Contoh penggunaan agen AI 

Tidak seperti jenis alat AI sebelumnya—asisten, chatbot—yang beroperasi berdasarkan satu tugas, sistem AI agen dapat secara mandiri merencanakan, menggunakan nalar, dan melaksanakan berbagai tugas kompleks dengan intervensi manusia minimal. Kemampuan unik AI agen untuk memanggil alat eksternal untuk menyelesaikan arahan yang rumit dan berkolaborasi dengan agen dan teknologi lain, telah digembar-gemborkan secara luas sebagai peluang untuk sepenuhnya menyadari potensi AI untuk membentuk kembali lingkungan bisnis.^{1 2}

Bisnis terkemuka telah mulai mengintegrasikan agen AI dan sistem ke dalam operasi dunia nyata sehari-hari. Para "pekerja digital" yang didukung oleh kecerdasan buatan dapat bekerja sangat efektif dalam merampingkan dukungan pelanggan, sehingga mengoptimalkan rantai pasokan, mendukung agen manusia di departemen pemasaran dan penjualan, meningkatkan pengalaman karyawan, serta menganalisis data dari industri keuangan dan layanan kesehatan. 

AI agen didasarkan terutama pada model bahasa besar (LLM). LLM tradisional menghasilkan output hanya berdasarkan data yang digunakan untuk melatih mereka dan memiliki kemampuan penalaran yang terbatas, sementara agen AI diberdayakan untuk memanggil alat dan API tambahan untuk memenuhi tujuan yang lebih sulit. AI Agen dapat secara mandiri memperoleh data terbaru, mengoptimalkan alur kerja, dan membuat subtugas berdasarkan tujuannya. Dengan kemajuan dalam gen AI dan teknologi AI percakapan, beberapa agen berinteraksi dengan rekan manusia mereka dalam bahasa alami. Selain itu, tidak seperti LLM atau chatbot sebelumnya, agen AI menyimpan memori dari satu interaksi ke interaksi lainnya, meningkatkan kekuatan penalaran dan akurasi dari waktu ke waktu.

Umumnya, agen AI paling berguna ketika dikembangkan sebagai bagian dari jaringan. Ada lima jenis utama agen AI dengan berbagai tingkat kompleksitas. Mereka adalah: 

• Agen refleks sederhana, beroperasi berdasarkan satu kumpulan aturan. Mereka tidak menyimpan memori atau menanyakan agen lain jika kehilangan informasi.

• Agen refleks berbasis model, menyelesaikan berbagai tugas spesifik berdasarkan satu kumpulan aturan namun mempertahankan memori. Agen refleks berbasis model memperbarui modelnya saat menerima informasi baru.

• Agen berbasis tujuan, membutuhkan alat eksternal untuk merencanakan dan melaksanakan tujuan spesifik yang telah ditentukan sebelumnya.

• Agen berbasis utilitas, memanggil alat eksternal untuk memilih serangkaian tindakan guna mencapai tujuan serta utilitas yang telah ditentukan sebelumnya untuk tujuan tersebut, seperti persyaratan waktu.

• Agen pembelajaran, memiliki kemampuan serupa dengan jenis agen lainnya tetapi memiliki kemampuan unik untuk belajar. Input baru terus ditambahkan ke basis pengetahuan mereka secara mandiri.

Agen AI dapat membantu petani meningkatkan hasil panen sekaligus mengurangi limbah. Teknologi ini mampu memantau perkiraan cuaca dan kondisi tanah secara independen untuk mengoptimalkan jadwal penanaman dan kondisi tanah. Dengan terus belajar dari data lingkungan dan input lainnya, agen AI membantu petani membuat keputusan yang berkelanjutan dan hemat biaya untuk meningkatkan produktivitas. Misalnya, Blue River Technology, sebuah anak perusahaan John Deere, menggunakan platform robotika berbasis AI yang otonom untuk mengenali tanaman dan menyemprotnya dengan herbisida dan pupuk. Hal ini memungkinkan pekerja pertanian untuk mengoptimalkan sumber daya mereka untuk penghematan biaya dan keberlanjutan lingkungan yang lebih luas.

Menurut Forum Ekonomi Dunia, AI agen siap mendefinisikan "era transformatif" bagi sektor keuangan. Kemampuan teknologi untuk bertindak secara dinamis dalam lingkungan padat data yang serba cepat menunjukkan harapan besar bagi industri. Teknologi ini dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mengoptimalkan alur kerja, dan meningkatkan kepatuhan.

Sebagai contoh, AI digunakan untuk melakukan audit risiko berkelanjutan untuk deteksi pola tidak biasa dan menanggapi ancaman yang muncul. Menggunakan logika serupa, sistem ini menguntungkan untuk membantu pemantauan kepatuhan dan penjaminan pinjaman, yang keduanya melibatkan tugas berulang yang padat data dengan volume tinggi.

Untuk bidang yang melayani pelanggan, agen AI dan asisten virtual agen menyediakan layanan konsultasi keuangan berbasis AI. Misalnya dengan mengotomatiskan aktivitas manajemen kekayaan tertentu atau menyusun strategi investasi berdasarkan kondisi pasar dan toleransi risiko individu. Dengan menggunakan solusi AI untuk manajemen keuangan, perusahaan mengurangi potensi gangguan dan memanfaatkan data untuk memaksimalkan nilai serta meningkatkan efisiensi operasional.

AI agen, dikombinasikan dengan AI generatif, memiliki kapasitas untuk secara mandiri membuat artikel, blog, skrip, dan laporan yang disesuaikan dengan audiens dan tujuan tertentu. Agen desain yang didukung AI juga dapat menghasilkan visual bermerek atau aset media sosial dengan input manusia minimal. Dalam produksi video dan audio alat serupa dapat mengedit rekaman atau memadukan sulih suara.

Tidak seperti alat AI sebelumnya, yang mengandalkan input manusia langsung dan berkelanjutan, AI agen memungkinkan pembuat konten untuk menskalakan output dengan cepat dengan pengawasan manusia minimal, sehingga menjaga kualitas dan konsistensi secara keseluruhan. Misalnya, Associated Press menggunakan AI untuk menghasilkan artikel berita dasar tentang topik berbasis data seperti skor olahraga atau laporan keuangan, meningkatkan volume produksi konten dan mengurangi beban kerja manusia.

Mengingat harapan pelanggan yang meningkat tajam dan tingkat kelelahan yang tinggi di kalangan perwakilan layanan pelanggan, agen AI dapat sangat berguna jika diterapkan pada pengalaman pelanggan. Dengan kemampuan mereka untuk meningkatkan respons seiring waktu dan mengingat data pelanggan yang relevan secara real-time, agen memberikan pengalaman yang sangat kontekstual dan luar biasa personal.

Tidak seperti chatbot konvensional yang menanggapi pertanyaan pelanggan berdasarkan naskah yang telah ditentukan, AI agen dapat mengantisipasi peristiwa mendatang dan mengambil tindakan proaktif berdasarkan kebutuhan pelanggan, sehingga meningkatkan relevansi dan kepuasan pelanggan. Dilengkapi dengan pemrosesan bahasa alami (NLP), asisten AI percakapan terlibat dalam percakapan yang alami dan dinamis dengan pelanggan, secara otomatis menyampaikan masalah kompleks kepada perwakilan manusia jika diperlukan. Dengan menggunakan analisis sentimen, semua alat ini juga menganalisis interaksi pelanggan untuk mengidentifikasi masalah sebelum muncul—atau bahkan menawarkan dan melaksanakan solusi seperti menerbitkan tiket dukungan atau pengembalian dana.

Agen juga dapat bertindak sebagai sistem pendukung bagi perwakilan layanan pelanggan serta menata dan mengambil data pelanggan yang relevan atau membantu menyelesaikan masalah produk berdasarkan pertanyaan pelanggan. Dengan kemampuan agen untuk berinteraksi dengan beberapa sistem secara bersamaan dan menyimpan data pelanggan seiring waktu, mereka sangat ahli dalam memberikan dukungan yang sangat personal dan proaktif. Menggunakan AI agen di lingkungan ini mengarah pada peningkatan kepuasan pelanggan dengan meningkatkan akurasi dan sering kali mengarah pada penghematan biaya karena kebutuhan akan interaksi manusia berkurang. 

Dalam skenario bencana, agen AI dapat memberikan kecerdasan real-time dan dukungan pengambilan keputusan untuk personel pertolongan pertama. Semua sistem ini menganalisis citra satelit, jaringan sensor, dan media sosial untuk menilai kerusakan dan memprioritaskan upaya tanggap darurat. Model dan simulasi prediktif juga membantu daerah mempersiapkan kejadian pada masa mendatang. Semua alat ini dapat memungkinkan evakuasi proaktif dan meminimalkan korban jiwa, menyelamatkan nyawa, dan mengurangi biaya tanggap bencana.

Tutor AI dan platform pembelajaran menyediakan jalur pembelajaran yang dipersonalisasi dan dapat diskalakan untuk tiap siswa. Agen pendampingan yang didukung AI menilai tingkat pengetahuan siswa, melacak kemajuan mereka, dan menyesuaikan konten secara real-time, memastikan semua peserta didik menerima instruksi dalam kecepatan yang sesuai. Agen ini dapat secara mandiri membuat latihan dan memberikan masukan, serta menjelaskan konteks ketika siswa mengalami kesulitan dengan konsep tertentu. Mereka juga berguna dalam menanggapi dan belajar dari berbagai gaya belajar siswa.

Dalam bidang pendidikan tinggi, asisten riset AI dapat membantu mahasiswa menjelajahi topik dengan mengumpulkan sumber atau merangkum informasi.

Selain itu, aplikasi pembelajaran bahasa dan platform pelatihan karier semakin mengintegrasikan agen otonom yang menyimulasikan interaksi dunia nyata, seperti wawancara kerja atau percakapan dalam bahasa asing. Pengalaman yang disesuaikan ini dapat mengurangi hambatan dalam menciptakan simulasi yang menarik dan memberikan kesempatan kepada lebih banyak siswa untuk berlatih keterampilan di dunia nyata.³ Bersama-sama, semua alat ini memiliki potensi untuk mengubah pendidikan menjadi pengalaman yang lebih interaktif dan terus berkembang—menghasilkan peningkatan keterlibatan siswa dan hasil pembelajaran yang lebih baik. 

Agen AI dapat memainkan peran penting dalam sektor energi dengan memfasilitasi pengelolaan jaringan listrik yang cerdas dan pemeliharaan prediktif. Misalnya, agen mungkin secara proaktif menganalisis data dari peralatan energi untuk memprediksi jadwal pemeliharaan atau meramalkan kegagalan infrastruktur. Mereka juga dapat secara otomatis menyeimbangkan pasokan dan permintaan energi, serta menyesuaikan operasi jaringan listrik secara real-time.⁴ Agen berbasis tugas ini mampu mengurangi jejak karbon suatu perusahaan dan secara signifikan mengurangi biaya energi. 

Solusi AI telah menjadi perhatian khusus bagi industri layanan kesehatan dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuan mereka untuk menyelidiki data kesehatan secara mandiri dan menghilangkan beban administrasi di fasilitas kesehatan yang sibuk. Di lingkungan klinik, agen AI yang diberikan akses ke kumpulan data besar dari seluruh departemen dapat secara signifikan memengaruhi waktu yang dihabiskan untuk berbagai tugas administratif seperti penagihan, penjadwalan, dan alokasi sumber daya—serta sepenuhnya mengotomatiskan tugas rutin seperti otorisasi awal dan pemantauan pasien jarak jauh.

Dengan pendekatan proaktif mereka terhadap analisis data, agen AI juga dapat membantu dalam diagnostik, mengelola proses obat, dan memantau tanda vital pasien secara real-time, menandai potensi risiko kesehatan sebelum meningkat. Dengan mengintegrasikan AI agen ke dalam operasi sehari-hari, rumah sakit dan pusat kesehatan dapat membuat keputusan yang lebih tepat, sehingga penyedia layanan memiliki lebih banyak waktu untuk berfokus pada perawatan pribadi yang personal. Semua alat ini juga mengarah ke diagnosis yang lebih akurat, rencana pengobatan yang sangat dipersonalisasi, dan inovasi berbasis penelitian yang lebih cepat. 

Agen AI yang berfokus pada SDM dapat mengurangi beban administrasi untuk departemen sumber daya manusia dan secara signifikan meningkatkan pengalaman karyawan. Dalam proses perekrutan, alat ini dapat melakukan sejumlah tugas yang memakan waktu, termasuk analisis CV, penentuan peringkat kandidat, dan penjadwalan wawancara. Setelah kandidat dipekerjakan, pengalaman orientasi dipersonalisasi yang disesuaikan oleh AI memberi karyawan baru jadwal dan rencana pelatihan individual.

Untuk karyawan lama, asisten AI agen dapat menyediakan banyak sumber daya penting kepada tenaga kerja, termasuk rekomendasi pelatihan yang dipersonalisasi berdasarkan peran, pengalaman, atau tujuan karier. Sementara itu, sistem otonom ini juga menangani permintaan administratif seperti menjawab pertanyaan umum karyawan, mengelola permohonan cuti, dan memastikan kepatuhan.

Misalnya: AskHR IBM sepenuhnya mengotomatiskan lebih dari 80 permintaan SDM umum, secara signifikan meningkatkan waktu yang dapat dihabiskan oleh para pemimpin SDM untuk meningkatkan pengalaman karyawan dan terlibat dalam berbagai tugas kreatif yang lebih kompleks. Selain itu, menggunakan AI untuk pengelolaan SDM memberikan para pemimpin SDM insight tentang faktor yang mendorong perekrutan jangka panjang yang sukses menggunakan analisis data. Dengan menggunakan solusi AI agen seperti ini, para pemimpin SDM menghemat waktu dan uang melalui proses rekrutmen dan pengelolaan SDM, serta membakukan proses perekrutan dan promosi menggunakan input berbasis data yang tidak bias.

Agen cerdas dalam operasi TI secara mandiri mengelola infrastruktur, mendeteksi anomali, dan mengoptimalkan kinerja sistem, sehingga mengurangi waktu henti dan risiko operasional. Agen juga dapat bertindak sebagai asisten pengembang, terus memantau kesehatan sistem, memecahkan masalah, dan menerapkan perbaikan secara mandiri. Agen yang diprogram untuk meningkatkan keamanan siber dapat mendeteksi ancaman secara real-time dan mengambil tindakan proaktif untuk mencegah serangan.

Selain itu, semakin banyak agen yang bertindak sebagai developer tools untuk membantu programer. Sebagai contoh, para insinyur NASA baru-baru ini meluncurkan agen untuk digunakan di Jet Propulsion Laboratory. Agen ini yang berinteraksi dengan bahasa sistem robotika tertentu, membantu pengembang robot memeriksa, mendiagnosis, dan mengoperasikan robot menggunakan prompt bahasa alami.

Agen AI memiliki berbagai aplikasi dalam pemasaran, terutama mengingat sejumlah besar data yang diserap departemen pemasaran setiap hari—dan banyaknya penawaran pesaing yang ditemui pelanggan. Saat ini, beberapa alat AI agen mengubah proses penemuan produk karena konsumen meminta saran belanja kepada agen ketimbang mencarinya sendiri secara online.

Dalam pemasaran dan e-commerce, agen AI dapat secara mandiri melakukan banyak tugas komunikasi dan periklanan. Hal ini mungkin melibatkan pengelolaan kampanye, pembuatan profil pelanggan, personalisasi konten, dan optimasi kinerja iklan secara real-time. Meskipun teknologi otomatisasi dan AI sebelumnya dapat mengelola semua tugas ini, mereka bergantung pada lebih banyak pengawasan dan input berulang dari pengguna untuk bekerja secara efektif.

Dengan menggunakan analitik prediktif, agen AI dapat menganalisis perilaku pelanggan untuk mengidentifikasi waktu terbaik atau strategi pengiriman pesan untuk kampanye tertentu secara otomatis, kemudian meneruskan informasi itu kepada agen yang dapat menjadwalkan komunikasi itu sendiri. Dan dengan analisis proaktif, teknologi ini terus menciptakan profil pelanggan yang kuat berdasarkan akumulasi data yang luas, memberikan insight tambahan untuk kampanye pemasaran.

Chatbot AI media sosial dapat memantau penyebutan merek, berinteraksi dengan pengguna, dan menghasilkan respons yang relevan dengan lebih akurat dibandingkan dengan pendahulunya yang bukan agen. Selain itu, AI agen yang memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan dapat menarik data dari berbagai alat, kumpulan data, atau perilaku pengguna sebelumnya untuk mengidentifikasi kebutuhan mereka dengan lebih akurat. Misalnya, dengan menyarankan pemesanan liburan yang disesuaikan dengan preferensi perjalanan kepada banyak orang dan faktor eksternal seperti cuaca.

Agen AI menawarkan dukungan kesehatan mental yang dipersonalisasi dan dapat diakses. Misalnya, chatbot terapi agen memberikan bantuan 24/7 melalui percakapan dalam bahasa alami, membantu pengguna mengelola kecemasan atau stres dengan teknik berbasis bukti seperti terapi perilaku kognitif.

Dengan memadukan kecerdasan emosional dengan ketersediaan berkelanjutan, AI agen memperluas akses ke dukungan kesehatan mental dengan cara yang dapat diskalakan dan bersifat personal. Agen percakapan semacam ini dapat mengurangi beban kerja profesional manusia selama periode kekurangan tenaga kerja, memperluas akses di daerah di mana dukungan kesehatan mental tidak tersedia, dan membantu pasien yang enggan untuk meminta bantuan tanpa rasa takut akan stigma.⁵

Agen AI menawarkan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi dengan merekomendasikan produk, memprediksi tren, mengelola inventaris, dan memperkuat chatbot layanan pelanggan otonom. Agen stok cerdas dapat mengoptimalkan harga dan tingkat inventaris secara real-time berdasarkan perilaku pelanggan dan perkiraan permintaan, mencegah kehabisan stok atau gangguan lainnya.

Dalam e-commerce, agen AI mengkurasi pilihan produk dan promosi yang disesuaikan dengan preferensi dan riwayat pembelian tiap pelanggan—atau bahkan mengambil data kontekstual seperti cuaca, lokasi, dan tren saat ini untuk meningkatkan hasil. Di beberapa toko fisik, agen AI digunakan untuk memindai rak dan mengelola inventaris secara real-time.⁶ Semua teknologi ini meningkatkan penjualan, mengurangi masalah persediaan, dan meningkatkan penjualan melalui pemasaran ditargetkan, yang mengarah pada peningkatan kepuasan pelanggan dan tingkat konversi yang lebih tinggi.

Agen AI dapat digunakan di seluruh proses penjualan, tetapi sering diterapkan untuk mengotomatiskan tugas dan merampingkan akses ke data pelanggan. Biasanya, AI agen disematkan secara mendalam ke dalam alat yang sudah ada seperti perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM) untuk mengakses data pelanggan seperti interaksi sebelumnya dan preferensi konsumen. Agen dapat membantu dalam proses perolehan prospek dan kualifikasi, menilai potensi prospek, serta memprioritaskan tindak lanjut dengan pelanggan yang kemungkinan besar akan melakukan konversi.

Dalam proses pemeliharaan prospek, agen AI secara mandiri berkomunikasi dengan pelanggan potensial melalui email, chatbot, atau asisten suara untuk memberikan penawaran yang dipersonalisasi dan menjawab pertanyaan. Kemampuan semua agen ini untuk menyimpan data calon klien dan menangani beberapa prospek secara bersamaan membuat mereka sangat mudah untuk diskalakan. Selain itu, dengan akses ke data historis, alat ini memperkirakan tren dan potensi peluang penjualan yang memungkinkan tim penjualan untuk membuat keputusan berbasis data dan mengalokasikan sumber daya dengan cara yang paling efektif.

Secara internal, agen AI dapat menjadi aset besar bagi tim penjualan, dengan menyalin dan menganalisis panggilan penjualan, menampilkan data prospek yang relevan sebelum rapat, atau membantu agen penjualan menjadwalkan rapat. Dengan memberikan masukan secara real-time kepada departemen penjualan, agen AI membantu rekan manusia mereka untuk terus meningkatkan kinerja.

Salah satu keunggulan utama AI agen dibandingkan model konvensional adalah kemampuannya untuk bertindak secara dinamis, menganalisis data, dan memodifikasi tugas secara real-time tanpa instruksi manusia. Hal ini membuat teknologi ini sangat cocok untuk rantai pasokan, manajemen persediaan, dan proses pengadaan. Agen AI dapat merampingkan proses pemilihan pemasok, mengevaluasi pemasok potensial berdasarkan efektivitas biaya atau metrik keberlanjutan mereka serta menandai potensi risiko. Teknologi ini juga mengotomatiskan proses seperti menyelenggarakan kontrak dan pemesanan pembelian, mengurangi upaya manual, dan memastikan akurasi dalam pengelolaan pemasok. Kemampuan agen untuk mencocokkan semua proses ini dengan kriteria, seperti tingkat inventaris, menambahkan tingkat verifikasi tambahan pada proses pengadaan, sehingga mencegah gangguan.

Ketika data terpusat, AI agen memberikan insight berharga, memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih akurat baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Agen dapat membuat analisis pengeluaran terperinci dan mengidentifikasi peluang untuk memotong biaya, atau memperkirakan permintaan berdasarkan sejumlah faktor termasuk kondisi pasar dan peristiwa global. Teknologi ini juga dapat menjadi alat manajemen kepatuhan yang penting, secara proaktif memantau transaksi dan proses internal berdasarkan lingkungan peraturan spesifik organisasi.

Dengan mengintegrasikan AI agen ke dalam rantai pasokan dan proses logistik, bisnis membuat keputusan yang lebih akurat tentang vendor dan merampingkan proses menyelenggarakan kontrak, mengurangi kesalahan dan menurunkan biaya.

Agen AI dapat secara mandiri mengoptimalkan proses transportasi dan logistik dengan mengelola armada kendaraan, rute pengiriman, dan logistik dalam skala besar. Beberapa perusahaan pengiriman menggunakan agen pengiriman otonom untuk mengalokasikan dan mengalihkan rute kendaraan berdasarkan kondisi lalu lintas, cuaca, atau tingkat urgensi atau pesanan khusus. Sistem pemeliharaan prediktif mendeteksi masalah kendaraan untuk mencegah kerusakan atau keausan yang tidak perlu, sementara sistem pengarahan cerdas mengurangi konsumsi bahan bakar dan mempersingkat jadwal pengiriman. Semua alat ini meningkatkan penghematan biaya dan membantu organisasi memenuhi tujuan keberlanjutan mereka.