Agustus 2025

Pendahuluan Di era transformasi digital yang serba cepat ini, organisasi dihadapkan pada tuntutan untuk terus meningkatkan efisiensi operasional dan inovasi. Kompleksitas proses bisnis modern seringkali membutuhkan solusi otomatisasi yang lebih cerdas dan adaptif. Munculnya teknologi Artificial Intelligence (AI) dan platform otomatisasi workflow telah membuka jalan baru bagi efisiensi yang belum pernah ada sebelumnya. Artikel ini […]

Pendahuluan Transformasi digital telah menjadi imperatif bagi organisasi di berbagai sektor. Di tengah gelombang inovasi ini, otomatisasi proses bisnis telah berkembang pesat, didorong oleh kebutuhan akan efisiensi, skalabilitas, dan responsivitas. Namun, otomatisasi tradisional seringkali bersifat statis dan terbatas pada aturan yang telah ditentukan. Kini, dengan kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (AI), terutama model bahasa besar

Pendahuluan Di era digital yang semakin kompleks dan kompetitif, tuntutan akan efisiensi operasional serta inovasi berkelanjutan menjadi krusial bagi setiap organisasi. Volume data yang terus meningkat dan kebutuhan akan respons yang cepat telah mendorong adopsi teknologi otomasi sebagai solusi strategis. Namun, otomasi tradisional seringkali memiliki batasan dalam menangani skenario yang membutuhkan pemahaman konteks, pengambilan keputusan

Pendahuluan Retrieval-Augmented Generation (RAG) menjadi fondasi penting dalam pengembangan AI agent yang mampu memberikan respons akurat dan kontekstual. RAG menggabungkan kemampuan large language model (LLM) dengan akses real-time terhadap basis pengetahuan eksternal. Di sinilah n8n—platform low-code workflow automation—berperan krusial dalam menyederhanakan dan mempercepat implementasi RAG pipeline tanpa menulis kode berulang. Definisi & Latar RAG pipeline

Pendahuluan Transformasi digital di sektor e-commerce Indonesia berjalan sangat cepat, memaksa pelaku industri untuk terus berinovasi dalam memberikan pengalaman pelanggan yang unggul. Salah satu terobosan paling signifikan adalah penerapan AI Agent untuk layanan pelanggan 24/7 melalui pendekatan omnichannel. Teknologi ini bukan sekadar chatbot biasa, melainkan sistem cerdas yang mampu memahami konteks, belajar dari interaksi, dan

Pendahuluan Peraturan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) Nomor 51/POJK.03/2017 mewajibkan emiten dan perusahaan publik menyampaikan laporan keberlanjutan mulai 2020. Bagi sektor manufaktur, tantangan utamanya adalah akurasi data emisi Scope 1, 2, dan 3 yang berasal dari ratusan proses produksi. Sistem otomatisasi pelaporan ESG berbasis kecerdasan buatan kini menjadi solusi kritis untuk memenuhi kewajiban tersebut secara efisien.

Pendahuluan Transkripsi otomatis meeting kini bukan sekadar alat pencatat, melainkan basis pengetahuan organisasi. Namun, akurasi masih menjadi tantangan, terutama ketika ada percakapan lintas-bahasa, dialek, atau topik teknis. Agentic Flow, paradigma AI yang menggabungkan multiple specialized agents, menjanjikan lonjakan akurasi transkripsi hingga 97,8% sambil memangkas biaya-operasional hingga 35%. Artikel ini menjabarkan bagaimana arsitektur tersebut bekerja, metrik

Pendahuluan Perusahaan kini menghadapi tekanan untuk mengefisiensikan operasi tanpa mengorbankan kualitas. AI Agentic Workflow—sistem multi-agent berbasis model bahasa besar (LLM) yang mampu merancang, mengeksekusi, dan mengoptimalkan rantai kerja secara mandiri—menjawab tantangan ini. Teknologi ini tidak hanya menjalankan perintah, tetapi juga mengambil keputusan berdasarkan konteks dinamis dan umpan balik real-time. Definisi & Latar AI Agentic Workflow

Pendahuluan Transformasi digital kini bergerak di luar otomasi berbasis aturan sederhana. Agentic AI Workflow—sistem AI yang dapat bertindak secara otonom, belajar dari konteks, dan mengambil keputusan berdasarkan tujuan bisnis—mulai menjadi prioritas perusahaan skala menengah yang ingin tetap kompetitif. Dengan memadukan pendekatan ini dengan platform low-code automation, perusahaan dapat memangkas waktu deployment solusi AI dari berbulan-bulan

Pendahuluan Laporan terbaru dari McKinsey Global Institute menunjukkan bahwa 79% perusahaan manufaktur masih mengalami overstock atau stockout, menghasilkan waste hingga USD 163 miliar per tahun. Di tengah tekanan inflasi dan volatilitas permintaan pascapandemi, efisiensi supply chain menjadi faktor krusial bagi kelangsungan bisnis. Solusi yang muncul adalah sistem prediksi stok otomatis berbasis kecerdasan buatan—teknologi yang menggabungkan