AI sedang memasuki babak baru, setelah generative AI (GenAI), terbitlah agentic AI. Agen AI tak lagi hanya memberikan saran dan jawaban, tetapi juga mampu mengambil keputusan cerdas, bertindak, dan beradaptasi. Laporan Economist Impact membeberkan langkah praktis untuk mengadopsi agentic AI.
Baca juga: Apa Itu Agentic AI, Cara Kerja, Manfaat, dan Tren Adopsinya
Laporan terbaru Economist Impact, “The Agentic AI Advantage: Deploying AI Agents for Growth and Innovation,” menyebutkan bahwa potensi agentic AI tidak hanya dalam penghematan biaya dan peningkatan produktivitas. Agen AI juga diperkirakan mampu mendorong pertumbuhan pendapatan, mendukung produk baru, menyajikan insight yang lebih mendalam, dan mendorong transformasi interaksi pelanggan.
Tidak sedikit perusahaan yang masih ragu dari mana harus memulai perjalanan menuju agentic AI. Economist Impact menjabarkan hal-hal yang perlu diperhatikan untuk memastikan implementasi agentic AI berjalan dengan efektif.
Data yang Bersih dan Relevan
Data berkualitas adalah bahan bakar utama agentic AI. Namun, bukan berarti semakin banyak data, semakin baik. “Anda membutuhkan presisi, bukan hanya volume,” ujar Kathy Baxter Principal Architect of Responsible AI and Technology, Salesforce.
Perusahaan perlu memilah arsip data, membuang konten yang usang atau tidak relevan, dan memastikan hanya informasi tepercaya yang digunakan.
Untuk menjaga akurasi, organisasi dapat menerapkan retrieval-augmented generation (RAG) agar agen merujuk ke basis pengetahuan tepercaya, dan melakukan adversarial testing untuk mendeteksi bias atau konten toksik.
Dalam situasi tertentu, synthetic data bisa dipakai, asalkan dibangun dari sumber yang kuat agar tidak memperbesar risiko.
Baca juga: Agentic AI di Enterprise: Peluang Efisiensi atau Ancaman Keamanan?
Tata Kelola dan Observability yang Kuat
Agentic AI tidak bisa berjalan tanpa pengawasan. Perusahaan perlu membangun trust layer dan audit trail untuk memantau performa agen dan mencegah halusinasi, toksisitas, atau serangan prompt injection.
Sementara itu penggunaan tool observability dapat membantu tim TI memahami perilaku sistem secara real time.
Joe Depa, Global Chief Innovation Officer, EY, bahkan menyarankan agar agen diperlakukan seperti pekerja digital: ada proses sertifikasi sebelum dijalankan, pengawasan berkelanjutan oleh responsible AI agent, hingga penghentian ketika tidak lagi relevan.
Dengan tata kelola yang kuat, organisasi dapat menjaga agar implementasi agentic AI tetap aman, transparan, dan sesuai regulasi.
Uji Coba di Area Aman
Penerapan agentic AI disarankan dimulai dari fungsi yang berisiko rendah, seperti automasi dokumen, atau copilot untuk karyawan. Setelah terbukti aman dan efektif, barulah diekspansi ke fungsi-fungsi yang lebih sensitif, misalnya keuangan.
Uji coba ini bisa diperkuat dengan adversarial testing untuk memastikan agen tidak menghasilkan konten bias atau berbahaya.
Penerapan secara bertahap membuat perusahaan lebih siap menghadapi risiko sebelum memperluas penggunaan agentic AI di area yang krusial.
Pastikan Ada Nilai Bisnis Nyata
Keberhasilan agentic AI tidak cukup diukur dari efisiensi biaya atau peningkatan produktivitas. Perusahaan juga perlu merancang strategi agar agen AI dapat membuka peluang untuk aliran pendapatan baru atau menciptakan pengalaman pelanggan yang berbeda.
Laporan Economist Impact juga menekankan pentingnya mengembangkan visi komersial yang positif, termasuk mempertimbangkan model bisnis seperti lisensi, langganan, atau integrasi agen ke dalam produk yang sudah ada.
Dengan demikian, implementasi agentic AI tidak hanya sekadar eksperimen teknologi, tetapi benar-benar menjadi sumber keunggulan kompetitif.
Empat Langkah Taktis
Sebagai penutup, laporan Economist Impact merangkum empat rekomendasi langkah taktis strategis agar adopsi agentic AI membawa dampak jangka panjang.
* kombinasikan kekuatan analitik tradisional dan machine learning dengan kapabilitas agentic;
* sesuaikan agen AI dengan data serta pengetahuan internal perusahaan untuk menciptakan keunggulan kompetitif;
* kembangkan visi komersial yang berorientasi pada ROI lebih luas, bukan hanya efisiensi;
* terapkan agentic AI sebagai kapabilitas sistemik di tingkat enterprise bukan sekadar inisiatif terpisah.
Langkah-langkah tersebut membuat perusahaan tidak hanya lebih siap mengadopsi agentic AI dengan aman, tetapi juga mampu menjadikannya sumber pertumbuhan dan inovasi baru.
