Ketika ekosistem rantai pasok berbasis AI makin luas, dunia yang diwarnai pemanfaatannya terbentuk. Adopsi AI bukan lagi pilihan, tapi keharusan. Kecuali jika siap menghadapi kepunahan, lantaran tak relevan dengan ekosistem yang berkembang. Seluruhnya ini, berpengaruh pada industri hilirnya. Termasuk industri testing, inspection & certification (TIC).
TIC secara sederhana meliputi layanan yang diberikan pada produk, sistem maupun servis, untuk dipastikan memenuhi persyaratan yang berlaku. Aktivitasnya meliputi pengujian dan pemeriksaan terhadap kepatuhan standar keamanan, keselamatan maupun kelayakan. Penerapannya mulai dari bahan pangan, obat, mainan, produk fashion, suku cadang kendaraaan hingga pada sistem produksi, kelestarian lingkungan, antisuap, keamanan, serta masih banyak lainnya. Dari aktivitas pengujian maupun pemeriksaan itu, diperoleh pernyataan terhadap dipenuhinya persyaratan. Itu dinyatakan dalam bentuk sertifikat.
Manakala ekosistem industri hulu berbasis AI telah terbentuk, pasti diikuti transformasi industri hilirnya. Enrique Garcia Perez, 2021, dalam "Automating Testing, Inspection, and Certification with Artificial Intelligence", sepakat dengan pernyataan ini. Menurutnya, pasar TIC nilainya globalnya diperkirakan mencapai lebih dari 325 miliar dolar AS, di tahun 2028. Pencapaian sebesar itu, didorong oleh berbagai faktor. Termasuk alih daya perusahaan untuk pekerjaan jaminan mutu, supply chain yang terintegrasi secara global. Juga meningkatnya permintaan pengaturan terhadap material, produk, sistem, dan proses di seluruh sektor di dunia. Pesatnya permintaan itu, harus disikapi dengan memanfaatkan teknologi baru yang meningkatkan skalabilitas layanan. Termasuk menggunakan AI, yang mengotomatiskan layanan.
Pada bagian mana AI di industri TIC diterapkan? Perez secara konseptual menyebut pada pekerjaan TIC yang repetitif dan berpotensi membosankan. Ini misalnya pada inspeksi visual, deteksi kerusakan, maupun ekstraksi pelat nama. Inspeksi visual berbasis AI, melalui pemanfaatan sensor. Sedangkan deteksi kerusakan peralatan maupun bangunan, seperti retakan permukaan dan intrusi air dijalankan dengan menggunakan gambar inspeksi, yang datanya diinput pada machine learning. Sementara ekstraksi pelat nama saat sensor secara otomatis, mengekstrak informasi. Seperti nomor seri peralatan, nomor model, tanggal kedaluwarsa produk, maupun data lainnya dari gambar inspeksi.
Market Research Report, dalam laporannya berjudul "AI Impact Analysis on Testing, Inspection, and Certification (TIC) Industry" yang dimuat marketandmarket.com, 2025, menyebut otomatisasi di industri TIC berbasis AI, penerapannya luas. Keluasan itu mencakup inspeksi visual otomatis saat melakukan pemeriksaan visual di industri berpresisi tinggi. Presisi tinggi merupakan syarat di industri otomotif, elektronik, farmasi, dan kedirgantaraan. AI mendeteksi cacat permukaan, retakan, deformasi, atau kesalahan pelabelan. Penerapannya meningkatkan konsistensi, akurasi, berkurangnya waktu inspeksi, serta menghilangkan kelelahan manusia. Di sini AI mencari cacat mikro yang tak terlihat oleh mata manusia.