Peran Teknologi Artificial Intelligence dalam Optimalisasi Proses Operasional Perusahaan
Isi Artikel Utama
Abstrak
Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu pendorong utama transformasi digital dalam dunia bisnis. AI tidak hanya berfungsi sebagai alat pendukung, tetapi juga sebagai strategi operasional yang mampu meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan daya saing perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran AI dalam mengoptimalkan proses operasional perusahaan melalui berbagai bentuk implementasi seperti otomatisasi, pemrosesan data cerdas, dan kemampuan prediktif. Penelitian menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi literatur yang bersumber dari artikel ilmiah, laporan industri, dan publikasi akademik terkait pemanfaatan AI dalam operasi bisnis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI mampu mempercepat proses kerja dengan mengotomatisasi tugas-tugas rutin, mengurangi tingkat kesalahan manusia, serta menyediakan analisis data yang lebih akurat untuk mendukung pengambilan keputusan manajerial. Selain itu, AI terbukti meningkatkan efisiensi rantai pasokan, optimalisasi jadwal produksi, dan pengelolaan sumber daya yang lebih baik. Perusahaan yang mengadopsi AI juga menunjukkan peningkatan dalam kemampuan merespon perubahan pasar akibat kemampuan AI dalam melakukan prediksi berbasis data secara real-time. Meski demikian, penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan, seperti kebutuhan infrastruktur yang memadai, kesiapan sumber daya manusia, serta isu etika dan keamanan data. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa penerapan AI memiliki peran strategis dalam optimalisasi operasi perusahaan dan perlu direncanakan secara komprehensif agar manfaatnya dapat diimplementasikan secara maksimal.
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
Rincian Artikel
Terbitan
Bagian

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Cara Mengutip
Referensi
1. Ayangbah, M., & Yi, D. (2024). The impact of AI innovation management on organizational productivity and economic growth. International Journal of Business Management and Economic Review, 7(5), 45–58.
2. Razaqi, S., Loka, M., & Yudha, A. (2024). Optimalisasi bisnis melalui artificial intelligence: Analisis peluang, tantangan, dan dampak di berbagai sektor. Dharmawangsa Journal of Technology, 12(2), 130–147.
3. Chen, L., & Wu, J. (2023). AI-driven analytics in modern enterprises: Balancing efficiency and data governance. Journal of Digital Business Systems, 9(1), 22–38.
4. McKinsey & Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey Global Institute Report.
5. Deloitte. (2022). Predictive maintenance and AI adoption in manufacturing industries. Deloitte Insights Report.
6. Accenture. (2023). AI-powered operations: Increasing efficiency through intelligent automation. Accenture Research.
7. Boston Consulting Group (BCG). (2022). AI in customer service: Efficiency, personalization, and automation. BCG Technology Report.
8. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
9. Heizer, J., & Render, B. (2017). Operations management (12th ed.). Pearson.
10. Kotter, J. P. (2012). Leading change. Harvard Business Review Press.
11. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
12. Huang, G., & Suen, H. (2021). AI-based decision-making support in enterprise operations. Journal of Information Systems Innovation, 8(3), 211–225.
13. PwC. (2021). Global artificial intelligence report: Impact on productivity and operations. PwC Global Research.
14. Lee, J., Kao, H., & Yang, S. (2021). AI-based predictive maintenance in smart manufacturing. Journal of Industrial Engineering, 55(2), 87–103.
15. Gartner. (2022). AI maturity index and enterprise transformation. Gartner Research Report.
16. IBM Corporation. (2020). The enterprise guide to artificial intelligence adoption. IBM Whitepaper.
17. Sun, Y., & Wang, H. (2022). Machine learning in operational risk management: A systematic review. International Journal of Management & Technology, 14(1), 33–50.
18. Rahman, F., & Putra, R. (2023). Implementasi robotic process automation dalam meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, 11(4), 255–267.
19. World Economic Forum. (2023). AI-driven transformation in global industries. Future of Jobs Report.
20. Liu, X., & Zhang, W. (2021). Ethical and security challenges of AI implementation in enterprises. Journal of Cybersecurity and Digital Ethics, 6(2), 104–119.