Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) mendorong perubahan signifikan dalam lanskap teknologi enterprise global.

Menurut laporan The State of AI 2025 dari McKinsey, hampir 88 persen organisasi global telah memanfaatkan AI di setidaknya satu fungsi bisnis, menunjukkan bahwa adopsi AI kini menjadi arus utama di level enterprise. Sejalan dengan itu, McKinsey & Company mengungkapkan bahwa penerapan AI pada sistem inti seperti ERP dapat mendorong efisiensi operasional hingga 25-30 persen.

Kombinasi antara tingkat adopsi yang terus meningkat dan potensi efisiensi yang signifikan ini menandai pergeseran peran ERP, dari sekadar sistem pencatatan data (system of record) menjadi system of intelligence yang mampu menghadirkan analisis prediktif, rekomendasi otomatis, serta insight real-time untuk pengambilan keputusan bisnis.

Di Indonesia, transformasi serupa mulai terlihat seiring makin banyaknya perusahaan yang mengadopsi ERP berbasis AI di berbagai sektor industri.

Meski demikian, implementasi AI di level enterprise masih menghadapi berbagai tantangan. Banyak perusahaan telah menyadari pentingnya AI, namun belum mampu merealisasikannya secara optimal.

Vice President of Strategic Communications HashMicro, Syifa Fadiyah mengatakan, tantangan yang kerap muncul antara lain data yang terfragmentasi, workflow yang belum siap, serta kesulitan menentukan use case AI yang mampu memberikan return on investment (ROI) secara cepat.

"Banyak perusahaan datang dengan ekspektasi tinggi pada AI, tetapi belum memiliki fondasi yang memungkinkan teknologi tersebut memberikan nilai nyata," ujarnya.

Syifa menjelaskan, tanpa strategi yang jelas, implementasi AI berisiko menjadi investasi mahal tanpa dampak yang terukur. Karena itu HashMicro, penyedia software ERP terkemuka di Asia Tenggara, hadir menjawab tantangan tersebut melalui pendekatan ERP yang sejak awal dirancang sebagai sistem AI-native.

Pendekatan ini menempatkan kecerdasan buatan sebagai bagian dari seluruh proses bisnis yang bisa memberi rekomendasi secara otomatis, bukan sekadar fitur tambahan.

Salah satu implementasinya adalah kehadiran Hashy, AI assistant yang memungkinkan pengguna mengakses data dan insight secara instan melalui interaksi percakapan.

Dengan arsitektur AI-first dan akses informasi yang lebih intuitif, perusahaan memiliki landasan yang lebih siap untuk masuk ke tahap implementasi AI secara strategis. Dengan fondasi tersebut, perjalanan implementasi AI di perusahaan perlu dimulai secara terarah dan bertahap.

Langkah pertama, menetapkan tujuan yang jelas. Perusahaan perlu menentukan apa yang ingin dicapai, mulai dari efisiensi biaya, percepatan proses, hingga peningkatan akurasi prediksi. Kejelasan objektif ini menjadi dasar dalam memilih use case yang benar-benar relevan dan memberikan nilai bisnis nyata.

Selanjutnya, memilih use case yang realistis dan berpotensi menghasilkan dampak cepat. Biasanya ini berasal dari proses yang bersifat rutin, repetitif, atau berbasis data besar yang sudah relatif stabil.

Implementasi awal dalam skala kecil dinilai efektif untuk menguji dampak sebelum diperluas ke unit bisnis lain. Pendekatan bertahap ini membantu meminimalkan risiko sekaligus memastikan adopsi berjalan mulus di seluruh organisasi.

Pada tahap akhir penerapan, evaluasi berkala menjadi kunci untuk memastikan seluruh inisiatif AI benar-benar membuahkan hasil.

Dengan meninjau performa teknologi terhadap target yang sudah ditetapkan sejak awal, perusahaan dapat melihat dengan jelas apa yang bekerja, apa yang perlu disesuaikan, dan bagaimana AI dapat didorong untuk memberi nilai yang lebih besar.

Proses penyempurnaan ini membuat implementasi AI tidak berhenti sebagai proyek sekali jalan, tetapi terus berkembang relevan dan menghasilkan dampak bisnis yang nyata. Di luar implementasi yang sudah berjalan, perusahaan juga perlu memastikan ROI dapat muncul dengan cepat dari setiap integrasi yang dilakukan.

Untuk mencapai itu, perusahaan perlu memprioritaskan area yang paling siap dan paling berpotensi memberikan dampak nyata dalam waktu singkat. HashMicro menyarankan perusahaan memprioritaskan area dengan kompleksitas rendah namun bernilai tinggi, memanfaatkan model AI yang telah matang, solusi berbasis cloud, serta otomatisasi tugas repetitif.

"Kuncinya adalah memilih area yang hasilnya bisa langsung terasa di operasional harian. Hasil cepat bukan datang dari hal yang paling canggih, tapi dari yang paling relevan," jelas Syifa.

Seiring inisiatif awal menunjukkan hasil positif, perusahaan dapat memperluas penerapan AI ke fungsi-fungsi yang berkaitan langsung dengan pendapatan dan kepuasan pelanggan.

Teknologi seperti prediksi penjualan, lead scoring berbasis AI, atau otomatisasi layanan pelanggan dapat meningkatkan performa bisnis sekaligus menekan biaya operasional.

Di saat yang sama, peningkatan literasi AI di internal melalui pelatihan dan kolaborasi lintas tim, menjadi kunci agar pemanfaatan teknologi berjalan optimal. Dengan kombinasi perluasan bertahap dan penguatan kapabilitas manusia, ROI dari teknologi AI dapat terus meningkat seiring meluasnya skala penerapan.

Pada akhirnya, meski pengetahuan dan penerapan tentang AI sudah semakin luas, banyak enterprise masih melihat implementasinya sebagai proyek besar yang rumit.

Padahal, melalui langkah-langkah yang terstruktur, fokus pada prioritas yang tepat, dan keberanian memulai dari proses yang paling mudah dioptimalkan, AI dapat terintegrasi secara natural dalam operasi sehari-hari.

Melalui pendekatan ini, HashMicro berharap perusahaan dapat mengadopsi AI dengan lebih percaya diri, mempercepat ROI, dan menjadikan teknologi ini sebagai pendorong efisiensi dan pertumbuhan yang nyata.

Sektor manufaktur Indonesia memasuki 2025 dengan kondisi yang relatif solid. Purchasing Managers' Index (PMI) manufaktur terus berada di zona ekspansif dan tercatat sebagai salah satu yang tertinggi di kawasan ASEAN.

Indikator tersebut menunjukkan bahwa aktivitas produksi, pemesanan baru, dan utilisasi kapasitas pabrik masih tumbuh stabil, memberi ruang bagi Indonesia untuk memperkuat posisinya di tingkat regional.

Arus investasi asing langsung (FDI) ke sektor manufaktur juga menunjukkan konsistensi. Sepanjang 2025, investasi di sektor sekunder meneruskan tren peningkatan yang terbentuk sejak tahun sebelumnya.

"Pergerakan ini mencerminkan meningkatnya kepercayaan investor terhadap Indonesia sebagai basis produksi, bukan hanya sebagai pasar konsumsi domestik," ujar Vice President of Strategic Communications HashMicro Syifa Fadiyah, Jumat (12/12).

Namun periode menuju 2026 menjadi titik penting. Untuk bertransformasi menjadi manufacturing hub regional, ekspansi kapasitas tidak lagi menjadi satu-satunya fokus.

Tantangan yang muncul berkaitan dengan konsistensi kualitas, efisiensi biaya, serta kemampuan mengelola operasi yang semakin kompleks.

Tidak seperti beberapa negara ASEAN yang memiliki sektor manufaktur unggulan secara historis, kekuatan Indonesia berada pada keragaman industri, mulai dari otomotif dan kendaraan listrik (EV), petrokimia, hingga agro-processing.

Keragaman tersebut membuka peluang, namun sekaligus memerlukan manajemen operasional yang lebih terintegrasi.

Dalam peningkatan skala produksi, tantangan mulai terlihat pada aspek kualitas, kesiapan tenaga kerja menengah, serta dinamika rantai pasok global.

Kenaikan jumlah lokasi produksi harus diimbangi dengan standarisasi proses, sedangkan ketergantungan pada individu tertentu dalam pengambilan keputusan sering menimbulkan inkonsistensi.

Tekanan tambahan muncul dari tuntutan kepatuhan dan kebutuhan pelaporan berbasis data yang semakin ketat. Tanpa visibilitas data yang menyeluruh, ekspansi berpotensi menurunkan efisiensi.

Menurut HashMicro, salah satu penyedia solusi enterprise AI di Asia Tenggara, kondisi tersebut menandai fase ketika digitalisasi operasional menjadi kebutuhan strategis.

"Banyak perusahaan manufaktur Indonesia sebenarnya sudah memiliki kapasitas produksi yang kompetitif. Tantangannya adalah menjaga kualitas dan efisiensi ketika operasi menjadi semakin kompleks," jelas Syifa.

Peran AI dalam sistem Enterprise Resource Planning (ERP) menjadi relevan dalam konteks tersebut. Integrasi data lintas fungsi ke dalam satu platform memungkinkan perusahaan memiliki satu sumber informasi yang konsisten.

Dengan fondasi ini, manajemen dapat melihat kondisi operasional secara menyeluruh dan mengambil keputusan berdasarkan data real time.

AI pada lini produksi membantu memantau kualitas secara berkelanjutan. Sistem dapat mengidentifikasi pola penyimpangan lebih awal sehingga penyesuaian proses dapat dilakukan sebelum masalah membesar.

Pendekatan ini mendukung perusahaan yang membidik pasar ekspor, di mana konsistensi kualitas menjadi salah satu persyaratan utama.

Dalam pengambilan keputusan operasional, ERP berbasis AI menganalisis data historis untuk memprediksi kemungkinan keterlambatan produksi, ketidakseimbangan inventori, dan potensi gangguan rantai pasok.

Pendekatan prediktif tersebut meningkatkan keandalan operasi, faktor yang penting untuk menopang peran sebagai pusat manufaktur regional. Pada saat yang sama, integrasi AI membantu mengurangi ketergantungan pada individu tertentu karena proses perencanaan dan penjadwalan menjadi lebih terstandarisasi.

"AI membantu mengubah pengalaman operasional yang tersebar menjadi pengetahuan yang bisa diakses oleh seluruh organisasi," imbuh Syifa.

Di area rantai pasok, AI mendukung peramalan permintaan yang lebih akurat serta pengelolaan persediaan yang lebih adaptif terhadap perubahan pasar regional.

Hal ini membantu manufaktur Indonesia memenuhi standar ketepatan waktu dan fleksibilitas yang semakin menjadi faktor pembeda di kawasan. Aspek kepatuhan juga mendapat penguatan karena ERP berbasis AI mengintegrasikan data produksi, logistik, dan keuangan ke dalam sistem yang transparan dan dapat diaudit.

HashMicro menekankan bahwa AI melalui solusi enterprise dan asisten bisnis seperti Hashy perlu menjadi bagian dari alur kerja, bukan sekadar inisiatif teknologi.

"AI seharusnya bekerja di belakang layar, membantu perusahaan memahami apa yang terjadi saat ini dan menentukan langkah terbaik berikutnya," pungkas Syifa.

Menjelang 2026, ketika data menjadi sumber daya strategis, kemampuan memanfaatkan informasi operasional akan berperan penting dalam menentukan posisi Indonesia di dalam rantai pasok regional.

Dengan momentum industri yang positif dan adopsi AI yang semakin terarah, peluang Indonesia untuk menjadi manufacturing hub Asia Tenggara semakin terbuka.