Agen AI dalam pemasaran

Faktanya, 50% perusahaan yang saat ini menggunakan AI generatif akan memulai program uji coba AI agen pada tahun 2025.¹

Tidak seperti alat sebelumnya, agen AI dapat melakukan berbagai tugas kompleks dengan interaksi manusia yang lebih sedikit. Mereka mendukung berbagai fungsi pemasaran, termasuk interaksi pelanggan, pembuatan konten, pengelolaan kampanye, dan analisis kinerja.

Untuk memahami bagaimana pemasar menggunakan agen AI, ada baiknya untuk terlebih dahulu memahami agen AI itu sendiri. Ini dimulai dengan memahami perbedaan antara dua jenis AI yang penting: AI generatif dan AI agen. AI generatif membuat konten asli berdasarkan prompt pengguna. AI agen dapat memutuskan dan bertindak sendiri, mengejar tujuan kompleks dengan sedikit pengawasan.

Asisten AI hadir sebagai kesinambungan. Di satu ujung terdapat chatbot berbasis aturan yang mengikuti skrip yang telah ditentukan sebelumnya. Diikuti oleh asisten virtual yang lebih canggih dan kemudian asisten yang didukung oleh AI generatif dan model bahasa besar (LLM), yang dapat menangani tugas satu langkah. Di puncak perkembangan ini terdapat agen didukung AI yang beroperasi secara mandiri. Semua agen ini mengambil keputusan, merancang alur kerja, dan menggunakan panggilan fungsi untuk terhubung dengan alat eksternal guna mengisi celah dalam pengetahuan mereka.

Agen AI jauh melampaui otomatisasi pemasaran sederhana. Meskipun alat AI seperti chatbot dasar mungkin memberikan tanggapan yang dituliskan, agen AI dapat menafsirkan input, menganalisis berbagai opsi, dan membuat keputusan berdasarkan konteks di berbagai platform. Mereka menyesuaikan perilaku mereka seiring waktu dan dapat membagi tujuan besar menjadi langkah-langkah kecil yang mendukung strategi pemasaran kompleks dengan pengawasan minimal.

Misalnya, tim transformasi IBM sendiri berkolaborasi dengan SDM IBM untuk memberikan pengalaman layanan mandiri karyawan yang disederhanakan, dipersonalisasi, dan berbasis data. Sekarang 94% pertanyaan ringan seputar SDM di seluruh perusahaan IBM dijawab oleh agen digital AskHR kami, membebaskan profesional SDM untuk berfokus pada masalah yang lebih kompleks.²

Untuk mencapai hasil ini, agen AI mengandalkan kombinasi teknologi. Machine learning membantu mereka mengenali pola dan membuat prediksi. Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan mereka untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, dan AI generatif memberi mereka kemampuan untuk membuat konten asli.

Semua agen ini biasanya didukung oleh model AI yang dilatih pada kumpulan data besar untuk mendukung penalaran dan personalisasi. Sama pentingnya adalah koneksi mereka ke sistem eksternal—seperti manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan antarmuka pemrograman aplikasi (API)—yang memungkinkan mereka untuk menarik data yang relevan, mempersonalisasi interaksi, dan bertindak di lingkungan dunia nyata.

Misalnya, ketimbang hanya menjawab pertanyaan mengenai produk, agen AI mungkin mengenali niat pelanggan untuk membeli berdasarkan baris pertanyaan dan data pelanggan yang dikumpulkan. Agen kemudian dapat meringkas berbagai fitur utama, menawarkan diskon, dan menindaklanjuti dengan rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Agen mengambil langkah-langkah ini tanpa menerima prompt yang spesifik.

Satu agen AI mungkin dapat menangani tugas sederhana dan berulang seperti memperbarui catatan CRM atau menjawab pertanyaan pelanggan. Dalam aplikasi yang lebih canggih, sistem multiagen bertindak seperti tim cerdas. Agen ini dapat mendelegasikan subtugas, berbagi informasi, dan berkoordinasi lintas alat untuk menyelesaikan alur kerja yang kompleks, termasuk merencanakan kampanye, menghasilkan variasi konten, mendistribusikan materi, dan menganalisis kinerja.

Kemampuan untuk berkolaborasi ini membedakan agen AI dari asisten konvensional. Dengan berbagi insight dan membagi tanggung jawab, agen dapat menangani berbagai tugas yang bergantung satu sama lain dan membawa konteks dari satu proses ke proses lainnya—membuat marketing operations lebih cerdas, adaptif, dan efisien.

Sistem AI agen sangat mengesankan. Namun, mereka menimbulkan tantangan tata kelola yang kompleks akibat sifat pengambilan keputusan yang otonom dan tidak transparan, serta kerentanan terhadap bias, ancaman keamanan siber, dan celah regulasi. Memastikan keadilan, akuntabilitas, dan privasi menjadi sulit akibat ketergantungan mereka pada machine learning dan API eksternal.

Organisasi harus berkembang melampaui praktik tata kelola konvensional untuk mengelola risiko ini. Perlindungan seperti sandbox AI, pengujian stres, pemantauan di antara agen, mekanisme pemadaman darurat, pengawasan manusia, dan sistem tata kelola seperti toolkit IBM® watsonx.governance harus diadopsi. Seiring penskalaan sistem AI, tata kelola yang bertanggung jawab sangat penting untuk memastikan penggunaan yang aman, etis, dan efektif.³

Menurut penelitian yang ditugaskan IBM, layanan pelanggan dan dukungan penjualan adalah dua contoh penggunaan di mana agen AI diharapkan memiliki dampak awal terbesar terhadap peningkatan kinerja dan ROI.⁴ Sebuah laporan Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2028, setidaknya 15% dari keputusan kerja sehari-hari akan dibuat secara mandiri melalui AI agen, naik dari 0% pada 2024.⁵

Agen AI memberi pemasar alat baru yang tangguh. Pemasar sekarang dapat mendelegasikan pengambilan keputusan dan eksekusi nyata ke sistem yang belajar, menggunakan nalar, dan bekerja dalam skala besar. Agen pemasaran AI dapat menganalisis data pelanggan. Agen ini dapat menulis dan mengirim pesan yang dipersonalisasi. Mereka dapat mengelola kampanye iklan dan menyesuaikan strategi. Agen pemasaran AI melakukan semua pekerjaan ini tanpa membutuhkan bimbingan manusia yang konstan.

Contoh penggunaan ini mencakup fungsi pemasaran utama. Termasuk di dalamnya pemasaran email, media sosial, SEO, dan strategi penetapan harga. Kemampuan ini menjadikan AI kekuatan utama dalam mendorong kinerja pemasaran modern.²

Misalnya, chatbot sederhana mungkin merespons dengan jawaban dari skrip ketika seseorang mengetik “Apa kebijakan pengembalian Anda?” Agen AI dapat melakukan lebih banyak hal. Sistem ini menyadari bahwa pelanggan kemungkinan akan melakukan pembelian dan menawarkan bantuan secara proaktif. Agen AI juga dapat merangkum detail produk dan menyesuaikan tindak lanjut, menyesuaikan perilakunya berdasarkan apa yang dipelajarinya seiring waktu.

Alih-alih hanya mempercepat alur kerja lama, agen AI merombak apa yang dapat dicapai tim pemasaran. Mereka mewakili generasi baru alat pemasaran digital cerdas yang mendukung strategi kreatif dan interaksi pelanggan dan dapat mengatasi kompleksitas analisis dan eksekusi data sebagai mitra kolaborasi proaktif.  

Agen AI sangat penting dalam upaya pemasaran karena mereka pada dasarnya mengubah cara pengambilan keputusan dan pelaksanaan tindakan. Sementara sistem pemasaran konvensional, bahkan ketika diotomatiskan, sangat bergantung pada aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan perencanaan kampanye yang dilakukan oleh manusia. Pendekatan ini kesulitan mengikuti kecepatan, volume, dan variasi perilaku konsumen modern.

Agen AI dirancang untuk menggunakan nalar, belajar, dan bertindak secara mandiri. Ini memberi pemasar kemampuan untuk menanggapi kebutuhan pelanggan individual secara real-time dan dalam skala besar.

Fungsi tata kelola ini tidak hanya terletak pada otomatisasi, tetapi juga pada potensi mereka untuk bertindak sebagai perantara adaptif antara merek dan konsumen. Ketika proses pemasaran menjadi lebih terbagi-bagi—dengan pengguna menavigasi lintas platform, saluran, dan perangkat—agen AI berfungsi sebagai entitas cerdas yang mampu menafsirkan konteks dan melibatkan serta membimbing pengguna melalui perjalanan pelanggan.

Mereka dapat terus memperbarui strategi mereka berdasarkan informasi baru, meningkatkan kinerja di seluruh metrik utama seperti peringkat dan rasio konversi sekaligus mempertahankan konsistensi dengan gaya merek.

Agen AI juga mengatasi tantangan strategis yang berkembang: batas perhatian manusia dan kapasitas organisasi. Seiring dengan bertambahnya jumlah saluran, alat, dan sumber data, tidak praktis bagi tim pemasaran untuk memadukan semua informasi ini secara real-time. Agen AI beroperasi secara terus-menerus dan mandiri, memungkinkan sistem pemasaran menjadi lebih tangkas.

Mereka mengurangi kebutuhan akan tim manusia untuk mengawasi setiap detail pelaksanaan, sehingga mereka dapat berfokus pada perencanaan tingkat lebih tinggi, strategi merek, dan pengarahan kreativitas.

Agen AI menggeser model operasional pemasaran—dari yang didasarkan pada kampanye statis berkala ke sistem yang dinamis, berkelanjutan, dan cerdas. Perubahan ini memungkinkan organisasi untuk menjadi lebih adaptif, responsif, dan efisien dalam melayani pelanggan dan mencapai tujuan bisnis. Transformasi menyeluruh semacam ini sangat berharga bagi bisnis dengan perjalanan pelanggan yang kompleks dan melibatkan banyak titik kontak, seperti penyedia layanan SaaS, platform e-commerce, dan perusahaan jasa keuangan.

Pemasar menggunakan agen AI sebagai pendamping cerdas untuk mengelola berbagai tugas yang membutuhkan upaya manual, pemantauan berkelanjutan, atau koordinasi skala besar. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana agen ini diterapkan dalam inisiatif pemasaran berbasis AI:

Agen AI meningkatkan cara merek berinteraksi dengan pelanggan melalui antarmuka obrolan cerdas. Berbeda dengan chatbot berbasis aturan konvensional, semua agen ini memahami bahasa alami, melacak konteks dari percakapan yang sedang berlangsung, dan merespons dengan cara yang lebih mirip manusia.

Mereka dapat memandu pengguna melalui berbagai tugas kompleks seperti pemilihan produk atau memecahkan masalah layanan, sering kali ditingkatkan dengan integrasi dengan alat LLM seperti ChatGPT, yang semakin memperluas kemampuan percakapan mereka.

Contoh khusus adalah agen basis pengetahuan, yang secara dinamis memperbarui sumber daya pengetahuan layanan mandiri untuk memberdayakan pelanggan menyelesaikan masalah secara mandiri.⁶

Agen AI dapat menganalisis perilaku pengguna, preferensi, dan riwayat untuk menghasilkan pesan yang disesuaikan untuk semua orang, ketimbang, misalnya, merancang secara manual puluhan variasi iklan untuk kampanye email ke segmen audiens yang berbeda. Semua agen ini menggunakan pembuatan bahasa alami untuk menciptakan konten yang unik dan machine learning untuk menentukan konten mana yang kemungkinan besar akan menghasilkan klik, konversi, atau interaksi yang lebih dalam.

Mengambil langkah lebih lanjut, agen juru bicara video yang dipersonalisasi menghasilkan video yang disesuaikan, yang menyapa pengguna dengan nama mereka dan menyebutkan minat spesifik mereka, menambahkan sentuhan manusiawi pada konten dinamis.⁶

Agen AI dapat menjalankan dan menyempurnakan kampanye pemasaran secara mandiri dan mengambil tugas yang dahulu ditangani oleh tim besar. Mereka dapat secara otomatis mengelola pembelian media di berbagai platform seperti mesin pencari, jaringan tampilan, dan jaringan sosial seperti LinkedIn. Mereka memantau data kinerja real-time—seperti jumlah tayangan, rasio klik-tayang, dan kinerja kampanye—lalu menyesuaikan tawaran, kriteria penargetan, dan alokasi anggaran untuk mencapai tujuan kampanye.

AI agen beroperasi terus-menerus dan tanpa kelelahan. Misalnya, dalam semalam mereka dapat menyesuaikan kampanye iklan perusahaan besar. AI Agen dapat memutuskan tentang pengeluaran iklan serta membuat dan memposting konten. Agen strategi akan memainkan peran penting di sini, mengoptimalkan struktur kampanye berdasarkan analitik prediktif dan data kinerja masa lalu.⁶

Agen AI dapat memproses volume besar data pasar, masukan pelanggan, dan hasil kampanye untuk menghasilkan insight atau membuat rekomendasi. Beberapa agen bahkan dapat berkoordinasi satu sama lain—satu mengelola pembuatan konten, yang lain menangani distribusi, dan agen ketiga mengevaluasi kinerja. Orkestrasi ini menciptakan sistem pemasaran yang lebih cerdas dan lebih terhubung yang dapat belajar dan menyesuaikan seiring waktu, berkontribusi pada kerangka kerja strategis dan studi kasus yang menunjukkan hasil.

Misalnya, agen tren dan insight dapat menganalisis data perilaku dan analisis sentimen untuk mengidentifikasi tren pasar yang sedang berkembang. Pada saat yang sama, agen yang memperhatikan media sosial secara aktif memantau percakapan online dan terlibat dengan audiens secara real-time untuk mendeteksi dan menanggapi perubahan persepsi akan merek.⁶

Secara internal, agen AI merampingkan marketing operations dengan mengotomatiskan tugas internal seperti pembuatan konten, pelaporan, dan pelacakan kinerja. Mereka dapat menyusun variasi konten, menganalisis pola interaksi, dan merekomendasikan langkah selanjutnya seraya berkoordinasi di seluruh alat dan platform.

Seiring dengan perkembangannya, mereka semakin berperan sebagai jembatan antara alat dan sistem, serta membantu pemasar mengelola proses lintas fungsi yang kompleks dengan lebih efisien. Termasuk di dalamnya mengintegrasikan FAQ, alur kerja pelanggan, dan kampanye penjangkauan.

Misalnya, agen pembuat konten dapat menghasilkan materi yang dipersonalisasi dan relevan dengan konteks di teks, gambar, dan video. Agen singkat kreatif multimodal dapat mengubah tujuan kampanye menjadi ringkasan kreatif yang komprehensif dengan pesan tentang sampel, arah desain, dan insight audiens dengan menggunakan templat yang dapat digunakan kembali untuk mendukung konsistensi dan kecepatan.⁶

Beberapa cara utama agen AI meningkatkan dan mengubah cara kerja tim pemasaran adalah:

Peningkatan berkelanjutan: Agen AI memantau dan menganalisis data kinerja secara real-time, memungkinkan mereka untuk secara mandiri menguji, mempelajari, dan menyesuaikan kampanye tanpa menunggu input manusia. Ini memungkinkan penyempurnaan pesan, kreativitas, dan anggaran yang konstan serta menghasilkan output yang lebih baik.

Peningkatan keterlibatan pelanggan: Alih-alih memberikan respons yang telah dituliskan seperti chatbot konvensional, agen AI dapat memahami konteks, menganalisis kebutuhan pelanggan, dan melanjutkan percakapan di berbagai sesi dan saluran, sehingga menciptakan interaksi pelanggan yang lebih bermanfaat dan relevan.

Pengurangan kompleksitas di seluruh sistem: Sistem pemasaran cenderung terpisah-pisah yang mempersulit koordinasi. Agen AI bertindak sebagai lapisan tengah yang cerdas, menyatukan alat, data, dan alur kerja untuk mengotomatiskan proses yang seharusnya membutuhkan banyak tim atau platform untuk berkoordinasi.

Eksekusi yang dapat diskalakan dengan biaya overhead yang lebih rendah: Agen AI dapat mengelola ribuan keputusan mikro dan tugas secara bersamaan, seperti pengujian pesan atau penyesuaian penargetan, tanpa meningkatkan jumlah karyawan. Mereka juga dapat berintegrasi dengan platform seperti HubSpot, Salesforce, dan solusi CRM lainnya untuk mendukung seluruh manajemen kampanye, sehingga tim yang lebih kecil dapat menjalankan strategi pemasaran yang canggih secara efisien.

Dukungan keputusan yang ditingkatkan: Selain menjalankan tugas, beberapa agen AI memberikan rekomendasi strategis, menandai masalah dan menawarkan saran, memperkaya penilaian manusia ketimbang menggantikannya.

Pemasaran yang selalu aktif: Merek yang menggunakan agen AI dapat dengan lebih mudah mempertahankan kampanye aktif dan interaksi pelanggan sepanjang hari. Agen AI tidak pernah beristirahat, sehingga pengalaman pelanggan, pembaruan, dan analisis tetap berjalan lancar bahkan ketika tim manusia sedang offline.

AI dan agen AI tidak dapat sepenuhnya menggantikan pemasar manusia dan kemungkinan tidak akan melakukannya dalam waktu dekat. Sebaliknya, mereka mengubah apa yang menjadi fokus tim pemasaran dan cara kerja mereka. Berikut adalah beberapa kemajuan dalam AI yang kemungkinan akan kita lihat dalam sepuluh tahun ke depan dan berdampak pada pemasaran serta industri lainnya:⁷

Status quo multimodal: AI Multimodal yang memproses dan mengintegrasikan berbagai bentuk input seperti teks, suara, gambar, dan video, akan menjadi jauh lebih baik. Kemajuan ini akan memungkinkan AI untuk meniru komunikasi manusia lebih baik dan memperkuat asisten virtual cerdas yang mampu memahami kueri yang kompleks dan kaya akan konteks serta merespons dengan output multimodal yang dipersonalisasi seperti diagram, instruksi suara, atau demonstrasi video.

Demokratisasi AI dan pembuatan model yang lebih mudah: Pengembangan AI akan menjadi semakin mudah diakses melalui platform no-code dan kode rendah, alat machine learning otomatis, dan API plug-and-play. Pengusaha, pehobi, dan bisnis dapat memperoleh manfaat dari siklus inovasi yang lebih cepat, alur kerja yang dibantu AI, dan model berbasis cloud yang dapat disesuaikan. Kemajuan ini dapat memberdayakan nonahli untuk membuat dan menerapkan solusi AI khusus, sehingga menumbuhkan kreativitas.

Asuransi halusinasi: Karena AI menjadi bagian penting dari berbagai sektor penting, organisasi mungkin mengadopsi “asuransi halusinasi AI” untuk melindungi dari kerugian finansial, hukum, atau reputasi yang disebabkan oleh output yang salah. Kebijakan ini akan mencakup risiko dari kesalahan AI generatif, seperti informasi yang salah, rekomendasi yang buruk atau keputusan yang bias dan membantu mengatur perlindungan seputar keandalan model.

AI di kalangan C-suite: AI akan berfungsi sebagai penasihat strategis di lingkungan eksekutif, memberikan insight real-time berbasis data dan simulasi skenario untuk mendukung keputusan bisnis. Sistem yang canggih akan mempermudah koordinasi di antara departemen, menyediakan perencanaan prediktif, dan memberdayakan usaha kecil dengan berbagai alat yang sebelumnya hanya tersedia bagi perusahaan besar. AI pada dasarnya akan menjadi mitra tepercaya bagi kepemimpinan.

Etika dan regulasi AI: Peraturan AI global akan berkembang agar sesuai dengan kecepatan teknologi yang cepat. Peraturan ini akan menekankan transparansi, ketangguhan, dan pengawasan manusia, terutama dalam aplikasi berisiko tinggi. Masalah etika seperti bias, privasi, dan akuntabilitas akan mendorong kebijakan yang mengklasifikasikan AI berdasarkan tingkat risiko, menegakkan standar keselamatan, dan melarang contoh penggunaan berbahaya seperti pengawasan massal atau penilaian sosial.

Penggunaan dan tata kelola data: Dengan data dunia nyata yang semakin sulit diperoleh secara etis dan dalam skala besar, data sintetis akan menjadi standar untuk pelatihan AI. Organisasi akan memprioritaskan kumpulan data eksklusif dan jaminan kualitas yang ketat untuk membuat model yang disesuaikan. Tata kelola yang lebih ketat akan diterapkan untuk mengendalikan "AI bayangan" dan memastikan sistem yang disetujui menangani informasi sensitif dengan bertanggung jawab.