AI terus mendominasi berita utama bisnis. Dari debut ChatGPT-5 yang goyah hingga pengumuman adopsi perusahaan yang heboh, AI tertanam dalam setiap strategi perusahaan. Namun, di balik pemberitaan tersebut, kesenjangan yang semakin besar telah muncul.
Menurut laporan McKinsey baru-baru ini, 78% perusahaan menggunakan AI generatif (GenAI) setidaknya di satu fungsi bisnis. Namun, banyak juga yang melaporkan tidak adanya dampak signifikan terhadap pendapatan, sehingga menyebabkan para pemimpin bisnis bertanya, “Jika semua orang ‘menggunakan’ alat AI,’kenapa kita tidak melihat hasilnya?”
CTO dan Salah Satu Pendiri Momentum.
Jawabannya lebih sederhana dari yang terlihat. Semuanya tergantung pada jenis AI yang diterapkan oleh perusahaan-perusahaan ini. Sebagian besar alat GenAI menghasilkan konten tetapi tidak benar-benar melaksanakan tugas.
Agentic AI, yang dirancang untuk bekerja secara mandiri, mengambil langkah lebih jauh. Daripada hanya menghasilkan draf, saran, atau analisis yang memerlukan tindak lanjut manual, sistem agen mengambil tindakan.
Berikut adalah empat cara utama penggunaan AI agen untuk memenuhi janji bisnis AI yang telah lama digembar-gemborkan.
1. Ubah Peningkatan Adopsi Menjadi ROI Nyata
Adopsi AI masih terus meningkat, dengan McKinsey melaporkan bahwa 92% perusahaan berencana meningkatkan investasi mereka selama tiga tahun ke depan; Namun, antusiasme tidak selalu membuahkan hasil nyata.
Banyak perusahaan yang meluncurkan alat GenAI melaporkan bahwa mereka belum melihat peningkatan yang berarti produktivitas atau pendapatan. Perbedaannya terletak pada eksekusi. Meskipun model generatif mungkin menyusun laporan varians, tugas berat dan tindakan manual masih berada di tangan para analis.
Sebaliknya, sistem agen dapat menjalankan analisisnya sendiri, merekonsiliasi angka-angka di berbagai sistem, dan membagikan hasilnya kepada pengambil keputusan.
Peralihan dari analisis pasif ke penyelesaian proaktif ini menyebabkan perusahaan melihat berkurangnya waktu siklus dan tingkat kesalahan yang lebih rendah. Agentic AI memberikan ROI dengan mengubah informasi dan wawasan menjadi tindakan.
Misalnya, jika agen mengotomatiskan rekonsiliasi untuk menghemat 25% waktu atau mempersingkatnya pelanggan orientasi dari dua minggu hingga dua hari, nilainya jelas.
Organisasi yang melakukan uji coba AI agen melaporkan siklus pelaporan yang lebih cepat, mengurangi biaya kepatuhan, dan peningkatan produktivitas yang signifikan.
Seiring berjalannya waktu, keuntungan tambahan ini akan memberikan dampak nyata terhadap pendapatan, yaitu apa yang telah dijanjikan kepada para eksekutif melalui GenAI, dan apa yang kini mereka tuntut.
2. Dari Wawasan hingga Eksekusi, Dengan Kepercayaan yang Tertanam
Sebagian besar gelombang awal GenAI berfokus pada menghasilkan keluaran seperti rancangan dokumenslide deck, atau ringkasan penelitian.
Berguna? Ya, tapi para pemimpin bisnis segera menyadari bahwa lebih banyak konten tidak selalu berarti lebih banyak kemajuan. Outputnya masih memerlukan orang untuk memverifikasi, mengintegrasikan, dan bertindak.
Agentic AI mengambil pendekatan berbeda dengan berorientasi pada hasil. Daripada menemukan anomali dalam kumpulan data, ia dapat meluncurkan alur kerja untuk menyelidiki dan menyelesaikannya.
Itu mungkin berarti mendeteksi celah pipa dan memicu secara otomatis CRM pembaruan dalam penjualan. Dalam bidang SDM, hal ini dapat melibatkan penurunan risiko pengurangan karyawan dan mendorong alur kerja penjangkauan.
Namun, eksekusi saja tidak cukup. Kepercayaan juga merupakan kuncinya. Kepercayaan masih menjadi salah satu hambatan terbesar dalam penerapan AI. Thomson Reuters melaporkan bahwa 70% perusahaan yang menggunakan GenAI tidak memiliki kebijakan penggunaan yang bertanggung jawab, dan 72% tidak menawarkan pelatihan khusus AI.
Kesenjangan tersebut sangat berisiko pada sektor-sektor yang diatur. Agentic AI dibangun dengan transparansi pada intinya, menampilkan log audit, akses berbasis peran, dan pelacakan silsilah data, yang menunjukkan apa yang dilakukan, oleh siapa, dan mengapa.
Akuntabilitas ini membangun kepercayaan pengguna. Karyawan Mereka lebih cenderung mengadopsi AI ketika mereka dapat mempercayai cara AI mengambil keputusan dan mengetahui bahwa hasilnya memenuhi standar perusahaan.
Bagi para pemimpin, hal ini mengurangi risiko reputasi dan kepatuhan sekaligus memungkinkan AI untuk melakukan penskalaan secara bertanggung jawab.
3. Integrasikan dan Konsolidasikan Tumpukan Teknologi Anda
Ketergesaan dalam mengadopsi AI telah menyebabkan banyak perusahaan memiliki ekosistem alat yang tidak terhubung satu sama lain. Sebuah survei terhadap lebih dari 1.000 profesional TI dan keamanan menemukan bahwa hampir setengah (49%) menyebutkan alat yang tumpang tindih sebagai tantangan utama, dan banyak yang melaporkan bahwa beberapa alat yang tidak saling berhubungan menghambat efisiensi dan meningkatkan biaya.
Sistem yang terfragmentasi ini merupakan hambatan utama dalam memperoleh nilai dari investasi AI. Banyaknya platform, fitur yang tumpang tindih, dan integrasi yang tidak konsisten meningkatkan biaya dan kompleksitas tanpa meningkatkan hasil.
Agentic AI menawarkan jalur alternatif. Daripada menambahkan alat mandiri lainnya, sistem ini bertindak sebagai jaringan penghubung di seluruh platform yang ada. AI agen yang dibangun dengan baik dapat menghubungkan CRM, perangkat lunak ERP, SDMDan alat kolaborasimenciptakan koneksi aman dan menulis hasil tanpa menambah kerapuhan.
Hal ini berarti lebih sedikit alat untuk beralih dan lebih sedikit gesekan bagi pengguna. Bagi organisasi, hal ini mengkonsolidasikan penciptaan nilai ke dalam sistem yang lebih sedikit dan lebih mampu. Hasilnya adalah lebih sedikit noise dan lebih sedikit sinyal yang lebih jelas yang mendorong eksekusi bisnis.
4. Dari Wawasan Sekali Pakai hingga Eksekusi Berkelanjutan
Sebagian besar alat AI dirancang untuk tugas satu kali, seperti membuat paragraf, meringkas dokumen, dan menulis beberapa kode. Namun pekerjaan di perusahaan adalah sebuah proses, bukan tugas tunggal. Di sinilah AI agen bersinar.
Sistem ini tidak dibuat untuk membuat demo terkesan. Mereka dibuat untuk berjalan dengan tenang di latar belakang, mendeteksi kapan suatu tindakan perlu dilakukan dan kemudian memicu tindakan terbaik berikutnya tanpa mengharuskan pengguna untuk masuk, mengonfirmasi, atau diminta.
Misalnya, alih-alih menampilkan anomali harga di dasbor, AI agen, dalam hal ini melalui proses orkestrasi data pendapatan AI, dapat secara otomatis menandai masalah tersebut, memperingatkan pimpinan pengadaan, dan menggunakan tolok ukur historis untuk membenarkan perubahan tersebut.
Jika kontrak terhenti, sistem akan memicu tindakan tindak lanjut atau peringatan hukum sebelum kesepakatan gagal. Kemampuan untuk menjaga proses tetap berjalan membuat AI agen terasa lebih seperti perekat operasional daripada hal baru.
Bagian terbaiknya? Ini lebih cepat, dan yang paling penting, lebih cerdas. Dalam laporan Status AI McKinsey tahun 2024, pengguna AI dengan kinerja terbaik memiliki kemungkinan 2,1 kali lebih besar untuk memasukkan AI ke dalam alur kerja sehari-hari dibandingkan dengan rekan-rekan mereka.
Sistem agen melakukan hal tersebut dengan mengubah niat menjadi eksekusi. Begitulah cara mereka memberikan nilai bisnis ketika alat generatif tradisional tidak berfungsi.
Pikiran terakhir
Ketika berbicara tentang AI, para pemimpin bisnis melihat adanya perubahan dalam narasi dan apa yang mereka harapkan dari teknologi tersebut.
Dunia usaha kurang tertarik pada daya tarik permukaan dan “alat ajaib” dan lebih fokus pada hasil. Meskipun adopsi GenAI tersebar luas, kesenjangan antara ekspektasi dan kenyataan masih besar.
Agentic AI mengubah cara perusahaan menggunakan AI. Alih-alih menambah kebisingan, hal ini bekerja di seluruh alur kerja, membangun batasan yang dibutuhkan bisnis, dan mengaitkan hasil dengan hasil yang dapat diukur oleh para pemimpin.
Hal ini meringankan tugas-tugas yang berulang dan rawan kesalahan, sehingga memungkinkan tim keuangan, operasi, dan strategi menghabiskan lebih banyak waktu untuk memajukan bisnis.
Bagi para eksekutif yang telah menyaksikan siklus teknologi yang berlebihan datang dan pergi, kesimpulannya adalah jangan hanya mengandalkan AI yang hanya berhenti pada hasil di tingkat permukaan saja.
Nilai sebenarnya terletak pada sistem yang dapat diterapkan pada operasi yang ada, melaksanakan tugas hingga selesai, dan memberikan hasil yang dapat Anda ukur.
Di sinilah AI agen mulai menunjukkan manfaatnya dan kemungkinan besar akan membentuk gelombang teknologi perusahaan berikutnya.
Kami telah menampilkan perangkat lunak Otomasi TI 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
