Bingung Mulai dari Mana? Ini Cara Menerapkan AI di Bisnis Anda

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan artifisial semakin masuk ke berbagai aktivitas bisnis. Teknologi ini dapat digunakan untuk menganalisis data, membantu layanan pelanggan, mengotomatisasi pekerjaan rutin, membaca tren pasar, hingga mendukung pengambilan keputusan.

Namun, menerapkan AI di bisnis bukan sekadar memilih aplikasi AI lalu menggunakannya sebanyak mungkin. Perusahaan justru perlu menentukan masalah bisnis apa yang ingin diselesaikan dan bagaimana teknologi tersebut dapat memberikan dampak yang terukur.

Di Indonesia, perhatian terhadap penggunaan AI juga semakin besar. Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi) menyebut pemerintah sedang menyiapkan Peraturan Presiden mengenai Peta Jalan AI Nasional dan Etika AI.

Pada Agustus 2026, pemerintah juga menekankan bahwa perkembangan AI yang mulai mampu merencanakan dan menjalankan tindakan secara lebih mandiri membutuhkan tata kelola yang akuntabel dan transparan.

Karena itu, cara menerapkan AI di bisnis sebaiknya dilakukan secara bertahap. Perusahaan dapat memulai dari proses yang jelas, menguji use case dalam skala terbatas, menjaga keamanan data, mengukur hasil, kemudian memperluas penerapannya ketika manfaatnya sudah terbukti.

Baca Juga: BigBox AI dari Telkom, Solusi Keamanan Siber Tanpa Kompromi

Cara Menerapkan AI di Bisnis secara Bertahap

Tidak ada satu pendekatan yang cocok untuk semua perusahaan ketika mulai menggunakan Artificial Intelligence (AI). Kebutuhan bisnis ritel tentu berbeda dengan perbankan, manufaktur, media, maupun perusahaan teknologi. Begitu pula dengan tingkat risiko, kesiapan data, dan kemampuan sumber daya manusia di setiap organisasi.

Karena itu, cara menerapkan AI di bisnis sebaiknya tidak dimulai dari keinginan untuk menggunakan teknologi terbaru, melainkan dari masalah yang ingin diselesaikan. Perusahaan dapat memulai dari satu proses yang jelas, mengujinya dalam skala terbatas, kemudian memperluas penggunaan AI setelah manfaat dan risikonya dapat diukur.

1. Identifikasi Masalah Bisnis yang Ingin Diselesaikan

Langkah pertama bukan mencari tahu AI apa yang sedang populer, melainkan memahami bagian mana dari bisnis yang membutuhkan perbaikan. Misalnya, perusahaan mungkin menghadapi waktu respons customer service yang terlalu lama, proses pembuatan laporan yang memakan banyak waktu, pekerjaan administrasi berulang, atau kesulitan menganalisis data pelanggan dalam jumlah besar.

Setelah masalah ditemukan, petakan bagaimana proses tersebut berjalan saat ini. Perhatikan siapa yang mengerjakan, data apa yang digunakan, berapa lama proses berlangsung, serta seperti apa hasil akhirnya. Pemetaan ini membantu perusahaan menemukan bagian pekerjaan yang memang berpotensi dibantu oleh AI.

Dengan pendekatan tersebut, AI ditempatkan sebagai alat untuk menyelesaikan persoalan bisnis, bukan sekadar teknologi yang digunakan karena sedang menjadi tren.

2. Pilih Use Case AI yang Paling Relevan

Setelah mengetahui masalahnya, perusahaan dapat menentukan use case AI yang paling masuk akal untuk diuji. Tidak semua pekerjaan harus langsung menggunakan AI. Untuk tahap awal, proses dengan frekuensi tinggi, pola kerja yang relatif jelas, ketersediaan data yang memadai, serta output yang masih dapat diperiksa manusia biasanya lebih mudah untuk diuji.

Sebagai contoh, perusahaan dapat menggunakan AI untuk membantu merangkum dokumen, mengelompokkan data pelanggan, menganalisis percakapan customer service, membaca hasil survei, memantau sentimen, atau membantu karyawan menemukan informasi dari dokumen internal.

Sebaliknya, proses yang berkaitan dengan keputusan berisiko tinggi membutuhkan pengujian dan pengawasan yang lebih ketat. Karena itu, perusahaan perlu menentukan tujuan sejak awal. Apakah AI digunakan untuk menghemat waktu, menekan biaya operasional, meningkatkan kualitas layanan, meningkatkan penjualan, atau menghasilkan insight yang sebelumnya sulit diperoleh?

Tujuan tersebut nantinya menjadi dasar untuk menentukan indikator keberhasilan implementasi.

3. Pastikan Data Siap Digunakan

AI membutuhkan data, tetapi banyaknya data tidak otomatis membuat perusahaan siap menerapkan AI. Kualitas, struktur, relevansi, keamanan, dan hak penggunaan data perlu diperiksa sebelum implementasi dilakukan.

Hal ini menjadi semakin penting ketika AI digunakan untuk memproses data pelanggan atau informasi internal perusahaan. Di Indonesia, pemrosesan data pribadi diatur melalui Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP), termasuk ketentuan mengenai kewajiban pengendali dan prosesor data pribadi.

Karena itu, perusahaan perlu memahami data apa yang akan digunakan, siapa yang boleh mengaksesnya, bagaimana data disimpan dan diproses, serta apakah seluruh data tersebut memang diperlukan untuk use case yang dipilih. Prinsip minimisasi data juga penting agar perusahaan tidak memasukkan informasi yang sebenarnya tidak dibutuhkan.

Kesiapan data pada akhirnya bukan hanya persoalan teknis. Perusahaan juga perlu memastikan adanya kebijakan internal yang mengatur penggunaan data dalam sistem AI.

4. Mulai dengan Pilot Project

Ketika use case dan data sudah siap, perusahaan tidak perlu langsung menerapkan AI ke seluruh organisasi. Pilot project dapat menjadi cara yang lebih aman untuk menguji teknologi dalam kondisi nyata.

Pilot dapat dilakukan pada satu divisi, satu jenis pekerjaan, satu kelompok pelanggan, atau satu workflow. Misalnya, sebuah perusahaan ingin menggunakan AI untuk membantu customer service menjawab pertanyaan yang bersifat rutin. Sistem tersebut dapat diuji terlebih dahulu pada jenis pertanyaan tertentu sebelum diperluas ke seluruh layanan pelanggan.

Sebelum pengujian dimulai, perusahaan perlu mengetahui kondisi awal atau baseline. Jika customer service sebelumnya membutuhkan rata-rata lima menit untuk menangani satu pertanyaan, angka tersebut dapat menjadi pembanding setelah AI digunakan.

Setelah pilot berjalan, perusahaan dapat melihat apakah waktu respons menjadi lebih singkat, jumlah pekerjaan yang dapat ditangani meningkat, kualitas jawaban tetap memenuhi standar, atau justru muncul kebutuhan revisi yang lebih besar.

Pilot memberikan kesempatan bagi perusahaan untuk menemukan masalah sejak awal tanpa harus menanggung risiko implementasi berskala besar.

5. Terapkan Human Review dan AI Governance

AI tidak selalu menghasilkan informasi yang benar. Karena itu, perusahaan perlu menetapkan batas yang jelas mengenai pekerjaan yang dapat dibantu AI dan keputusan yang tetap harus berada di tangan manusia.

Dalam praktiknya, AI dapat membantu menghasilkan analisis atau rekomendasi, sementara manusia melakukan verifikasi sebelum hasil tersebut digunakan untuk keputusan penting. Misalnya, AI dapat membantu menganalisis keluhan pelanggan, tetapi keputusan mengenai penanganan kasus tertentu tetap dilakukan oleh petugas yang memiliki kewenangan.

Pendekatan tersebut sejalan dengan Surat Edaran Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial yang antara lain menekankan nilai kemanusiaan, keamanan, transparansi, dan perlindungan data dalam pemanfaatan AI.

Governance juga perlu menjawab persoalan yang lebih praktis, seperti siapa yang bertanggung jawab atas sistem AI, siapa yang dapat mengaksesnya, data apa yang boleh diproses, kapan output wajib diperiksa, serta bagaimana kesalahan atau insiden dilaporkan.

Kebutuhan governance akan semakin besar ketika AI mulai terhubung dengan database internal, CRM, sistem keuangan, maupun data pelanggan.

Baca Juga: BigBox-AI Hadir Menjawab Tantangan Digitalisasi Layanan Keuangan

Bagaimana Mengukur Keberhasilan Implementasi AI?

Menggunakan AI tidak otomatis membuat bisnis lebih efisien. Perusahaan tetap perlu membuktikan apakah teknologi tersebut benar-benar menghasilkan manfaat dibandingkan proses sebelumnya.

Ukuran keberhasilan harus disesuaikan dengan tujuan use case. Jika AI digunakan untuk meningkatkan produktivitas, misalnya, perusahaan dapat membandingkan waktu pengerjaan dan jumlah pekerjaan yang dapat diselesaikan.

Jika digunakan untuk customer service, metrik seperti response time, tingkat penyelesaian masalah, kualitas jawaban, dan customer satisfaction dapat menjadi pertimbangan.

Biaya juga perlu diperhitungkan. Penghematan waktu belum tentu menghasilkan efisiensi jika biaya implementasi dan pemeliharaan sistem jauh lebih besar daripada manfaat yang diperoleh.

Misalnya, sebuah tim sebelumnya membutuhkan 20 jam setiap bulan untuk menyelesaikan pekerjaan tertentu. Setelah menggunakan AI, waktu tersebut turun menjadi 10 jam.

Penghematan 10 jam merupakan indikator positif, tetapi perusahaan tetap perlu melihat apakah kualitas output terjaga, berapa biaya penggunaan sistem, serta apakah waktu yang dihemat benar-benar dapat dialihkan ke pekerjaan yang memberikan nilai lebih besar.

Dengan demikian, keberhasilan AI sebaiknya diukur dari nilai bisnis yang dihasilkan, bukan semata-mata dari seberapa canggih teknologinya.

Kapan AI Bisa Diperluas ke Proses Bisnis Lain?

Jika pilot menunjukkan hasil yang positif dan risiko dapat dikendalikan, perusahaan dapat mulai memperluas penerapan AI. Perluasan sebaiknya dilakukan secara bertahap berdasarkan proses yang memiliki karakteristik serupa.

Sebagai contoh, AI yang awalnya hanya digunakan untuk merangkum pertanyaan pelanggan dapat dikembangkan untuk mengklasifikasikan pertanyaan, memberikan rekomendasi jawaban, membuat tiket layanan, hingga meneruskan kasus tertentu kepada petugas.

Pada tahap ini, AI mulai menjadi bagian dari workflow bisnis, bukan lagi sekadar alat tambahan yang digunakan secara terpisah. Karena integrasinya semakin dalam, kebutuhan terhadap keamanan, kontrol akses, akurasi output, serta human oversight juga menjadi semakin penting.

Perusahaan dapat melakukan evaluasi secara berkala untuk memastikan sistem tetap memberikan manfaat ketika volume data, jumlah pengguna, maupun kompleksitas proses meningkat.

Cara Menerapkan AI di Bisnis Dimulai dari Kebutuhan

Pada akhirnya, cara menerapkan AI di bisnis tidak harus dimulai dengan proyek besar atau investasi teknologi dalam skala masif. Pendekatan yang lebih terukur justru membantu perusahaan memahami manfaat, kesiapan, sekaligus risiko AI sebelum penggunaannya diperluas.

Prosesnya dapat dimulai dengan mengidentifikasi masalah bisnis, memetakan proses dan data, memilih use case yang relevan, kemudian mengujinya melalui pilot project.

Setelah itu, perusahaan dapat menetapkan governance dan human review, mengukur dampaknya berdasarkan KPI, dan memperluas implementasi apabila hasilnya menunjukkan manfaat yang jelas.

Ketika kebutuhan AI mulai berkembang, perusahaan juga membutuhkan solusi yang lebih luas daripada sekadar aplikasi generatif untuk membuat teks atau gambar. Pengolahan data, analisis pelanggan, otomatisasi, chatbot, hingga video analytics dapat menjadi bagian dari strategi AI sesuai dengan kebutuhan masing-masing bisnis.

BigBox AI menyediakan solusi AI dan big data untuk membantu perusahaan memperoleh insight, meningkatkan efisiensi, serta mengembangkan berbagai kebutuhan digital. Portofolionya mencakup antara lain social media analytics, AI chatbot assistant, legal analytics, video analytics, dan solusi pengelolaan data.

Dengan begitu, langkah pertama dalam menerapkan AI tidak harus langsung mengubah seluruh proses bisnis. Anda dapat memulainya dari kebutuhan yang paling nyata, menguji solusi dalam lingkup terbatas, lalu mengembangkannya berdasarkan hasil yang terukur. Pendekatan ini membantu AI menjadi bagian dari strategi bisnis, bukan sekadar teknologi yang digunakan karena sedang populer.

Baca Juga: Mengapa Bigbox AI?