Apa itu agen AI vertikal?

Kadang-kadang disebut agen khusus domain atau agen yang berfokus pada fungsi, agen AI vertikal adalah sistem kecerdasan buatan yang disesuaikan untuk digunakan dalam industri tertentu. Alat-alat tersebut berguna di berbagai industri seperti layanan kesehatan atau perbankan. Agen AI vertikal juga cocok untuk fungsi bisnis tertentu, seperti layanan pelanggan atau manajemen rantai pasokan.

Sementara sebagian besar AI tujuan umum dibangun untuk menangani berbagai tugas di banyak bidang, atau volume kueri umum yang tinggi, agen vertikal berbeda. Agen-agen ini menggunakan data yang ditargetkan dan keahlian khusus untuk memecahkan masalah dengan cara yang lebih tepat.

Seperti kebanyakan agen, mereka membantu merampingkan alur kerja, mengotomatiskan tugas berulang, dan mendukung pengambilan keputusan berdasarkan informasi. Tetapi nilai sebenarnya mereka berasal dari menggabungkan aturan industri, informasi kepatuhan atau terminologi atau jargon industri tertentu yang kurang dimiliki model umum.

Dengan menggabungkan teknologi AI canggih dengan pengetahuan khusus domain, agen AI vertikal memenuhi kebutuhan khusus industri tertentu dan menawarkan presisi dan spesialisasi yang lebih besar.

Agen AI vertikal berbeda dari AI tujuan umum dalam fokus dan fungsinya. Sementara sistem AI tujuan umum, seperti ChatGPT OpenAI dan model transformator pra-terlatih (GPT) generatif lainnya, menangani berbagai tugas, agen AI vertikal dikembangkan untuk industri atau fungsi tertentu. Spesialisasi ini memungkinkan mereka untuk memberikan akurasi dan relevansi yang lebih besar untuk contoh penggunaan yang ditargetkan.

Kemajuan terbaru dalam model bahasa besar (LLM), kerangka kerja sumber terbuka dan teknologi cloud telah mempercepat evolusi agen AI vertikal. Perkembangan ini telah menciptakan sistem penyedia (termasuk perusahaan AI yang lebih besar dan perusahaan rintisan AI yang sedang berkembang) yang membuat agen AI lebih mudah diakses dan dapat diskalakan. Pendekatan ini memungkinkan peningkatan adopsi di berbagai industri.

Dari mendiagnosis kondisi medis dalam perawatan kesehatan hingga mengoptimalkan inventaris di retail, agen AI vertikal dirancang khusus untuk mengatasi tantangan kompleks khusus domain yang memerlukan spesialisasi tingkat tinggi. Mereka dapat diterapkan pada skala yang berbeda—mulai dari melakukan tugas-tugas tertentu yang dapat diotomatisasi dengan cara yang sederhana, hingga alur kerja menyeluruh yang lebih kompleks yang membutuhkan koordinasi dan kecanggihan yang lebih besar. Beberapa cara di mana mereka digunakan meliputi: 

Dilengkapi dengan pengetahuan domain yang mendalam, agen AI vertikal menawarkan insight dan rekomendasi berbasis data. Fitur ini membuatnya sangat berharga untuk pengambilan keputusan di lingkungan yang kompleks atau berisiko tinggi. Dengan menganalisis kumpulan data besar dan mengidentifikasi pola, mereka membantu organisasi mengatasi masalah yang sangat khusus, terutama di bidang kompleks di mana keahlian domain sangat penting.

Contoh: Dalam manufaktur, agen AI vertikal menganalisis data produksi untuk mengoptimalkan rantai pasokan dan memprediksi kegagalan peralatan. Dengan mengidentifikasi inefisiensi dan mengantisipasi potensi masalah, agen ini membantu produsen meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi waktu henti. Demikian pula, di bidang pertanian, agen AI memantau kesehatan tanaman dengan menggunakan citra satellite dan menyarankan intervensi untuk memaksimalkan hasil dan meminimalkan limbah.

Organisasi menggunakan agen AI vertikal untuk mengotomatiskan tugas berulang atau pekerjaan yang memakan waktu dalam industri tertentu. Agen-agen ini menangani tugas-tugas administratif yang seharusnya membutuhkan upaya manusia yang signifikan, mengurangi kesalahan manusia dan membebaskan pekerja untuk fokus pada kegiatan bernilai lebih tinggi. Otomatisasi yang didukung oleh agen AI vertikal membantu merampingkan alur kerja dan meningkatkan efisiensi.

Contoh: Dalam bidang perawatan kesehatan, agen AI vertikal membantu dalam pengodean medis, ringkasan perawatan, dan penjadwalan janji temu. Dengan mengotomatiskan berbagai tugas administratif ini, penyedia layanan kesehatan dapat mengalokasikan lebih banyak waktu untuk perawatan pasien sambil memastikan akurasi dan kepatuhan. Di bidang keuangan, agen AI vertikal mengotomatiskan pemantauan kepatuhan dan penilaian risiko, membantu organisasi mematuhi peraturan sekaligus mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk pengawasan manual.

Agen AI vertikal memberikan pengalaman yang disesuaikan kepada pelanggan dengan menganalisis perilaku dan preferensi pengguna dalam konteks tertentu. Mereka merampingkan percakapan, menghubungkan pengguna ke dukungan yang tepat dan terkadang mengambil tindakan (seperti mengeluarkan pengembalian uang atau memperbarui pengaturan akun) atas nama pengguna. Agen-agen ini sering tertanam dalam alat obrolan langsung atau sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) seperti Salesforce untuk mendukung kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Agen AI vertikal dapat digunakan untuk mendukung riset dan pengembangan di bidang khusus seperti farmasi atau teknik. Dengan menangani komputasi dan analisis data yang kompleks, agen AI vertikal memungkinkan terobosan yang sebelumnya tidak mungkin atau sangat memakan waktu.

Contoh: Tim riset kesehatan digital IBM® mengembangkan platform multimodal yang disebut Health Guardian yang mengintegrasikan data dari aplikasi mobile, wearable, dan sensor untuk menghasilkan model prediktif untuk perawatan pasien.

Dalam pengaturan riset, agen ini telah digunakan untuk menilai mobilitas pasien dan status kesehatan mental, menunjukkan bagaimana AI khusus domain dapat memberikan insight bernuansa dalam konteks perawatan dunia nyata. Dalam farmasi, agen AI vertikal menganalisis kumpulan data yang luas untuk mengidentifikasi kandidat obat potensial, mempercepat pengembangan perawatan baru.

Dalam lingkungan dinamis, agen AI vertikal dapat memantau masalah seperti kinerja jaringan dan menyarankan penyesuaian sesuai kebutuhan. Agen-agen ini sering menggunakan saluran data streaming dan loop masukan untuk menyesuaikan tindakan mereka berdasarkan input langsung. Kemampuan mereka untuk memproses dan bertindak atas data secara real time membuat mereka penting untuk industri seperti transportasi atau keamanan TI, di mana waktu adalah segalanya.

Contoh: Dalam operasi industri, agen AI vertikal memantau kinerja peralatan dengan menggunakan data dari perangkat Internet of Things (IoT) dan log pemeliharaan. Agen AI memprediksi potensi kegagalan komponen dan mengoptimalkan aliran inventaris, memastikan operasi yang lebih lancar dan meminimalkan gangguan. Dalam keamanan TI, agen AI vertikal dapat deteksi dan menanggapi ancaman secara real time, mendukung keandalan sistem dan mencegah pelanggaran.

Dalam perbankan, asuransi, atau industri lain yang sangat diatur, agen AI vertikal dapat membantu organisasi tetap mematuhi aturan dan peraturan yang kompleks. Pendekatan ini dapat mengurangi risiko hukum dan menghemat waktu dan sumber daya organisasi.

Contoh: Di bidang keuangan, agen AI vertikal memantau transaksi untuk aktivitas yang mencurigakan, memastikan kepatuhan terhadap peraturan antipencucian uang (AML). Mereka juga membantu penjaminan dan deteksi penipuan dengan menganalisis laporan kredit dan riwayat transaksi. Perusahaan fintech terkadang menggunakan agen ini untuk secara otomatis menilai aplikasi pinjaman dan memelihara jejak audit untuk kepatuhan.

Dengan pelatihan tentang bahasa pemrograman atau kerangka kerja tertentu, agen AI vertikal membantu pengembang menulis kode, menghasilkan dokumentasi, dan menemukan bug atau inkonsistensi. Mereka juga dapat Orchestrate alur kerja pengujian yang kompleks untuk kontrol kualitas yang lebih cepat dan lebih konsisten.

Contoh: Tim pengembangan perangkat lunak menggunakan agen AI vertikal untuk memperbarui atau menulis ulang kode secara otomatis secara real time, meningkatkan kecepatan pengembangan dan mengurangi kesalahan. Agen-agen ini juga menyederhanakan alur kerja pengujian, memastikan kualitas yang konsisten dalam rilis perangkat lunak dan memungkinkan siklus penerapan yang lebih cepat.

Agen AI vertikal di bidang hukum membutuhkan tingkat akurasi, penjelasan, dan keselarasan yang tinggi dengan standar hukum. Mereka membantu dengan berbagai tugas seperti ulasan dokumen, analisis kontrak dan riset peraturan, membantu tim hukum menghemat waktu dan mengurangi biaya.

Contoh: Beberapa firma hukum menggunakan agen hukum yang didukung AI untuk menyusun dokumen dan menganalisis hukum kasus. Alat-alat ini, dibangun di atas model dasar yang disesuaikan dengan pengetahuan hukum, beroperasi di balik firewall untuk membantu memastikan privasi data dan kepatuhan.

Agen AI vertikal mengumpulkan data, menganalisisnya menggunakan algoritma khusus, dan mengekstrak insight untuk membuat rekomendasi atau melakukan tugas. Sebagai alat agen, mereka melakukan tugas multi-langkah, membuat keputusan dan berinteraksi dengan antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau agen lainnya.

Pengembang membangun sebagian besar agen AI di atas model dasar, seperti GPT OpenAI atau model sumber terbuka. Mereka kemudian melakukan penyempurnaan, tuning instruksi, atau mengadaptasinya dengan retrieval-augmented generation (RAG) untuk mengkhususkan diri dalam domain tertentu. Agen sering meningkat dari waktu ke waktu dengan belajar dari data dan masukan baru, memungkinkan mereka untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi atau persyaratan industri yang berkembang.

Komponen utama yang mendukung agen ini meliputi:

Agen AI vertikal mengandalkan kumpulan data besar dan berkualitas tinggi yang secara langsung relevan dengan industri atau tugas yang dirancang untuk mereka. Organisasi menarik data dari berbagai sumber, seperti catatan sejarah, input real-time atau basis data eksternal. Semakin banyak agen AI vertikal multimodal, yang berarti mereka dapat memahami dan menggabungkan berbagai jenis teks, gambar, data sensor, dan input suara.

Kualitas dan relevansi data yang dikuratori menentukan keakuratan dan efektivitas agen. Misalnya, dalam perawatan kesehatan, data harus komprehensif (dengan cara seperti mencakup beragam demografi pasien) untuk memastikan diagnosis yang andal.

Sebelum digunakan, data mengalami langkah-langkah pra-pemrosesan seperti pembersihan, normalisasi, dan ekstraksi fitur untuk memastikan bahwa itu dapat digunakan oleh model AI. Dan di bidang yang diatur, data juga harus memenuhi standar privasi dan keamanan yang ketat, seperti kepatuhan HIPAA atau GDPR.

Agen AI vertikal menggunakan algoritma yang disesuaikan dengan kebutuhan domain mereka. Misalnya, agen AI legal mungkin menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis kontrak, sementara agen AI pertanian mungkin menggunakan visi komputer untuk memantau kesehatan tanaman melalui citra satellite. Dengan teknik canggih dan pengetahuan domain khusus, agen dapat lebih memahami konteks di mana ia beroperasi.

Model machine learning (ML) di inti agen AI vertikal dilatih pada data khusus domain untuk mengembangkan keahlian di bidangnya. Model-model ini mempelajari pola, hubungan, dan aturan dari data untuk melakukan tugas mereka secara efektif.

Model ini menggunakan pembelajaran terawasi (yaitu ketika data pelatihan telah diberi label), pembelajaran tak terawasi (yaitu ketika model menemukan pola secara mandiri), atau pembelajaran penguatan, yang sangat sesuai untuk tugas yang melibatkan pengambilan keputusan jangka panjang, seperti mengoptimalkan rantai pasok.

Organisasi mengintegrasikan agen AI vertikal dengan perangkat lunak, perangkat keras, atau alur kerja yang ada dalam industri target mereka. Misalnya, agen AI manufaktur mungkin terhubung ke sensor Internet of Things (IoT) pada peralatan pabrik, atau agen AI retail mungkin terintegrasi dengan platform e-commerce.

Koneksi ke alat yang ada seperti sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) catatan kesehatan elektronik (EHR), sistem penjadwalan, sistem rantai pasokan atau basis data keuangan. Koneksi ini biasanya dibuat melalui API aman, yang memungkinkan agen AI vertikal untuk membaca, menulis, dan berinteraksi dengan data dengan cara yang terkontrol.

Alih-alih hanya menjawab pertanyaan, banyak agen vertikal dirancang untuk melakukan alur kerja multi-langkah—seringkali secara mandiri. Penggunaan AI agen ini membutuhkan satu set komponen terkoordinasi:

• Perencana memecah tujuan kompleks menjadi tugas-tugas yang lebih kecil.
• Pelaksana melakukan langkah-langkah individual, sering menggunakan alat atau sistem eksternal.
• Modul memori melacak kemajuan dan konteks dari waktu ke waktu.
• Retriever mengakses informasi yang relevan dari database atau repositori dokumen sesuai kebutuhan.

Bersama-sama, komponen-komponen ini memungkinkan agen untuk beroperasi dengan cara terstruktur dan berorientasi pada tujuan untuk pemecahan masalah dan tugas yang kompleks. Untuk mendukung tugas kompleks multi-langkah, agen dapat menyimpan memori interaksi masa lalu untuk membantu mereka mempertahankan konteks dari waktu ke waktu.

Meskipun agen AI vertikal beroperasi dengan otonomi yang signifikan, mereka masih memerlukan pengawasan interaksi manusia (human-in-the-loop/HITL), terutama di bidang berisiko tinggi atau sangat diatur. Ini berarti operator manusia dapat melakukan intervensi ketika agen menghadapi ketidakpastian atau masalah sensitif.

Selain keterlibatan manusia, agen yang menangani tugas-tugas sensitif mungkin juga beroperasi di bawah kerangka kerja tata kelola atau kepatuhan. Rincian ini mencakup hal-hal seperti log audit, kontrol akses, dan alat kemampuan menjelaskan yang membantu pengguna memahami mengapa agen bertindak dengan cara tertentu. Mekanisme masukan yang terintegrasi dalam agen AI vertikal memungkinkan mereka belajar dari lingkungan mereka, yang memungkinkan kemampuan beradaptasi dan membantu mereka berkembang seiring waktu.

Agen AI vertikal memberikan solusi yang sangat khusus yang disesuaikan dengan industri tertentu. Keahlian domain mereka yang mendalam memastikan akurasi dan relevansi, menjadikannya berguna untuk berbagai tugas seperti diagnosis medis, deteksi penipuan, atau pengoptimalan rantai pasokan.

Dengan mengotomatiskan berbagai tugas berulang dan mengurangi kesalahan manusia, mereka meningkatkan efisiensi dan merampingkan alur kerja—yang pada gilirannya dapat membantu dalam mengembangkan keunggulan kompetitif. Di luar efisiensi, agen AI vertikal sangat cocok untuk mengembangkan pengalaman yang dipersonalisasi dan dapat mempercepat inovasi dan pengembangan di bidang yang kompleks dan berbasis data.

Agen AI vertikal memang datang dengan beberapa tantangan. Meskipun fokus sempit mereka adalah kekuatan, itu juga membuat mereka kurang fleksibel daripada sistem AI tujuan umum. Salah satu masalah utama adalah ketergantungan mereka pada kumpulan data khusus domain yang besar, berkualitas tinggi, yang mungkin sulit diperoleh dan distandardisasi. Selain itu, pengembangan dan pelatihan mereka dapat intensif sumber daya—dan seringkali membutuhkan pemeliharaan dan pembaruan berkelanjutan agar tetap relevan.

Pemeliharaan ini dapat memengaruhi harga dan model bisnis penyedia, yang berkisar dari kontrak perusahaan yang luas hingga berlangganan Software-as-a-Service (SaaS) berbasis penggunaan. Dan seperti halnya teknologi AI lainnya, masalah seperti privasi data, kepatuhan terhadap peraturan, dan masalah etika harus dikelola dengan hati-hati.