AI dalam Pengadaan: Alat & Taktik Efektif di 2025

Dulu saya pikir pengadaan hanya soal negosiasi dan mengelola pemasok, sampai saya menghabiskan satu musim panas memilah faktur dan memperbarui spreadsheet. Bisa dibilang, kenyataannya jauh dari kesan glamor.

Ternyata, saya bukan satu-satunya yang mengalami hal itu. Menurut KPMG, otomatisasi dapat menangani lebih dari setengah tugas yang biasanya dilakukan dalam pengadaan.

Di berbagai industri, AI membantu tim bekerja lebih cerdas dan minim stres, termasuk di bidang pengadaan. Contoh nyata penggunaan AI agent sudah memberikan dampak, mulai dari otomatisasi persetujuan rutin hingga menampilkan wawasan dari data pemasok.

Artikel ini membahas jenis-jenis AI yang digunakan dalam pengadaan, contoh penerapannya, dan bagaimana Anda bisa mulai memanfaatkannya—tanpa perlu gelar ilmu komputer.

Apa itu AI untuk pengadaan?

AI untuk pengadaan berarti menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan tugas rutin, menemukan wawasan dari data, dan mendukung keputusan yang lebih cepat dan tepat di seluruh proses pengadaan.

Teknologi AI memungkinkan profesional pengadaan mengambil keputusan berbasis data dan mengelola pemasok dengan lebih efektif, sehingga proses pengadaan menjadi lebih cepat dan akurat.

Jenis-Jenis AI yang Digunakan dalam Pengadaan

Generative AI

Generative AI, atau GenAI, adalah jenis AI yang dapat menghasilkan output seperti email, laporan, atau seluruh RFP, berdasarkan data yang telah dilatih. Ini menjadi salah satu bentuk AI paling umum dalam pengadaan, dan alasannya jelas.

Dalam pengadaan, GenAI dapat:

• Menyusun dokumen seperti Statement of Work (SOW), ringkasan pemasok, atau RFP hanya dalam hitungan menit.
• Merangkum rapat pemasok atau laporan kinerja yang panjang sehingga Anda tidak perlu membacanya satu per satu.
• Menulis dan mengirim email vendor atau pembaruan status secara otomatis.
• Membantu mengatur dan memberi label data agar lebih mudah dianalisis di kemudian hari.

Intinya, GenAI menangani banyak pekerjaan penulisan dan pengelolaan data, sehingga tim bisa lebih fokus pada tugas strategis.

Machine learning

Machine learning (ML) belajar dari tren masa lalu untuk menemukan pola dan memprediksi apa yang kemungkinan akan terjadi selanjutnya.

Alih-alih memilah spreadsheet tanpa akhir atau mengandalkan intuisi, alat ML dapat menganalisis tren pembelian dan kinerja pemasok sebelumnya untuk membantu tim mengambil keputusan lebih cepat.

Misalnya, jika pemasok sering terlambat mengirim, ML bisa mendeteksi pola itu sebelum menjadi masalah besar. Atau, ML bisa menandai faktur yang tidak biasa dan tidak sesuai dengan pola pengeluaran biasanya. ML juga dapat mengkategorikan pengeluaran dari ratusan transaksi hanya dalam beberapa menit.

Semakin banyak data yang diberikan ke model ML, semakin cerdas model tersebut, sehingga wawasan yang dihasilkannya akan semakin baik seiring waktu.

Robotic process automation (RPA)

RPA tidak berusaha menjadi pintar – ia memang tidak dirancang untuk mengambil keputusan atau menemukan wawasan. Yang benar-benar dikuasai RPA adalah menjalankan tugas berbasis aturan dalam volume besar di berbagai sistem dengan cepat, tanpa input manual.

Sebagai bagian inti dari otomatisasi proses bisnis, RPA menangani hal-hal seperti entri data, pencocokan faktur, dan pemrosesan pesanan tanpa perlu campur tangan manusia.

Meskipun terdengar sederhana, menghilangkan tugas rutin ini memungkinkan tim fokus pada aspek strategis pengadaan. Tujuannya adalah membuat proses lebih lancar dan tidak bergantung pada input manual.

Natural language processing (NLP)

NLP membantu komputer memahami dan memproses bahasa manusia – sangat berguna saat menangani konten berbasis teks seperti kontrak, email, atau respons RFP.

Dalam konteks pengadaan, alat NLP dapat:

• Mengambil syarat dan ketentuan penting dari kontrak
• Menganalisis umpan balik pemasok atau ulasan online untuk mengetahui nada dan sentimen
• Menarik informasi utama dari faktur atau tanda terima dan mengubahnya menjadi data terstruktur
• Mendukung chatbot yang menjawab pertanyaan umum seputar pengadaan

NLP sering kali sudah terintegrasi dalam platform seperti perangkat lunak analitik pengeluaran dan sistem pemrosesan dokumen. Tim juga bisa menggunakan API seperti AWS Comprehend atau Google Cloud Natural Language untuk menghubungkannya ke alur kerja mereka.

Walaupun konsepnya terdengar rumit, penerapannya sering kali cukup dengan mengaktifkan fitur di alat yang sudah digunakan tim.

Agentic AI

Agentic AI adalah teknologi terbaru di bidang ini.

Agentic AI mengacu pada sistem yang dapat merencanakan, bertindak, dan beradaptasi secara mandiri berdasarkan tujuan atau kondisi yang berubah tanpa perlu instruksi langkah demi langkah untuk setiap tugas.

Sementara itu, AI agent dalam pengadaan tidak hanya mengirimkan peringatan. Mereka dapat mensimulasikan dampak biaya atau waktu jika terjadi perubahan, bahkan memulai langkah berikutnya seperti membuat pesanan pembelian atau memperbarui data pemasok.

Ini membuka alur kerja agentic AI: proses dinamis di mana AI agent tidak hanya menampilkan wawasan, tetapi juga mengambil tindakan lanjutan di berbagai sistem. Misalnya, AI agent dapat mendeteksi risiko kehabisan stok, mensimulasikan dampak pemasok alternatif, dan memulai pesanan pembelian dalam satu alur terkoordinasi.

Jika terhubung dengan data dan alat yang tepat—seperti basis data pemasok atau alat manajemen inventaris—AI agent ini dapat bertindak semi-otomatis dalam parameter yang ditentukan, membantu tim bergerak lebih cepat dengan koordinasi manual yang lebih sedikit.

Manfaat AI dalam Pengadaan

Memperlancar Alur Kerja

Alat AI seperti RPA dan mesin alur kerja berbasis ML memperlancar tugas berulang dalam skala besar, sehingga tim bisa fokus pada pekerjaan strategis.

Misalnya, RPA dapat mengisi formulir permintaan secara otomatis dengan mengambil data dari sistem katalog, memvalidasi detail pemasok dengan data utama, dan mengarahkan permintaan ke pihak yang tepat berdasarkan pusat biaya, batas pengeluaran, dan urgensi—semua tanpa campur tangan manusia.

Meminimalkan Kesalahan

Semakin banyak proses manual, semakin besar kemungkinan ada yang terlewat, apalagi saat dikejar waktu.

AI membantu dengan validasi waktu nyata dan deteksi anomali di sepanjang alur kerja.

Bayangkan mengirim faktur yang tidak cocok dengan PO asli. Alih-alih harus ditemukan saat pemeriksaan manual, model machine learning langsung menandai ketidaksesuaian tersebut.

Baik itu mendeteksi entri ganda atau menandai sesuatu yang tampak janggal, AI memberikan konsistensi dan akurasi pada pekerjaan yang mudah terlewat saat tim bergerak cepat.

Mengurangi Biaya

AI mengurangi biaya bukan hanya dengan mengotomatiskan tugas berulang, tapi juga dengan meningkatkan pengambilan keputusan dan menemukan inefisiensi tersembunyi.

Sebagai contoh, agen AI dapat menghitung untung-rugi membayar pemasok lebih awal demi mendapatkan diskon 2%, lalu secara otomatis menampilkan peluang terbaik.

Organisasi yang menggunakan AI untuk analitik pengeluaran tingkat lanjut telah mencapai hingga 10% penghematan biaya total dengan memperketat strategi pengadaan dan mengurangi kebocoran nilai.

Berkembang Tanpa Hambatan

Saat operasi pengadaan berkembang, kompleksitas dan volume data meningkat, namun AI membantu tim mengelola keduanya tanpa menambah jumlah staf.

Mulai dari otomatisasi konsolidasi data hingga mempercepat analisis kontrak dan visibilitas pengeluaran, AI memungkinkan pertumbuhan yang lebih cerdas dengan lebih sedikit hambatan.

Mengantisipasi Risiko

Pengadaan biasanya bersifat reaktif. AI membalikkan keadaan dengan memberikan tanda peringatan dini dan rekomendasi sebelum masalah terjadi.

Wawasan ini semakin penting. Faktanya, 70% pemimpin pengadaan menyebut meningkatnya risiko pemasok sebagai perhatian utama, dan AI kini menjadi alat andalan mereka.

Model AI memindai data internal (seperti masalah pengiriman dan kepatuhan kontrak) bersama sinyal eksternal (skor kredit, peringkat ESG, berita) untuk menghasilkan skor risiko terkini dan membantu tim bertindak sebelum masalah membesar.

8 Contoh Penggunaan AI dalam Pengadaan

1. Peramalan Lebih Cerdas dan Pengendalian Biaya

Machine learning membantu tim memperkirakan permintaan dengan belajar dari pola pembelian dan kinerja pemasok sebelumnya. Teknologi ini dapat memprediksi kapan harus memesan ulang dan berapa banyak yang perlu dibeli, dengan mempertimbangkan hal-hal seperti keterlambatan, perubahan harga, bahkan faktor eksternal seperti cuaca.

Algoritma ML menganalisis data pengadaan historis dalam jumlah besar dan data eksternal seperti harga komoditas, keterlambatan pengiriman, inflasi, hingga prakiraan cuaca. Semua ini membangun model yang dapat memprediksi kebutuhan pembelian di masa depan, sering kali hingga tingkat SKU.

Misalnya, jika terjadi keterlambatan di pelabuhan bersamaan dengan lonjakan permintaan bahan kemasan tertentu. Model ML bisa mendeteksi pola ini sebelum terlihat jelas dan merekomendasikan pemesanan lebih awal atau beralih ke pemasok alternatif.

Model ML juga memantau input secara real-time seperti perubahan harga pasar. Jika biaya bahan baku mulai naik, sistem bisa menyarankan negosiasi ulang kontrak atau mempercepat pembelian untuk mengunci harga lebih rendah.

Peramalan ini memungkinkan tim untuk:

• Menghindari pemesanan berlebih atau kurang.
• Mengoptimalkan biaya penyimpanan persediaan.
• Menyesuaikan strategi pengadaan sebelum masalah berdampak pada operasional.
• Membuat keputusan anggaran dengan wawasan terbaru yang dapat ditindaklanjuti.

2. Otomatisasi Pengadaan dan Tugas Data

Tugas manual seperti riset pemasok, pembuatan RFP, dan entri data memakan banyak waktu.

AI membantu menyederhanakan tugas-tugas ini dengan menarik profil pemasok dari berbagai sumber, mengisi otomatis template RFP, dan menyinkronkan data penting antar sistem tanpa entri manual. Dengan demikian, tim pengadaan dapat memangkas waktu proses dan mengalihkan fokus ke pekerjaan yang lebih strategis seperti meningkatkan hubungan dengan pemasok atau menganalisis kinerja.

MTN Group membangun platform bernama Procurement Cockpit yang mengumpulkan data pengadaan dari seluruh organisasi mereka. Alih-alih harus berpindah sistem atau mencari informasi, tim mereka mendapatkan tampilan aktivitas pengadaan, kinerja pemasok, dan pengeluaran secara real-time dan jelas.

Ini cara cerdas untuk tetap terorganisir dan menghemat waktu. Dan hasilnya nyata: penggunaan otomatisasi berbasis AI oleh MTN mendapat pengakuan industri.

3. Menyederhanakan Purchase Order (PO)

Mari akui saja. Mengelola PO secara manual itu lambat, rawan kesalahan, dan sangat membosankan.

Agen AI dapat mengotomatisasi langkah-langkah penting di seluruh alur kerja pengadaan — mulai dari membuat PO, melacak pengiriman, hingga menangani pengecualian. Alih-alih hanya menandai masalah, mereka juga bisa bertindak, seperti memesan ulang ke pemasok cadangan atau mengeskalasi keterlambatan untuk ditinjau.

Misalnya, saat permintaan pembelian diajukan, agen AI dapat memeriksanya terhadap vendor dan harga yang disetujui lalu secara otomatis mengisi PO. Setelah itu, agen AI mengirim pesanan dan memperbarui jadwal pengiriman.

Jika ada konflik, seperti masalah waktu pengiriman, AI dapat menyarankan alternatif berdasarkan data sebelumnya. Dashboard menjaga semua pihak tetap terinformasi, sementara sistem secara otomatis mencocokkan faktur dan tanda terima, serta menandai ketidaksesuaian untuk ditinjau.

4. Asisten AI untuk Tim Pengadaan

Asisten AI dalam pengadaan adalah alat yang membantu tim dengan mengambil alih tugas rutin yang memakan waktu. Mereka bekerja bersama sistem yang sudah ada untuk mempercepat pengambilan keputusan dan mengurangi pekerjaan manual dalam proses sehari-hari.

Mereka tidak menggantikan keahlian manusia, tapi asisten AI jelas membantu tim bekerja lebih cepat dan cerdas.

Zycus menawarkan Merlin Intake, asisten AI yang membantu pengguna membuat dan melacak permintaan pembelian. Asisten ini membimbing pengguna melalui proses pembelian dan menjawab pertanyaan sepanjang jalan, sehingga mengurangi bolak-balik komunikasi.

5. Analisis Pengeluaran Cerdas

Tim pengadaan sering kesulitan memahami ke mana uang mengalir, terutama jika data tersebar di berbagai ERP dan sistem P2P. Ketika data tersebar di berbagai ERP dan P2P, sulit untuk melacak setiap pengeluaran.

Alat AI dapat secara otomatis membersihkan dan mengklasifikasikan data, memberikan tim gambaran pengeluaran yang terpadu dan akurat. Algoritma machine learning mendeteksi anomali dan menemukan peluang penghematan yang sering terlewat oleh alat tradisional.

Misalnya, AI dapat mengidentifikasi pembelian berulang dari beberapa vendor yang bisa digabungkan untuk mendapatkan diskon volume, atau menyoroti lonjakan pengeluaran yang tidak biasa dalam suatu kategori yang perlu ditinjau.

Wawasan seperti ini membantu tim untuk:

• Meningkatkan visibilitas pengeluaran di seluruh kategori dan pemasok
• Mendeteksi pengeluaran yang tidak sesuai atau di luar kebijakan
• Mengidentifikasi peluang bundling atau negosiasi ulang
• Membuat keputusan anggaran dan pengadaan yang lebih tepat

6. Manajemen Risiko Pemasok

Risiko pemasok semakin menjadi perhatian, dan AI membuat pengelolaannya lebih proaktif dari sebelumnya.

Model machine learning secara terus-menerus memindai sinyal internal seperti pelanggaran kontrak dan ketidaksesuaian faktur, bersama indikator eksternal seperti skor kredit, peringkat ESG, peristiwa geopolitik, dan berita global.

AI kemudian menggabungkan semua ini menjadi skor risiko real-time, memungkinkan tim pengadaan memprioritaskan pemasok berdasarkan tingkat risiko dan keandalan. Beberapa alat bahkan dapat mensimulasikan skenario gangguan rantai pasok untuk membantu strategi mitigasi.

Misalnya, platform AI Resilinc memungkinkan perusahaan memprediksi potensi keterlambatan dengan menganalisis faktor seperti kinerja pemasok dan peristiwa eksternal. Dengan platform Resilinc, perusahaan dapat mengantisipasi gangguan, seperti topan di Tiongkok, sebelum terjadi. Sistem akan memberi peringatan lebih awal, sehingga tim dapat mengalihkan pengiriman dan menghindari potensi kerugian pendapatan.

7. Kecerdasan Kontrak

Kontrak pengadaan berisi banyak informasi penting, namun meninjau dan mengelolanya secara manual sangat memakan waktu.

Alat NLP, seperti agen LLM, misalnya, dapat mengekstrak ketentuan penting seperti klausul pembayaran dan SLA dari ribuan kontrak dan memetakan ke kerangka kepatuhan.

Misalnya, tim Anda perlu meninjau 500 kontrak pemasok sebelum akhir tahun. Alih-alih memeriksa satu per satu secara manual, sistem AI dapat memindai dokumen dalam hitungan menit, menandai kontrak dengan masa berlaku yang akan habis, menyoroti yang tidak memiliki klausul perlindungan data, dan mengelompokkan perjanjian serupa agar lebih mudah ditinjau.

8. Pencocokan Pemasok Dinamis

Menemukan pemasok yang tepat dulunya sangat bergantung pada daftar vendor statis atau riset manual. AI mengubahnya dengan merekomendasikan pemasok berdasarkan riwayat kinerja, sertifikasi, harga, dan kapasitas saat ini.

Dengan machine learning, sistem mengevaluasi data terstruktur maupun tidak terstruktur untuk menyarankan vendor paling sesuai untuk kebutuhan atau wilayah tertentu.

Kini tim pengadaan dapat:

• Menyusun daftar pemasok ideal dengan lebih cepat
• Memilih vendor yang sesuai dengan target kualitas, biaya, dan ESG
• Mempercepat proses onboarding dan meningkatkan kelincahan pengadaan

Cara Menerapkan AI dalam Pengadaan

Tidak ada pendekatan tunggal untuk adopsi AI dalam pengadaan. Jalur yang tepat tergantung pada ukuran dan tujuan perusahaan Anda, tapi bukan berarti Anda harus membangun semuanya dari awal.

Bagian ini ditujukan untuk manajer pengadaan, spesialis sumber, profesional rantai pasok, dan CPO yang mencari cara praktis untuk menerapkan AI dalam alur kerja mereka.

1. Tetapkan Tujuan yang Jelas

Jangan gunakan AI hanya karena terdengar inovatif. Ketahui dengan pasti masalah apa yang ingin Anda selesaikan.

Apakah Anda ingin mengotomatisasi purchase order? Meningkatkan klasifikasi pengeluaran? Memprediksi risiko pasokan?

Setiap tujuan ini memerlukan alat, model data, dan integrasi yang berbeda. Misalnya, otomatisasi pesanan pembelian mungkin membutuhkan RPA, sedangkan peningkatan prediksi bisa bergantung pada ML.

Tanpa tujuan yang jelas, Anda berisiko membangun alat mahal yang tidak menyelesaikan apa pun. Mulailah dari masalah utama dan biarkan itu yang membimbing implementasi AI Anda.

2. Pilih Platform

Setelah tujuan Anda jelas, cari alat yang mendukung kebutuhan tersebut.

Mulailah dengan apa yang sudah Anda gunakan. Banyak ERP dan platform pengadaan kini menawarkan fitur AI bawaan seperti klasifikasi pengeluaran atau analisis kontrak. Jika kebutuhan Anda lebih spesifik, pertimbangkan alat mandiri, tetapi pastikan alat tersebut dapat terintegrasi dengan baik ke sistem Anda.

Platform terbaik adalah yang dapat digunakan dengan sistem yang sudah ada dan dapat berkembang seiring pertumbuhan perusahaan Anda.

3. Siapkan Data Anda

AI hanya secerdas data yang Anda berikan.

Sebelum memulai, periksa dulu apa yang sudah Anda miliki. Rapikan data yang berantakan, satukan informasi yang tersebar di berbagai sistem, dan terapkan tata kelola data yang baik. Ini berarti menstandarkan format dan memastikan keakuratan data.

Tim pengadaan tidak membutuhkan data yang sempurna, tapi mereka membutuhkan data yang dapat digunakan. Anggap saja ini seperti menyiapkan tanah sebelum menanam.

4. Wujudkan Solusi Anda

Setelah tujuan dan platform Anda jelas serta data sudah siap, saatnya mewujudkan solusi Anda.

Pada kebanyakan tim pengadaan, ini tidak berarti membangun alat AI dari awal. Artinya, Anda akan bekerja sama dengan vendor, mitra, atau tim TI internal untuk mengonfigurasi dan menerapkan alat yang sesuai dengan kebutuhan.

Pilih pendekatan yang sesuai dengan kemampuan tim Anda dan tingkat kompleksitas tujuan Anda.

5. Berdayakan Tim Anda

Alat AI terbaik pun tidak akan memberikan hasil jika tim tidak tahu cara menggunakannya atau tidak mempercayainya.

Setelah solusi berjalan, luangkan waktu untuk pelatihan dan adopsi. Bekerja sama dengan vendor atau mitra implementasi untuk melatih tim pada kasus penggunaan, dan sesuaikan pelatihan dengan cara kerja profesional pengadaan — bukan hanya cara kerja alatnya.

Sediakan waktu untuk latihan langsung, dokumentasikan alur kerja yang umum, dan buka jalur umpan balik.

Teknologi tidak akan memberikan hasil jika tidak ada yang tahu cara menggunakannya.

6. Evaluasi dan Tingkatkan

Jangan hanya diterapkan lalu dilupakan.

Pantau dampak alat AI Anda dengan metrik yang jelas seperti pengurangan waktu siklus, penghematan yang dihasilkan, atau insiden risiko yang berhasil dihindari.

Jika chatbot termasuk dalam implementasi, lihat analitik chatbot untuk memahami bagaimana chatbot digunakan, di mana efektif, dan di mana mungkin menimbulkan hambatan. Mengukur ROI chatbot sangat penting untuk membenarkan investasi dan mengarahkan perbaikan di masa depan.

Dan ajak pengguna Anda berdiskusi. Apa yang berjalan baik? Apa yang terasa kurang nyaman?

Sistem AI akan semakin baik seiring waktu, tapi hanya jika Anda terus melakukan penyesuaian. Implementasi terbaik berkembang sesuai penggunaan nyata.

Buat Agen AI Gratis

Jika Anda ingin mulai menerapkan AI dalam proses pengadaan, sekarang adalah waktu yang tepat untuk mulai belajar.

Botpress adalah platform pembuatan agen AI untuk semua orang, tanpa memandang latar belakang teknis. Bangun alur secara visual, uji respons dengan input pengguna nyata, dan hubungkan sumber data bisnis Anda untuk mendapatkan informasi paling mutakhir.

Baik Anda membangun agen untuk mengelola komunikasi dengan pemasok atau mempercepat persetujuan pesanan pembelian, Botpress memudahkan Anda mewujudkan otomatisasi pengadaan.

Mulai bangun hari ini. Gratis.

FAQ

Seberapa mahal biaya implementasi alat AI dalam pengadaan?

Biaya implementasi alat AI dalam pengadaan sangat bervariasi: fitur AI tingkat dasar pada platform yang sudah ada bisa dimulai dari beberapa ratus dolar per bulan, sementara solusi tingkat perusahaan seperti analisis pengeluaran lanjutan atau agen otonom bisa mencapai ratusan ribu dolar per tahun. Total biaya tergantung pada kompleksitas alur kerja dan apakah Anda menggunakan solusi siap pakai atau membangun kemampuan AI khusus.

Apakah ada risiko atau kekurangan dalam penggunaan AI di pengadaan?

Ada beberapa risiko dalam penggunaan AI di pengadaan, seperti pengambilan keputusan yang buruk jika data tidak lengkap atau tidak akurat, potensi ketergantungan pada vendor dengan sistem AI eksklusif, dan masalah kepatuhan jika data sensitif tidak diamankan dengan baik. Selain itu, alat AI kadang dapat menghasilkan kesalahan atau hasil yang tidak terduga, sehingga tetap diperlukan pengawasan manusia untuk mencegah masalah besar.

Apakah alat AI dalam pengadaan menggantikan pekerjaan, atau hanya mengubah cara orang bekerja?

Alat AI dalam pengadaan umumnya tidak langsung menghilangkan pekerjaan, melainkan mengubah cara orang bekerja dengan mengotomatisasi tugas-tugas berulang seperti entri data, pencocokan faktur, atau kategorisasi pengeluaran, sehingga profesional pengadaan dapat fokus pada aktivitas strategis seperti hubungan dengan pemasok, negosiasi, dan manajemen risiko. Namun, peran dapat bergeser ke keterampilan yang lebih analitis atau teknis seiring AI semakin terintegrasi dalam alur kerja harian.

Apakah bisnis kecil juga bisa mendapatkan manfaat dari AI dalam pengadaan, atau hanya untuk perusahaan besar?

Bisnis kecil sangat bisa mendapatkan manfaat dari AI dalam pengadaan, terutama melalui alat SaaS yang terjangkau dengan fitur seperti pemrosesan dokumen otomatis, pencocokan pemasok, atau analisis pengeluaran dasar tanpa investasi awal yang besar. Meskipun perusahaan besar sering menggunakan solusi AI yang lebih kompleks dan khusus, bisnis kecil tetap dapat menghemat waktu dan membuat keputusan lebih baik dengan alat AI berbasis cloud yang lebih ringan.

Keterampilan apa yang dibutuhkan tim pengadaan untuk bekerja dengan alat AI?

Tim pengadaan tidak harus menjadi programmer untuk bekerja dengan alat AI, tetapi mereka perlu memiliki literasi data untuk memahami cara kerja model AI dan mengidentifikasi masalah kualitas data. Kemampuan menggunakan alat analitik dan kenyamanan dalam menggunakan platform digital sangat penting, serta kemampuan untuk bekerja sama dengan tim TI dalam mengintegrasikan solusi AI ke dalam alur kerja pengadaan.