa Indonesia memiliki sumber daya manusia unggul yang mampu memanfaatkan dan mengembangkan teknologi kecerdasan buatan di berbagai bidang.
REFERENSI:
Amodei, D., & Hernandez, D. 2018. “AI and Compute.” OpenAI Blog. Retrieved from https://openai.com/research/ai-and-compute/
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. 2016. Deep Learning. Cambridge: MIT Press.
Russell, S., & Norvig, P. 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
https://money.kompas.com/read/2024/10/28/212631426/babak-baru-kecerdasan-buatan-untuk-masa-depan-ekonomi-digital-indonesia diakses pada 30 Oktober 2024.
