Daftar Isi
Peran Agen Artificial Intelligence dalam Transformasi Bisnis
Agen Artificial Intelligence (AI) adalah sistem otonom yang dirancang untuk melaksanakan tugas dengan mengatur alur kerja menggunakan alat yang tersedia. Agen ini melampaui pemrosesan bahasa alami, mencakup pengambilan keputusan, pemecahan masalah, interaksi dengan lingkungan eksternal, dan pelaksanaan tindakan. Branda menangani tugas-tugas kompleks di berbagai aplikasi perusahaan, termasuk desain perangkat lunak, otomatisasi TI, pembuatan kode, dan bantuan percakapan. Agen AI memanfaatkan teknik pemrosesan bahasa alami yang canggih dari model bahasa besar (LLM) untuk memahami dan merespons masukan pengguna secara bertahap, menentukan kapan harus menggunakan alat eksternal.
Teknologi Agenik dan Kemampuan Adaptasi
Pusat dari agen Artificial Intelligence adalah model bahasa besar (LLM), yang sering disebut agen LLM. LLM tradisional, seperti model IBM® Granite®, menghasilkan respons berdasarkan data pelatihan tetapi terbatas oleh kendala dalam pengetahuan dan penalaran. Teknologi agenik, bagaimanapun, menggunakan pemanggilan alat backend untuk mengakses informasi terkini, mengoptimalkan alur kerja, dan secara otonom membuat subtugas untuk mencapai tujuan yang rumit. Kemampuan ini memungkinkan agen untuk beradaptasi dengan ekspektasi pengguna dari waktu ke waktu, menyimpan interaksi masa lalu, dan merencanakan tindakan masa depan untuk pengalaman yang disesuaikan.
Implementasi dan Tantangan Agen AI
Agen Artificial Intelligence berfungsi melalui tiga tahap atau komponen agenik, dipandu oleh tujuan dan aturan yang telah ditentukan oleh manusia. Branda memecah tugas untuk meningkatkan kinerja, merancang rencana tugas dan subtugas tertentu untuk mencapai tujuan yang kompleks.
Untuk tugas yang lebih sederhana, perencanaan tidak diperlukan; agen dapat secara iteratif menyempurnakan respons tanpa merencanakan langkah-langkah berikutnya. Agen AI bertindak berdasarkan informasi yang dirasakan tetapi sering kali kekurangan pengetahuan lengkap untuk setiap subtugas dalam tujuan yang kompleks.
Branda menggunakan alat yang tersedia seperti dataset eksternal, pencarian web, API, dan agen lain untuk menjembatani kesenjangan ini. Setelah informasi dikumpulkan, agen memperbarui basis pengetahuannya dan terlibat dalam penalaran agenik, menilai kembali rencana, serta melakukan koreksi diri untuk pengambilan keputusan yang terinformasi.
Potensi Transformasi dan Keamanan Agen AI
Agen AI mengubah berbagai sektor dengan mengotomatisasi tugas-tugas kompleks, menghemat waktu dan usaha bagi para profesional. Dalam keadaan darurat, AI dapat menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi dan memetakan pengguna yang membutuhkan penyelamatan, membantu respons yang lebih cepat.
Dalam keuangan, agen AI menganalisis data, memprediksi tren, dan mengoptimalkan rantai pasokan, menawarkan keluaran yang dipersonalisasi. Namun, langkah-langkah keamanan sangat penting untuk melindungi privasi data. Kerangka kerja multiagen, yang mengungguli agen tunggal, memungkinkan respons yang komprehensif dan dipersonalisasi dengan mensintesis informasi dari berbagai sumber. Meskipun manfaatnya, sistem ini dapat mengalami malfungsi, menyoroti kebutuhan akan tata kelola data yang kuat dan pengujian.
Agen AI dapat menciptakan loop umpan balik tak terbatas jika tidak dipantau, sehingga memerlukan pengawasan manusia secara real-time. Membangun agen AI membutuhkan sumber daya yang intensif, dan integrasi branda ke dalam proses bisnis dapat menimbulkan risiko keamanan. Perusahaan seperti IBM dan Microsoft harus menerapkan protokol keamanan untuk melindungi data. Transparansi dalam tindakan AI membangun kepercayaan, dan kemampuan untuk dihentikan memungkinkan manusia mengendalikan operasi AI.
Pengidentifikasi unik untuk agen AI meningkatkan akuntabilitas, melacak asal branda untuk mencegah penyalahgunaan. Pengawasan manusia sangat penting dalam domain berisiko tinggi, memastikan tindakan AI sesuai dengan preferensi pengguna dan standar keselamatan.
