Tren ini semakin menguat dengan hadirnya Large Language Models (LLM), salah satu bentuk AI yang populer dalam pemrosesan bahasa alami. LLM memungkinkan AI untuk berkomunikasi, menjawab pertanyaan, hingga memberikan rekomendasi secara kontekstual. Contohnya adalah OpenAI GPT, DeepSeek, Gemini, atau Copilot, yang dapat langsung digunakan tanpa perlu membangun model dari nol. Pendekatan ini jauh lebih hemat biaya dan dapat segera diterapkan pada real business case, dibandingkan dengan membangun model baru yang membutuhkan investasi besar dalam data, riset, serta infrastruktur, bahkan biaya pengembangan LLM dari awal bisa mencapai USD 100 juta hingga 500 juta.

Perkembangan teknologi AI kini semakin meluas dalam dunia bisnis. Menurut survei global McKinsey, 78% organisasi sudah memakai AI dalam setidaknya satu fungsi, menandakan teknologi ini bukan lagi sekadar eksperimen. Laporan Stanford AI Index juga menegaskan tren adopsi AI terus meningkat dari tahun ke tahun.

Di Indonesia sendiri, adopsi AI juga mulai menunjukkan momentum positif. Studi AWS bersama Strand Partners mengungkap bahwa sekitar 28% bisnis Indonesia telah mengadopsi AI, dan lebih dari separuh di antaranya melaporkan peningkatan pendapatan rata-rata 16% setelah implementasi.

Dari sisi dampak, McKinsey menemukan bahwa perusahaan yang berinvestasi serius dalam AI dapat meningkatkan ROI sebesar 10–20% rata-rata. Sementara itu, laporan BCG menunjukkan bahwa perusahaan “pemenang AI” mampu meraih ROI hingga 2,1 kali lebih tinggi dibanding pesaing mereka. Semua ini mempertegas bahwa AI bukan sekadar hype, melainkan pendorong nyata pertumbuhan, efisiensi, dan inovasi bisni

Perusahaan biasanya menghadapi dua pilihan utama dalam mengadopsi AI:

Implementasi artificial intelligence semakin meluas, menghadirkan nilai nyata dalam berbagai sektor. Berikut adalah beberapa use case yang relevan di Indonesia dan dunia:

1. AI Powered Traffic Light Management

Industri: Public Service

Kemacetan menjadi masalah besar di kota-kota besar Indonesia. AI memungkinkan lampu lalu lintas dikendalikan secara dinamis berdasarkan kondisi jalan secara real-time.

Di Jakarta, sudah ada 65 CCTV yang terkoneksi dengan sistem Intelligent Traffic Control System (ITCS), dan pilot project bersama Google memasang 20 traffic light berbasis AI. Studi Universitas Udayana juga menemukan bahwa AI dapat meningkatkan aliran lalu lintas hingga 15% dan mengurangi waktu tempuh pada jam sibuk.

Impact bisnis: mobilitas lebih lancar, efisiensi energi, serta pengurangan biaya akibat kemacetan.

2. AI to Identify and Flag Counterfeit FMCG Products

Industri: Retail & FMCG

Produk tiruan masih menjadi tantangan besar di e-commerce dan marketplace. AI vision dapat memindai ribuan listing produk secara otomatis, menganalisis teks, gambar, dan metadata untuk mengidentifikasi pola yang mencurigakan.

Laporan OECD menyebutkan bahwa 3,3% dari total perdagangan dunia adalah produk palsu, dengan FMCG sebagai salah satu kategori yang paling terdampak. Dengan AI, perusahaan dapat lebih cepat menandai produk ilegal, menurunkan risiko reputasi, dan melindungi konsumen dari barang berbahaya.

Impact bisnis: Proteksi brand, peningkatan kepercayaan pelanggan, serta penghematan biaya akibat kerugian produk tiruan.

3. Predictive Maintenance for Food Production Machinery

Industri: Manufaktur (Food & Beverage)
Mesin produksi makanan dan minuman bekerja hampir tanpa henti, sehingga downtime bisa sangat merugikan. AI predictive maintenance dapat memprediksi potensi kerusakan sebelum terjadi, sehingga perawatan bisa dilakukan lebih tepat waktu.
Studi Researchgate menunjukkan bahwa predictive maintenance mampu menurunkan biaya perawatan hingga 20–30% dan mengurangi downtime mesin sebesar 15–25%.

Impact bisnis: produksi lebih stabil, umur mesin lebih panjang, serta kualitas tetap terjaga.

4. AI to Monitor Global and Local Events for Supply Chain Disruptions

Industri: Logistik & Supply Chain

Rantai pasok global sangat rentan terhadap gangguan, baik karena bencana alam, konflik geopolitik, maupun perubahan kondisi pasar yang tiba-tiba. AI kini digunakan untuk memantau data eksternal—seperti berita, media sosial, dan laporan cuaca—serta menggabungkannya dengan data internal perusahaan agar dapat memberikan peringatan dini.

Deloitte menekankan bahwa AI dalam supply chain management berperan penting untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kemampuan prediksi perusahaan. Laporan dari The Hackett Group juga menunjukkan bahwa sekitar 50% pemimpin rantai pasok saat ini sedang menguji atau menerapkan generative AI untuk meningkatkan ketahanan operasional mereka.

Impact bisnis: deteksi gangguan lebih cepat, distribusi yang lebih andal, serta ketahanan rantai pasok yang lebih kuat.

5. Mall Footfall and Tenant Performance Analysis

Industri: Retail & Properti Komersial

AI footfall analytics memungkinkan pengelola mall memahami perilaku pengunjung secara detail — jumlah kunjungan, pola perjalanan, durasi tinggal, hingga performa tenant , sehingga strategi tenant mix dan promosi bisa lebih tepat sasaran.

Menurut laporan Deloitte “AI in retail for the agentic era”, AI terbukti mengubah cara operasi retail dan memungkinkan personalisasi & pengelolaan pengalaman pelanggan secara lebih efektif. Selain itu, penelitian “LLM to ROI: How to scale gen AI in retail” dari McKinsey membahas bagaimana AI & model generatif dapat mendorong pertumbuhan margin melalui efisiensi dan peningkatan pengalaman pelanggan di industri retail

Impact bisnis: strategi tenant lebih akurat, promosi lebih tepat sasaran, serta pengalaman belanja yang lebih memuaskan bagi pengunjung.

6. Hyper-Personalized Dynamic Pricing

Industri: Penerbangan & Akomodasi

Dalam dunia penerbangan dan perhotelan, AI merevolusi strategi penentuan harga. Sistem AI dapat menyesuaikan tarif tiket pesawat maupun harga kamar secara real-time berdasarkan permintaan, pola pemesanan, tren musiman, harga kompetitor, hingga tingkat ketersediaan. Dengan pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas, dynamic pricing berbasis AI mampu meningkatkan profitabilitas hingga 22%.

Impact bisnis: Tingkat okupansi dan load factor lebih tinggi, optimalisasi pendapatan per kursi atau kamar, serta strategi harga yang lebih adaptif dan responsif.

7. Kasus Penggunaan AI Lainnya dengan Dampak Tinggi

Layanan Keuangan:
Kasus penggunaan AI dalam layanan keuangan mencakup penggunaan chatbot AI untuk layanan pelanggan yang mampu memberikan dukungan 24/7 dan berfungsi sebagai helpdesk berbasis AI. AI juga dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menganalisis data untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi serta mendeteksi potensi penipuan.

Kesehatan:
AI dalam kesehatan (Medical AI) sedang mentransformasi industri ini. AI digunakan dalam pencitraan medis dan diagnosis medis untuk menganalisis gambar, mendeteksi kelainan, memprioritaskan kasus mendesak, hingga memprediksi hasil pasien. Hal ini membantu tenaga medis memberikan perawatan yang lebih cerdas, cepat, dan personal.

Pendidikan:
Apa itu AI dalam pendidikan? AI digunakan untuk menciptakan sistem pembelajaran cerdas yang mendukung pembelajaran personal, mengotomatiskan penilaian, dan menyediakan bantuan 24/7 melalui chatbot. Hal ini membantu guru dan sekolah menyederhanakan operasional dan fokus pada hal-hal yang paling penting.

Sebagai perusahaan spesialis AI, commsult hadir bukan sekadar vendor teknologi, melainkan mitra strategis dalam perjalanan transformasi digital perusahaan Anda dengan AI. Kami menyediakan layanan menyeluruh mulai dari jasa AI integrator, jasa konsultan AI, hingga jasa pembuatan AI yang dikustomisasi sesuai kebutuhan industri seperti manufaktur, retail, logistik, finance, hingga healthcare. Dengan pengalaman global, kami telah mendukung berbagai perusahaan yang menggunakan AI di Indonesia maupun internasional.

commsult fokus pada business value: implementasi cepat, scalable, dan ROI yang terukur. Lebih dari itu, kami mendampingi klien jangka panjang, dari proof-of-concept hingga full-scale implementation. Dengan tim ahli dan pengalaman global, kami percaya bahwa AI harus menjadi aset bisnis nyata, bukan sekadar eksperimen teknologi.

Ketidakmampuan model tradisional tidak lagi dapat dipertahankan. Industri ini membutuhkan transformasi mendasar, dan Artificial intelligence di asuransi adalah kuncinya. AI merepresentasikan evolusi berikutnya untuk deteksi fraud bertenaga AI dan manajemen klaim yang komprehensif, memungkinkan perusahaan asuransi bergerak dari paradigma reaktif menjadi proaktif. Transformasi digital asuransi yang komprehensif ini adalah masa depan asuransi.

AI secara fundamental merombak seluruh proses klaim. Dimulai dengan pemberdayaan pelanggan melalui platform layanan mandiri digital. Implementasi AI di asuransi dan tingkat digitalization in the insurance industry ini memposisikan perusahaan sebagai pemimpin Insur tech sejati. Machine learning adalah yang memungkinkan transformasi ini. Proses ini adalah solusi fraud asuransi yang definitif.