Artificial Intelligence (AI) bukan lagi “eksperimen lab”. Di banyak industri, AI sudah menjadi komponen kritikal untuk meningkatkan produktivitas, mempercepat pengambilan keputusan, dan memperkuat pengalaman pelanggan. Namun, value AI tidak akan muncul hanya karena perusahaan “mengadopsi AI”. Value akan muncul ketika AI diposisikan sebagai capability operasional, dipandu oleh data yang berkualitas, proses yang siap, dan guardrails yang jelas.
Epicor sendiri menegaskan arah yang tegas: bergerak melampaui chatbot. Melalui Epicor Prism, Epicor membangun jaringan AI agents yang mampu menjalankan tugas-tugas spesifik secara kontekstual di dalam proses ERP tanpa pengguna perlu memahami “agent mana yang harus dipilih”. AI akan menjadi user interface untuk proses-proses ERP yang sudah LLM-enabled.
1) AI yang “Masuk Akal” untuk Bisnis: Fokus ke Use Case yang Menyentuh Operasi
Untuk business leaders, diskusi AI harus dimulai dari area yang langsung berdampak pada eksekusi:
- Supply chain & inventory: analisis data supply chain untuk memprediksi fluktuasi demand, sehingga perusahaan bisa menyesuaikan level inventory secara lebih presisi.
- Maintenance & downtime: memprediksi potensi kegagalan equipment untuk menurunkan downtime dan biaya perawatan.
- Analytics & risk: mengolah data dalam volume besar menjadi insight yang bisa ditindaklanjuti untuk forecasting tren, penilaian risiko, dan keputusan yang lebih akurat.
- Customer interaction: meningkatkan layanan melalui asisten virtual, namun arah terbaik bukan sekadar FAQ bot, melainkan AI yang memahami konteks bisnis dan data ERP.
Intinya: AI yang menang adalah AI yang menempel pada proses inti (order-to-cash, plan-to-produce, procure-to-pay, service-to-cash), bukan AI yang berdiri sendiri.
2) Dari Chatbot ke “Intelligent Partner” di ERP
Chatbot biasa hanya menjawab pertanyaan. Yang dibutuhkan perusahaan adalah AI yang:
- memahami konteks data ERP,
- mengaktifkan tugas-tugas spesifik sesuai kebutuhan user,
- dan mempercepat pekerjaan user tanpa menambah beban administrasi.
Epicor Prism diposisikan sebagai jaringan vertical AI agents. Satu prompt dari user bisa mengaktifkan satu atau beberapa agent untuk menghasilkan outcome. Keunggulannya: user tidak perlu memilih agent secara manual; sistem yang mengurus orkestrasi, sehingga pengguna baru lebih cepat produktif dan power user bisa menyelesaikan lebih banyak pekerjaan.
3) Tiga Risiko Utama Implementasi AI: Data, People, dan Ethics
AI gagal bukan karena modelnya jelek, melainkan karena fondasinya tidak siap.
A. Data readiness & governance (paling krusial)
AI bergantung pada data berkualitas. Data yang tidak konsisten atau tidak lengkap menghasilkan prediksi yang salah dan keputusan yang bias. Organisasi yang serius harus memprioritaskan:
- data management,
- data governance,
- definisi KPI & master data yang konsisten,
- serta akses data yang tepat untuk role yang tepat.
B. Change management: resistensi itu normal
AI akan mengubah workflow. Resistensi karyawan adalah hal yang wajar. Leadership perlu membangun culture yang adaptif dan menyiapkan training agar tim memahami manfaat AI secara praktis, bukan teoritis.
C. Privacy, bias, dan transparansi
Implementasi AI membawa isu etika: privasi data dan bias. Maka organisasi harus menetapkan pedoman etika, menegakkan transparansi, dan memastikan AI digunakan dengan cara yang accountable. Epicor juga menekankan adanya kebijakan untuk melindungi data pelanggan termasuk tidak menggunakan data pelanggan untuk melatih LLM dan tidak mencampurkan data antar pelanggan.
4) Istilah AI yang Wajib Dipahami Eksekutif (Versi Praktis)
Agar diskusi AI tidak “kabur”, business leaders minimal perlu paham empat konsep:
- AI vs Machine Learning (ML): ML adalah bagian dari AI; ML fokus pada pattern recognition dan prediction berbasis data.
- Agentic AI: AI yang bisa merencanakan dan mengeksekusi tugas secara lebih otonom untuk mencapai tujuan tertentu (multi-step problem solving).
- LLM (Large Language Model): model bahasa yang mampu memahami dan menghasilkan teks natural untuk berbagai pekerjaan (ringkas, tanya jawab, drafting, dsb.).
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): teknik yang menggabungkan pencarian data relevan dari knowledge base dengan kemampuan generatif LLM, untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi “halusinasi”.
5) Roadmap Eksekusi: Cara Mengadopsi AI Tanpa Mengganggu Operasi
Pendekatan yang paling masuk akal untuk organisasi adalah bertahap dan terukur:
- Mulai dari diri sendiri (leadership): pahami cara kerja AI lewat penggunaan langsung di pekerjaan sehari-hari.
- Jadikan eksperimen yang terencana: mulai dari pilot kecil, evaluasi, iterasi, lalu scale.
- Libatkan bisnis + IT sejak awal: IT menyiapkan guideline dan guardrails; bisnis mendefinisikan use case dan nilai.
- Gunakan data ERP sebagai “lifeblood”: ERP adalah sumber data paling reliabel; AI yang ditempel ke data ERP membuka peluang besar untuk decision-making yang lebih cepat.
- Targetkan otomasi pekerjaan repetitif: fokus pada proses yang menyita waktu (manual tasks) agar produktivitas naik dan job satisfaction meningkat.
- Tetapkan kebijakan etika & keamanan: pilih provider dengan standar keamanan/etika yang sejalan dengan kebijakan perusahaan.
AI Bukan Sekadar Teknologi, Ini adalah Operating Model Baru
AI akan menjadi pembeda kompetitif ketika organisasi:
- memilih use case yang menempel pada proses inti,
- membangun data governance yang kuat,
- menyiapkan change management,
- dan menegakkan guardrails untuk security, privacy, serta bias.
Dengan arah seperti Epicor Prism, AI agents yang terintegrasi dan kontekstual di ERP, AI berpotensi menjadi “co-pilot” operasional yang memperbesar kapasitas tim, bukan menggantikan tim.
Jika organisasi Anda sedang mengevaluasi AI untuk operasional dan ingin memastikan implementasinya terukur, aman, dan benar-benar meningkatkan eksekusi. KANO sebagai Konsultan Epicor Indonesia dapat membantu menyusun AI readiness assessment, prioritas use case berbasis proses, data governance baseline, dan roadmap implementasi yang selaras dengan Epicor Kinetic (Epicor ERP) untuk konteks ERP Manufaktur dan Distribusi.
