Daftar Isi
- Pengantar
– Mendefinisikan AI dalam rantai pasokan
– Prinsip 1: AI seharusnya melengkapi manusia, bukan menggantikan mereka
– Prinsip 2: Penggabungan ahli AI, heuristik, dan optimasi adalah kuncinya
– Prinsip 3: Konkurensi yang diperkuat oleh AI merupakan terobosan dalam manajemen rantai pasokan
– Prinsip 4: Kekuatan AI harus didemokratisasi
– Prinsip 5: Kemampuan menjelaskan sangat penting untuk adopsi AI
- Kesimpulan

Pengantar

Kehadiran ChatGPT pada akhir tahun 2022 telah memperparah kabut digital seputar kecerdasan buatan (AI) dalam manajemen rantai pasokan. Ketika para CEO menghadapi tekanan yang semakin besar dari jajaran direksi mereka untuk mempercepat adopsi AI, dan para pengambil keputusan menyadari peran pentingnya dalam mempertahankan daya saing, dorongan untuk merangkul teknologi transformatif ini semakin kuat. Namun, sifat AI yang kompleks dan berkembang pesat, ditambah dengan emosi yang meningkat yang ditimbulkannya, dapat membuat bahkan profesional rantai pasokan yang paling berpengalaman pun merasa kewalahan dan tidak yakin tentang cara melanjutkan. Untuk membantu mengatasi kabut ini dan membuka potensi besar AI dalam rantai pasokan, kami menyajikan lima prinsip panduan untuk meraih kesuksesan.

Mendefinisikan AI dalam Rantai Pasokan

Pada intinya, kecerdasan buatan adalah ilmu komputer yang meniru kecerdasan manusia untuk memecahkan masalah. Bidang yang luas ini mencakup beragam disiplin ilmu, yang masing-masing berkontribusi pada tujuan utama untuk meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan keanggunan dalam pengambilan keputusan dengan mengidentifikasi pola dalam sejumlah besar data. Dari pembelajaran mesin (termasuk pembelajaran mendalam) hingga pengoptimalan, algoritma genetik, otomatisasi proses robotik, AI generatif, dan manajemen keputusan, alat dan teknik di bawah naungan AI sangat beragam dan canggih.

Bila diterapkan pada manajemen rantai pasokan, AI berpotensi untuk merevolusi proses dan meningkatkan produktivitas secara menyeluruh. Dengan menghasilkan rekomendasi, memprediksi tren, memunculkan wawasan, mengotomatiskan tugas, dan menyediakan kecepatan dan skala yang belum pernah ada sebelumnya, AI dapat mengubah cara rantai pasokan beroperasi. Namun, untuk memanfaatkan potensi ini sepenuhnya, penting untuk memahami tidak hanya apa yang dapat dilakukan AI tetapi juga cara mengintegrasikannya secara efektif ke dalam alur kerja yang ada.

Prinsip 1: AI sebagai Alat Peningkatan Kemampuan Manusia

Kemampuan AI berkembang dengan sangat pesat, dengan mesin yang kini mampu menghasilkan konten kreatif, melakukan penelitian yang rumit, dan bahkan menciptakan karya seni dan musik. Prestasi yang mengagumkan ini dimungkinkan oleh kemampuan AI untuk memproses dan belajar dari data dalam skala yang jauh melampaui kapasitas kognitif manusia. Namun, di tengah kegembiraan seputar kemajuan ini, penting untuk diingat bahwa ada hal-hal tertentu yang tidak dapat disediakan oleh mesin, yang saya sebut 3 C: konteks, kolaborasi, dan hati nurani.

Model AI, betapa pun canggihnya, tidak dapat memperoleh makna dari konteks – keterampilan yang penting dalam banyak bidang manajemen rantai pasokan, seperti yang disebut oleh pemimpin pemikiran Zero100 Kevin O'Marah sebagai "bisikan mesin." Lebih jauh lagi, AI tidak dapat bekerja sama untuk memecahkan masalah atau mengatasi isu-isu penting seperti keberlanjutan dan hak asasi manusia dalam rantai pasokan. Sifat saling melengkapi dari kemampuan manusia dan mesin inilah yang menggarisbawahi pentingnya menggunakan AI sebagai alat untuk penambahan daripada penggantian.

Hasil yang paling dahsyat muncul saat manusia dan AI bekerja sama, sentimen yang digaungkan oleh 93% pengambil keputusan dalam survei Workday yang meyakini pentingnya melibatkan manusia saat AI membuat keputusan penting. Dengan memanfaatkan kekuatan manusia dan mesin, profesional rantai pasokan dapat mencapai tingkat efisiensi, wawasan, dan inovasi yang baru.

Prinsip 2: Menggabungkan AI, Heuristik, dan Optimasi secara Ahli

Kemampuan AI untuk memodelkan masalah dalam skala besar memungkinkan rekomendasi yang lebih tepat, seperti akurasi perkiraan permintaan yang lebih baik atau prediksi pengiriman tepat waktu yang lebih baik. Ketepatan ini juga merupakan ciri khas pengoptimalan, bidang AI yang terkenal dalam manajemen rantai pasokan karena kemampuannya untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dalam batasan yang diberikan untuk mencapai tujuan tertentu, seperti meminimalkan biaya. Namun, skala masalah ini bisa sangat besar, dengan pengoptimalan jaringan pasokan yang berpotensi melibatkan jutaan variabel yang saling bergantung, yang menyebabkan tantangan komputasi yang signifikan.

Dalam beberapa kasus, profesional rantai pasokan beralih ke heuristik – model pemecahan masalah yang menggunakan solusi praktis dan “cukup baik” – untuk segera menghasilkan tindakan yang layak. Meskipun AI, heuristik, dan pengoptimalan masing-masing menawarkan manfaat dalam hal kecepatan, ketepatan, dan keanggunan, semuanya juga memiliki kekurangan. Penting untuk menyadari bahwa model matematika terbaru dan tercanggih tidak selalu paling cocok untuk setiap situasi, terlepas dari apa yang mungkin digembar-gemborkan.

Solusi yang paling elegan sering kali melibatkan perpaduan metode, seperti menggabungkan pembelajaran mesin dan heuristik untuk "memulai" model pengoptimalan, sehingga mempercepat proses penyelesaian masalah. Dengan mengintegrasikan kekuatan masing-masing pendekatan secara kreatif, profesional rantai pasokan dapat mencapai keseimbangan antara kecepatan, ketepatan, dan keanggunan, memastikan bahwa model yang tepat digunakan untuk masalah yang tepat pada waktu yang tepat.

Prinsip 3: Kekuatan Konkurensi Diperkuat oleh AI

Rantai pasokan adalah jaringan rumit yang menghubungkan berbagai fungsi dalam suatu organisasi dan seterusnya, sehingga sulit untuk mengoptimalkan seluruh rantai dengan berfokus pada tautan yang terisolasi. Misalnya, meskipun AI dapat meningkatkan akurasi prakiraan secara signifikan, tujuan sebenarnya bukanlah untuk menciptakan silo yang sangat efisien, melainkan untuk menyelaraskan pengambilan keputusan di seluruh rantai pasokan untuk respons yang lebih cepat dan lebih kohesif. Seperti yang ditunjukkan oleh sekelompok ekonom Kanada, kecuali solusi yang digerakkan oleh AI dapat diterjemahkan menjadi keputusan yang selaras di seluruh rantai pasokan, masalah mendasar dalam menyelaraskan permintaan dengan pasokan masih belum terpecahkan.

Terobosan nyata dalam manajemen rantai pasokan tidak hanya berasal dari AI, tetapi dari konkurensi – integrasi AI ke dalam alur kerja untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang tersinkronisasi di seluruh rantai pasokan. Dengan menanamkan AI dalam proses konkurensi, profesional rantai pasokan dapat memanfaatkan kemampuan prediktif teknologi sekaligus menyerap volatilitas inheren yang muncul dari gangguan tak terelakkan yang dihadapi rantai pasokan.

Peran AI dalam konteks ini adalah memberikan ketepatan, kecepatan, dan keanggunan yang lebih baik dalam prediksi, sementara konkurensi memastikan bahwa wawasan ini terhubung dan ditindaklanjuti secara terkoordinasi. Kombinasi yang hebat ini memungkinkan rantai pasokan untuk merespons kondisi yang berubah secara lebih efektif, yang pada akhirnya menghasilkan peningkatan kinerja secara keseluruhan.

Prinsip 4: Demokratisasi AI untuk Praktisi Rantai Pasokan

Untuk sepenuhnya menyadari potensi AI dalam manajemen rantai pasokan, penting untuk memperluas jangkauannya di luar domain eksklusif ilmuwan data. Sementara eksplorasi dan pengembangan aplikasi AI baru yang sedang berlangsung akan selalu membutuhkan keahlian para spesialis ini, memberdayakan praktisi rantai pasokan untuk mengadopsi AI sendiri sangat penting untuk implementasi dan keberhasilan yang meluas. Solusi AI yang paling efektif adalah yang dapat dengan mudah dipahami dan diterapkan oleh para profesional dengan pemahaman mendalam tentang data perusahaan dan proses bisnis, daripada membutuhkan kecakapan teknis yang luas dalam AI atau ilmu data.

Meskipun survei Workday menemukan bahwa 72% pemimpin percaya bahwa organisasi mereka tidak memiliki keterampilan yang diperlukan untuk menerapkan AI sepenuhnya, merangkul teknologi ini tidak harus menjadi usaha yang berat. Dengan memilih solusi yang dirancang khusus bagi mereka yang memiliki konteks rantai pasokan dan pengetahuan bisnis, organisasi dapat memungkinkan tim mereka untuk memanfaatkan wawasan dan kemampuan AI tanpa perlu menyelami kerumitan pembuatan model.

Demokratisasi AI dengan cara ini tidak hanya memastikan adopsi dan penggunaannya, tetapi juga memungkinkan para profesional rantai pasokan untuk memulai dari tingkat pemahaman mereka saat ini dan secara bertahap mengembangkan keterampilan mereka dari waktu ke waktu. Saat memilih penyedia AI, penting untuk mempertimbangkan kemampuan mereka untuk mendukung pendekatan pembelajaran bertahap ini, karena pada akhirnya akan mengarah pada implementasi yang lebih sukses dan berkelanjutan.

Prinsip 5: Memastikan Keterjelasan AI untuk Kepercayaan dan Adopsi

Dalam dunia manajemen rantai pasokan yang kompleks dan berisiko tinggi, kepercayaan adalah yang terpenting. Agar AI benar-benar diterima dan diadopsi, AI harus dapat dijelaskan – pengguna perlu memahami bagaimana teknologi tersebut menghasilkan rekomendasi dan prediksinya. Solusi kotak hitam yang tidak memberikan wawasan tentang cara kerja internalnya dapat membuat para profesional rantai pasokan ragu untuk mengandalkannya, terutama saat menghadapi keputusan penting dengan konsekuensi yang signifikan.

AI yang dapat dijelaskan memberikan transparansi terhadap faktor-faktor yang memengaruhi output-nya, yang memungkinkan pengguna untuk menafsirkan dan memvalidasi hasilnya. Hal ini tidak hanya membangun kepercayaan tetapi juga memungkinkan praktisi rantai pasokan untuk menggabungkan keahlian mereka sendiri dengan wawasan yang diberikan oleh AI, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan percaya diri. Dengan memahami alasan di balik rekomendasi AI, para profesional dapat menilai penerapannya pada situasi tertentu dengan lebih baik dan membuat penyesuaian sesuai kebutuhan.

Selain itu, kemampuan menjelaskan sangat penting untuk mengidentifikasi dan mengurangi potensi bias dalam model AI. Karena model ini belajar dari data historis, model ini mungkin secara tidak sengaja mengabadikan atau memperkuat bias yang ada, yang mengarah pada hasil yang tidak adil atau kurang optimal. AI yang dapat dijelaskan memungkinkan deteksi dan koreksi bias tersebut, memastikan bahwa teknologi tersebut digunakan secara etis dan bertanggung jawab.

Kesimpulan

Saat para profesional rantai pasokan menavigasi kabut digital seputar AI, merangkul lima prinsip panduan sangat penting untuk meraih keberhasilan: menggunakan AI sebagai alat untuk augmentasi manusia, memadukan AI dengan heuristik dan pengoptimalan secara ahli, memanfaatkan konkurensi yang diperkuat oleh AI, mendemokratisasi AI bagi para praktisi, dan memastikan keterjelasan AI. Dengan mencapai keseimbangan yang tepat antara keahlian manusia dan kecerdasan mesin, organisasi dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mengoptimalkan proses, dan mendorong inovasi dalam lanskap yang semakin kompleks. Tetap adaptif, berpikiran terbuka, dan berkomitmen pada pembelajaran berkelanjutan adalah kunci untuk dengan percaya diri melewati kabut AI dan menuju masa depan yang lebih efisien.