'Caranya': Menavigasi kompleksitas AI agen

Setiap hari saya bekerja dengan klien yang mencoba untuk menskalakan AI agen di seluruh organisasi mereka. Mereka semua menghadapi tantangan yang sama: kesiapan perusahaan (mis. bagaimana cara mengintegrasikan AI agen secara efektif dan aman dengan proses bisnis organisasi saya dan lingkungan TI), memastikan kepercayaan (mis. bagaimana cara memastikan agen AI saya berperilaku sebagaimana mestinya), dan menavigasi waktu untuk masuk ke pasar (mis. bagaimana cara saya dengan cepat menskalakan melampaui bukti konsep).

Tetapi hanya memperoleh agen AI saja tidak cukup, juga tidak akan mengarah pada hasil yang sukses. Keharusan strategis di sini adalah menciptakan kemampuan yang diperlukan untuk mengelolanya. 

Salah satu tantangan paling signifikan dalam menerapkan AI agen terletak pada membuat aplikasi siap perusahaan. Solusi ini melibatkan pengintegrasian agen AI dengan aman dalam lingkungan TI yang kompleks dan mengatur interaksi mereka di berbagai sistem. Untuk mencapai hal ini, organisasi harus:

Memanfaatkan investasi yang ada: Bangun investasi strategis yang ada dalam platform data dan AI. Baik itu IBM® watsonx, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), atau Google Cloud, platform ini membentuk lapisan dasar untuk menerapkan AI agen.

Menilai contoh penggunaan: Lakukan penilaian menyeluruh terhadap proses bisnis untuk mengidentifikasi proses yang dapat memperoleh manfaat dari AI agen. Hal ini melibatkan evaluasi kesesuaian proses untuk AI agen dan menentukan kemampuan yang diperlukan untuk mengubahnya.

Desain arsitektur yang dapat diskalakan: Kembangkan arsitektur yang mendukung integrasi dan orkestrasi agen yang mulus di seluruh platform. Ini termasuk kemampuan seperti orkestrasi multi-agen, kolaborasi agen ke agen yang aman, akses terkontrol ke alat bantu dan manajemen siklus hidup agen yang terpusat.

Kepercayaan sangat penting dalam memastikan adopsi dan efektivitas AI agen. Organisasi harus mengatasi beberapa masalah terkait kualitas, tata kelola, dan keamanan data:

Kesiapan data: Pastikan agen memiliki akses ke data yang berkualitas tinggi dan relevan. Solusi ini melibatkan kurasi produk data, mengelola data terstruktur dan tidak terstruktur dan menjaga kualitas data untuk mendukung analitik real-time dan akurasi model AI.

Kontrol infus: Menerapkan kontrol yang kuat dalam alur kerja agen, terutama untuk contoh penggunaan yang berisiko tinggi. Hal ini termasuk menanamkan kemampuan pengamatan, kontrol human-in-the-loop, dan jejak audit untuk memantau perilaku agen dan dampaknya terhadap hasil bisnis.

Langkah-langkah keamanan: Menetapkan protokol keamanan komprehensif yang melindungi data saat bergerak dan diam. Ini termasuk mengamankan data di lingkungan multi-cloud dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data.

Keunggulan kompetitif dalam bisnis bergantung pada kecepatan dan ketangkasan. Untuk memaksimalkan nilai AI agen, organisasi harus mempercepat waktu untuk masuk ke pasar:

Proyek percontohan yang digerakkan oleh nilai: Memprioritaskan proyek percontohan yang memberikan nilai langsung. Metode ini melibatkan pemilihan contoh penggunaan di mana AI dapat menunjukkan manfaat bahkan dalam bentuk produk layak minimal (MVP), biasanya dalam 8 hingga 12 minggu.

Orkestrasi yang dapat diskalakan: Menerapkan lapisan orkestrasi agen yang kuat yang memungkinkan agen bekerja di berbagai platform sambil mengoordinasikan tugas dan menghormati batasan proses.

Optimalisasi kinerja: Menyeimbangkan kecepatan, keandalan, dan biaya seiring dengan peningkatan skala agen. Ini termasuk mengoptimalkan perutean tugas ke model bahasa besar (LLM) dan alat yang paling sesuai, menggunakan caching, model fallback, dan kontrol penggunaan untuk memaksimalkan laba atas investasi (ROI).

AI agen memiliki potensi besar untuk mengubah proses bisnis, tetapi penerapannya yang sukses membutuhkan menavigasi tantangan kompleks ini. Dengan mengatasi kesiapan perusahaan, memastikan kepercayaan, dan mempercepat waktu untuk masuk ke pasar, organisasi dapat mengatasi rintangan ini dan membuka manfaat strategis dari AI agen.  

Saat kita berdiri di ambang era baru dalam operasi, ditandai dengan otonomi, kecepatan, dan pengoptimalan berkelanjutan, perjalanan menuju AI agen menjadi tidak hanya perubahan teknologi tetapi perjalanan transformatif untuk seluruh organisasi. Saatnya sekarang untuk merangkul perubahan ini dan mengambil risiko yang diperhitungkan untuk membuka masa depan di mana agen AI dengan lancar menambah dan mengoptimalkan kemampuan manusia, mendorong efisiensi dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.