Anda mungkin pernah mendengar tentang agen AI saat ini: sistem yang dapat secara mandiri merencanakan, melaksanakan, dan beradaptasi di seluruh tugas dengan pengawasan manusia yang “minimal” (kutipan disengaja di sini). Dalam hal ini, kita telah melihat pergeseran dari AI hanya sebagai alat menjadi AI sebagai kolaborator.
Namun, ada juga ketegangan yang semakin meningkat: Agentic AI memerlukan akses mendalam ke perangkat Anda data untuk bertindak secara mandiri, namun tingkat akses tersebut mempersulit penerapannya secara aman dan bertanggung jawab dalam skala besar.
CEO dan salah satu pendiri KNIME.
Sebagian besar perusahaan tidak kesulitan membangun sistem agen – mereka kesulitan untuk memercayai sistem tersebut.
Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi tiga risiko yang menghambat kesiapan AI agen bagi perusahaan, terutama ketika menyangkut agen yang bekerja dengan data, dan kemudian tiga cara alur kerja yang intuitif dan berkode rendah dapat mengubah sistem ini menjadi rekan kerja yang andal.
Alur kerja tidak membatasi “kecerdasan” AI agen, namun bertindak sebagai “lapisan aman” antara AI agen dan data Anda, sehingga memungkinkan untuk mengoperasionalkan AI agen di perusahaan.
Risiko #1: Tidak ada transparansi dalam pengambilan keputusan
Sebagian besar agen AI saat ini mengandalkannya LLM sebagai perencana atau “otak” di balik layar. Ini berarti sebagian besar agen tidak mengikuti cetak biru atau logika yang telah ditentukan sebelumnya. Cara kerjanya dinamis dan selalu berubah. Tindakan mereka didasarkan pada kemungkinan yang diperoleh dari kumpulan data yang sangat besar – bukan pengetahuan.
Kita semua pernah melihatnya: AI memberi tahu kita apa yang ingin kita dengar, bukan apa yang benar, hanya karena kita (secara tidak sadar atau tidak) mengarahkannya ke arah yang salah dalam respons kita. Pikirkan contoh terkenal di mana seseorang meyakinkan AI bahwa 2+2=5.
Hasilnya? Tindakan-tindakan ini sulit untuk diperiksa, dijelaskan, atau dilacak. Tanpa jejak audit yang jelas dan kasat mata, perusahaan tidak dapat menjawab pertanyaan penting dengan yakin: “Mengapa agen melakukan hal tersebut?” Apalagi ketika agen tersebut melakukan tindakan yang tidak terduga.
Pada akhirnya, hal ini membuat proses debug menjadi sulit dan mungkin menyedihkan. Daripada melakukan debugging secara sistemis, tim perusahaan memiliki tugas yang memakan waktu untuk menebak-nebak perilaku agen. Proses “forensik cepat” yang lambat, manual, rawan kesalahan, dan tidak terukur ini tidak efektif bagi perusahaan.
Jika Anda tidak bisa melacaknya, Anda tidak bisa mempercayainya. Dan tentang topik kepercayaan…
Risiko #2: Ketidakpastian berarti tidak ada kepercayaan operasional
AI Agentik tidak bersifat deterministik, artinya tidak menghasilkan keluaran yang konsisten dan berulang. Tugas yang identik dapat menghasilkan tindakan yang berbeda. Selain itu, agen dapat berhalusinasi atas tindakan yang didasarkan pada hal-hal yang masuk akal, namun akhirnya menjadi salah.
Dan seringkali tidak ada lapisan bawaan untuk menegakkan atau membatasi apa yang bisa atau tidak bisa dilakukan oleh agen.
Hal ini khususnya berisiko tinggi bagi perusahaan finansial sistem atau apa pun yang menyentuh data pribadi, di mana kebocoran data tidak dapat diterima. Terutama dalam kasus-kasus tersebut, kurangnya konsistensi, transparansi, penjelasan, dan kontrol pada akhirnya menyebabkan kurangnya kepercayaan.
Risiko #3: Tidak ada batasan yang jelas antara data dan AI
Dalam sistem perusahaan tradisional, data dan logika dipisahkan dengan jelas. Tim TI mengetahui di mana data disimpan, bagaimana data diakses (baik melalui izin atau kepercayaan), dan terdapat kode eksplisit atau serangkaian aturan yang mengatur cara data ini digunakan.
Sistem agenik melanggar aturan ini. Mereka memadukan penalaran, pengetahuan, dan tindakan ke dalam proses yang tidak jelas. Menggambar garis batas yang jelas antara informasi apa yang dapat diakses oleh agen dan apa yang dilakukan agen dapat menjadi sebuah tantangan, dan dalam beberapa kasus, mustahil.
Kurangnya pemisahan tidak hanya berisiko tinggi – namun juga merupakan sebuah pemecah masalah. Perusahaan secara hukum diwajibkan untuk memenuhi standar kepatuhan dan tata kelola. Kurangnya batasan yang jelas membuat perusahaan enggan mengadopsi AI.
Jadi, apa yang bisa kita lakukan untuk memitigasi risiko ini dan (secara aman) mendapatkan manfaat dari AI agen – dan mendorong adopsi – di bisnis? Atau lebih baik lagi, bagaimana agen dapat bekerja dengan data secara andal?
Alur kerja sebagai bahasa pemersatu dan jembatan bagi perusahaan dan AI agen
Jawabannya terletak pada transparansi. Alur kerja yang intuitif dan berkode rendah menghadirkan transparansi tersebut, bertindak sebagai pemisah yang jelas antara agen dan data Anda. Alur kerja memaksa agen untuk berinteraksi dengan alat, bukan secara langsung dengan data.
Meskipun sistem agen sangat kuat karena dapat berpikir dengan masukan manusia yang minimal, alur kerja mengendalikan kekuatan tersebut dan membangun kepercayaan dengan menetapkan jalur yang jelas dan terstruktur tentang bagaimana sistem agen ini dapat beroperasi. Alur kerja menghadirkan kontrol, kejelasan, dan pengulangan pada sistem yang dinamis dan tidak pasti.
1. Alur kerja memungkinkan kemampuan audit
Alur kerja bersifat visual, setiap langkah — dan setiap titik kegagalan potensial — lebih terlihat. Proses pengambilan keputusan didokumentasikan dengan lebih jelas. Outputnya dapat dikontrol dan dijelaskan.
Selain itu, sifat visual alur kerja menjadikannya format yang intuitif. Hal ini memungkinkan tim dengan tingkat teknis yang berbeda-beda untuk memiliki kemampuan “berbicara dalam bahasa yang sama,” berbeda dengan SQL yang berantakan, ular pitonatau kode lain yang mungkin disertakan dengan solusi lain.
Hal ini membuat proses debug dan pemantauan menjadi lebih mudah bagi tim perusahaan.
2. Alur kerja memungkinkan adanya pagar pembatas yang dapat dipercaya dan dapat digunakan kembali
Alur kerja mengurangi risiko karena alur kerja mengatur data dan alat apa saja yang dapat diakses oleh sistem agen, dan pada tingkat detail apa. Pengambil keputusan dapat mendefinisikan hal ini secara eksplisit di seluruh perusahaan.
Selain itu, setelah persetujuan dan logika ini ditetapkan, alur kerja memungkinkan penggunaan kembali dan skalabilitas. Perusahaan dapat menggunakan kembali cetak biru yang telah divalidasi ini dan menerapkan alur kerja ke bagian lain bisnisnya tanpa harus melakukan inovasi ulang — atau paling tidak, menjadi titik awal yang dapat diandalkan untuk bisnis lain. proyek.
3. Alur kerja memungkinkan adanya tata kelola dan akuntabilitas
Alur kerja menegakkan pagar pembatas, observasi, dan akuntabilitas. Dengan pemisahan yang jelas antara data dan AI (Ingat, apa yang diketahui agen versus apa yang dilakukan agen), perusahaan memiliki tata kelola yang lengkap. Organisasi dapat melindungi data, memantau akses data, dan mengaudit silsilah data.
Sederhananya: Alur kerja memastikan AI agen menggunakan data Anda dengan benar… dan tidak menyalahgunakannya!
Agentic AI tidak dapat disangkal berharga dalam konteks perusahaan. Bahkan dengan adanya risiko-risiko ini, tidak perlu ada trade-off antara transparansi dan kompleksitas. Dengan menerapkan alur kerja sebagai lapisan keamanan pada pekerjaan agen Anda, Anda memungkinkan adanya cara visual, modular, dan mudah diatur untuk membangun agen cerdas yang dapat dipercaya dan dikembangkan oleh perusahaan.
Sekali lagi: Anda tidak memberikan agen akses ke data Anda. Anda memberi agen akses ke alat Anda, yang menjaga data Anda terlindungi dari serangan atau penyalahgunaan. AI Agentik tidak dibatasi oleh alur kerja.
Sebaliknya, sistem ini memiliki lebih banyak “kebebasan” untuk melakukan hal-hal keren ketika beroperasi dalam batas-batas keamanan data dari alur kerja yang didefinisikan dengan baik sebagai sebuah bahasa. Dan sebagai catatan tambahan: Hal ini sejalan dengan tren baru yang memberikan agen serangkaian keterampilan alih-alih instruksi terperinci tentang cara menggunakan ratusan alat.
Seperti yang pernah dikatakan Pat Boone, “Kebebasan bukanlah ketiadaan batasan. Kebebasan adalah kemampuan untuk beroperasi dengan sukses dan bahagia dalam batasan.”
Kami telah menampilkan platform intelijen bisnis 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
