Punya tim ramping? Dapatkan starter kit AI Anda.
Punya tim ramping? Dapatkan starter kit AI Anda.
88% uji coba AI gagal masuk ke tahap produksi. Jangan sampai bisnis Anda menjadi salah satunya. Manfaatkan ketangkasan tim ramping Anda untuk meraih keunggulan kompetitif dengan playbook strategis 4 langkah ini. Pelajari cara beralih dari penggunaan solusi tanpa coding untuk manfaat sederhana ke alur kerja agentic canggih yang benar-benar membawa perubahan bagi bisnis Anda.
Apa manfaat AI agentic bagi bisnis Anda?
Project AI seperti apa yang sebaiknya diprioritaskan oleh tim ramping Anda?
Berikut delapan kasus penggunaan umum, mulai dari implementasi sederhana hingga alur kerja multilangkah yang kompleks.
Solusi AI siap pakai
Anda dapat menggunakan solusi sederhana tanpa coding untuk mengotomatiskan alur kerja, guna mendapatkan manfaat bernilai tinggi secara mudah. Berikut beberapa contohnya.
Kasus penggunaan | Tantangan | Solusi |
Membuat draf email secara instan | Anda baru selesai liburan dan harus menangani banyak email yang belum dibaca. | Hubungkan email bisnis Anda ke Gemini Enterprise, lalu gunakan fiturnya untuk membuat draf balasan yang profesional dan ramah kepada semua pelanggan yang masih menunggu respons. |
Menganalisis masukan pelanggan | Anda perlu mengurutkan masukan pelanggan di kotak masuk secara otomatis untuk melihat siapa saja pelanggan yang merasa puas dan tidak puas, serta produk apa yang sedang mereka bahas. Hanya saja, merekrut developer untuk membuat alat analisis kustom tidak masuk dalam anggaran saat ini. | Gunakan AI Studio untuk mengubah perintah menjadi aplikasi yang berfungsi. Dengan pendekatan ‘vibe coding’ ini, Anda dapat mendeskripsikan hal yang Anda inginkan dan men-deploy-nya tanpa perlu menulis kode yang rumit. Dengan cara ini, Anda dapat memastikan keefektifan ide Anda sebelum menjalankan proyek pengembangan besar. |
Agen data
Dalam platform data Anda, agen data dapat membantu menghubungkan dan meningkatkan kualitas data sehingga siap digunakan untuk inovasi AI lebih lanjut. Berikut beberapa contohnya.
Kasus penggunaan | Tantangan | Solusi |
Menghitung ROI pemasaran yang sebenarnya | Tim pemasaran mengetahui biaya yang telah dikeluarkan untuk platform iklan digital, tetapi data tersebut terpisah dari data penjualan e-commerce Anda. Anda tidak tahu iklan mana yang benar-benar menghasilkan penjualan. | Gunakan Agen Data Engineering di BigQuery untuk membuat data warehouse bagi sistem iklan dan penjualan Anda. Kemudian, gunakan fitur Analisis Percakapan di Looker untuk mendapatkan insight instan dengan mengajukan pertanyaan seperti “Berapa ROAS (laba atas belanja iklan) yang sebenarnya dari kampanye ‘SummerSale’?” |
Membersihkan data untuk segmentasi | Anda perlu membuat segmen pelanggan (misalnya, pelanggan yang bernilai tinggi), tetapi data Anda belum tertata dengan baik. CRM dan sistem e-commerce Anda memiliki kumpulan data duplikat dan kolom yang kurang lengkap. | Hubungkan sistem Anda ke BigQuery dan gunakan Agen Data Science untuk menangani proses pembersihan serta pelabelan data secara otomatis. Agen tersebut dapat menandai error, mengisi nilai yang kosong, dan menyelaraskan format, sehingga “menu data Anda” sudah akurat sebelum mulai digunakan untuk kampanye pemasaran. |
Otomatisasi berbasis data
Manfaatkan data yang baru terhubung untuk mengotomatiskan tugas yang sebelumnya terasa repetitif dan menguras tenaga. Berikut beberapa contohnya.
Kasus penggunaan | Tantangan | Solusi |
Menentukan tingkat prioritas dukungan pelanggan | Tim dukungan Anda menghabiskan terlalu banyak waktu untuk menangani kueri yang repetitif, bukan untuk project strategis yang lebih bernilai. | Buat agen layanan pelanggan menggunakan Customer Experience Agent Studio yang terintegrasi dengan data pesanan dan CRM Anda. Agen ini dapat menyelesaikan sebagian besar masalah secara real time melalui suara atau chat, dan mengeskalasikan kasus yang kompleks secara otomatis. |
Mengotomatiskan perkiraan inventaris | Tim Anda masih harus melacak stok secara manual, sehingga berpotensi menyebabkan keterlambatan dan kesalahan tidak perlu yang sebenarnya dapat dihindari. | Bangun agen untuk melacak tingkat stok secara real time dan otomatis di seluruh sistem yang terhubung. Aplikasi ini menandai item yang stoknya tinggal sedikit dan memprediksi tanggal habisnya stok sesuai tren penjualan, sehingga dapat memberikan pemberitahuan harian: “Stok produk X tinggal sedikit, dan diperkirakan akan habis dalam 4 hari.” |
Agen yang dibuat untuk alur kerja multilangkah
Skalakan dari tugas tunggal menjadi pusat otomatisasi yang dapat mencapai hasil kustom untuk bisnis Anda. Berikut beberapa contohnya.
Kasus penggunaan | Tantangan | Solusi |
Mengotomatiskan pengembalian barang pelanggan | Anda telah mengotomatiskan sebagian alur dukungan pelanggan, termasuk menjawab pertanyaan dukungan. Hanya saja, tim Anda masih harus mengelola proses pengembalian secara manual, dengan berkoordinasi antara sistem dan departemen. | Gunakan Customer Experience Agent Studio untuk membuat agen yang dapat menangani seluruh proses pengembalian barang. Setelah menerima permintaan pelanggan, agen tersebut akan memeriksa sistem inventaris untuk mengonfirmasi stok, memverifikasi tanggal pembelian berdasarkan kebijakan pengembalian barang, memproses pengembalian dana di software keuangan, dan mengirim email yang dipersonalisasi lengkap dengan label pengiriman serta konfirmasi akhir. |
Mengoordinasi supply chain | Anda telah membuat agen untuk memperkirakan inventaris dan mengirimkan pemberitahuan stok harian, tetapi pembaruan supply chain seperti melakukan pemesanan atau mengonfirmasi pengiriman masih saja dilakukan secara manual di seluruh sistem. | Siapkan agen cerdas kustom menggunakan Gemini Enterprise Agent Platform dan hubungkan ke inventaris serta feed berita Anda. Agen ini akan terus memantau risiko (misalnya, ketika stok rendah + terjadi keterlambatan pengiriman) dan langsung membuat solusi yang dapat ditindaklanjuti, seperti membuat draf pesanan pembelian untuk pemasok cadangan, sehingga Anda dapat memastikan bahwa stok tetap tersedia. |
