Penerapan AI · Indonesia

AI yang benar-benar dipakai tim Anda, bukan demo yang berhenti di slide.

Kami masuk ke proses bisnis Anda, pilih satu alur yang paling mahal, lalu bangun sistem AI di atas data sendiri. Enam minggu, satu alur produksi, angka sebelum-sesudah.

Untuk perusahaan 30–500 karyawan. Audit awal tanpa biaya, hasilnya daftar peluang yang sudah diprioritaskan.

# sebelum
3 staf · 4 jam/hari · rekap PO dari email
 
copilot.po → baca 412 email, cocokin ke master barang
hasil 398 PO terisi otomatis
eskalasi 14 kasus → antrean manusia
waktu 4 jam → 11 menit
6 mingguDari audit ke alur produksi
Data AndaModel jalan di lingkungan sendiri
TerukurBaseline sebelum implementasi
Tim AndaYang merawat, bukan kami

Yang kami kerjakan

Empat jenis pekerjaan yang biasanya paling cepat membayar dirinya

Bukan "strategi AI" 40 halaman. Kami mulai dari satu proses yang bisa diukur minggu depan.

01 · Temukan

Audit proses & peluang AI

Wawancara tim, petakan alur kerja, hitung jam dan biaya per proses. Keluarannya daftar peluang berperingkat dengan estimasi dampak dan tingkat kesulitan, plus satu kandidat pilot.

02 · Bangun

Copilot internal di atas data sendiri

Asisten yang menjawab dari SOP, kontrak, katalog, dan tiket Anda — bukan dari internet. Ada sitasi ke dokumen sumber, kontrol akses per divisi, dan catatan audit tiap jawaban.

03 · Otomasi

Dokumen & alur kerja

Ekstraksi PO, invoice, dan formulir; pembuatan draf kontrak dan laporan; triase tiket masuk. Semua dengan aturan eskalasi ke manusia saat model tidak yakin.

04 · Jaga

Tata kelola & pelatihan

Kebijakan pemakaian AI, klasifikasi data yang boleh keluar, evaluasi mutu jawaban berkala, dan pelatihan agar tim bisa memperbaiki sistemnya sendiri.

Cara kerja

Enam minggu, satu alur, angka sebelum-sesudah

Pilot yang tidak selesai tidak dihitung berhasil. Karena itu ruang lingkupnya sengaja sempit sejak awal.

  1. M1

    Audit & baseline

    Kami ukur waktu, volume, dan biaya proses yang jadi kandidat. Tanpa baseline, tidak ada klaim penghematan.

  2. M2

    Desain & uji data

    Cek kualitas data sumber, tentukan model, dan sepakati batas: apa yang boleh dijawab otomatis, apa yang wajib ke manusia.

  3. M3–M4

    Bangun & uji terbatas

    Sistem dibangun, lalu dipakai satu tim kecil. Kami catat tingkat akurasi dan kasus gagal setiap minggu.

  4. M5

    Rilis & pelatihan

    Rilis ke seluruh tim terkait, plus sesi pelatihan dan satu halaman panduan yang benar-benar dibaca orang.

  5. M6

    Ukur & serah terima

    Bandingkan dengan baseline, serahkan kode, dokumentasi, dan akses. Perbaikan lanjutan opsional, bukan wajib.

Kalkulator

Perkiraan kasar sebelum bicara dengan kami

Angka ini memakai asumsi adopsi 35% dan tarif jam rata-rata. Gunanya untuk menyaring ide, bukan untuk janji hasil.

—

estimasi penghematan biaya per tahun

—jam/bulan kembali
—per bulan

Cara membaca hasilnya

Kalau angkanya kecil, jangan mulai dari sini

Penghematan di bawah sekitar Rp5 juta/bulan biasanya tidak cukup menutup biaya membangun dan merawat sistem. Lebih baik cari proses yang volumnya lebih besar atau jamnya lebih mahal.

Yang sering terlewat: waktu staf yang tersisa setelah otomasi jarang bisa dipotong langsung. Nilainya muncul saat kapasitas itu dipakai untuk pekerjaan yang menghasilkan.

Kalau prosesnya menyentuh data pelanggan atau keputusan keuangan, biaya tata kelola dan audit harus dihitung terpisah.

Keterlibatan

Tiga cara mulai, tergantung seberapa jelas masalahnya

Harga jasa dipisah dari biaya model dan infrastruktur. Yang terakhir ditagih sesuai pemakaian nyata.

Diagnosa

Audit proses

  • 2–3 minggu
  • Peta alur & baseline
  • Daftar peluang berperingkat
  • Satu kandidat pilot
Minta proposal
Paling umum

Bangun

Pilot 6 minggu

  • Satu alur sampai produksi
  • Integrasi data internal
  • Uji akurasi mingguan
  • Pelatihan & dokumentasi
  • Serah terima kode
Mulai dari sini

Rawat

Pendampingan bulanan

  • Evaluasi mutu jawaban
  • Perbaikan prompt & data
  • Penambahan alur baru
  • Kebijakan & audit
Lihat cakupan

FAQ

Yang biasanya ditanya sebelum tanda tangan

Apakah data perusahaan kami keluar dari server sendiri?

Bisa tidak sama sekali. Kami mendukung model yang berjalan di infrastruktur Anda atau di penyedia dengan perjanjian pengolahan data yang jelas. Untuk dokumen sensitif, klasifikasi data ditentukan lebih dulu di tahap audit.

Kami sudah punya ChatGPT berbayar, apa kurangnya?

Untuk pekerjaan umum, cukup. Yang tidak tercakup: akses ke dokumen internal dengan hak akses per divisi, jawaban yang bisa ditelusuri ke sumbernya, dan catatan siapa mengakses apa. Di situ nilai copilot internal.

Berapa lama sampai kelihatan hasilnya?

Pilot 6 minggu biasanya sudah menghasilkan satu alur yang dipakai harian. Kalau setelah 2 minggu audit kandidatnya tidak layak, kami katakan berhenti — biaya pilot tidak perlu keluar.

Apakah tim kami harus bisa coding?

Tidak untuk memakai. Untuk merawat, minimal satu orang perlu paham cara mengubah prompt, menambah dokumen, dan membaca laporan evaluasi. Kami latih orang itu secara spesifik.

Apa yang terjadi kalau model salah menjawab?

Setiap alur punya ambang keyakinan dan jalur eskalasi ke manusia. Untuk keputusan yang berdampak finansial atau hukum, model hanya menyiapkan draf — persetujuan tetap di manusia.

Kontak

Ceritakan satu proses yang paling menyita waktu

Balasan berisi pertanyaan lanjutan singkat dan estimasi apakah proses itu layak dijadikan pilot.

Dibalas pada hari kerja. Data hanya dipakai untuk menindaklanjuti permintaan ini.