Dunia bisnis Indonesia kini tengah menghadapi tantangan besar dlm pengelolaan rantai pasok. Strategi Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) tiga lapis muncul sebagai solusi praktis yg dapat mengubah cara perusahaan mengelola supply chain mereka. Pendekatan ini menawarkan struktur yang lebih realistis dibandingkan mengejar teknologi AI yang penuh hype tanpa fondasi yang kuat.
Lapisan Data: Fondasi yang Tak Terlihat namun Vital
Lapisan pertama dalam strategi ini fokus pada pembangunan fondasi data yg solid. Menurut DataRobot, "jika data Anda kacau, tidak lengkap, atau tersebar di lusin spreadsheet, tidak ada algoritma di dunia yang dapat memperbaikinya" 1. Kondisi ini sangat relevan dgn realitas perusahaan Indonesia yang seringkali masih bergantung pada sistem legacy yang sudah ketinggalan jaman.
Perusahaan seperti Tokopedia telah menunjukkan bagaimana AI dapat menjadi solusi untuk optimalisasi rantai pasok barang 6. Namun, kesuksesan tersebut dimulai dari pembenahan data terlebih dahulu. Data yang terstruktur dan tidak terstruktur harus dibersihkan, dikonsistensikan, dan dibuat dapat diakses dengan mudah. Tanpa langkah ini, AI hanya akan menjadi teknologi mahal yang tidak memberikan nilai tambah signifikan.
Lapisan Kontekstual: Mengajarkan Data untuk "Berpikir"
Setelah fondasi data terkunci dengan baik, tahap selanjutnya adalah menambahkan konteks melalui machine learning dan model prediktif. Di lapisan ini, data mentah diubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti oleh para pengambil keputusan. Prediksi permintaan, estimasi waktu tunggu, dan pemeliharaan prediktif mulai berkembang pada tahap ini.
PT Semen Indonesia (Persero) Tbk telah mengoptimalkan digitalisasi dan AI untuk memperlancar distribusi bahan bangunan 22. Implementasi ini menunjukan bagaimana lapisan kontekstual dapat memberikan nilai nyata bagi perusahaan. Data historis penjualan, pola cuaca, dan tren pasar digabungkan untuk menciptakan prediksi yg lebih akurat tentang kebutuhan distribusi semen ke berbagai daerah.
Manfaat Nyata di Lapangan
Gudang Blibli memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi waktu pengemasan hingga 30% 25. Pencapaian ini bukan kebetulan, melainkan hasil dari penerapan lapisan kontekstual yg tepat. Sistem dapat memprediksi pola pemesanan, mengoptimalkan jalur pengambilan barang di gudang, dan bahkan menyarankan cara pengemasan yg paling efisien berdasarkan karakteristik produk.
Lapisan Interaktif: Menghubungkan Manusia dengan AI
Lapisan terakhir adalah yang paling sering dibicarakan orang - agen AI, copilots, dan antarmuka percakapan yang terasa futuristik. Namun, tools ini hanya dapat memberikan nilai jika berdiri di atas lapisan satu dan dua yg solid. SAP telah meluncurkan Joule, asisten AI generatif baru untuk solusi bisnis 1, yang merupakan contoh nyata implementasi lapisan interaktif.
Ketika Anda membangun lapisan interaktif di atas fondasi data yang dapat dipercaya dan terkontekstualisasi dengan baik, Anda memungkinkan perencana dan operator untuk bekerja bahu membahu dgn AI. Di sinilah keajaiban terjadi - manusia tetap memegang kendali sambil membebankan pekerjaan rutin kepada asisten AI mereka.
Realitas vs Ekspektasi
IBM menyebutkan bahwa penerapan AI bisa menghemat biaya perusahaan hingga 30% 24. Namun, pencapaian ini membutuhkan pendekatan bertahap, bukan lompatan langsung ke teknologi paling canggih. Banyak perusahaan Indonesia yg tergoda untuk langsung mengimplementasikan chatbot AI tanpa mempersiapkan infrastruktur data yang memadai. Hasilnya? AI yang terdengar canggih namun tidak membantu tim membuat keputusan yang lebih baik.
Mengapa Pendekatan Berlapis Mengalahkan Mengejar Trend
Sangat menggoda untuk langsung melompat ke agentic AI, terutama dengan hype yg beredar di sekitar alat-alat ini. Namun jika Anda mengabaikan lapisan-lapisan di bawahnya, Anda berisiko meluncurkan AI yang gagal spektakuler - atau lebih buruk lagi, secara diam-diam merusak kepercayaan pada sistem Anda.
Sekitar 58% perusahaan Indonesia telah menerapkan manajemen rantai pasok dan memanfaatkan AI 9. Namun, tidak semua implementasi berhasil memberikan nilai maksimal. Pendekatan tiga lapisan membantu tim supply chain untuk berkembang secara bertanggung jawab, membangun kepercayaan, dan memprioritaskan dampak bisnis.
Implementasi di Konteks Indonesia
Separuh pelaku manufaktur dan supply chain di ASEAN merasa ketinggalan dalam digitalisasi 3. Kondisi ini menciptakan peluang sekaligus tantangan bagi perusahaan Indonesia. Dengan menerapkan strategi tiga lapisan, perusahaan dapat menghindari jebakan teknologi yang tidak memberikan nilai tambah.
Elemes Group telah menggandeng Hidden Brains untuk mendorong akselerasi adopsi ERP dan AI 10. Kolaborasi ini menunjukkan pentingnya pendekatan sistematis dalam mengimplementasikan AI. Bukan tentang memperlambat, tetapi tentang mempersiapkan diri untuk bergerak lebih cepat dengan kesalahan yang lebih sedikit dan biaya yg lebih efisien.
Kesimpulan
Strategi AI tiga lapis untuk supply chain menawarkan jalur yang lebih cerdas dan berkelanjutan dibandingkan mengejar tren teknologi terbaru. Dimulai dari pembenahan data sebagai fondasi, dilanjutkan dengan penambahan konteks melalui machine learning, dan diakhiri dengan lapisan interaktif yang memungkinkan kolaborasi optimal antara manusia dan AI. Pendekatan ini membantu perusahaan Indonesia membangun transformasi digital yg solid dan memberikan dampak bisnis nyata, bukan sekedar mengikuti hype teknologi.
Referensi
- DataRobot. (2025, Juli 10). The three-layer AI strategy for supply chains. Diakses dari https://www.datarobot.com/blog/ai-strategy-supply-chains/
- Info Komputer. (2021, Juli 9). Separuh Pelaku Manufaktur & Supply Chain Di ASEAN Merasa Ketinggalan dalam Digitalisasi. Diakses dari https://infokomputer.grid.id
- Liputan6.com. (2019, Maret 29). Kecerdasan Buatan Jadi Solusi Tokopedia untuk Rantai Pasokan Barang. Diakses dari https://www.liputan6.com
- Disway. (2024, Juni 14). 58% Perusahaan Indonesia Terapkan Manajemen Rantai Pasok, Manfaatkan AI. Diakses dari https://disway.id
- ANTARA News. (2024, Desember 15). Elemes Group Gandeng Hidden Brains untuk dorong akselerasi adopsi ERP dan AI. Diakses dari https://megapolitan.antaranews.com
- Pasardana. (2025, Juli 17). Perlancar Distribusi Bahan Bangunan, Semen Indonesia Optimalkan Digitalisasi dan AI. Diakses dari https://pasardana.id
- FORTUNE Indonesia. (2025, Juli 17). IBM Sebut Penerapan AI Bisa Menghemat Biaya Perusahaan Hingga 30%. Diakses dari https://www.fortuneidn.com
- Bisnis Tekno. (2023, November 17). Gudang Blibli (BELI) Manfaatkan AI, Efisiensi Waktu Pengemasan Hingga 30%. Diakses dari https://teknologi.bisnis.com