Penerapan teknologi prediksi berbasis model Exponential Grey yang diusulkan oleh Wajgi, Tembhurne, dan Wajgi (2024) menunjukkan potensi besar dalam mengubah platform e-commerce B2B. Dengan kemampuan untuk memprediksi secara akurat kebutuhan inventaris, efisiensi rantai pasok, dan pemeliharaan peralatan, teknologi ini membantu perusahaan mengurangi biaya operasional dan meningkatkan kualitas layanan. Dalam jangka panjang, perusahaan yang berinvestasi pada solusi seperti ini akan mendapatkan keuntungan kompetitif yang signifikan, baik dari sisi efisiensi maupun kepuasan pelanggan. Adopsi teknologi ini juga sejalan dengan tren global yang semakin menekankan pentingnya penggunaan data dalam pengambilan keputusan bisnis.
Namun, tantangan dalam implementasi teknologi ini masih ada, terutama dalam hal integrasi dengan sistem yang sudah ada dan investasi awal yang diperlukan. Oleh karena itu, Wajgi et al. (2024) menyarankan bahwa platform e-commerce B2B perlu melakukan evaluasi mendalam sebelum adopsi, dengan mempertimbangkan kesiapan infrastruktur teknologi dan potensi penghematan yang dapat diperoleh.
Implikasi dari penelitian ini sangat relevan bagi masa depan platform B2B, di mana efisiensi, prediksi akurat, dan otomatisasi akan menjadi faktor penentu keberhasilan. Dengan memanfaatkan teknologi prediksi berbasis data, perusahaan dapat tidak hanya mempercepat proses pengambilan keputusan, tetapi juga meningkatkan daya saing mereka di pasar global. Selain itu, integrasi teknologi ini dapat membantu menciptakan model bisnis yang lebih ramah lingkungan dengan mengurangi pemborosan dan meningkatkan efisiensi rantai pasok. Dalam konteks ekonomi digital yang semakin kompetitif, adopsi teknologi ini bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan untuk bertahan dan berkembang.
Referensi
Wajgi, D. W., Tembhurne, J. V., & Wajgi, R. D. (2024). Distance-based localization in wireless sensor network using exponential grey prediction model. International Journal of Business Data Communications and Networking, 19(1), 1-22. https://doi.org/10.4018/IJBDCN.353393
