Cara Membuat Aplikasi dengan AI & Use Case di Perusahaan

Dengan AI, Anda kini bisa membangun prototype aplikasi hanya dengan menjelaskan kebutuhan dalam bentuk deskripsi sederhana, tanpa harus menulis kode panjang. Ini disebut vibe coding, di mana ide langsung diterjemahkan menjadi aplikasi oleh AI.

Namun di perusahaan, kebutuhan tidak berhenti di prototype. Aplikasi harus bisa disesuaikan dengan proses bisnis, terhubung dengan sistem yang sudah ada, aman, dan siap digunakan banyak user. AI memang mempercepat prosesnya, tapi tetap perlu metode yang terstruktur agar hasilnya benar-benar siap pakai.

Artikel ini akan menjelaskan cara membuat aplikasi dengan AI secara praktis, sekaligus melihat contoh use case yang relevan untuk berbagai departemen di perusahaan. Yuk, baca selengkapnya.

Fitur AI yang wajib ada dalam app builder platform

Pada level enterprise, AI tidak lagi digunakan untuk mengolah teks. AI harus benar-benar terintegrasi ke dalam workflow, data layer, dan logic aplikasi. 

Artinya, AI di app builder platform seharusnya bisa membantu membaca data, memahami konteks, mengambil keputusan, hingga mengotomatiskan komunikasi. 

Berikut adalah kapabilitas AI yang idealnya tersedia dalam sebuah app builder modern:

1. Text understanding & processing

Fitur ini berfungsi untuk memahami dan mengolah teks secara otomatis, terutama ketika bisnis Anda menerima data dalam bentuk unstructured text seperti email, chat, atau dokumen.

• AI Summarization: Merangkum dokumen panjang (kontrak, laporan, notulen meeting) menjadi ringkasan singkat yang actionable.
• AI Classification: Mengelompokkan data atau tiket ke kategori tertentu, misalnya klasifikasi jenis keluhan, tipe vendor, atau prioritas permintaan.
• Sentiment Analysis: Mendeteksi sentimen pelanggan (positif, netral, negatif) dari feedback, email, atau chat untuk kebutuhan service monitoring.
• Entity Extraction: Mengekstrak informasi penting seperti nama, tanggal, nomor invoice, nominal transaksi, atau ID pelanggan dari teks bebas.
• Text to Structured Data: Mengubah teks tidak terstruktur menjadi format terstruktur seperti JSON, Boolean, Number, atau Date agar bisa diproses lebih lanjut oleh sistem.

2. Content generation

Kapabilitas ini mendukung pembuatan konten operasional secara otomatis dan konsisten.

• AI Text Generation: Membuat draft email, laporan, memo internal, atau deskripsi kasus secara otomatis berdasarkan input data.
• AI Rewrite / Rephrase: Mengubah tone komunikasi sesuai kebutuhan, formal, profesional, atau lebih friendly, tanpa menulis ulang dari nol.
• AI Translation: Menerjemahkan dokumen atau komunikasi internal ke berbagai bahasa secara otomatis untuk kebutuhan operasional multi-region.

3. Document intelligence

Banyak proses bisnis masih bergantung pada dokumen seperti invoice, kontrak, atau form fisik. AI di app builder harus mampu mengubah dokumen menjadi data yang bisa diolah sistem.

• Document Parsing & OCR: Membaca dan mengekstrak data dari PDF, dokumen scan, atau invoice berbasis gambar.
• AI Form Extraction: Mengambil field spesifik dari dokumen semi-terstruktur seperti formulir pendaftaran, klaim, atau purchase request.
• Image to Text: Mengekstrak teks dari foto atau gambar untuk langsung dikonversi menjadi data terstruktur.

4. Decision making & automation

AI pada level enterprise perlu mendukung pengambilan keputusan berbasis data secara otomatis.

• AI Decision Making: Menentukan approval, routing workflow, atau eskalasi tiket secara otomatis berdasarkan pola dan logic AI.
• AI Prediction / Scoring: Melakukan prediksi churn, mendeteksi potensi fraud, atau memberikan quality scoring terhadap transaksi dan vendor.
• AI Recommendation: Memberikan rekomendasi next action berdasarkan histori data dan perilaku pengguna sebelumnya.

5. Communication automation

Komunikasi yang cepat dan relevan menjadi faktor penting dalam operasional skala besar. AI membantu memastikan respons tetap konsisten dan kontekstual.

• AI Email Generator: Membuat respons email otomatis berbasis konteks kasus atau data pelanggan.
• AI Chat Response: Chatbot yang mampu memahami konteks percakapan, bukan sekadar menjawab berdasarkan keyword.
• AI Notification Builder: Mengirim notifikasi yang lebih pintar dan personalized, berdasarkan trigger data dan preferensi pengguna.

Baca Juga: 7 Rekomendasi No Code AI App Builder & Use Case untuk Perusahaan

Langkah-langkah praktis membuat aplikasi dengan AI

Dengan metode yang terstruktur, perusahaan bisa mengembangkan aplikasi menggunakan AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis, tanpa over-engineering. Berikut langkah praktis yang bisa diterapkan.

1. Identifikasi kebutuhan & use case

Tahap awal ini krusial agar aplikasi yang dibangun benar-benar menjawab kebutuhan bisnis. 

• Tentukan masalah bisnis yang ingin diselesaikan: Fokus pada pain point yang jelas, misalnya proses approval yang lambat, input data manual yang rawan error, atau overload tiket customer service.
• Pilih proses yang paling repetitif dan time-consuming: AI paling efektif diterapkan pada proses berulang seperti klasifikasi tiket, validasi dokumen, atau routing approval.
• Tentukan metrik kesuksesan: Tetapkan parameter yang terukur seperti pengurangan waktu proses, efisiensi biaya, peningkatan akurasi, atau SLA compliance.

 2. Pilih platform yang sesuai

Platform akan menentukan kompleksitas dan skalabilitas pengembangan ke depannya. 

• Pertimbangkan budget dan sumber daya tim: Pastikan platform sesuai dengan kapasitas tim, baik dari sisi teknis maupun biaya implementasi dan maintenance.
• Evaluasi integrasi dengan sistem existing: Cek kompatibilitas dengan ERP, CRM, HRIS, atau database internal agar tidak menciptakan silo baru.
• Cek ketersediaan AI capabilities yang dibutuhkan: Pastikan fitur seperti OCR, text classification, prediction, atau automation engine sudah tersedia dan bisa dikonfigurasi.
• Perhatikan skalabilitas dan dukungan teknis: Platform harus mampu menangani pertumbuhan user, data volume, serta menyediakan support dan dokumentasi yang memadai.

Baca Juga: 7 Program Database untuk Kembangkan Aplikasi dengan Mudah

3. Design workflow & user interface

Desain yang baik memastikan AI bekerja dalam alur yang jelas dan mudah digunakan.

• Mapping alur kerja end-to-end: Petakan proses dari input hingga output, termasuk approval layer dan integrasi antar sistem.
• Tentukan trigger dan action points: Definisikan kapan AI dijalankan, apa yang diproses, dan tindakan otomatis apa yang dihasilkan.
• Design form input dan output yang user-friendly: Pastikan user hanya mengisi field yang relevan dan hasil AI ditampilkan secara jelas dan mudah diverifikasi.
• Integrasikan AI blocks sesuai kebutuhan: Tempatkan modul AI (classification, extraction, prediction, dll.) langsung di dalam workflow agar hasilnya langsung actionable.

4. Implementasi & testing

Tahap ini bertujuan memastikan aplikasi berjalan sesuai ekspektasi sebelum digunakan secara luas.

• Buat prototype atau MVP terlebih dahulu: Mulai dari versi minimum untuk menguji use case inti sebelum menambahkan fitur lanjutan.
• Test dengan sample data real: Gunakan data aktual agar hasil pengujian merefleksikan kondisi operasional sebenarnya.
• Validasi akurasi AI output: Bandingkan hasil AI dengan validasi manual untuk memastikan tingkat akurasi memenuhi standar bisnis.
• Iterate berdasarkan feedback user: Kumpulkan masukan dari user awal dan lakukan perbaikan sebelum peluncuran penuh.

Baca Juga: 8 Cara Membuat Minimum Viable Product (MVP) dengan Mudah

5. Deploy & monitor

Setelah sistem stabil, tahap berikutnya adalah implementasi bertahap dan monitoring berkelanjutan.

• Launch aplikasi untuk user terbatas (beta testing): Mulai dengan tim atau divisi tertentu untuk meminimalkan risiko.
• Monitor performa dan error logs: Pantau latency, error rate, dan performa AI secara berkala.
• Kumpulkan feedback untuk improvement: Evaluasi pengalaman user dan efektivitas proses setelah implementasi.
• Scale up setelah stabil: Perluas penggunaan ke unit lain setelah sistem terbukti berjalan dengan baik dan memenuhi KPI yang ditetapkan.

Contoh use case aplikasi AI untuk berbagai departemen

AI dalam aplikasi internal bisa diterapkan lintas fungsi, bukan hanya di satu divisi tertentu. Ketika diintegrasikan langsung ke workflow, AI membantu mempercepat proses, mengurangi error manual, dan memberikan insight berbasis data. 

Berikut beberapa contoh use case di berbagai departemen.

1. Finance & accounting

Di tim finance, AI banyak digunakan untuk otomatisasi proses transaksional. Pada invoice processing, sistem memanfaatkan OCR dan data extraction untuk membaca invoice, mengambil field penting, lalu menjalankan approval routing sesuai threshold yang ditentukan.

Untuk expense claim, AI dapat memvalidasi klaim terhadap policy perusahaan sebelum diteruskan ke approver. 

Sementara itu, pada perencanaan anggaran, AI dapat menganalisis historical spending untuk menghasilkan proyeksi budget yang lebih terukur dan berbasis pola data.

2. HR & recruitment

Dalam rekrutmen, AI membantu melakukan CV screening dan candidate scoring berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, sehingga proses seleksi lebih cepat dan konsisten.

Pada proses internal, onboarding dapat diotomatisasi melalui workflow terintegrasi, mulai dari pengumpulan dokumen hingga provisioning akun. 

Pengajuan cuti juga dapat diproses dengan intelligent approval yang mempertimbangkan hak cuti, jadwal tim, dan aturan perusahaan.

3. Sales & marketing

Di sales, AI mendukung lead qualification dan scoring berdasarkan histori interaksi dan profil prospek, sehingga tim dapat memprioritaskan peluang dengan potensi tertinggi.

Untuk tim marketing, AI memungkinkan personalisasi email campaign secara otomatis berdasarkan segmentasi dan perilaku pelanggan, sehingga komunikasi lebih relevan dan terukur.

4. Customer service

AI dapat mengklasifikasikan dan melakukan routing tiket secara otomatis berdasarkan topik dan urgensi. Hal ini membantu distribusi beban kerja yang lebih merata.

Dengan semantic understanding, sistem juga dapat menampilkan jawaban paling relevan dari knowledge base, baik untuk agent maupun chatbot, tanpa hanya mengandalkan pencocokan keyword.

5. Operasional

Di operasional, document approval dapat dijalankan otomatis berdasarkan aturan dan parameter tertentu, sehingga mengurangi bottleneck dalam proses persetujuan.

Untuk inventory, AI dapat memprediksi kebutuhan stok berdasarkan histori penggunaan dan tren permintaan, lalu memicu notifikasi atau reorder sebelum terjadi kekurangan.

Mekari Officeless: Solusi akselerasi pengembangan aplikasi bisnis

Mekari Officeless Studio adalah AI App Builder yang dirancang untuk mempercepat pengembangan aplikasi bisnis berbasis AI dalam satu platform terintegrasi. Seluruh kapabilitas sudah siap pakai dan dapat langsung dimasukkan ke dalam workflow tanpa perlu membangun model dari nol.

1. Comprehensive AI capabilities

Mekari Officeless menyediakan 40+ AI capabilities yang bisa langsung digunakan di dalam aplikasi:

• Text Understanding: Summarization, classification, sentiment analysis, intent detection, entity extraction.
• Content Generation: Text generation, rewrite, translation, expand/shorten text.
• Document Intelligence: OCR, document parsing, form extraction, document to text.
• Image Processing: Image to text (OCR), image captioning, image classification.
• Decision & Prediction: AI decision making, scoring, recommendation, conditional routing.
• Communication: Email generator, chat response, notification builder.

Semua modul dapat dikonfigurasi langsung dalam workflow sesuai kebutuhan bisnis.

2. Visual workflow builder

Mekari Officeless Studio dilengkapi dengan visual workflow builder yang memudahkan pengembangan aplikasi tanpa perlu coding kompleks.

• Interface drag-and-drop untuk merancang workflow secara intuitif
• Pre-built AI blocks yang dapat langsung di plug-and-play ke dalam alur kerja
• Dukungan custom logic untuk kebutuhan yang lebih spesifik
• Real-time preview dan testing untuk memastikan workflow berjalan sesuai desain

Ini memungkinkan tim bisnis dan tim teknis berkolaborasi dalam membangun sistem internal.

3. Enterprise-ready features

Selain kemampuan AI, Mekari Officeless juga dirancang untuk memenuhi standar kebutuhan enterprise.

• Role-based access control untuk pengaturan hak akses yang terstruktur
• Audit trail dan dukungan compliance untuk kebutuhan governance
• Data security sesuai standar dan regulasi di Indonesia
• Infrastruktur yang scalable mengikuti pertumbuhan organisasi
• Dedicated support dan training untuk memastikan implementasi berjalan optimal

Dengan kombinasi AI yang komprehensif, workflow builder yang fleksibel, dan fitur enterprise yang lengkap, Mekari Officeless menjadi AI app builder terbaik untuk perusahaan yang ingin membangun dan mengembangkan aplikasi bisnis secara lebih cepat dan terkontrol.

Referensi

Bubble. ‘’How to Build an App With AI: 2025 Walk-Through’’
Knack. ‘’How to Create an App with AI in Minutes’’