Daftar Isi
Transformasi Bisnis dengan Agen Artificial Intelligence
Agen artificial intelligence (AI) adalah sistem canggih yang dirancang untuk menjalankan tugas secara otonom dengan mengatur alur kerja menggunakan alat yang tersedia. Agen AI melampaui pemrosesan bahasa alami, mencakup pengambilan keputusan, pemecahan masalah, interaksi dengan lingkungan eksternal, dan eksekusi tindakan. Branda menangani tantangan kompleks di berbagai aplikasi perusahaan, termasuk desain perangkat lunak, otomatisasi TI, pembuatan kode, dan bantuan percakapan. Dengan memanfaatkan teknik pemrosesan bahasa alami dari model bahasa besar (LLM), agen AI dapat memahami dan merespons masukan pengguna, memutuskan kapan harus menggunakan alat eksternal. Berbeda dengan LLM tradisional, seperti model IBM® Granite®, yang dibatasi oleh data pelatihan branda, teknologi agenik menggunakan pemanggilan alat untuk mengakses informasi terkini, mengoptimalkan alur kerja, dan secara otonom membuat subtugas. 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.
Proses Kerja dan Keunggulan Agen AI
Agen AI berfungsi melalui tiga tahap utama: penetapan tujuan manusia, dekomposisi tugas, dan penalaran agenik. Branda memecah tugas untuk meningkatkan kinerja, merancang rencana tugas dan subtugas untuk mencapai tujuan kompleks. Untuk tugas yang lebih sederhana, perencanaan mungkin tidak diperlukan, memungkinkan agen untuk secara iteratif menyempurnakan dan meningkatkan respons. Seringkali kekurangan pengetahuan lengkap untuk setiap subtugas, agen AI memanfaatkan sumber daya eksternal seperti dataset, pencarian web, API, dan agen lainnya. Setelah informasi diperoleh, agen memperbarui basis pengetahuannya dan terlibat dalam penalaran agenik, menilai kembali rencananya dan melakukan koreksi diri untuk pengambilan keputusan yang terinformasi.
Tantangan dan Keamanan dalam Implementasi Agen AI
Namun, penerapan agen AI datang dengan tantangan, termasuk risiko kerusakan dan masalah keamanan. Sistem multiagen dapat berbagi kerentanan, yang mengarah pada kegagalan sistem secara luas atau paparan terhadap serangan. Oleh karena itu, tata kelola data yang kuat dan proses pelatihan yang menyeluruh sangat penting. Pengawasan manusia direkomendasikan untuk mencegah loop umpan balik tak terbatas dan memastikan penerapan yang bertanggung jawab. Transparansi dalam tindakan agen dan kemampuan untuk menginterupsi dapat membantu mempertahankan kontrol dan membangun kepercayaan. Protokol keamanan sangat penting untuk melindungi data sensitif, dan pengidentifikasi unik dapat meningkatkan akuntabilitas dengan melacak asal agen. Persetujuan manusia disarankan untuk tindakan berdampak tinggi, seperti perdagangan keuangan, untuk mengurangi risiko. Penyedia AI harus tetap proaktif dalam menerapkan langkah-langkah pengamanan untuk mendorong lingkungan operasional yang lebih aman. Seiring perkembangan teknologi AI, organisasi harus memprioritaskan investasi yang selaras dengan tujuan strategis, memastikan agen AI memberikan nilai yang terukur.
“`