Keberhasilan awal dari alat AI menciptakan ilusi kesiapan dan skala yang belum dimiliki oleh banyak organisasi untuk melaksanakan atau mempertahankannya.
Apa yang mungkin dilakukan melalui beberapa uji coba yang dipilih dengan cermat jarang dapat diterapkan pada penerapan skala besar.
Kepala Penginjil di Kore.ai
Seiring dengan penskalaan yang Anda lakukan, alur kerja menjadi semakin tidak dapat diprediksi, perhatian menjadi tersebar tipis, dan masalah tidak dapat ditangani secepat sebelumnya, yang menjadikan segala sesuatunya menjadi lebih rapuh.
Mari kita lihat di mana kesenjangan ini paling sering muncul, dan apa yang perlu diubah agar agen AI dapat tetap berfungsi seperti yang diharapkan ketika mereka menjadi bagian dari pekerjaan sehari-hari.
Tujuan yang tidak jelas membuat agen menjadi kurang efektif
Meskipun agen percontohan AI bersifat pemaaf dan orang-orang lebih aktif, salah satu masalah terbesar dalam penskalaan apa pun a proyek dimulai tanpa tujuan yang jelas. Ketika tim tidak menentukan dengan tepat apa yang mereka ingin agen AI lakukan, hasilnya sering kali terasa tidak fokus atau tidak menyelesaikan masalah bisnis yang sebenarnya.
Faktanya, Gartner mengklaim bahwa lebih dari 40% proyek AI agen akan dibatalkan pada akhir tahun 2027, karena meningkatnya biaya, nilai bisnis yang tidak jelas, atau pengendalian risiko yang tidak memadai.
Tim yang melihat hasil terbaik memulai dari yang kecil dan spesifik. Mereka memilih satu tugas yang jelas untuk diotomatisasi dan menetapkan ekspektasi sederhana, yang membuat agen AI lebih mudah untuk dilatih dan ditingkatkan seiring waktu. Pendekatan ini mempercepat kemenangan awal dan memberikan cetak biru yang jelas untuk memperluas agen AI ke area bisnis lainnya.
Fondasi data yang lemah merugikan kinerja
Agen AI bergantung pada data yang akurat dan terkini. Jika pemberian data ke sistem berantakan atau tidak konsisten, model yang hebat pun akan kesulitan. Faktanya, Gartner memperkirakan bahwa hingga tahun 2026, organisasi akan meninggalkan 60% proyek AI yang tidak didukung oleh data yang mendukung AI.
Pertama, para pemimpin harus mendefinisikan apa yang dimaksud dengan kesiapan AI data. Kemudian mereka harus memastikan bahwa data tersebut mewakili kasus penggunaan AI, mengetahui apakah data tersebut dapat dioperasikan di seluruh bisnis, bagaimana data harus dilindungi ketika dimasukkan ke dalam model AI, dan memiliki sistem untuk mendeteksi data sensitif secara otomatis.
Kemudian tim data harus menyiapkan saluran data untuk membangun kumpulan data model AI untuk pelatihan dan untuk umpan data langsung ke sistem produksi AI berdasarkan persyaratan yang dikumpulkan dan setelah siap, uji dan pantau untuk mengoptimalkan model.
Setelah itu, proses observasi data diperlukan untuk melacak pola dan perubahan data, menyesuaikan kebutuhan data sesuai kebutuhan.
Kurangnya transparansi mengikis kepercayaan
Organisasi harus memilih alat yang memberikan visibilitas terhadap alasan dan perilaku agen AI. Begitu proyek agen AI keluar dari tahap percontohan, manusia tidak mungkin mengawasi semuanya. Transparansi harus tertanam sebagai fitur pengoperasian sehingga segala sesuatunya dapat di-debug, diperbarui, diandalkan, dan dipercaya.
Para eksekutif semakin menyadari pentingnya kemampuan observasi AI. Platform dan kerangka kerja yang memunculkan alasan agen AI, menyoroti anomali, menghindari pembusukan konteks, dan memberi bisnis keyakinan pemimpin bahwa sistem berfungsi sebagaimana mestinya.
Transparansi pengujian stres seperti halnya kinerja adalah suatu keharusan. Daripada bertanya, “Apakah ini masuk akal bagi tim yang membangunnya?”, pertanyaannya seharusnya, “Apakah ini masuk akal bagi seseorang yang mengalaminya untuk pertama kalinya enam bulan dari sekarang?”
Integrasi yang buruk memperlambat segalanya
Agen AI tidak akan bekerja dengan baik jika dilakukan secara terpisah. Bahkan agen AI yang paling mampu sekalipun tidak dapat memberikan nilai jika tidak dapat berinteraksi dan berkoordinasi dengan sistem yang menggerakkan bisnis. Mereka perlu berdiskusi dan mengambil tindakan di antara sistem-sistem yang sudah diandalkan oleh perusahaan — CRM, ERPalat alur kerja, platform data, dan bahkan perangkat lunak lokal yang lebih lama.
Para pemimpin harus memandang integrasi sebagai struktur desain yang strategis dan dapat disusun, bukan sebagai tugas pasca-penempatan.
Mereka harus memprioritaskan platform yang dapat terhubung secara mulus antar platform modern awan sistem, aplikasi perusahaan tradisional, dan infrastruktur lama. Hasilnya bukan hanya agen AI yang berfungsi — namun agen yang terasa asli bagi ekosistem alur kerja organisasi yang ada.
Keamanan dan pemerintahan datang terlambat
Saat agen AI mengambil tugas yang lebih penting, mereka sering kali menangani bisnis atau bisnis yang sensitif pelanggan data. Namun, banyak tim baru mulai memikirkan keamanan setelah agen AI dibuat.
Pendekatan terkuat adalah dengan menanamkan keamanan dan tata kelola sejak dini, seperti kontrol akses, jalur audit, perlindungan data, dan pemantauan langsung. Hal ini membuat agen AI tetap aman dan dapat diprediksi seiring pertumbuhan mereka sehingga alasan, rencana, dan tindakan mereka diketahui.
Bersikaplah eksplisit tentang apa yang boleh dilakukan sendiri oleh agen dan di mana ia harus selalu berhenti sejenak dan mengajak seseorang untuk terlibat. Dan jangan mengunci pilihan tersebut pada hari pertama dan melupakannya. Perhatikan di mana tim secara alami turun tangan atau mengambil alih agen AI, karena hal itu biasanya memberi tahu Anda sesuatu yang penting.
Merupakan tanggung jawab perusahaan untuk mengetahui bagaimana agennya berperilaku seperti halnya karyawannya. Sikap proaktif ini tidak hanya memitigasi risiko namun juga mempercepat adopsi dengan memberikan keyakinan kepada pemangku kepentingan bahwa sistem ini aman dan diatur untuk digunakan dalam skala besar.
Agen AI tidak dapat beradaptasi ketika kebutuhan bisnis berubah
Prioritas, mandat, aturan, dan kebijakan bisnis selalu berubah, dan agen AI harus mengikutinya. Jika mereka tidak bisa berevolusi, mereka akan cepat ketinggalan zaman. Tanpa mekanisme yang disengaja untuk pelatihan ulang, evaluasi dan masukanagen AI yang dulunya selaras dapat dengan cepat menjadi ketinggalan jaman.
Agen AI harus diperlakukan sebagai sistem kehidupan yang terus ditinjau. Tim harus mengumpulkan umpan balik, memperbarui model, dan meninjau kinerja secara berkala sehingga agen AI terus berkembang dan selaras dengan bisnis saat ini sehingga mereka tetap menjadi aset strategis.
Membangun agen AI yang tahan lama
Ketika AI bergerak lebih jauh ke dalam operasi inti, organisasi yang berhasil tidak hanya akan menggunakan agen AI – mereka juga akan mengembangkannya. Kesuksesan bergantung pada seberapa jujur Anda terhadap setiap inisiatif Agen AI sejak awal.
Selalu tanyakan apakah Anda sudah melakukan cukup banyak hal dalam tahap penyiapan, apakah ada kesenjangan, dan apakah Anda benar-benar siap untuk meningkatkannya. Terima segala hambatan di awal dan tindak lanjuti, dan sertakan mitra pihak ketiga jika diperlukan untuk membantu di setiap tahap.
Kami telah menampilkan pembuat situs web AI terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
