Apa Itu AI Perusahaan? Manfaat, Penggunaan, dan Teknologi

Bisnis sering kali menghadapi terlalu banyak data, pekerjaan berulang, dan pengambilan keputusan yang memakan waktu lebih lama dari seharusnya. Seiring pertumbuhan tim, menjaga semuanya tetap teratur sambil bergerak cepat dapat menjadi semakin sulit. AI perusahaan membantu bisnis mengelola informasi, mengotomatiskan tugas rutin, dan mendukung pekerjaan sehari-hari yang lebih cerdas. Lanjutkan membaca untuk mengetahui cara kerja AI perusahaan, penerapannya dalam bisnis, dan teknologi yang memungkinkannya.

AI perusahaan berarti menggunakan kecerdasan buatan di berbagai bagian bisnis untuk mengelola data, mengotomatiskan pekerjaan rutin, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. AI ini dapat membantu tim bekerja lebih cepat dengan menangani tugas berulang dan menemukan pola yang berguna dalam informasi dalam jumlah besar. Bisnis dapat menggunakannya di bidang seperti penjualan, keuangan, pemasaran, operasional, dan layanan pelanggan.

AI perusahaan dapat mencakup teknologi seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, AI generatif, dan agen AI. Dengan menghubungkan alat-alat ini ke data bisnis dan sistem yang sudah ada, perusahaan dapat membuat AI lebih bermanfaat dalam alur kerja sehari-hari. Keamanan yang memadai, kualitas data, dan pengawasan manusia juga membantu memastikan AI digunakan secara bertanggung jawab dalam skala besar.

Seiring AI menjadi bagian dari operasional bisnis sehari-hari, penting untuk memahami perbedaan AI perusahaan dengan alat AI tradisional yang digunakan untuk tugas individual. Perbandingan berikut menyoroti perbedaan utama dalam cara kerjanya, penggunaannya, dan nilai yang dapat diberikannya kepada organisasi.

AI generatif untuk perusahaan mengandalkan perpaduan teknologi yang membantu bisnis memahami informasi, memecahkan masalah, dan menyelesaikan tugas dengan lebih efisien. Teknologi berikut berperan penting dalam menghadirkan AI ke operasional dan alur kerja bisnis sehari-hari.

AI generatif dan model bahasa besar (LLM) menjadi fondasi bagi banyak aplikasi AI perusahaan. Teknologi ini dapat memahami instruksi dalam bahasa alami serta menghasilkan teks, kode, ringkasan, dan konten lainnya, sehingga karyawan lebih mudah berinteraksi dengan AI menggunakan bahasa sehari-hari.

• Pembuatan konten: Membuat dokumen, laporan, email, dan konten bisnis lainnya.

• Pemrosesan informasi: Merangkum dan menganalisis teks dalam jumlah besar.

• Interaksi bahasa alami: Memungkinkan karyawan berinteraksi dengan sistem bisnis melalui prompt percakapan.

• Bantuan pemrograman: Membuat, menjelaskan, dan memodifikasi kode untuk pengembangan perangkat lunak.

Agen AI tidak hanya menghasilkan respons, tetapi juga memungkinkan AI merencanakan tugas, menggunakan alat, dan menyelesaikan beberapa langkah untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Jika dipadukan dengan otomatisasi alur kerja, agen AI dapat mendukung proses bisnis yang lebih kompleks yang sebaliknya memerlukan koordinasi manual.

• Perencanaan tugas: Memecah tujuan kompleks menjadi langkah-langkah kecil yang dapat ditindaklanjuti.

• Pelaksanaan alur kerja: Menyelesaikan beberapa tugas terkait secara berurutan.

• Penggunaan alat: Berinteraksi dengan perangkat lunak, situs web, database, atau alat terhubung lainnya.

• Otomatisasi proses: Menangani alur kerja bisnis yang berulang atau terdiri dari beberapa langkah.

AI bisnis memerlukan akses ke informasi yang relevan dan tepercaya untuk menghasilkan hasil yang bermanfaat. Teknologi integrasi data menghubungkan sistem AI dengan dokumen perusahaan, database, basis pengetahuan, dan informasi bisnis lainnya, sekaligus membantu organisasi mengendalikan cara informasi tersebut diakses.

• Pengambilan pengetahuan: Menemukan informasi yang relevan dari sumber internal.

• RAG: Mendasarkan respons AI pada data dan dokumen bisnis tertentu.

• Integrasi data: Menghubungkan informasi dari berbagai sistem bisnis.

• Kontrol akses: Membatasi akses AI berdasarkan peran dan izin pengguna.

Infrastruktur cloud menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk mengembangkan, menerapkan, dan menskalakan aplikasi AI perusahaan. Infrastruktur ini memungkinkan organisasi menangani beban kerja AI yang berat tanpa harus membangun seluruh infrastruktur dasarnya sendiri.

• Penerapan model: Menjalankan model AI di lingkungan produksi.

• Komputasi yang dapat diskalakan: Menambah sumber daya seiring pertumbuhan beban kerja AI.

• Platform pengembangan AI: Membangun, menguji, dan mengelola aplikasi AI.

• Integrasi: Menghubungkan kemampuan AI dengan aplikasi perusahaan yang sudah ada.

AI perusahaan juga memerlukan teknologi dan proses yang membantu organisasi mengelola keamanan, privasi, kepatuhan, dan performa model. Kontrol ini semakin penting ketika AI terhubung ke data bisnis yang sensitif dan alur kerja operasional.

• Keamanan data: Melindungi informasi bisnis dan pelanggan yang sensitif.

• Privasi dan kepatuhan: Mengelola penggunaan AI sesuai dengan persyaratan organisasi dan regulasi.

• Pemantauan model: Melacak performa AI dan mengidentifikasi potensi masalah.

• Pengawasan manusia: Memastikan manusia tetap terlibat dalam keputusan penting atau berdampak besar.

Dalam praktiknya, AI perusahaan jarang mengandalkan satu teknologi saja. Sebuah alur kerja bisnis dapat menggabungkan LLM untuk memahami instruksi, integrasi data perusahaan untuk mengambil informasi yang relevan, agen AI untuk menjalankan tugas, serta infrastruktur cloud dan alat tata kelola untuk menjalankan alur kerja secara aman dalam skala besar. Kombinasi inilah yang memungkinkan AI perusahaan menjadi bagian dari operasi bisnis yang lebih luas, alih-alih sekadar menjadi chatbot mandiri.

Kimi Work adalah ruang kerja AI yang dirancang untuk mendukung tugas perusahaan dengan menggabungkan pemrosesan informasi, penalaran, dan pelaksanaan tugas dalam satu lingkungan. Kimi Work dapat bekerja dengan informasi bisnis untuk menganalisis data, menangani alur kerja multilangkah, serta mengubah instruksi menjadi hasil praktis seperti laporan, dokumen, dan keluaran kerja lainnya. Hal ini menjadikannya bermanfaat bagi tim yang ingin menerapkan AI pada proses bisnis nyata, bukan hanya untuk prompt individual atau pembuatan konten sederhana.

• Ubah tujuan bisnis menjadi alur kerja yang dapat dijalankan: Kimi Work mengubah sasaran bisnis menjadi alur kerja yang dapat dijalankan. Dengan Goal Mode, Anda dapat memberikan sasaran, persyaratan, dan kriteria penerimaan, lalu Kimi Work dapat memetakan langkah-langkah yang diperlukan, menjalankan pekerjaan, dan terus memeriksa hasilnya terhadap tujuan hingga persyaratan terpenuhi, tanpa memerlukan prompt langkah demi langkah.

• Jalankan tugas kompleks secara paralel dengan Agent Swarm: Kimi Work dapat mengaktifkan Agent Swarm untuk menangani pertanyaan bisnis yang kompleks dan membutuhkan banyak riset melalui beberapa agen AI yang bekerja secara paralel. Tugas yang luas dapat dibagi ke dalam bidang seperti pesaing, pelanggan, harga, dan tren pasar, kemudian temuannya digabungkan menjadi analisis terpadu sehingga tim dapat mengeksplorasi berbagai aspek dari suatu pertanyaan bisnis tanpa mengoordinasikan setiap alur riset secara manual.

• Landaskan pekerjaan AI pada konteks bisnis Anda: Kimi Work berjalan di desktop Anda dan dapat bekerja dengan file serta folder lokal, menelusuri informasi di berbagai tab web, dan memanfaatkan database profesional. Dengan memasukkan sumber-sumber ini ke dalam alur kerja, Kimi Work dapat bekerja dengan dokumen, data, dan informasi eksternal yang relevan bagi bisnis Anda, alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan umum.

• Ubah analisis bisnis menjadi keluaran kerja siap pakai: Kimi Work dapat mengubah riset, analisis, dan tugas yang telah selesai menjadi keluaran kerja bisnis yang dapat diedit, termasuk rencana, laporan, presentasi, spreadsheet, situs web, dan kode. Hal ini memungkinkan tim beralih dari mengumpulkan informasi dan menganalisis masalah ke pembuatan materi yang dapat ditinjau, dibagikan, atau digunakan dalam alur kerja bisnis berikutnya.

• Otomatiskan pemantauan bisnis berulang: Kimi Work mendukung alur kerja terjadwal untuk pemantauan bisnis berkelanjutan, sehingga tim dapat secara rutin melacak pesaing, perkembangan pasar, sinyal pelanggan, dan indikator keuangan. Hasil berkala dapat dikumpulkan dan diatur ke dalam dasbor atau widget dinamis di desktop, sehingga tim memperoleh gambaran terbaru tentang informasi bisnis yang berubah tanpa mengulangi pekerjaan pemantauan yang sama secara manual.

AI perusahaan dapat menciptakan nilai di berbagai bidang bisnis, mulai dari produktivitas sehari-hari hingga interaksi pelanggan dan pertumbuhan jangka panjang. Berikut beberapa manfaat yang menunjukkan bagaimana bisnis dapat menggunakan AI untuk meningkatkan operasi sekaligus menciptakan peluang baru untuk inovasi.

• Meningkatkan produktivitas dan mengurangi pekerjaan berulang

AI perusahaan dapat menangani tugas berulang seperti memilah informasi, menyiapkan laporan, dan menangani permintaan rutin. Hal ini mengurangi pekerjaan manual dan memberi karyawan lebih banyak waktu untuk berfokus pada tugas yang memerlukan kreativitas, pertimbangan, dan masukan manusia.

• Memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data

Bisnis menghasilkan data dalam jumlah besar, tetapi mengubah informasi tersebut menjadi wawasan yang berguna dapat memakan waktu. AI perusahaan dapat menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan memberikan wawasan relevan yang membantu tim mengambil keputusan lebih cepat dan lebih tepat.

• Meningkatkan pengalaman pelanggan

AI dapat membantu bisnis merespons pelanggan lebih cepat melalui chatbot, asisten virtual, dan dukungan yang dipersonalisasi. AI juga dapat menggunakan informasi pelanggan untuk memahami kebutuhan umum dan memberikan pengalaman yang lebih relevan di berbagai saluran.

• Memperluas inovasi di seluruh organisasi

AI perusahaan memudahkan penerapan kapabilitas AI yang bermanfaat ke berbagai tim dan proses bisnis. Mulai dari membuat konten dengan AI generatif hingga mengotomatiskan alur kerja yang kompleks, organisasi dapat memperluas kasus penggunaan AI yang berhasil sambil tetap mengaitkannya dengan tujuan bisnis yang lebih luas.

AI perusahaan tidak terbatas pada satu jenis tugas bisnis atau departemen. AI dapat menjadi bagian dari alur kerja di bidang pemasaran, keuangan, penjualan, operasional, dan layanan pelanggan. Mari lihat beberapa cara praktis bisnis menggunakan AI di berbagai fungsi tersebut.

Pemasaran

AI membantu tim pemasaran mengubah informasi pelanggan dan pasar menjadi ide kampanye serta konten yang dapat ditindaklanjuti. AI dapat mendukung proses mulai dari riset dan perencanaan hingga pembuatan konten dan analisis kinerja.

• Riset pasar: Menganalisis tren pasar, masukan pelanggan, dan informasi pesaing.

• Pembuatan konten: Menyusun draf artikel blog, konten media sosial, email, dan naskah kampanye.

• Personalisasi audiens: Menyesuaikan pesan dan rekomendasi untuk berbagai segmen pelanggan.

• Analisis kampanye: Meninjau data kampanye serta mengidentifikasi tren atau area yang perlu ditingkatkan.

Penjualan

Tim penjualan dapat menggunakan AI untuk mengurangi waktu yang dihabiskan untuk riset dan pekerjaan administratif, sekaligus menyiapkan interaksi pelanggan yang lebih relevan. AI dapat menganalisis informasi pelanggan, membantu aktivitas penjangkauan, dan mendukung peramalan penjualan.

• Kualifikasi prospek: Menganalisis profil pelanggan dan mengidentifikasi prospek yang menjanjikan.

• Riset calon pelanggan: Merangkum informasi perusahaan, tren industri, dan potensi kebutuhan pelanggan.

• Penjangkauan penjualan: Menyusun draf email, proposal, dan tindak lanjut yang dipersonalisasi.

• Peramalan penjualan: Menganalisis data penjualan historis dan terkini untuk mendukung peramalan.

Layanan pelanggan

AI dapat membantu tim layanan pelanggan menangani permintaan dalam jumlah besar sekaligus memberi agen akses lebih cepat ke informasi yang relevan. AI dapat membantu percakapan yang berhadapan langsung dengan pelanggan maupun alur kerja dukungan internal.

• Dukungan pelanggan: Menjawab pertanyaan umum melalui asisten AI atau chatbot.

• Manajemen tiket: Mengklasifikasikan permintaan dan meneruskannya ke tim yang sesuai.

• Ringkasan percakapan: Merangkum interaksi pelanggan agar penanganan kasus lebih cepat.

• Bantuan respons: Menyarankan jawaban yang relevan berdasarkan pengetahuan perusahaan dan konteks pelanggan.

Operasional

AI dapat menyederhanakan proses operasional yang melibatkan tugas berulang, informasi dalam jumlah besar, atau beberapa langkah. AI dapat membantu tim memantau proses, menganalisis data, dan mengotomatiskan alur kerja rutin.

• Otomatisasi alur kerja: Mengotomatiskan proses bisnis berulang yang terdiri dari beberapa langkah.

• Analisis data: Mengidentifikasi pola, anomali, dan tren operasional.

• Pemrosesan dokumen: Mengekstrak dan mengorganisasi informasi dari dokumen bisnis.

• Perencanaan sumber daya: Mendukung penjadwalan, peramalan, dan alokasi sumber daya.

Keuangan

Tim keuangan dapat menerapkan AI pada tugas yang sarat data, seperti analisis keuangan, pelaporan, dan pemantauan transaksi. Hal ini dapat mengurangi pemrosesan manual dan membantu tim mengidentifikasi informasi relevan dengan lebih cepat.

• Analisis keuangan: Menganalisis data keuangan dan mengidentifikasi tren.

• Pelaporan: Buat ringkasan dan dukung laporan keuangan berkala.

• Deteksi penipuan: Identifikasi pola transaksi yang tidak biasa untuk ditinjau lebih lanjut.

• Peramalan: Dukung proyeksi arus kas, pendapatan, dan keuangan.

Sumber daya manusia

AI dapat mendukung tim SDM dalam rekrutmen, dukungan karyawan, dan pengelolaan pengetahuan internal. AI terutama berguna untuk mengatur sejumlah besar informasi terkait karyawan dan pekerjaan.

• Dukungan rekrutmen: Saring lamaran dan rangkum informasi kandidat.

• Pembuatan deskripsi pekerjaan: Susun dan sempurnakan deskripsi pekerjaan.

• Dukungan karyawan: Jawab pertanyaan umum tentang kebijakan dan proses internal.

• Analitik SDM: Analisis data tenaga kerja dan identifikasi tren yang relevan.

Pengembangan produk & perangkat lunak

Tim produk dan teknik dapat menggunakan AI di seluruh siklus pengembangan, mulai dari riset dan perencanaan hingga pengodean dan dokumentasi. AI dapat menangani banyak tugas pendukung, sementara pengembang dan tim produk tetap bertanggung jawab atas keputusan teknis utama.

• Riset produk: Analisis umpan balik pengguna, informasi pasar, dan persyaratan produk.

• Pembuatan kode: Buat kode dan jelaskan kode yang sudah ada.

• Pengujian dan debugging: Bantu mengidentifikasi potensi masalah dan membuat kasus uji.

• Dokumentasi: Buat dokumentasi teknis, spesifikasi, dan ringkasan.

Seiring bisnis mengadopsi AI, fokusnya bergeser dari alat yang berdiri sendiri ke solusi yang menyatu secara alami dengan pekerjaan sehari-hari. AI perusahaan dapat membantu menghubungkan orang, informasi, dan proses dengan cara yang lebih praktis. Pendekatan yang tepat bergantung pada tujuan, data, dan alur kerja setiap organisasi. Kimi Work menawarkan cara praktis untuk menerapkan AI pada tugas bisnis nyata. Untuk perlindungan privasi dan keamanan yang lebih kuat, berlanggananlah Kimi Business untuk mendapatkan kemampuan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis.