Agentic AI menjadi pembicaraan terhangat di berbagai forum. Berbeda dari alat kecerdasan buatan generatif, kecerdasan buatan agen berperan sebagai agen otonom yang mampu berpikir, mengambil keputusan, dan menjalankan alur kerja untuk mencapai tujuan. Jika diterapkan dengan baik, teknologi ini menjanjikan pengurangan pekerjaan manual dan peningkatan produktivitas ke level baru.
Banyak pengguna baru alat kecerdasan buatan menghadapi kendala. Proyek percontohan terhambat, biaya membengkak, dan hasil tak sesuai harapan. Bukan karena teknologi itu hanya omong kosong, melainkan perusahaan melaju terlalu cepat tanpa strategi, infrastruktur, dan basis data yang memadai untuk menjalankannya dengan baik.
Hal ini tidak mengejutkan, mengingat 80% hingga 90% dari seluruh data perusahaan bersifat tidak terstruktur, berdasarkan berbagai laporan analis beberapa tahun terakhir.
Anda mungkin menyukainya.
Navigasi di Tautan Sosial
Kepala strategis inovasi di Hyland.
Sebagai seseorang yang telah membangun berbagai platform selama beberapa gelombang “otomasi cerdas”, saya menyaksikan pola yang sama terulang: teknologi sendiri tidak mengubah organisasi—yang mengubah adalah keselarasan, tata kelola, dan kesiapan budaya. Kemajuan sesungguhnya terjadi ketika inovasi dibangun di atas kepercayaan dan terhubung dengan hasil bisnis.
Meskipun AI konvensional bisa mengklasifikasi faktur, agen AI mampu menerima pembayaran, menandai anomali, dan memperbarui sistem layanan. Loncatan ini menuntut pengamatan terhadap cara data, proses, dan aturan digabungkan.
Banyak organisasi memperlakukan kecerdasan buatan (AI) agen sebagai tambalan terlambat—semacam chatbot yang lebih canggih. Kenyataannya lebih rumit: AI agen harus tertanam dalam struktur perusahaan, tersambung ke data dan alur kerja yang tepat, serta didukung tata kelola yang kuat. Tanpa fondasi ini, otonomi cepat berubah menjadi kekacauan.
Infrastruktur diutamakan
Salah satu hambatan terbesar adalah infrastruktur. Banyak perusahaan masih mengandalkan repositori konten yang terpisah, sistem lawas, dan integrasi yang tidak menyatu. Dalam kondisi seperti itu, kecerdasan buatan agensial tidak dapat mengakses seluruh data tidak terstruktur yang dibutuhkan untuk berkinerja optimal.
Berlanggananlah buletin TechRadar Pro untuk mendapatkan semua berita, ulasan, fitur, dan panduan yang dibutuhkan perusahaan Anda meraih kesuksesan.
Di pemerintahan, misalnya, konten dan prosesnya tersebar di berbagai instansi, sering kali menggunakan aplikasi yang sudah puluhan tahun berusia. Meminta agen AI mengambil keputusan tanpa mengintegrasikan sistem-sistem tersebut ibarat menyuruhnya menyusun puzzle dengan separuh potongan hilang.
Persiapan agen AI menuntut investasi pada infrastruktur cloud asli dan platform konten yang dapat saling beroperasi guna menyatukan informasi serta memungkinkan koneksi mulus antaraplikasi. Tanpa dasar ini, agen AI berisiko bertindak berdasarkan informasi yang tidak lengkap atau kedaluwarsa, sehingga menghasilkan keputusan yang keliru.
Keputusan buruk membunuh otonomi.
Meskipun sistem yang tepat telah diterapkan, kualitas data yang buruk tetap menjadi kegagalan kritis. Agentic AI menghasilkan informasi yang lengkap, akurat, dan terkelola dengan baik. Jika kumpulan datanya tidak konsisten atau tersebar, agen AI tidak akan mampu mengambil keputusan yang kuat.
Anda mungkin tertarik.
Bidang kesehatan jelas menunjukkan tantangan ini. Agen pendukung medis harus mengekstrak riwayat kesehatan, hasil laboratorium, dan data pencitraan secara real time. Jika ada informasi yang hilang atau tidak selaras, rekomendasi yang dihasilkan agen teknologi tersebut bisa keliru.
Pelajaran bagi pengguna awal sangat jelas: mulailah dengan audit data dan pahami di mana letak data tidak terstruktur Anda. Ketahui apa yang Anda miliki, di mana data itu berada, dan bagaimana pengelolaannya sebelum mempercayakan AI untuk mengambil keputusan.
Mencapai Tata Kelola yang Tepat
Kesalahan lainnya adalah anggapan bahwa agen AI mengeluarkan manusia dari proses. Pada kenyataannya, kasus penggunaan paling efektif pada tahap awal menggabungkan otonomi dan pengawasan.
Perhatikan sektor jasa keuangan. Agentic AI bisa memeriksa dokumen dan menyusun laporan kepatuhan, namun manusia tetap mengambil keputusan akhir pada kasus berisiko tinggi atau menentukan langkah lanjutan ketika agmen menandai suatu dokumen. Keseimbangan ini mempercepat alur kerja tanpa mengurangi kepercayaan dan akuntabilitas.
Pemerintahan yang kuat harus diterapkan sejak awal, termasuk regulasi, etika, dan pengendalian operasional. Tanpa hal ini, agen-agency ini berisiko memperkuat bias, melemahkan kepercayaan, dan menyebabkan organisasi gagal memenuhi kewajiban.
Pelajaran untuk Pemula
Pengalaman awal pengguna menunjukkan tiga pelajaran penting.
Pertama, proyek-proyek berjalan lebih baik ketika dimulai dari hasil bisnis yang jelas, bukan karena mengikuti tren atau mode teknologi. Organisasi yang meluangkan waktu untuk menentukan proses yang ingin ditingkatkan dan hasil yang harus dicapai adalah yang mampu melihat nilainya.
Kedua, mereka terlebih dahulu berinvestasi pada pondasi. Infrastruktur moderna dan data yang bersih memang belum tentu menjadi headline, namun keduanya penting untuk mewujudkan inovasi-inovasi yang layak dijadikan headline.
Mereka menganggap otonomi sebagai sesuatu yang harus diperluas secara bertahap. Implementasi paling efektif dimulai dengan model yang masih melibatkan manusia, lalu meningkatkan otonominya seiring dengan tumbuhnya kepercayaan dan kematangan teknologi. Pendekatan ini membangun kepercayaan pada teknologi sekaligus menjaga akuntabilitas.
Pelajaran-pelajaran awal ini sudah mulai membentuk gambaran kematangan.
Bentuk Usia Dewasa
Seiring kematangan agen AI, ia akan melampaui percobaan terisolasi dan masuk ke dalam sistem yang saling terhubung. Kemajuan nyata akan datang dari agen jaringan AI yang mengkoordinasikan alur kerja.
Di sebuah rumah sakit, misalnya, seorang petugas bisa menangani riwayat pasien, petugas lain mengelola jadwal, dan yang ketiga mengurus tagihan; semuanya turut membangun konteks bersama yang mendukung kerja dokter.
Titik bukti akan menjadi sesuatu yang tak bisa ditawar. Perusahaan menuntut agen dapat menunjukkan kerja mereka: data apa yang dipakai, logika yang diikuti, serta pengendalian kepatuhan yang diterapkan. Tanpa transparansi ini, agen AI tak akan dipercaya menangani pekerjaan sensitif atau bernilai tinggi.
Lanskap teknologi pun harus berubah. Perusahaan akan menuntut kebebasan menyusun agen AI dari beragam model, berpindah vendor seiring perubahan kebutuhan, dan menjalankan skala di lingkungan hibrida atau multiplatform. Fleksibilitas serta interoperabilitas menjadi kunci untuk melindungi investasi jangka panjang.
Selain luar biasa
Jauh dari kata mati, agen AI masih berada di tahap awal. Seperti halnya komputasi awan yang sempat menjalani masa transisi sulit sebelum akhirnya menjadi kebutuhan penting, agen-agen ini pun memerlukan waktu untuk beradaptasi.
Organisasi yang sukses adalah mereka yang paling siap, bukan yang paling cepat mengadopsi. Dengan menyelaraskan strategi, memodernisasi infrastruktur, membersihkan data, dan menerapkan tata kelola, perusahaan dapat beralih dari sekadar bereksperimen menjadi benar-benar bertransformasi.
Dengan fondasi yang tepat, agen AI tidak hanya mampu mengotomasikan tugas, melainkan juga akan menghadirkan sistem yang benar-benar cerdas—mengubah total cara kerja, dan bisa jadi ini adalah perubahan paling penting dalam teknologi bisnis sepanjang satu generasi.
Kami persembahkan pembuat situs web AI terbaik.
Artikel ini dibuat untuk kanal Expert Insights TechRadarPro yang menampilkan pemikiran terbaik dan paling cemerlang dari industi teknologi saat ini. Pendapat yang disampaikan menjadi tanggung jawab penulis dan belum tentu mencerminkan pandangan TechRadarPro atau Future plc. Jika ingin berpartisipasi, silakan lihat informasi selengkapnya di sini:
