AI Agen Enterprise: Otaknya Makin Pintar, Tapi Kok Karyawan Malah Makin Pusing? Ini 3 Solusi “Low-Code” Biar Robot Tahu Diri!

Fenomena AI agen yang bisa bekerja mandiri memang terdengar seperti mimpi basah para bos perusahaan. Bayangkan, robot bisa merencanakan, menjalankan, dan bahkan beradaptasi tanpa perlu Majikan (manusia) repot-repot menyuruh. Tapi tunggu dulu, janji manis AI ini seringkali hanya indah di presentasi PowerPoint. Kenyataannya? Banyak perusahaan malah makin pusing tujuh keliling. Jangan sampai kita terlena dan jadi babu teknologi, sebab AI hanyalah alat, kaulah Majikan yang punya akal! Artikel ini akan membongkar kenapa AI agen di dunia enterprise seringkali lebih bikin migrain daripada untung, dan bagaimana kita bisa menjinakkan “robot pintar tapi bandel” ini.

AI Agen Industri: Hebat di Kertas, Lemah di Lapangan?

Michael Berthold, CEO dan salah satu pendiri KNIME, menegaskan bahwa masalah utama perusahaan bukan pada kesulitan membangun sistem AI agen, melainkan pada sulitnya mempercayai mereka. Coba bayangkan, punya asisten rumah tangga super rajin, tapi kerjanya suka ngasal dan kalau ditanya alasannya, jawabannya muter-muter. Begitulah kira-kira AI agen modern yang otaknya ditenagai oleh model bahasa besar (LLM).

AI agen ini beroperasi berdasarkan probabilitas dari data raksasa, bukan logika yang terdefinisi. Ibaratnya, mereka “sok tahu” karena pernah melihat banyak contoh. Ingat kasus viral di mana orang berhasil “mengajarkan” AI bahwa 2+2=5? Ini bukan lelucon. Tanpa transparansi, mustahil kita bisa menelusuri atau memahami “kenapa” AI mengambil keputusan tertentu. Tim IT bukannya membenahi sistem, malah sibuk jadi detektif “forensik prompt” yang membuang waktu dan tenaga. AI memang cerdas, tapi kadang butuh sekolah etika lagi.

Kedua, ada masalah “indeterminisme.” Robot cerdas ini bisa menghasilkan output yang berbeda untuk tugas yang sama, bahkan bisa “berhalusinasi” dengan menciptakan tindakan yang masuk akal di atas kertas, tapi konyol di dunia nyata. Bayangkan kalau AI Anda mengelola data keuangan atau data pribadi. Sedikit saja ketidakonsistenan atau halusinasi, bisa jadi bencana data yang berujung pada gugatan hukum. AI memang inovatif, tapi kalau belum bisa bertanggung jawab, jangan harap bisa dipercaya.

Terakhir, batas antara data dan AI itu melebur. Dalam sistem tradisional, data dan logika dipisahkan secara tegas. Kita tahu di mana data disimpan, bagaimana diakses, dan apa aturannya. AI agen justru mencampuradukkan penalaran, pengetahuan, dan tindakan menjadi proses yang buram. Ini adalah “dealbreaker” bagi perusahaan yang harus mematuhi standar kepatuhan dan tata kelola data. Mau tidak mau, tanpa batasan yang jelas, adopsi AI di tingkat enterprise akan mandek. Dynatrace bahkan membongkar bahwa kegagalan proyek AI seringkali karena salah Majikan, bukan robotnya.

Lantas, bagaimana kita menjinakkan monster cerdas ini? Jawabannya: alur kerja (workflow) rendah kode. Alur kerja ini berfungsi sebagai “lapisan aman” antara AI agen dan data Anda. AI agen tidak langsung menyentuh data, melainkan berinteraksi melalui alat yang sudah ditentukan dalam alur kerja.

Solusi #1: Alur Kerja Membawa Auditabilitas

Alur kerja visual membuat setiap langkah keputusan AI agen transparan. Setiap potensi kegagalan lebih mudah terlihat, dan prosesnya terdokumentasi jelas. Ini seperti buku harian lengkap untuk setiap tindakan AI. Tim non-teknis pun bisa “membaca” bahasa robot ini. Debugging jadi lebih mudah, bukan lagi sesi “adu argumen” dengan AI.

Solusi #2: Alur Kerja Membangun Kepercayaan & Reusabilitas

Alur kerja mengurangi risiko karena menetapkan data dan alat apa saja yang boleh diakses sistem AI agen, serta tingkat detailnya. Pengambil keputusan dapat menentukan ini secara eksplisit di seluruh perusahaan. Selain itu, setelah persetujuan dan logika ditetapkan, alur kerja memungkinkan penggunaan kembali dan skalabilitas. Perusahaan dapat menggunakan kembali cetak biru yang tervalidasi ini dan mengimplementasikan alur kerja ke bagian lain dari bisnis tanpa perlu menciptakan ulang semuanya—atau setidaknya, menjadi titik awal yang andal untuk proyek-proyek lain. Untuk Anda yang ingin mengendalikan AI agar tidak menjadi “babu teknologi,” produk AI Master bisa membantu Anda merancang strategi ini.

Solusi #3: Alur Kerja Menjamin Tata Kelola & Akuntabilitas

Alur kerja menegakkan batasan, observabilitas, dan akuntabilitas. Dengan menjadi pemisah 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. Singkatnya: Alur kerja memastikan AI agen menggunakan data Anda dengan benar… dan tidak menyalahgunakannya!

Ingat, Anda tidak memberikan akses langsung ke data Anda. Anda memberikan akses ke alat Anda. AI agen tidak dibatasi oleh alur kerja, justru sebaliknya. Seperti kata Pat Boone, “Kebebasan bukanlah ketiadaan batasan. Ini adalah kemampuan untuk beroperasi dengan sukses dan bahagia di dalam batasan.” Artinya, AI bisa “beraksi” lebih leluasa karena kita sudah tahu persis batasan dan jaminan keamanannya.

Baca juga artikel menarik lainnya di kategori Sidang Bot.

Kesimpulan: Majikanlah yang Punya Akal, Bukan Robot!

Pada akhirnya, seberapa pun canggihnya AI, ia tetaplah tumpukan kode mati tanpa sentuhan akal dan kendali Majikan yang punya otak. Jangan biarkan robot mendikte, kitalah yang harus memerintah.

Kopi pahit pagi ini terasa lebih cerdas daripada sebagian besar algoritma yang mengaku “belajar mandiri.”

Artikel ini dirangkum dari sumber asli di “techradar.com”.

Gambar oleh: AI via TechCrunch