Menampilkan: Pallavi Nigam, Digital & Projects Head – Supply Chain di Mondelēz International
Host: Nikhil Chaudhary, VP Marketing di BeatRoute

Dari luar, industri FMCG mungkin terlihat mudah diprediksi, tetapi kenyataannya jauh lebih bergejolak. Demand bergeser, rute berubah, dan gangguan menjalar dengan cepat.
Dalam Episode 3 The BeatRoute Podcast, Pallavi Nigam dari Mondelēz International menguraikan apa yang sebenarnya dibutuhkan untuk mendigitalkan operasi FMCG. Dengan pengalaman 20+ tahun di operasi frontline dan kepemimpinan digital, ia membawa pandangan yang sangat menyeluruh dari kedua sisi meja. 
Mari kita simak wawasan yang ia bagikan!

Perjalanan yang Dibentuk oleh Bisnis, Dipandu oleh Teknologi

Sepanjang kariernya, Pallavi telah bekerja dengan sejumlah nama yang sangat dikenal seperti Zycus dan GEP, dengan fokus pada marketing, business development, dan operasi proyek. Peran-peran awal ini memperkenalkannya pada realitas bagaimana proses, manusia, data, dan operasi menyatu, serta di titik mana semuanya sering kali pecah.
Ia tidak berniat memimpin transformasi digital, tetapi kedekatannya dengan siklus perencanaan, ketergantungan pada pemasok, tantangan frontline, dan tekanan service-level memperlihatkan bahwa banyak inefisiensi tidak berasal dari kesenjangan kapabilitas, melainkan dari sistem dan proses yang tidak lagi sesuai dengan kebutuhan bisnis. Kesadaran inilah yang mendorong perpindahannya ke ranah digital.
Ia menambahkan bahwa transformasi digital bukan soal mengotomatiskan pekerjaan lama atau dunia lama, melainkan soal membayangkan ulang cara merancang pendekatan yang benar-benar baru.


“I saw firsthand how manual planning, how fragmented processes and lack of reliable data could slow down your overall, even the best teams of the world.”
(Saya menyaksikan langsung bagaimana perencanaan manual, proses yang terfragmentasi, dan ketiadaan data yang andal dapat memperlambat keseluruhan kerja, bahkan tim terbaik di dunia sekalipun. — terj.)

Pallavi menegaskan bahwa AI sedang membentuk ulang hubungan antara manusia dan mesin. Ia menjelaskan bahwa AI bukan sekadar kecerdasan buatan, melainkan bentuk kecerdasan manusia dalam aksi, menciptakan kemitraan di mana teknologi menangani tugas repetitif dan manusia berfokus pada keputusan bernilai lebih tinggi.
“AI can flag a lot of risks, but your teams decide the final action, and AI can never succeed unless it is having human intelligence in action,” (AI dapat menandai banyak risiko, tetapi tim Anda yang menentukan aksi akhirnya, dan AI tidak akan pernah berhasil kecuali ia disertai kecerdasan manusia dalam aksi, — terj.) ujarnya. Melihat ke depan, ia meyakini bahwa evolusi kerja berikutnya terletak pada konvergensi teknologi dan desain yang berpusat pada manusia.


“As organizations move toward Industry 5.0, this convergence of AI, IoT, automation, and human-centric design represents the future of work.”
(Saat organisasi bergerak menuju Industry 5.0, konvergensi AI, IoT, automation, dan desain yang berpusat pada manusia inilah yang merepresentasikan masa depan kerja. — terj.)

Pilih Use Case yang Tepat, Baru Terapkan Solusi AI

Soal penerapan solusi AI di FMCG, Pallavi meyakini titik awalnya sederhana: pilih pertarungan yang tepat.
Ia menjelaskan bahwa para pemimpin sebaiknya memulai dengan memetakan di mana risiko muncul secara real-time, lalu menambatkan investasi AI mereka di sana. Jika Anda mencoba men-deploy AI di mana-mana sekaligus, Anda justru menyebarnya terlalu tipis dan mengencerkan dampaknya. Namun ketika use case dipilih secara cermat, AI menjadi pengganda kekuatan, bukan distraksi yang sekadar berkilau.
Menurutnya, AI berhasil ketika use case-lah yang memimpin jalan. Use case adalah peta jalan yang membuat mesin berjalan, bukan sebaliknya.

“The predictive aspect of AI, which is predicting your stock levels or predicting your stocks at risk. That is where you have to start figuring out the use cases. Where do you exactly are the risks, which is happening currently. And those are the exact places from where you can start picking the AI solutions”
(Aspek prediktif dari AI, yaitu memprediksi level stok Anda atau memprediksi stok yang berisiko. Di situlah Anda harus mulai mengidentifikasi use case. Di mana persisnya risiko yang sedang terjadi saat ini. Dan tempat-tempat itulah titik awal Anda memilih solusi AI. — terj.)

Kerumitan Data FMCG yang Sering Dilewatkan Vendor

Pallavi menyoroti sebuah kebenaran yang jarang dibicarakan enterprise secara terbuka: banyak vendor datang dengan teknologi kuat namun minim pemahaman tentang cara perusahaan FMCG global benar-benar beroperasi. Mereka meremehkan beban legacy systems, kerumitan data, nuansa regional, dan tekanan operasional industri FMCG yang tidak bisa menoleransi downtime. Menurutnya, keberhasilan setiap kemitraan digital bergantung pada konteks yang dipahami bersama. Sebuah tool harus berintegrasi ke dalam ritme yang sudah ada, bukan mengganggunya. Sistem yang terlihat mengesankan saat demo sering kali gagal ketika diserahkan ke tim yang beragam dan bekerja lintas banyak pasar, terutama ketika data yang mendasarinya terfragmentasi atau tidak andal.

“Vendors have to understand that AI cannot succeed without solving data fidelity. Most organizations today are struggling on the data side. Vendors love showcasing sophisticated models, but in retail and CPG, data fragmentation is crucial.”
(Vendor harus memahami bahwa AI tidak bisa berhasil tanpa membereskan data fidelity. Sebagian besar organisasi hari ini berkutat di sisi data. Vendor gemar memamerkan model yang canggih, tetapi di retail dan CPG, fragmentasi data adalah hal yang krusial. — terj.)

Jurang antara Transformasi Digital yang Sukses dan yang Mandek

Transformasi digital yang sukses jarang bertumpu pada teknologi semata, kata Pallavi. Keberhasilannya bergantung pada eksekusi yang disiplin, governance yang kuat, dan kepemimpinan perubahan yang proaktif.
Sebaliknya, organisasi yang kesulitan sering menderita akibat kustomisasi lokal yang berlebihan, fondasi data yang lemah, dan pemimpin yang mengharapkan manfaat transformasi tanpa berkomitmen pada perubahan perilaku.

Menurutnya, organisasi yang sukses secara konsisten menunjukkan tiga faktor kunci:
Kepemilikan yang Jelas: Memperlakukan inisiatif digital sebagai program bisnis, dengan process owner yang ditetapkan untuk mendorong adopsi dan hasil.

Governance yang Tanpa Kompromi: Menegakkan otoritas desain dan standar data untuk mencegah pengenceran lokal dan memungkinkan deployment yang scalable.

Kepemimpinan Perubahan: Membimbing tim melewati cara kerja baru melalui pembangunan kapabilitas, komunikasi yang jelas, dan pelibatan pengguna sejak awal agar tool benar-benar sesuai dengan alur kerja nyata.


“Successful organizations do not just invest in technology; they invest in the operating model that makes the technology work.”
(Organisasi yang sukses tidak hanya berinvestasi pada teknologi; mereka berinvestasi pada operating model yang membuat teknologi itu bekerja. — terj.)

Pemikiran Penutup

Merefleksikan perjalanannya, Pallavi meyakini bahwa transformasi bukanlah proyek sekali jadi, melainkan siklus belajar dan rekalibrasi yang berkelanjutan. 

Berbekal pengalamannya lintas enterprise global, Pallavi menawarkan panduan praktis bagi para pemimpin yang ingin membangun organisasi yang siap menghadapi masa depan:

Bereskan Fundamental Terlebih Dahulu – Perkuat kualitas data, selaraskan proses, dan tetapkan kepemilikan yang jelas untuk memastikan dampak yang terukur.

Terapkan Governance AI Berjenjang – Keputusan berisiko rendah dan bervolume tinggi dapat diotomatiskan sepenuhnya; keputusan berisiko menengah memerlukan rekomendasi AI dengan persetujuan manusia; keputusan berisiko tinggi tetap dipimpin manusia dengan dukungan AI.

Rancang Operating Model, Bukan Sekadar Tech Stack – Tanamkan teknologi ke dalam alur kerja harian dengan komunikasi yang jelas, kepemimpinan perubahan, dan pembangunan kapabilitas.

Skalakan AI Secara Bertanggung Jawab – Perlakukan AI sebagai kapabilitas strategis, dan berikan otonomi hanya ketika akurasi dan konsistensinya telah terbukti.

Dekade berikutnya dalam transformasi FMCG, catatnya, akan dipimpin oleh para pemimpin enterprise ritel yang memadukan visi strategis dengan kejelasan operasional serta memahami bukan hanya teknologinya, tetapi juga orang-orang yang menghidupkannya.