Daftar Isi
Transformasi AI Generatif Menuju Agen Cerdas
Dalam beberapa tahun terakhir, AI generatif telah menunjukkan kemampuan yang luar biasa, dengan model dasar seperti model bahasa besar (LLM) menghasilkan konten dalam format teks, audio, gambar, dan video. Evolusi berikutnya dalam AI generatif melibatkan pergeseran dari alat berbasis pengetahuan ke “agen” yang didukung AI yang mampu menjalankan alur kerja digital yang kompleks. Sistem agen ini dapat berinteraksi secara otonom dalam lingkungan yang dinamis, merencanakan tindakan, memanfaatkan alat online, dan berkolaborasi dengan manusia dan agen lainnya. Kemajuan ini dapat menghasilkan rekan kerja virtual yang membantu manusia secara mulus, seperti asisten virtual yang mengelola logistik perjalanan atau agen pemrogram yang mengembangkan fitur perangkat lunak.
Penerapan Agen AI dalam Berbagai Industri
Secara historis, pembuatan sistem agen memerlukan pemrograman yang ekstensif atau pelatihan machine learning tertentu. Namun, AI generatif, yang memanfaatkan model dasar yang dilatih pada data tidak terstruktur yang luas, memungkinkan sistem ini beradaptasi dengan berbagai skenario. Pengguna dapat membimbing agen yang didukung AI menggunakan bahasa alami untuk menyelesaikan alur kerja yang kompleks, yang dapat diinterpretasikan, diorganisir, dan dieksekusi oleh sistem multiagen menggunakan alat digital.
Meskipun masih dalam tahap awal, agen AI generatif menarik perhatian, dengan perusahaan seperti Google, Microsoft, dan OpenAI berinvestasi dalam kemampuan agen. Aplikasi seperti Microsoft Copilot dan Amazon Q berkembang dari sistem berbasis pengetahuan menjadi sistem yang berorientasi pada tindakan. Potensi agen AI terletak pada otomatisasi kasus penggunaan yang kompleks dengan input dan output variabel, yang sulit ditangani secara efisien. Misalnya, merencanakan perjalanan bisnis melibatkan banyak variabel di berbagai platform, sebuah proses yang dapat disederhanakan oleh agen AI dengan mengotomatisasi tugas-tugas rumit.
Tantangan dan Risiko dalam Penggunaan Agen AI
Agen dapat mendukung kasus penggunaan dengan kompleksitas tinggi di berbagai industri dan fungsi bisnis, terutama untuk alur kerja yang melibatkan tugas yang memakan waktu atau memerlukan analisis kualitatif dan kuantitatif yang khusus. Branda mencapai ini dengan secara rekursif memecah alur kerja yang kompleks dan melakukan subtugas di berbagai instruksi dan sumber data khusus untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Proses ini umumnya mengikuti empat langkah.
Bagi bisnis, sistem agen menawarkan solusi yang menjanjikan. Di lembaga keuangan, agen dapat menyederhanakan persiapan memo risiko kredit, yang melibatkan pengumpulan, analisis, dan peninjauan informasi tentang peminjam dan jenis pinjaman. Sistem agen dapat menangani berbagai skenario risiko kredit dengan memecah tugas menjadi subtugas yang dikelola oleh agen khusus. Ini dapat mengurangi waktu siklus peninjauan sebesar 20 hingga 60 persen dan memfasilitasi verifikasi output yang cepat.
Model bahasa besar (LLM) rentan terhadap kesalahan dan halusinasi, yang dapat memiliki efek berantai dalam sistem agen jika perlindungan tidak ada. Pemimpin bisnis harus mempertimbangkan mekanisme pengawasan dan pembatasan untuk sistem agen otonom. Risiko termasuk informasi yang salah atau tindakan yang tidak diinginkan, seperti menyetujui pinjaman berisiko tinggi atau melakukan pembelian mahal. Organisasi harus menerapkan langkah-langkah akuntabilitas, mendefinisikan tanggung jawab agen dan manusia, dan memastikan output agen dapat dijelaskan. Mekanisme transparansi dan pelacakan dapat membantu mengidentifikasi masalah sejak dini.
“`
