ROI GenAI dalam Logistik: Pelan Bukti Nilai 2026

Empat daripada lima organisasi yang melaksanakan AI dilaporkan tidak nampak impak pada keuntungan—walaupun AI sudah “disebarkan” merentasi syarikat. Pada masa yang sama, 85% pemimpin meningkatkan pelaburan AI dalam 12 bulan terakhir, tetapi tempoh pulangan (payback) meleret ke 2–4 tahun berbanding kebiasaan 7–12 bulan. Itu bukan masalah teknologi semata-mata. Itu masalah cara kita membina projek.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, saya sering nampak corak yang sama: organisasi teruja dengan GenAI, buat beberapa pilot, kemudian tersangkut. Menjelang 2026, “pilot purgatory” ini akan jadi mahal. CFO akan tanya soalan paling mudah, paling tajam: “Berapa pulangan yang boleh saya percaya?” Kalau jawapan kita kabur, bajet akan berpindah ke tempat lain—dan pasukan operasi yang paling perlukan automasi (gudang, pengangkutan, perolehan) akan terus bekerja secara manual.

Artikel RSS asal menekankan detik “make-or-break” GenAI dan keperluan pulangan yang boleh diukur pada 2026. Saya setuju—dan saya akan tambah satu pendirian: logistik dan rantaian bekalan patut jadi penerima utama pelaburan AI, sebab di sinilah metrik paling jelas, paling boleh diaudit, dan paling cepat menampakkan nilai.

2026 bukan tahun “cuba-cuba”: ia tahun audit ROI

Jawapan terus: 2026 akan membezakan organisasi yang boleh menunjukkan penjimatan, masa kitaran lebih pendek, dan pematuhan lebih baik—daripada organisasi yang hanya ada demo.

Di logistik, hampir semua kerja ada jejak data: pesanan, status penghantaran, masa picking, kos freight, pemulangan, SLA, penalti, stockout, dan lead time. Ini berita baik. Kalau GenAI betul-betul membantu, kita boleh nampak pada nombor.

Masalahnya, ramai organisasi memasang GenAI sebagai “alat tambahan” pada sistem lama:

• Data bersepah antara ERP, WMS, TMS, e-mel, dan spreadsheet.
• Aliran kerja (workflow) masih rigid; AI hanya jadi pembantu menulis, bukan enjin keputusan.
• Definisi kejayaan tak dipersetujui awal (CFO mahu satu metrik, operasi mahu metrik lain).

Akhirnya, organisasi spend kerana takut ketinggalan—bukan kerana sudah terbukti.

Mitos yang buat projek GenAI sangkut

Mitos 1: “Copilot perusahaan” akan selesaikan semuanya. Copilot yang bersifat umum memang cepat diskala, tetapi manfaatnya sering diffuse dan sukar diukur. Dalam logistik, kita perlukan kes penggunaan yang spesifik dan boleh diaudit.

Mitos 2: “AI gagal sebab model tak cukup bagus.” Realitinya: AI gagal sebab organisasi tak siap dari segi data, integrasi, dan metrik. Model boleh jadi pintar, tetapi jika ia diberi data yang kotor dan proses yang bercelaru, keluarannya tetap tak berguna.

Kenapa projek AI dalam perolehan & operasi logistik sering gagal

Jawapan terus: projek AI gagal apabila ia tidak “menetap” dalam proses harian—ia hanya duduk di tepi proses.

Artikel asal menyebut perolehan (procurement) sebagai kawasan yang berpotensi ROI tinggi tetapi sering mendapat pelaburan yang kecil, lalu dibazirkan pada sistem legasi. Dalam rantaian bekalan, perolehan, gudang, dan pengangkutan sebenarnya saling berkait rapat.

Contoh mudah: jika perolehan tak pantas menutup kontrak pembekal (atau lambat onboard pembekal baharu), operasi gudang akan menanggung:

• Safety stock meningkat (modal kerja bertambah)
• Expedite shipment lebih kerap (kos pengangkutan naik)
• Jadual picking/packing jadi kacau (produktivitI turun)

Tiga punca utama kegagalan (yang saya selalu nampak)

1. “Bolt-on AI” pada sistem legasi Sistem lama dibina untuk transaksi, bukan analitik masa nyata. GenAI perlukan aliran data yang konsisten, konteks, dan akses terkawal.

2. Pilot tanpa “garis penamat” Pilot berjalan berbulan-bulan tanpa definisi: bila ia dianggap berjaya atau gagal? Bila nak diskala? Bila nak dihentikan?

3. Metrik salah (atau metrik terlalu banyak) Jika metrik tak sejajar dengan KPI kewangan, CFO tak akan percaya “impak”. Jika metrik terlalu banyak, pasukan hilang fokus.

Ayat yang patut jadi prinsip 2026: “Kalau tak boleh diukur, ia akan dipersoal. Kalau tak boleh dipertahankan, ia akan dipotong.”

Apa yang membezakan implementasi GenAI yang betul-betul “jadi”

Jawapan terus: implementasi yang berjaya mempunyai pemilikan pasukan operasi, automasi hujung-ke-hujung, dan metrik yang CFO percaya.

Artikel asal menyebut organisasi yang berjaya membenarkan pasukan memandu penggunaan, bukannya dipaksa oleh “AI lab” pusat. Dalam logistik, ini penting kerana:

• Penyelia gudang tahu bottleneck sebenar (slotting, replenishment, wave planning).
• Perancang pengangkutan tahu titik mahal (detention, empty miles, missed cut-off).
• Pasukan perolehan tahu friksi (kelulusan, kontrak, pematuhan pembekal).

Dari chatbot ke “agentic AI” dalam operasi

GenAI generik bagus untuk tugasan individu. Tetapi dalam operasi, nilai besar datang apabila AI boleh mengurus langkah berbilang (multi-step) dalam sempadan yang jelas.

Contoh agentic workflow yang praktikal dalam rantaian bekalan:

• Onboarding pembekal: semak dokumen, risk flags, patuh polisi, draf komunikasi, cipta tiket kelulusan.
• Analisis tender / RFQ: ringkas bida, kesan pengecualian syarat, bandingkan kos total (bukan harga unit sahaja).
• Pengurusan pengecualian (exception management): apabila ETA melencung, AI cadang tindakan—tukar mod, pecah penghantaran, susun semula keutamaan picking.

Syaratnya satu: data mesti boleh dipercayai dan akses mesti terkawal.

Cara ukur ROI GenAI dalam logistik (milik CFO, bukan “slide deck”)

Jawapan terus: ukur ROI pada masa kitaran, kos boleh diaudit, risiko, dan modal kerja—empat perkara yang CFO memang peduli.

Berikut rangka kerja metrik yang saya cadangkan untuk 2026. Pilih 3–5 metrik utama sahaja bagi setiap program.

1) Masa kitaran (Cycle time) yang jelas

Ini paling cepat nampak.

• Masa dari permintaan penghantaran → tempahan carrier
• Masa dari penerimaan barang → barang “available to promise”
• Masa dari pesanan → pick complete → ship confirm

Contoh sasaran realistik (bergantung operasi): potong 10–30% masa kitaran untuk proses yang sekarang banyak kerja manual.

2) Penjimatan kos yang boleh dipertahankan

Bezakan “cost avoidance” vs “hard savings”. CFO biasanya lebih yakin dengan hard savings.

• Pengurangan kos expedite (air freight last minute)
• Pengurangan detention/demurrage melalui amaran awal & tindakan cepat
• Pengurangan jam OT di gudang melalui perancangan kerja yang lebih tepat

Tip penting: simpan “audit trail” keputusan AI—data input, cadangan, siapa luluskan, dan hasil.

3) Ketepatan ramalan permintaan & impaknya

Ramalan bukan sekadar angka. Nilainya pada apa yang ia ubah:

• Stockout rate turun
• Inventory turns naik
• Obsolete stock turun

Jika GenAI hanya “buat forecast cantik” tanpa mengubah keputusan replenishment, ROI akan hilang.

4) Risiko & pematuhan (supplier risk, SLA)

• Ketepatan pengesanan risiko pembekal (contoh: perubahan prestasi penghantaran, isu kualiti)
• Penurunan penalti SLA
• Masa respon kepada isu (MTTR) lebih pendek

Pelan 18 bulan: tamatkan “pilot purgatory” sebelum 2026 memotong bajet

Jawapan terus: tetapkan metrik dari hari pertama, buat stage gate, dan hentikan projek yang tak capai tanda aras dalam 18 bulan.

Berikut pelan yang praktikal untuk organisasi logistik dan rantaian bekalan.

Fasa 1 (0–6 bulan): Pilih kes penggunaan yang “mudah diaudit”

Mulakan dengan proses yang:

• banyak transaksi,
• banyak kerja manual,
• dan hasilnya boleh diukur mingguan.

Cadangan kes penggunaan cepat menang:

1. Pintu masuk pintar (intelligent intake) untuk tiket operasi/perolehan
   • auto-kategori, auto-prioriti, auto-route
2. Analisis dokumen (kontrak, SOP, POD, invoice)
   • ringkasan, semakan pengecualian, padanan maklumat
3. Pengurusan pengecualian penghantaran
   • amaran awal + cadangan tindakan

Fasa 2 (6–12 bulan): Integrasi, kawalan, dan “AI yang tinggal dalam proses”

Di sinilah ramai organisasi gagal. Fokus pada:

• Integrasi minimum dengan WMS/TMS/ERP (cukup untuk aliran kerja utama)
• Kawalan akses mengikut peranan (role-based)
• Log keputusan (untuk audit ROI dan pematuhan)

Fasa 3 (12–18 bulan): Skala & automasi hujung-ke-hujung

Skala bukan bermaksud tambah banyak kes penggunaan. Skala bermaksud:

• kes penggunaan yang sama digunakan oleh lebih ramai pasukan,
• pada lebih banyak lokasi/route,
• dengan polisi yang seragam,
• dan laporan ROI yang konsisten.

Peraturan tegas: jika tiada peningkatan metrik yang dipersetujui dalam 18 bulan, hentikan. Bukan sebab AI tak bagus—sebab organisasi perlu disiplin.

Soalan lazim yang patut dijawab sebelum beli platform GenAI

Jawapan terus: kalau vendor tak boleh jawab soalan ini dengan spesifik, itu petanda risiko.

1. Data apa yang diperlukan dan siapa pemiliknya?
2. Bagaimana “audit trail” keputusan disimpan?
3. Boleh tak metrik ROI dijana terus dari sistem (bukan manual)?
4. Bagaimana kawalan akses, privasi, dan pematuhan diurus?
5. Apakah proses yang akan berubah (bukan sekadar dipercepat)?

2026 akan memihak kepada pasukan yang boleh buktikan nilai

GenAI dalam logistik bukan tentang siapa paling awal mencuba. Ia tentang siapa paling cepat mengubah kerja harian menjadi lebih kemas, lebih pantas, dan lebih murah—dengan bukti yang boleh diaudit.

Jika organisasi anda serius dalam AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, mulakan 2026 dengan dua komitmen: (1) pilih kes penggunaan yang ROI-nya jelas, dan (2) bina asas data dan integrasi yang membolehkan ROI diukur tanpa drama. Bila CFO nampak masa kitaran turun dan kos boleh dipertahankan, sokongan eksekutif datang sendiri.

Soalan yang tinggal untuk dibawa ke mesyuarat pertama 2026: metrik mana yang anda mahu “menang” dalam 90 hari—dan siapa yang akan bertanggungjawab sampai angka itu benar-benar bergerak?