10 Contoh AI dalam Bisnis untuk Mentransformasi Alur Kerja

Bisnis menangani informasi dan tugas dalam jumlah besar setiap hari, sehingga pekerjaan penting mudah tertunda. AI memberi tim cara untuk menangani sebagian beban kerja ini dengan lebih cepat sambil tetap berfokus pada tugas bernilai lebih tinggi. AI dapat mendukung riset, melacak pembaruan, mengatur informasi, dan mengubah ide menjadi aset bisnis yang bermanfaat. Temukan contoh AI dalam bisnis dalam artikel ini untuk mengetahui cara praktis AI dapat diterapkan pada alur kerja modern.

AI dapat mendukung bisnis di berbagai bidang, mulai dari layanan pelanggan dan pemasaran hingga analisis data dan manajemen risiko. Contoh penerapan AI dalam bisnis di bawah ini menunjukkan bagaimana berbagai tim dapat menggunakan AI untuk mengurangi pekerjaan manual, menemukan wawasan yang bermanfaat, dan meningkatkan proses sehari-hari.

Dengan begitu banyak cara untuk menerapkan AI, akan lebih membantu jika melihat tugas bisnis nyata, bukan hanya teknologinya. Contoh penggunaan AI dalam bisnis berikut menunjukkan bagaimana perusahaan dapat menggunakannya untuk mengatasi tantangan sehari-hari, menghemat waktu, dan mendukung alur kerja yang lebih baik.

AI mengubah layanan pelanggan dengan membantu bisnis merespons kebutuhan pelanggan secara lebih cepat dan efisien. Alat berbasis AI dapat memahami pertanyaan pelanggan, memberikan jawaban instan, dan membantu tim dukungan menangani permintaan dalam jumlah besar. Dengan mengotomatiskan interaksi berulang, bisnis dapat mengurangi waktu respons sambil memungkinkan agen manusia berfokus pada masalah yang lebih kompleks dan memerlukan perhatian pribadi.

Penerapan utama

• Chatbot AI untuk dukungan instan: Menjawab pertanyaan umum, memberikan informasi produk, dan memandu pelanggan melalui pemecahan masalah dasar.

• Klasifikasi tiket otomatis: Mengategorikan permintaan pelanggan berdasarkan topik, urgensi, atau departemen untuk mempercepat waktu respons.

• Saran balasan berbasis AI: Membuat draf respons yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat pelanggan dan konteks percakapan.

• Analisis sentimen pelanggan: Menganalisis umpan balik dan percakapan untuk mengidentifikasi kekhawatiran pelanggan serta meningkatkan kualitas layanan.

Contoh nyata: Autodesk menggunakan AI untuk menangani pertanyaan pelanggan

Autodesk mengembangkan agen layanan pelanggan virtual menggunakan IBM Watson Assistant. AI tersebut menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam untuk memahami maksud dan konteks pertanyaan pelanggan serta memberikan jawaban secara otomatis. Menurut studi kasus yang dipublikasikan IBM, agen virtual tersebut mendukung sekitar 100.000 percakapan per bulan dan mengenali 60 kasus penggunaan berbeda, sehingga membantu tim layanan pelanggan berfokus pada permintaan yang lebih kompleks.

AI generatif membantu bisnis membuat konten pemasaran dengan lebih efisien sambil menjaga konsistensi di berbagai saluran. Tim pemasaran dapat menggunakan AI untuk menghasilkan ide, membuat draf konten, menyesuaikan pesan bagi audiens yang berbeda, dan mempercepat alur kerja kreatif. Alih-alih memulai dari nol, tim dapat menggunakan AI sebagai mitra kreatif untuk mendukung perencanaan kampanye dan produksi konten.

Penerapan utama

• Pembuatan blog dan artikel: Membuat kerangka konten, draf, ringkasan, dan materi yang berfokus pada SEO.

• Pembuatan konten media sosial: Menghasilkan teks keterangan, ide unggahan, dan konsep kampanye untuk berbagai platform.

• Optimalisasi pemasaran email: Membuat draf email yang dipersonalisasi dan menyesuaikan pesan berdasarkan segmen pelanggan.

• Pembuatan dan pengujian teks iklan: Membuat beberapa versi judul, deskripsi, dan pesan promosi.

Contoh nyata: Coca-Cola menggunakan AI generatif untuk kampanye kreatif

Coca-Cola meluncurkan Create Real Magic, sebuah platform berbasis AI yang dikembangkan oleh OpenAI dan Bain & Company. Kampanye ini memungkinkan pengguna membuat karya seni orisinal menggunakan aset bermerek Coca-Cola dan AI generatif. Coca-Cola kemudian memperluas penggunaan AI generatif ke kampanye liburan dan pengalaman kreatif lain yang ditujukan bagi konsumen.

AI membantu tim penjualan meningkatkan efisiensi dengan menganalisis informasi pelanggan, mengotomatiskan tugas berulang, dan memberikan wawasan sepanjang proses penjualan. Mulai dari mengidentifikasi calon pelanggan hingga menyiapkan pendekatan yang dipersonalisasi, AI memungkinkan tenaga penjualan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk pekerjaan administratif dan lebih banyak waktu untuk membangun hubungan dengan pelanggan.

Penerapan utama

• Penilaian dan kualifikasi prospek: Analisis perilaku pelanggan untuk mengidentifikasi prospek berpotensi tinggi.

• Otomatisasi email penjualan: Buat email penjangkauan yang dipersonalisasi dan pesan tindak lanjut.

• Ringkasan rapat dan butir tindakan: Ekstrak poin-poin penting dari percakapan penjualan dan buat tugas tindak lanjut.

• Peramalan penjualan: Analisis data historis untuk memprediksi tren penjualan di masa depan.

Contoh nyata: KPN menggunakan AI untuk mendukung tim penjualan

KPN menerapkan Microsoft 365 Copilot for Sales dengan Salesforce untuk mendukung tim pemasaran dan penjualannya. Perusahaan ini menggunakan alat AI untuk membantu pembuatan dan kualifikasi prospek, mengotomatiskan tugas rutin, meningkatkan kualitas data pelanggan, serta mendukung proposal penjualan. KPN memulai dengan pembuktian konsep yang melibatkan 50 karyawan pemasaran dan penjualan.

Bisnis menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari, tetapi mengubah informasi tersebut menjadi wawasan yang berguna bisa menjadi tantangan. AI membantu perusahaan menganalisis set data yang kompleks, mengidentifikasi pola, dan menemukan tren yang mungkin tidak terlihat melalui analisis manual. Hal ini memungkinkan tim mengambil keputusan berbasis data dengan lebih cepat serta memahami pelanggan, pasar, dan kinerja bisnis dengan lebih baik.

Penerapan utama

• Pelaporan otomatis: Rangkum data bisnis dan buat laporan dengan lebih cepat.

• Analisis tren: Identifikasi perubahan dalam perilaku pelanggan dan kondisi pasar.

• Analitik prediktif: Ramalkan permintaan, kinerja penjualan, dan hasil di masa depan.

• Peringkasan data: Ubah set data besar menjadi wawasan bisnis yang jelas.

Contoh nyata: Wipro Enterprises menggunakan AI untuk menghasilkan wawasan penjualan

Wipro Enterprises membangun platform transformasi penjualan menggunakan Vertex AI dan BigQuery. Mesin rekomendasinya menganalisis penjualan historis, tren pembelian lokal, dan daya beli gerai untuk menghasilkan rekomendasi produk bagi tim penjualan. Google Cloud melaporkan bahwa pendekatan ini meningkatkan jumlah lini produk per gerai ritel sebesar 15% hingga 20%.

Otomatisasi berbasis AI membantu bisnis menyederhanakan operasi sehari-hari dengan mengurangi tugas manual yang berulang dan meningkatkan efisiensi alur kerja. Berbeda dari otomatisasi tradisional yang mengikuti aturan tetap, AI dapat memahami informasi, mengambil keputusan, dan beradaptasi dengan berbagai situasi. Hal ini memungkinkan tim mengotomatiskan proses yang lebih kompleks di berbagai departemen.

Penerapan utama

• Pemrosesan dokumen: Ekstrak informasi dari faktur, kontrak, dan dokumen bisnis.

• Otomatisasi tugas: Tangani tugas berulang seperti penjadwalan, pelaporan, dan pengingat.

• Koordinasi alur kerja: Hubungkan berbagai tahapan dalam proses bisnis dan kurangi serah terima manual.

• Pencarian informasi: Temukan data yang relevan dari sumber daya internal dengan cepat.

Contoh nyata: BMW Group menggunakan AI generatif untuk mengotomatiskan peninjauan pengadaan

BMW Group bekerja sama dengan AWS dan Boston Consulting Group untuk mengembangkan Offer Analyst, solusi AI generatif untuk pengadaan. Alat ini membantu tim pengadaan menganalisis penawaran pemasok dan menyederhanakan proses yang sebelumnya memerlukan banyak pekerjaan manual serta koordinasi.

Asisten AI semakin menjadi alat yang berharga untuk meningkatkan produktivitas karyawan dan kolaborasi internal. Dengan terhubung ke sumber pengetahuan perusahaan, AI dapat membantu karyawan menemukan jawaban dengan cepat, memahami proses, dan menyelesaikan tugas sehari-hari. Hal ini mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi dan memungkinkan tim berfokus pada pekerjaan yang lebih bernilai.

Penerapan utama

• Pencarian pengetahuan perusahaan: Temukan informasi dari dokumen dan basis data internal.

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

• Bantuan rapat: Rangkum diskusi dan buat butir tindakan.

• Asisten dukungan internal: Bantu karyawan menyelesaikan pertanyaan terkait HR, IT, dan operasional.

Contoh nyata: Starbucks menggunakan AI generatif untuk mendukung karyawan

Starbucks memperkenalkan Green Dot Assist, asisten virtual berbasis AI generatif yang dirancang untuk karyawan kedai kopi. Barista dapat mengajukan pertanyaan melalui iPad di gerai dan menerima jawaban percakapan tentang resep, rutinitas, standar layanan, panduan persediaan, serta informasi operasional lainnya. Starbucks awalnya menguji coba alat ini di 35 kedai kopi.

AI membantu tim HR meningkatkan proses perekrutan dan mengelola aktivitas terkait karyawan dengan lebih efisien. Dengan menganalisis informasi kandidat dan mengotomatiskan tugas administratif, AI dapat mengurangi beban kerja profesional HR sekaligus mendukung perencanaan tenaga kerja dan pengalaman karyawan yang lebih baik.

Penerapan utama

• Penyaringan resume: Identifikasi kandidat yang keterampilannya sesuai dengan persyaratan pekerjaan.

• Penjadwalan wawancara: Otomatiskan komunikasi dan pengelolaan kalender.

• Pengembangan karyawan: Rekomendasikan sumber daya pelatihan yang dipersonalisasi.

• Analisis tenaga kerja: Identifikasi tren perekrutan dan kebutuhan staf.

Contoh nyata: Silver Egg Technology menggunakan AI generatif untuk menyaring CV

Silver Egg Technology bermitra dengan IBM untuk menguji watsonx.ai dalam menyaring CV berdasarkan deskripsi pekerjaan. Perusahaan menyediakan contoh CV dan deskripsi pekerjaan agar sistem dapat mengevaluasi kandidat serta mengidentifikasi pelamar yang berpotensi sesuai. IBM melaporkan bahwa pembuktian konsep tersebut menunjukkan potensi untuk mempercepat proses perekrutan hingga 75%.

AI membantu bisnis membangun rantai pasok yang lebih cerdas dan responsif dengan menganalisis pola permintaan, mengoptimalkan sumber daya, serta memprediksi potensi gangguan. Perusahaan dapat menggunakan AI untuk meningkatkan manajemen inventaris, mengurangi biaya operasional, dan mengambil keputusan lebih cepat dalam proses logistik serta pengadaan.

Penerapan utama

• Peramalan permintaan: Memprediksi permintaan pelanggan di masa mendatang dan perubahan musiman.

• Optimalisasi inventaris: Menjaga tingkat stok yang tepat dan mengurangi pemborosan.

• Perencanaan logistik: Meningkatkan rute pengiriman dan efisiensi transportasi.

• Manajemen pemasok: Menganalisis kinerja dan risiko pemasok.

Contoh nyata: Amazon menggunakan AI untuk meramalkan permintaan produk

Amazon menggunakan AI dan machine learning melalui Supply Chain Optimization Technologies (SCOT) untuk meramalkan permintaan serta menentukan produk apa yang perlu disimpan, dalam jumlah berapa, dan di fasilitas pemenuhan mana. Amazon menyatakan bahwa sistemnya meramalkan permintaan ratusan juta produk setiap hari. Model peramalan terbarunya juga mempertimbangkan faktor seperti cuaca dan jadwal hari libur saat memprediksi permintaan regional.

AI mendukung tim produk di seluruh proses pengembangan, mulai dari meneliti kebutuhan pelanggan hingga membuat konsep awal dan menyempurnakan desain. Dengan menganalisis masukan dan menghasilkan ide, AI membantu bisnis menjajaki lebih banyak kemungkinan serta membawa produk ke pasar secara lebih efisien.

Penerapan utama

• Analisis riset pelanggan: Mengidentifikasi kebutuhan pengguna dari ulasan dan masukan.

• Pengembangan ide produk: Menghasilkan konsep baru berdasarkan peluang pasar.

• Pembuatan prototipe: Membuat versi awal dari ide produk dengan cepat.

• Penyempurnaan desain: Menyarankan penyesuaian berdasarkan preferensi pengguna.

Contoh nyata: Mabe menggunakan machine learning untuk meningkatkan pengembangan produk

Mabe, produsen peralatan rumah tangga besar, menggunakan machine learning dan visualisasi data untuk menganalisis data sensor dari produk yang digunakan di lapangan. Perusahaan memanfaatkan wawasan tersebut untuk memahami cara pelanggan menggunakan peralatannya, memprediksi kemungkinan kegagalan, dan mendukung pengembangan model produk baru. Siemens melaporkan bahwa pendekatan ini membantu Mabe meningkatkan proses pengembangan produk dan menciptakan strategi pengembangan yang lebih efisien.

AI membantu bisnis mengidentifikasi potensi risiko dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mendeteksi pola yang tidak biasa. Dari transaksi keuangan hingga pemantauan keamanan siber, AI dapat membantu organisasi merespons ancaman lebih cepat dan meningkatkan proses manajemen risiko secara keseluruhan.

Penerapan utama

• Deteksi penipuan: Mengidentifikasi transaksi mencurigakan dan aktivitas tidak normal.

• Pemantauan keamanan siber: Mendeteksi potensi ancaman keamanan.

• Penilaian risiko: Menganalisis data untuk memprediksi kemungkinan risiko bisnis.

• Pemantauan kepatuhan: Meninjau dokumen dan aktivitas terhadap persyaratan regulasi.

Contoh nyata: Mastercard menggunakan AI untuk mendeteksi penipuan pembayaran

Mastercard menggunakan AI dan machine learning untuk menganalisis aktivitas pembayaran serta mendukung deteksi penipuan dan pengambilan keputusan risiko secara real-time. Solusi Transaction Risk Management-nya, yang didukung oleh Brighterion AI dari Mastercard, mengevaluasi transaksi secara real-time untuk mengidentifikasi potensi penipuan sekaligus membantu mengurangi positif palsu. Mastercard melaporkan bahwa teknologi tersebut dapat mendeteksi penipuan tambahan hingga 40% dengan dampak minimal terhadap pengalaman pelanggan.

Setelah memahami bagaimana AI dapat mendukung berbagai bagian bisnis, nilai sesungguhnya diperoleh dengan menerapkan kemampuan tersebut. Tim memerlukan alat yang dapat menangani pekerjaan kompleks tanpa menambah langkah dalam proses harian mereka.

Kimi Work memberi tim cara praktis untuk menggunakan AI dalam riset, pembuatan konten, analisis, dan tugas berat lainnya. Kimi Work dapat membantu karyawan mengolah informasi dalam jumlah besar dan mengubahnya menjadi hasil yang jelas serta berguna. Tim juga dapat menggunakannya untuk mendukung kolaborasi dan menangani pekerjaan kompleks dengan lebih efisien. Hal ini menjadikan Kimi Work pilihan yang berguna bagi bisnis yang ingin menerapkan AI dalam alur kerja harian mereka.

Pekerjaan bisnis yang kompleks sering kali melibatkan beberapa langkah, alat, dan sumber informasi. Kimi Work membantu menyatukan langkah-langkah ini agar tim dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengelola proses dan lebih banyak waktu untuk memanfaatkan hasilnya. Berikut fitur utama yang mendukung alur kerja tersebut.

• Ubah tujuan bisnis menjadi tugas yang selesai: Kimi Work membantu bisnis beralih dari menetapkan tujuan hingga mencapai hasil. Cukup berikan tujuan bisnis dan hasil yang diharapkan, lalu Kimi Work dapat menguraikan pekerjaan, merencanakan langkah-langkah yang diperlukan, menjalankan tugas, dan meninjau kemajuan di sepanjang proses tanpa mengharuskan pengguna memberikan setiap instruksi secara manual.

• Lakukan riset kompleks dengan beberapa agen AI: Kimi Work menggunakan Agent Swarm untuk menangani riset bisnis yang kompleks melalui beberapa agen AI yang bekerja secara paralel. Kimi Work dapat membagi tugas riset yang luas ke dalam berbagai bidang, seperti analisis pesaing, wawasan pelanggan, riset harga, dan tren pasar, lalu menggabungkan temuannya menjadi analisis yang menyeluruh.

• Bekerja dengan konteks dan data bisnis Anda: Kimi Work dapat memahami konteks bisnis Anda dengan bekerja menggunakan file lokal, folder, sumber daya web, dan database profesional. Hal ini memungkinkannya menganalisis materi bisnis yang relevan dan menghasilkan keluaran berdasarkan informasi aktual Anda, alih-alih memberikan respons umum.

• Buat materi bisnis siap pakai: Kimi Work mengubah riset, analisis, dan ide menjadi materi bisnis yang praktis. Kimi Work dapat membantu membuat laporan, presentasi, spreadsheet, situs web, dan kode yang dapat diedit, dibagikan, dan digunakan lebih lanjut oleh tim dalam alur kerja harian mereka.

• Otomatiskan pemantauan bisnis berkelanjutan: Kimi Work membantu bisnis tetap mengetahui perubahan penting melalui alur kerja terjadwal. Kimi Work dapat secara rutin memantau pesaing, tren pasar, sinyal pelanggan, dan metrik bisnis, lalu menyusun informasi yang dikumpulkan menjadi pembaruan terstruktur untuk mendukung pengambilan keputusan berkelanjutan.

• Buat dasbor interaktif dan widget desktop: Kimi Work dapat mengubah kebutuhan bisnis menjadi dasbor dan widget yang dipersonalisasi melalui prompt bahasa alami. Pengguna dapat membuat tampilan interaktif untuk pembaruan pasar, aktivitas pesaing, progres proyek, dan metrik keuangan, lalu memberi anotasi atau memilih area tertentu untuk penyempurnaan lebih lanjut serta menyematkan widget yang sering digunakan ke desktop agar mudah diakses.

Penerapan AI paling efektif ketika bisnis memperlakukannya sebagai proses berkelanjutan, bukan peningkatan teknologi sekali jadi. Tujuannya adalah menemukan peluang praktis, menguji apa yang berhasil, dan membangun kepercayaan sebelum memperluas AI ke seluruh organisasi. Gunakan langkah-langkah ini untuk menciptakan alur yang lebih lancar dari eksperimen AI pertama hingga penerapan yang lebih luas dalam bisnis.

• Identifikasi kasus penggunaan AI yang berdampak besar

Mulailah dengan menemukan tugas yang memakan banyak waktu, melibatkan pekerjaan berulang, atau sering menyebabkan keterlambatan. Prioritaskan area tempat AI dapat mengatasi masalah bisnis yang jelas dan memberikan manfaat terukur. Ini membantu tim memusatkan upaya pada perubahan yang dapat memberikan perbedaan nyata.

• Tetapkan tujuan dan metrik keberhasilan yang jelas

Tentukan hal yang ingin ditingkatkan oleh AI sebelum memilih alat atau memulai proyek. Tetapkan metrik praktis seperti waktu yang dihemat, biaya yang lebih rendah, waktu respons yang lebih cepat, atau peningkatan kualitas hasil. Sasaran yang jelas memudahkan pengukuran progres dan penentuan apakah proyek memberikan nilai.

• Nilai kualitas dan ketersediaan data Anda

AI bekerja lebih baik ketika dapat mengakses data bisnis yang relevan, akurat, dan tertata dengan baik. Tinjau informasi yang sudah dimiliki bisnis Anda dan identifikasi catatan yang hilang, usang, duplikat, atau sulit diakses. Menangani masalah ini sejak awal dapat meningkatkan kualitas dan keandalan hasil yang dihasilkan AI.

• Mulai dengan proyek percontohan kecil

Pilih satu kasus penggunaan yang mudah dikelola dan uji terlebih dahulu dengan tim, proses, atau departemen terbatas. Proyek percontohan kecil memberi karyawan kesempatan untuk mengidentifikasi masalah, menyampaikan masukan, dan memahami kinerja teknologi. Gunakan pembelajaran tersebut untuk melakukan perbaikan sebelum menerapkan AI pada alur kerja yang lebih besar.

• Pilih alat yang sesuai dengan anggaran Anda

Bandingkan alat AI berdasarkan fitur, harga, skalabilitas, keamanan, dan kompatibilitasnya dengan alur kerja yang sudah ada. Pertimbangkan biaya saat ini maupun potensi pengeluaran seiring penggunaan yang meningkat di seluruh organisasi. Hindari membayar kemampuan canggih yang saat ini belum dibutuhkan atau digunakan tim Anda.

• Latih karyawan untuk bekerja dengan AI

Karyawan memerlukan panduan praktis untuk menggunakan alat AI secara efektif dan memahami aspek yang tetap memerlukan pertimbangan manusia. Berikan pelatihan tentang penulisan prompt yang bermanfaat, pemeriksaan informasi yang dihasilkan AI, perlindungan data bisnis, dan penanganan hasil yang keliru.

• Pantau hasil dan perluas secara bertahap

Terus pantau kinerja setelah meluncurkan alur kerja AI untuk melihat apakah hasilnya memenuhi tujuan awal Anda. Tinjau metrik, kumpulkan masukan karyawan, dan cari masalah tak terduga yang mungkin perlu ditangani. Saat sebuah proyek memberikan nilai secara konsisten, perluas secara bertahap ke tim dan proses lain.

AI dapat membantu bisnis menghemat waktu, mengelola informasi secara efisien, dan menyederhanakan pekerjaan sehari-hari. Memilih kasus penggunaan yang praktis dan memulai dari skala kecil dapat membuat penerapan lebih mudah dikelola. Contoh AI dalam bisnis ini menunjukkan bagaimana teknologi dapat mendukung tugas rutin maupun kompleks. Kimi Work membantu menghadirkan AI ke dalam alur kerja bisnis dan menangani tugas yang menuntut dengan lebih efisien. Untuk perlindungan privasi dan keamanan yang lebih kuat, berlanggananlah Kimi Business untuk mendapatkan kemampuan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis.