Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) dan machine learning telah mengubah berbagai aspek kehidupan kita, termasuk dunia bisnis. Salah satu area di mana AI memiliki potensi besar adalah dalam pengadaan barang dan jasa. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi bagaimana AI dan machine learning dapat diterapkan dalam proses pengadaan. Kita akan mengulas cara AI dapat digunakan untuk memprediksi permintaan, mengevaluasi risiko pemasok, dan mengotomatisasi tugas administratif. Dengan demikian, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, mengambil keputusan yang lebih baik, dan mengurangi biaya dalam pengadaan.
1. Prediksi Permintaan yang Lebih Akurat
Salah satu tantangan utama dalam pengadaan adalah memprediksi permintaan pasar dengan akurat. Keterlambatan dalam memenuhi permintaan dapat mengakibatkan kehilangan pelanggan, sementara persediaan berlebih dapat membebani anggaran perusahaan. AI dapat membantu mengatasi tantangan ini dengan memanfaatkan analisis data yang canggih untuk memprediksi permintaan. Beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan dalam penerapan AI untuk prediksi permintaan meliputi:
a. Data Historis
AI memanfaatkan data historis tentang permintaan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, seperti musim, tren pasar, dan peristiwa khusus. Dengan menganalisis data ini, AI dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk meramalkan permintaan.
b. Analisis Sentimen
Selain data historis, AI juga dapat menganalisis sentimen konsumen yang dapat memengaruhi permintaan. Informasi dari media sosial, ulasan pelanggan, dan feedback dapat memberikan wawasan yang lebih akurat tentang preferensi dan kebutuhan pelanggan.
c. Penyesuaian Real-Time
AI tidak hanya meramalkan permintaan jangka panjang, tetapi juga dapat melakukan penyesuaian real-time berdasarkan peristiwa tak terduga. Ini memungkinkan perusahaan untuk merespon dengan cepat terhadap perubahan dalam permintaan.
2. Evaluasi Risiko Pemasok dengan Presisi
Memilih pemasok yang andal dan berkualitas merupakan faktor penting dalam pengadaan. Salah satu cara di mana AI dapat memberikan kontribusi besar adalah dalam evaluasi risiko pemasok. Dengan memanfaatkan data dan algoritma machine learning, perusahaan dapat mengidentifikasi risiko yang terkait dengan pemasok dan membuat keputusan yang lebih cerdas. Beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan dalam penerapan AI untuk evaluasi risiko pemasok meliputi:
a. Analisis Data Pemasok
AI dapat menganalisis data historis dari pemasok, termasuk kinerja pengiriman, kualitas produk, dan ketaatan terhadap kontrak. Dengan mengintegrasikan data ini, perusahaan dapat mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang keandalan pemasok.
b. Prediksi Risiko
Dengan menggunakan algoritma machine learning, AI dapat memprediksi risiko yang mungkin muncul dari pemasok tertentu. Hal ini mencakup risiko seperti keterlambatan pengiriman, masalah kualitas, atau ketidakpatuhan terhadap regulasi.
c. Pemantauan Kontinu
AI memungkinkan pemantauan risiko pemasok secara terus-menerus. Jika ada tanda-tanda risiko meningkat, perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan dengan cepat, seperti mencari pemasok alternatif.
3. Otomatisasi Tugas Administratif
Sebagian besar proses pengadaan melibatkan tugas administratif yang memakan waktu, seperti penawaran, pengiriman pesanan, dan pemantauan inventaris. AI dapat mengotomatisasi tugas-tugas ini, memungkinkan tim pengadaan untuk fokus pada tugas yang lebih strategis. Beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan dalam penerapan AI untuk otomatisasi tugas administratif meliputi:
a. Penawaran Otomatis
AI dapat menghasilkan penawaran otomatis berdasarkan parameter yang ditetapkan. Ini dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk mendapatkan penawaran dari pemasok.
b. Pemantauan Inventaris
AI dapat memantau inventaris secara otomatis dan memberikan peringatan jika persediaan mendekati batas tertentu. Ini memastikan bahwa persediaan selalu tersedia tanpa kelebihan.
c. Pemberitahuan Pengiriman
AI dapat mengirimkan pemberitahuan otomatis kepada pemasok dan pelanggan tentang pengiriman. Ini membantu menjaga informasi yang akurat dan menghindari keterlambatan pengiriman.
4. Studi Kasus: Penerapan AI dalam Pengadaan di Perusahaan Cerdas Bersama Karya
Perusahaan Cerdas Bersama Karya, yang bergerak dalam industri manufaktur, menghadapi tantangan dalam memprediksi permintaan produk dan mengevaluasi risiko pemasok. Dengan menerapkan solusi AI, perusahaan ini berhasil meningkatkan akurasi prediksi permintaan hingga 90% dan mengurangi risiko keterlambatan pengiriman pemasok utama.
Kesimpulan
Penerapan kecerdasan buatan dan machine learning dalam pengadaan barang dan jasa membuka peluang besar bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keputusan yang lebih baik. Dengan menganalisis data dengan lebih mendalam, AI memungkinkan perusahaan untuk meramalkan permintaan dengan lebih akurat, mengevaluasi risiko pemasok dengan lebih presisi, dan mengotomatisasi tugas administratif. Oleh karena itu, investasi dalam teknologi ini tidak hanya meningkatkan operasi pengadaan, tetapi juga berpotensi menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan meningkatkan daya saing perusahaan dalam pasar yang semakin kompetitif.
