Cara menerapkan agen AI di seluruh perusahaan

Sementara membangun agen berfokus pada menciptakan kemampuannya, penerapan berfokus pada membuat kemampuan tersebut dapat diandalkan dan berguna dalam situasi sehari-hari. Tujuan penerapan agen AI adalah agar agen menyelesaikan tugas untuk pengguna aktual sekaligus berinteraksi dengan data dan sistem nyata.

Agen AI yang diterapkan sering bekerja dengan perangkat lunak lain, basis data, dan alat bisnis yang didukung AI. Agen ini mungkin mengambil informasi dari sistem perusahaan, memperbarui catatan atau mengoordinasikan tugas di berbagai aplikasi. Koneksi ini memungkinkan agen untuk mulai berkontribusi pada alur kerja nyata.

Penerapan juga melibatkan pemantauan bagaimana agen beroperasi setelah peluncuran. Tim melacak keandalan, akurasi, dan interaksi pengguna sehingga mereka dapat mengidentifikasi masalah dan meningkatkan hasil dari waktu ke waktu. Manajemen berkelanjutan ini membantu menjaga agen tetap berguna seiring dengan berkembangnya persyaratan.

Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2028, 33% aplikasi perangkat lunak perusahaan akan mencakup AI agen, naik dari kurang dari 1% pada tahun 2024.¹ Agen AI dapat beroperasi dengan tingkat otonomi, atau agensi, dan dengan cepat mengubah cara organisasi mengumpulkan, menganalisis, dan bertindak berdasarkan informasi. Mereka dapat dilatih untuk menganalisis informasi, bernalar atas informasi tersebut, dan mengambil tindakan berdasarkan konteks dan tujuan.

Sistem AI agen menggabungkan model bahasa besar (LLM), machine learning, dan teknologi AI lainnya untuk melakukan berbagai tugas kompleks. Agen AI dapat terhubung ke alat eksternal dan sumber data, mengambil informasi real-time, dan melakukan tindakan. Mereka dapat merencanakan alur kerja dengan banyak langkah, beradaptasi dengan perubahan kondisi, dan belajar dari interaksi masa lalu.

Penerapan agen AI dan pengembangan agen AI terkait erat tetapi mengacu pada tahapan yang berbeda dari siklus proses AI:

• Pengembangan agen AI berfokus pada merancang, membangun, dan menguji agen. Tim menetapkan tujuan agen, mengonfigurasi perilakunya, menghubungkannya dengan berbagai alat, dan mengevaluasi seberapa baik kinerjanya di lingkungan yang terkendali.
  
  
• Penerapan agen AI dimulai setelah agen siap digunakan di dunia nyata. Agen terintegrasi dengan sistem bisnis, tersedia bagi pengguna, dan kinerjanya dikelola dari waktu ke waktu.

Perbedaan ini penting karena menciptakan agen hanyalah permulaan. Organisasi dapat menghabiskan waktu dan sumber daya membangun dan menyempurnakan agen, tetapi upaya tersebut berdampak kecil sampai agen diintegrasikan ke dalam alur kerja sehari-hari. Penerapan mengubah AI menjadi bagian kerja dari organisasi.

Penerapan agen AI dimulai setelah agen dirancang, dikembangkan, dan divalidasi di lingkungan pengujian. Validasi meliputi:

• Evaluasi agen berdasarkan kriteria keberhasilan yang telah ditetapkan sebelumnya
• Pengujian untuk akurasi, keandalan, dan penyelesaian tugas
• Mengukur kinerja di berbagai prompt dan skenario
• Mengidentifikasi kasus kegagalan dan perilaku tak terduga
• Memverifikasi bahwa integrasi dan panggilan alat berfungsi dengan benar

Organisasi sering mengulangi proses ini beberapa kali sebelum melanjutkan dengan penerapan. Tujuannya adalah untuk membangun keyakinan bahwa agen dapat beroperasi secara efektif di lingkungan bisnis dunia nyata.

Penerapan berfokus pada persiapan arsitektur, infrastruktur, dan kontrol operasional yang diperlukan untuk mendukung penggunaan di dunia nyata. Sementara spesifikasi mungkin bervariasi menurut organisasi, penerapan agen AI umumnya mengikuti proses langkah demi langkah yang mengalihkan agen dari tahap pengembangan ke keadaan siap produksi. Langkah-langkah ini meliputi:

Setelah validasi selesai, organisasi menentukan bagaimana sistem yang diterapkan akan disusun. Keputusan arsitektur memengaruhi seberapa baik sistem dapat tumbuh, seberapa andal operasinya, dan seberapa mudah untuk memeliharanya dari waktu ke waktu. Tujuan dari desain arsitektur adalah untuk menciptakan sistem yang dapat diandalkan untuk mendukung kebutuhan bisnis sekaligus tetap cukup fleksibel untuk berkembang. Keputusan penting meliputi:

• Topologi agen: Organisasi harus memutuskan apakah satu agen dapat menangani beban kerja atau apakah beberapa agen khusus harus bekerja sama. Penerapan agen tunggal biasanya lebih mudah dikelola dan dipelihara. Sistem dengan banyak agen dapat membagi tanggung jawab di antara agen dengan kemampuan berbeda, yang dapat meningkatkan kinerja untuk alur kerja yang kompleks.
  
  
• Strategi model: Organisasi harus menentukan model AI mana yang akan mendukung penerapan tersebut. Model adalah sistem AI yang mendasari yang bertanggung jawab untuk penalaran, menghasilkan respons, dan melakukan tugas. Beberapa penerapan bergantung pada satu model, sementara penerapan lain menggunakan beberapa model dengan kekuatan yang berbeda. Misalnya, satu model dapat dipilih untuk kecepatan dan biaya yang lebih rendah, sementara model lain digunakan untuk penalaran yang lebih kompleks. Keputusan ini dapat memengaruhi akurasi, latensi, dan biaya operasi.
  
  
• Perilaku fallback: Tim harus menentukan bagaimana sistem akan merespons ketika agen tidak dapat menyelesaikan tugas, mengakses alat yang diperlukan, atau mengambil informasi yang diperlukan. Beberapa penerapan meneruskan permintaan ke pengguna manusia, sementara penerapan lain beralih ke alur kerja alternatif atau sistem cadangan. Prosedur fallback yang ditetapkan dengan baik membantu meningkatkan keandalan dan pengalaman pengguna.
  
  
• Manajemen memori: Tim harus menentukan bagaimana agen akan mengelola informasi dari waktu ke waktu. Agen tanpa memori memperlakukan setiap interaksi secara independen yang menyederhanakan penerapan dan penskalaan. Agen dengan memori mempertahankan konteks di seluruh percakapan atau alur kerja, membuatnya lebih efektif untuk tugas yang membutuhkan memori, kontinuitas, atau tugas yang berjalan lama.
  
  Keputusan ini terpisah dari bagaimana agen dipicu. Beberapa penerapan didorong oleh permintaan, yang berarti agen merespons langsung input pengguna. Penerapan lain didorong oleh peristiwa, di mana agen secara otomatis merespons perubahan dalam sistem atau alur kerja yang terhubung. Agen tunggal dapat didorong oleh memori dan peristiwa. Misalnya, agen dukungan mungkin mengingat interaksi sebelumnya sambil secara otomatis menanggapi tiket yang baru dibuat.
  
  
• Strategi orkestrasi: Agen AI sering perlu melakukan beberapa tindakan sebelum memberikan hasil. Agen mungkin mengambil informasi, mengevaluasi opsi, menggunakan alat eksternal, dan menghasilkan respons sebagai bagian dari alur kerja tunggal. Orkestrasi mendefinisikan bagaimana kegiatan ini dikoordinasikan dan bagaimana informasi bergerak di antara langkah-langkah yang berbeda. Kerangka kerja seperti LangGraph dan LangChain umum digunakan untuk mendukung orkestrasi dan manajemen alur kerja.
  
  
• Logika pengendalian arah: Beberapa penerapan menggunakan beberapa model, alat, atau agen. Pengendalian arah menentukan sumber daya mana yang harus menangani permintaan tertentu. Misalnya, satu model mungkin menjawab pertanyaan umum sementara model lain disediakan untuk tugas khusus. Pengendalian arah yang efektif dapat meningkatkan kinerja dan membantu mengendalikan biaya.
  
  
• Arsitektur pengambilan informasi: Organisasi harus memutuskan bagaimana agen akan mengakses informasi. Beberapa penerapan bergantung pada basis pengetahuan internal, sementara penerapan lain terhubung ke basis data, repositori dokumen, atau layanan eksternal. Keputusan ini memengaruhi kualitas, akurasi, dan ketepatan waktu informasi yang tersedia bagi agen.

Setelah arsitektur ditentukan, organisasi memilih infrastruktur yang akan mendukung penerapan. Keputusan ini memengaruhi kinerja, skalabilitas, ketersediaan, dan kompleksitas operasional. Keputusan utama untuk langkah ini meliputi:

• Lingkungan penerapan: Organisasi biasanya memilih antara lingkungan cloud, pribadi, atau hybrid. Setiap opsi melibatkan kompromi. Penerapan di cloud menawarkan skalabilitas dan mengurangi persyaratan manajemen infrastruktur. Lingkungan pribadi memberikan kontrol yang lebih besar atas data dan sistem. Pendekatan hybrid menggabungkan elemen keduanya dan dapat digunakan ketika organisasi memiliki persyaratan keamanan atau kepatuhan tertentu.
  
  
• Model penerapan: Tim harus memutuskan bagaimana aplikasi akan dikemas dan dijalankan. Kontainerisasi memungkinkan aplikasi dan dependensinya diterapkan secara konsisten di berbagai lingkungan. Penerapan nirserver mengurangi kebutuhan untuk mengelola infrastruktur yang mendasarinya dan dapat menyederhanakan penskalaan untuk beban kerja tertentu.
  
  
• Persyaratan skalabilitas: Infrastruktur harus mendukung beban kerja yang diharapkan sekaligus memungkinkan pertumbuhan pada masa depan. Organisasi harus merencanakan fluktuasi permintaan, persyaratan ketersediaan tinggi, dan skenario pemulihan sistem sebelum penerapan dimulai.
  
  
• Orkestrasi waktu proses: Penerapan berskala besar umumnya menggunakan Kubernetes dan platform orkestrasi serupa untuk mengelola sumber daya, mendistribusikan beban kerja, serta menjaga ketersediaan sistem. Platform ini dapat mengotomatiskan banyak tugas operasional yang seharusnya memerlukan intervensi manual.
  
  
• Manajemen lingkungan: Lingkungan pengembangan, pengujian, dan produksi harus tetap konsisten untuk mengurangi masalah penerapan. Manajemen lingkungan yang efektif membantu tim mengidentifikasi masalah lebih awal dan mengurangi risiko perilaku tak terduga setelah peluncuran.

Organisasi juga harus mengevaluasi seberapa baik kecocokan platform penerapan dengan ekosistem teknologi mereka yang ada dan apakah platform ini memberikan kemampuan pemantauan, keamanan, dan integrasi yang diperlukan untuk operasi jangka panjang.

Sebagian besar agen AI memberikan nilai karena mereka dapat mengakses informasi dan berinteraksi dengan sistem lain. Selama penerapan, organisasi membangun koneksi yang memungkinkan agen mengambil data dan melakukan tindakan.

Integrasi umum termasuk basis data, basis pengetahuan, repositori dokumen, platform manajemen hubungan pelanggan (CRM), sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), alat dukungan pelanggan, dan aplikasi bisnis lainnya. Kompleksitas integrasi ini memiliki dampak signifikan pada upaya penerapan secara keseluruhan dan pemeliharaan jangka panjang pada sistem. Pertimbangan penting meliputi:

• Metode integrasi: Koneksi biasanya dibuat melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), kit pengembangan perangkat lunak (SDK), dan konektor perangkat lunak. Semua antarmuka ini memungkinkan agen untuk bertukar informasi dengan aplikasi dan layanan lain.
  
  
• Penggunaan alat: Banyak agen AI mengandalkan pemanggilan alat untuk menyelesaikan tugas. Agen layanan pelanggan mungkin membuat tiket dukungan, sementara agen penjualan memperbarui catatan CRM. Organisasi harus menentukan tindakan mana yang diizinkan untuk dilakukan agen dan dalam kondisi apa.
  
  
• Dependensi: Agen AI mungkin mengandalkan beberapa sistem eksternal. Jika salah satu dari sistem tersebut menjadi tidak tersedia, kinerja agen dapat terpengaruh. Memahami dan mengelola dependensi membantu meningkatkan keandalan.
  
  
• Akses data: Arsitektur pengambilan informasi menentukan di mana agen memperoleh informasi. Selama penerapan, organisasi harus menentukan informasi apa yang akan diekspos setiap sistem yang terhubung ke agen dan batasan apa yang akan berlaku. Keputusan ini mengubah rencana arsitektur menjadi kontrol operasional, membantu menyeimbangkan persyaratan untuk kebergunaan, keamanan, dan kepatuhan.

Pertimbangan keamanan dan tata kelola memengaruhi hampir setiap tahap penerapan agen AI. Keputusan tentang akses data, izin alat, dan integrasi sistem sering dibuat bersamaan dengan arsitektur dan pekerjaan integrasi yang dijelaskan dalam langkah-langkah sebelumnya.

Sebelum agen tersedia bagi pengguna, organisasi harus memastikan bahwa kontrol ini sepenuhnya diimplementasikan dan secara jelas menentukan bagaimana agen dapat beroperasi dan tindakan apa yang dapat dilakukannya. Langkah-langkah keamanan inti meliputi:

• Autentikasi dan otorisasi: Kontrol ini memverifikasi identitas dan menentukan pengguna dan aplikasi apa yang diizinkan untuk diakses. Dalam banyak penerapan, agen itu sendiri juga diberi identitas dan izin tersendiri. Pendekatan ini memungkinkan tindakan agen diautentikasi, diaudit, dan dikelola secara independen dari pengguna yang didukungnya. Pemisahan ini memberikan visibilitas dan kontrol yang lebih besar tentang bagaimana sistem bisnis diakses.
  
  
• Manajemen akses: Izin berbasis peran membantu membatasi akses ke informasi sensitif dan sistem yang sangat penting bagi bisnis.
  
  
• Batasan: Organisasi menerapkan batasan yang mencegah agen melakukan tindakan terlarang, mengakses data yang tidak diizinkan, atau menghasilkan output yang tidak pantas.
  
  
• Pengawasan manusia: Proses tinjauan dengan keterlibatan manusia umumnya digunakan untuk tindakan berisiko tinggi, keputusan sensitif, atau persyaratan regulasi. Kontrol ini memungkinkan orang untuk meninjau atau menyetujui kegiatan tertentu sebelum penyelesaian.
  
  
• Perlindungan ancaman: Agen AI menghadapi risiko yang tidak dialami sistem perangkat lunak tradisional. Serangan injeksi prompt berusaha memanipulasi perilaku agen melalui instruksi berbahaya. Organisasi juga memantau kerentanan, penyalahgunaan, dan perilaku tak terduga yang mungkin menimbulkan masalah keamanan.

Setelah arsitektur, infrastruktur, dan kontrol tersedia, agen dapat diterapkan dalam aplikasi bisnis dan alur kerja. Penerapan ini mungkin mencakup situs web, aplikasi mobile, platform perpesanan, atau sistem bisnis internal.

Sebagian besar organisasi menggunakan proses penerapan otomatis serta alur integrasi berkelanjutan/pengiriman berkelanjutan (CI/CD) untuk menguji pembaruan, merilis versi baru, dan mengelola perubahan seiring waktu. Semua praktik ini membantu mengurangi risiko operasional dan meningkatkan konsistensi di seluruh lingkungan.

Setelah penerapan, pemantauan menjadi aktivitas berkelanjutan. Tim biasanya melacak:

• Latensi: Waktu yang dibutuhkan agen untuk memproses permintaan dan menghasilkan respons. Latensi tinggi dapat berdampak negatif pada pengalaman pengguna.
  
  
• Ketersediaan: Apakah agen dan sistem pendukungnya tetap dapat diakses saat diperlukan.
  
  
• Tingkat penyelesaian tugas: Sejauh apa agen berhasil menyelesaikan tindakan dan alur kerja yang ditetapkan.
  
  
• Kinerja alat: Seberapa sering agen mengakses alat eksternal dan apakah interaksi tersebut membuahkan hasil yang diharapkan.
  
  
• Percobaan ulang dan kegagalan: Upaya eksekusi tugas berulang dapat menunjukkan masalah alur kerja, kesalahan sistem, atau masalah integrasi.

Organisasi juga menggunakan alat observabilitas untuk mendapatkan visibilitas yang lebih dalam tentang perilaku agen. Sistem ini menangkap jalur eksekusi alur kerja, titik keputusan dan interaksi sistem, menjadikan debug dan pemecahan masalah lebih efektif.

Penerapan agen AI adalah proses berulang. Ini bukan tahap akhir dari siklus proses pengembangan AI (ADLC) yang lebih luas, tetapi proses berkelanjutan untuk mengoperasikan, meningkatkan, dan mengatur sistem AI di lingkungan dunia nyata. Tim secara teratur menyempurnakan prompt, memperluas integrasi, menyesuaikan alur kerja, dan mengevaluasi kembali kinerja seiring dengan berkembangnya persyaratan bisnis.

Agen AI yang diterapkan biasanya terdiri dari beberapa komponen yang saling berhubungan. Bersama-sama, semua komponen ini memungkinkan agen untuk memahami permintaan, mengakses informasi, berinteraksi dengan sistem eksternal dan mendukung operasi bisnis di dunia nyata.

• Model AI: LLM merupakan inti dari sebagian besar penerapan agen AI. Model ini berfungsi sebagai mesin penalaran agen, memungkinkannya untuk menafsirkan instruksi bahasa alami, menghasilkan respons, dan memutuskan cara mendekati sebuah tugas. Banyak penerapan menggunakan model dasar dari penyedia seperti OpenAI, Anthropic, Google, atau Meta. Beberapa organisasi juga menerapkan model khusus yang dilatih atau disesuaikan untuk industri atau alur kerja tertentu.
  
  
• Orkestrasi agen AI: Agen AI sering kali perlu melakukan lebih dari satu interaksi prompt-respons. Mereka mungkin perlu mengumpulkan informasi, mengevaluasi opsi, menggunakan alat, dan menyelesaikan beberapa langkah sebelum mencapai hasil. Beberapa penerapan bergantung pada satu agen sementara penerapan lain menggunakan sistem banyak agen yang berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas yang kompleks.
  
  Sistem orkestrasi mengoordinasikan semua kegiatan ini. Mereka mengelola eksekusi tugas, menentukan alat mana yang harus digunakan, menjalankan pemanggilan alat dan mengontrol bagaimana informasi bergerak di antara berbagai bagian alur kerja agen. Dalam banyak penerapan, orkestrasi juga menangani pengendalian arah tugas antara alat, node pemrosesan, dan sistem dengan banyak agen. LangGraph dan LangChain adalah kerangka kerja orkestrasi populer yang menyediakan alat untuk mengelola alur kerja, interaksi agen, dan penggunaan alat.
  
  
• Sistem pengambilan informasi: Banyak agen AI bergantung pada akses ke informasi di luar apa yang termasuk dalam pelatihan model. Untuk mendukung kebutuhan ini, penerapan biasanya menghubungkan agen ke basis data internal, repositori dokumen, basis pengetahuan, dan aplikasi bisnis.
  
  Sistem pengambilan informasi menentukan bagaimana informasi disimpan, diatur, dan diakses selama interaksi agen. Alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan model yang ada, agen dapat mengambil informasi terkini atau khusus organisasi secara real-time bila diperlukan. Pendekatan ini membantu meningkatkan akurasi dan memungkinkan agen untuk bekerja dengan informasi yang berubah seiring waktu.
  
  Desain sistem pengambilan informasi dapat memberikan dampak yang signifikan terhadap kinerja dan kualitas respons. Organisasi perlu menentukan informasi apa yang harus dapat diakses, seberapa sering data diperbarui, dan bagaimana informasi harus diprioritaskan ketika banyak sumber tersedia.
  
  
• Integrasi eksternal: Tidak seperti chatbot tradisional, agen AI dapat berinteraksi dengan sistem eksternal. Melalui API, integrasi perangkat lunak, dan alat seperti SDK, agen dapat mengambil informasi, memperbarui catatan, menghasilkan laporan, atau memicu proses.
  
  Misalnya, agen mungkin mengakses platform CRM, membuat tiket dukungan, menjadwalkan rapat, atau mengajukan kueri ke sistem inventaris. Integrasi ini memungkinkan agen untuk beroperasi dalam alur kerja yang sudah ada.
  
  
• Sistem memori: Banyak penerapan mencakup sistem yang membantu agen mempertahankan konteks di seluruh interaksi. Memori dapat berkisar dari konteks percakapan jangka pendek hingga penyimpanan jangka panjang preferensi pengguna, informasi proyek, atau riwayat tugas.
  
  Manajemen konteks membantu agen memberikan respons yang lebih relevan dan mempertahankan kontinuitas di seluruh alur kerja yang kompleks. Tanpa penanganan konteks yang efektif, agen mungkin kehilangan informasi penting karena interaksi menjadi lebih rumit.
  
  
• Kerangka kerja penerapan: Banyak organisasi menggunakan kerangka kerja perangkat lunak untuk menyederhanakan pengembangan, penerapan, dan pengelolaan agen AI. Kerangka kerja ini menyediakan kemampuan umum seperti orkestrasi alur kerja, manajemen memori, integrasi alat, dan pelacakan memori.
  
  Dengan menyediakan komponen dan templat yang dapat digunakan kembali, kerangka kerja penerapan dapat mengurangi upaya pengembangan dan membuat penerapan agen AI lebih mudah dipelihara dan diskalakan.
  
  
• Infrastruktur waktu proses: Agen yang diterapkan beroperasi dalam infrastruktur dasar yang menyediakan sumber daya komputasi, jaringan, dan ketersediaan sistem. Tergantung pada persyaratan organisasi, agen mungkin berjalan di cloud, infrastruktur pribadi atau hybrid. Banyak organisasi menggunakan layanan cloud dari penyedia seperti AWS dan Microsoft Azure untuk menerapkan agen AI.
  
  Infrastruktur waktu proses menentukan bagaimana aplikasi agen berjalan, menskalakan, dan memulihkan dari kegagalan. Infrastruktur ini juga mendukung sumber daya yang dibutuhkan untuk memproses permintaan, berinteraksi dengan sistem eksternal, dan mempertahankan kinerja yang andal. Beberapa organisasi menggunakan teknologi sumber terbuka seperti Kubernetes untuk mengelola dan meningkatkan skala agen AI yang diterapkan.
  
  
• Manajemen akses: Karena agen AI mungkin berinteraksi dengan informasi sensitif dan sistem bisnis, organisasi memerlukan mekanisme untuk mengontrol apa yang dapat diakses agen dan tindakan apa yang dapat diambil. Manajemen akses membantu menentukan izin untuk pengguna, aplikasi, dan sistem yang terhubung.
  
  Kontrol ini dapat mencakup autentikasi, otorisasi, dan kebijakan akses berbasis peran. Organisasi juga menerapkan batasan operasional yang membantu membatasi apa yang dapat dilakukan agen dan bagaimana mereka berinteraksi dengan sistem. Manajemen akses yang tepat membantu mengurangi risiko keamanan sekaligus memungkinkan agen beroperasi secara efektif dalam batas yang disetujui.
  
  
• Sistem pemantauan: Sistem pemantauan memberikan visibilitas tentang bagaimana agen yang diterapkan beroperasi di lingkungan dunia nyata. Organisasi menggunakan sistem ini untuk melacak metrik seperti kualitas respons, tingkat penyelesaian tugas, latensi, dan ketersediaan sistem.
  
  Alat observabilitas memberikan insight yang lebih dalam tentang perilaku agen dengan merekam jalur keputusan, penggunaan alat, dan eksekusi alur kerja. Sistem ini juga dapat membantu tim mengidentifikasi masalah kinerja dengan melacak kegagalan, percobaan ulang, dan hambatan.

Strategi penerapan bervariasi menurut organisasi dan industri, tetapi beberapa fungsi bisnis telah menjadi area umum untuk adopsi agen AI. Penerapan berikut berfokus pada tugas-tugas yang melibatkan pengumpulan informasi, menyelesaikan tindakan rutin, atau mendukung pengambilan keputusan karyawan.

Jelajahi penerapan ini dan contoh penggunaan agen AI lainnya secara lebih terperinci.

Bank, lembaga keuangan, dan tim keuangan perusahaan semakin menerapkan agen AI untuk mendukung analisis, pelaporan, dan layanan yang berinteraksi dengan pelanggan. Agen dapat membantu mengumpulkan informasi keuangan, meringkas laporan, dan membantu karyawan dengan berbagai tugas riset rutin.

Beberapa penerapan juga mendukung layanan pelanggan, deteksi penipuan, dan penilaian risiko. Karena lingkungan ini melibatkan data sensitif dan persyaratan peraturan, agen AI biasanya diterapkan dengan pengawasan dan kontrol tata kelola yang lebih kuat daripada di banyak fungsi bisnis lainnya.

Layanan pelanggan adalah salah satu area paling umum untuk penerapan agen AI. Organisasi menggunakan agen untuk menjawab pertanyaan pelanggan, memberikan informasi produk, dan membantu dalam permintaan terkait akun. Banyak penerapan terintegrasi ke dalam situs web, aplikasi mobile, dan platform perpesanan di mana pelanggan dapat mengakses dukungan kapan saja.

Agen yang lebih canggih dapat terhubung ke basis pengetahuan, catatan pelanggan, dan sistem dukungan. Koneksi ini memungkinkan mereka untuk mengambil informasi, membuat tiket, dan membantu tugas layanan rutin sebelum meneruskan masalah yang lebih kompleks ke perwakilan manusia.

Tim sumber daya manusia menggunakan agen AI untuk mendukung orientasi karyawan, panduan kebijakan, dan aktivitas perekrutan. Karyawan dapat berinteraksi dengan agen ini untuk menemukan informasi tentang manfaat, kebijakan di tempat kerja, dan prosedur internal tanpa mencari melalui dokumentasi yang sangat banyak.

Perekrutan adalah area penerapan umum. Agen dapat membantu menyaring aplikasi, menjawab pertanyaan kandidat, dan mengoordinasikan penjadwalan wawancara, sehingga tim SDM dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengevaluasi kandidat.

Departemen pemasaran menggunakan agen AI untuk mendukung pembuatan konten, perencanaan kampanye, dan analisis audiens. Agen dapat membantu melakukan riset topik, menghasilkan ide konten, merangkum tren pasar, dan membantu tim mengembangkan materi pemasaran di berbagai saluran.

Beberapa organisasi juga menerapkan agen untuk memantau kinerja kampanye, menganalisis masukan pelanggan, dan mengidentifikasi peluang yang muncul. Pemasar tetap bertanggung jawab atas strategi dan keputusan merek, tetapi agen AI dapat membantu mempercepat banyak tugas riset dan produksi.

Tim operasi menerapkan agen AI untuk mendukung manajemen alur kerja, koordinasi sumber daya, dan pemantauan proses, serta otomatisasi bisnis. Di lingkungan manufaktur, logistik, dan distribusi, agen dapat membantu melacak aktivitas di berbagai sistem dan mengidentifikasi potensi hambatan sebelum memengaruhi kinerja.

Operasi rantai pasokan adalah area yang berkembang untuk penerapan agen AI. Agen dapat membantu seluruh proses termasuk manajemen inventaris, pelacakan pengiriman, koordinasi pemasok, dan forecasting. Mereka melakukannya dengan mengumpulkan informasi dari berbagai sumber dan menyajikannya dalam format yang lebih dapat ditindaklanjuti.

Tim penjualan menerapkan agen AI di seluruh proses penjualan, mulai dari perolehan prospek hingga dukungan penutupan transaksi. Agen AI dapat mengidentifikasi prospek potensial, melakukan riset pada perusahaan, merangkum informasi akun, dan membantu memprioritaskan peluang. Kemampuan ini memberi perwakilan penjualan lebih banyak waktu untuk terlibat dengan pelanggan.

Beberapa penerapan juga mendukung tahap selanjutnya dari siklus penjualan. Mereka menyiapkan ringkasan rapat, menyusun komunikasi tindak lanjut, dan menjawab pertanyaan tentang produk, harga, atau akun pelanggan. Semua kemampuan ini membantu tim penjualan mengelola saluran yang lebih besar dan merespons peluang dengan lebih cepat.

Tim pengembangan perangkat lunak semakin sering menerapkan agen AI untuk mendukung kegiatan pengodean, pengujian, dan pemeliharaan perangkat lunak. Agen dapat membantu menghasilkan kode, meninjau permintaan penggabungan, mengidentifikasi bug, dan membantu tugas dokumentasi. Mereka juga dapat mengambil informasi dari repositori, platform pengembangan, dan sumber pengetahuan internal untuk mendukung alur kerja rekayasa.

Penerapan yang lebih canggih membantu jaminan kualitas, analisis kode, dan perencanaan pengembangan. Agen AI dapat membantu pengembang yang bekerja dengan bahasa pemrograman umum seperti Python, memberi tim lebih banyak waktu untuk menghabiskan waktu pada arsitektur, pemecahan masalah, dan pengembangan produk.

Organisasi menerapkan agen AI karena berbagai alasan, tetapi sebagian besar manfaat jatuh ke dalam beberapa kategori.

• Dukungan keputusan yang lebih baik: Agen AI dapat membantu karyawan membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat dengan mengumpulkan, meringkas, dan menata informasi.
  
  
• Waktu respons yang lebih cepat: Agen dapat menjawab pertanyaan, memberikan bantuan, dan menyelesaikan tugas dengan lebih cepat dibandingkan proses tradisional, sehingga meningkatkan responsivitas baik bagi pelanggan maupun karyawan.
  
  
• Skalabilitas yang lebih besar: Setelah diterapkan, agen AI dapat mendukung beban kerja yang terus meningkat tanpa mengharuskan organisasi untuk meningkatkan staf pada tingkat yang sama.
  
  
• Peningkatan akses ke informasi: Agen dapat terhubung ke berbagai sistem dan sumber pengetahuan. Koneksi ini memudahkan pengguna untuk menemukan informasi yang relevan saat mereka membutuhkannya.
  
  
• Peningkatan efisiensi: Agen AI dapat menangani tugas rutin, mengambil informasi, dan menyelesaikan alur kerja dengan banyak langkah lebih cepat daripada proses manual.
  
  
• Peningkatan produktivitas: Agen AI mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas berulang, yang memungkinkan karyawan untuk berfokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi yang membutuhkan penilaian atau keahlian manusia.
  
  
• Hasil yang lebih konsisten: Agen AI mengikuti instruksi dan alur kerja yang ditentukan, yang membantu mengurangi variasi pelaksanaan tugas umum.
  
  
• Penurunan biaya operasional: Organisasi dapat menurunkan biaya proses tertentu dengan mengotomatiskan kegiatan rutin dan meningkatkan efisiensi alur kerja.

Meski agen AI dapat memberikan nilai yang signifikan, mengoperasikannya dalam skala besar dapat menghadirkan berbagai tantangan teknis dan operasional.

• Persyaratan kepatuhan: Organisasi yang beroperasi di industri yang diatur menghadapi persyaratan yang lebih ketat terkait dengan privasi data, keamanan, dan penyimpanan catatan. Menetapkan kebijakan tata kelola sejak awal proses penerapan dapat membantu mengatasi semua kewajiban ini.
  
  
• Kualitas data: Agen AI bergantung pada informasi yang akurat dan dapat diakses. Data yang tidak lengkap, usang, atau tidak konsisten dapat mengurangi kinerja dan menyebabkan output yang tidak dapat diandalkan. Peninjauan data secara teratur dan praktik manajemen data yang jelas dapat membantu meningkatkan hasil.
  
  
• Pemantauan dan pemeliharaan: Penerapan bukan peristiwa satu kali. Agen AI memerlukan pemantauan, pembaruan, dan pengoptimalan berkelanjutan seiring dengan perkembangan kebutuhan bisnis. Pengawasan manusia khusus dan peninjauan rutin dapat membantu menjaga efektivitas jangka panjang.
  
  
• Skalabilitas: Agen AI yang bekerja dengan baik selama pengujian mungkin menghadapi tantangan seiring peningkatan penggunaan. Perencanaan infrastruktur, pengujian, dan arsitektur penerapan yang dapat diskalakan dapat membantu mendukung pertumbuhan dari waktu ke waktu.
  
  
• Risiko keamanan: Karena agen AI sering berinteraksi dengan informasi sensitif dan sistem bisnis, mereka dapat menimbulkan masalah keamanan baru. Organisasi dapat mengurangi risiko dengan menerapkan kontrol akses yang kuat, memantau aktivitas agen, dan melindungi dari ancaman.
  
  
• Integrasi sistem: Banyak organisasi mengandalkan banyak aplikasi, basis data, dan sistem lama yang tidak dirancang untuk bekerja dengan agen AI. Mengintegrasikan sistem ini bisa rumit dan memakan waktu. Memulai dengan alur kerja yang ditetapkan dengan jelas dan memprioritaskan integrasi yang bernilai tinggi dapat membantu menyederhanakan proses penerapan.
  
  
• Adopsi pengguna: Karyawan dan pelanggan mungkin ragu untuk mengandalkan sistem berbasis AI, terutama ketika alur kerja berubah. Komunikasi yang jelas, tutorial orientasi dan pelatihan, serta implementasi bertahap dapat membantu membangun kepercayaan dan mendorong adopsi.