Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) merupakan salah satu penggerak perekonomian rakyat yang sangat tangguh dan memberikan kontribusi signifikan yang sangat besar dan dekat dengan rakyat kecil di Indonesia. Namun saat ini, tidak sedikit bisnis UMKM menghadapi tantangan dan kegagalan dalam waktu singkat, salah satunya akibat produk yang cara pemasarannya belum efektif. Persaingan dalam bisnis yang semakin kompetitif, menjadikan UMKM harus cermat mengambil peluang yang dibutuhkan masyarakat, salah satunya adalah bagaimana UMKM mampu memberikan terobosan dengan menggebrak roda perekonomian melalui digital marketing management sehingga mampu meningkatkan penjualan melalui digital marketing guna memudahkan UMKM dalam memasarkan produk dan jasa yang dimilikinya. Hal ini membuat dosen Universitas BSI (Bina Sarana Informatika) program studi sistem informasi akuntansi kampus kota Sukabumi melakukan kegiatan pengabdian masyarakat (PM) dengan mengusung tema pemanfaatan teknologi internet berupa AI (Artificial Inteligent) yang ditujukan kepada para pelaku UMKM di Desa Bojongsawah dari tanggal 22-23 Juli 2023.

Tim dosen terdiri dari Lis Saumi Ramdhani, Jamal Maulana Hudin, Suhardjono, dan Resti Yulistria. Lis Saumi Ramdhani selaku ketua pelaksana PM mengungkapkan Di era digital seperti sekarang, para pelaku UMKM di Indonesia bisa memanfaatkan perkembangan teknologi yang semakin canggih. Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan oleh UMKM untuk mengoptimalkan operasional bisnis adalah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Apabila pelaku UMKM dapat memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence secara maksimal, tentu operasional bisnis dapat bekerja dengan lebih optimal. Alhasil, produktivitas dan profit UMKM pun dapat terus meningkat. Salah satunya yaitu analisis data, dimana AI (kecerdasan buatan) dapat membantu UMKM dalam menganalisis data pelanggan, data penjualan, dan data operasional. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, UMKM dapat mengidentifikasi pola dan tren yang berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, seperti pemetaan preferensi pelanggan, analisis penjualan, dan prediksi permintaan. (LUD)