Apa yang dimaksud dengan Agentic AI?

Otomatisasi Dukungan Pelanggan

Anda mungkin sudah terbiasa dengan chatbot dukungan pelanggan jadul, tetapi AI agen juga dapat mendorong sistem pelanggan yang kompleks. 

Gartner memprediksi bahwa AI agen akan menangani 80% masalah layanan pelanggan secara otonom (tanpa campur tangan manusia) pada tahun 2029.

Dan jujur? Saya percaya. Saya telah melihat beberapa klien kami mengotomatiskan 98% pertanyaan layanan pelanggan mereka dengan menggunakan agen AI. Mereka bisa sangat efektif jika digunakan dengan benar.

Tidak seperti bot tradisional yang mengandalkan skrip yang kaku, AI agentic beradaptasi secara dinamis dengan kebutuhan pengguna. Dengan memahami konteks dan maksud, bot ini memberikan solusi yang dipersonalisasi, merampingkan interaksi pelanggan dan meningkatkan kepuasan.

Mereka sudah sering melakukannya:

• Menyelesaikan masalah secara mandiri
• Mengeskalasi masalah yang kompleks ke agen manusia (dengan konteks)
• Menganalisis interaksi pelanggan untuk mengidentifikasi tren 

Pemasaran yang dipersonalisasi

Agentic AI dirancang untuk meningkatkan efisiensi di seluruh saluran penjualan, termasuk pembuatan prospek AI, kualifikasi prospek, tindak lanjut, dan demo pemesanan. 

Hal ini juga dapat memainkan peran penting dalam bidang pemasaran chatbot yang sedang berkembang dengan membawa AI percakapan sederhana ke tingkat yang lebih tinggi - AI ini menganalisis interaksi pelanggan untuk menyempurnakan strategi penargetan dan mengoptimalkan upaya keterlibatan, semuanya tanpa masukan dari manusia.

Manajemen Prospek Penjualan

Ada banyak cara untuk menggunakan AI dalam penjualan. AI agen dapat menggabungkan yang terbaik dari semuanya.

Sistem ini dapat meningkatkan saluran penjualan dengan mengkualifikasikan, memprioritaskan, dan memelihara prospek secara mandiri. Sistem agen dapat menganalisis data keterlibatan untuk mengidentifikasi prospek bernilai tinggi dan memastikan tindak lanjut yang tepat waktu - menghubungkan kembali ke saluran pemasaran yang dipersonalisasi.

AI agentik dapat digunakan untuk itu:

• Nilai prospek berdasarkan keterlibatan dan nilai potensial
• Kirim tindak lanjut yang dipersonalisasi melalui email atau obrolan
• Memberi tahu tim penjualan tentang peluang yang memiliki prioritas tinggi

Bantuan Perawatan Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, AI agenik dapat merampingkan proses administrasi dan klinis. AI dapat menjadwalkan janji temu, melakukan triase pasien berdasarkan gejala, dan bahkan membantu pengkodean medis. 

Manajemen Keuangan dan Risiko

Chatbot keuangan terbaik sekarang bersifat agen. 

Agentic AI membantu mengotomatiskan tugas-tugas sederhana dan memberikan informasi yang lebih mendalam untuk membantu karyawan mengambil keputusan berdasarkan data. Bisa juga:

• Tandai transaksi yang mencurigakan untuk ditinjau
• Menganalisis data pasar atau klien untuk mendapatkan rekomendasi
• Mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan dan pelaporan pengeluaran
• Memberikan wawasan tentang tren untuk meningkatkan pengambilan keputusan

Moderasi Konten

Memindai saluran media sosial, mengidentifikasi konten target, dan mengambil tindakan (untuk menghapus, merespons, atau melacak sentimen pengguna) berada dalam kemampuan sistem AI agen. Biarkan karyawan menangani interaksi yang rumit, sementara sistem agentic menangani sisanya.

Asisten Pengkodean

Pada tahun 2023, 10% insinyur perangkat lunak menggunakan asisten pengkodean. Namun, Gartner memprediksi bahwa 75% pengembang perangkat lunak akan menggunakan AI agen untuk memenuhi tugas sehari-hari mereka.

Asisten ini dapat menghasilkan kode, tetapi mereka juga dapat bertindak sebagai editor dan peninjau, memeriksa ulang pekerjaan untuk masalah. Saya beritahu Anda, rekan-rekan insinyur perangkat lunak saya bekerja jauh lebih cepat daripada beberapa tahun yang lalu.

Otomatisasi SDM

Menggunakan chatbot SDM adalah cara mudah untuk membuat perwakilan SDM fokus pada tugas-tugas tingkat tinggi. 

Agentic AI menyederhanakan operasi HR dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang seperti menyaring resume, menjadwalkan wawancara, dan memandu karyawan baru melalui proses orientasi. 

Mereka bahkan dapat menangani persetujuan dan pemesanan hari liburan atau membuat jadwal karyawan.

1. AI Agenik Reaktif

Definisi: Sistem yang merespons rangsangan atau situasi tertentu tanpa memori jangka panjang atau kemampuan belajar.

Contoh: Chatbot yang menangani pertanyaan yang telah ditentukan, sistem rekomendasi.

AI agen reaktif unggul dalam menjalankan tugas-tugas langsung dengan kecepatan dan presisi. Sistem ini ideal untuk aplikasi yang membutuhkan respons segera berdasarkan kondisi yang diketahui, seperti menjawab Pertanyaan Umum atau menyarankan produk.

2. AI Agenik Deliberatif

Definisi: Sistem yang menggunakan penalaran dan perencanaan untuk mengambil keputusan, sering kali mempertimbangkan hasil jangka panjang.

Contoh: Kendaraan otonom yang menavigasi lalu lintas, AI yang mengelola rantai pasokan.

Deliberative AI menggunakan logika dan perkiraan untuk mengelola tugas-tugas yang kompleks, memastikan keputusan selaras dengan tujuan yang lebih luas. Sistem ini sangat penting untuk aplikasi yang menuntut perencanaan strategis dan kemampuan beradaptasi.

3. AI Agen Interaktif

Definisi: AI yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia atau sistem lain, sering kali dalam lingkungan yang dinamis.

Contoh: Asisten virtual, robot kolaboratif (cobot) dalam lingkungan industri.

AI agen interaktif berfokus pada penciptaan interaksi yang mulus antara manusia dan mesin. Sistem ini sangat penting dalam lingkungan di mana memahami dan merespons kebutuhan pengguna merupakan hal yang sangat penting bagi kesuksesan.

4. AI Agen Adaptif

Definisi: Sistem yang belajar dan berkembang dari waktu ke waktu melalui umpan balik dan data, serta menyesuaikan perilakunya.

Contoh: Agen AI untuk platform pembelajaran yang dipersonalisasi, sistem penetapan harga dinamis dalam e-commerce.

AI adaptif memanfaatkan data untuk menyempurnakan pengambilan keputusan dan perilakunya secara terus menerus. Jenis AI ini berkembang pesat dalam skenario di mana fleksibilitas dan peningkatan dari waktu ke waktu sangat penting untuk mencapai hasil yang optimal.

5. Sistem Multi-Agen (MAS)

Definisi: Jaringan AI agen yang bekerja secara kolaboratif atau kompetitif untuk mencapai tujuan bersama atau individu.

Contoh: Robotika kawanan, sistem AI terdistribusi untuk jaringan pintar.

Sistem multi-agen melibatkan beberapa entitas AI yang berinteraksi untuk memecahkan masalah berskala besar yang kompleks. Sistem ini sangat efektif dalam lingkungan terdistribusi di mana tugas-tugas bisa mendapatkan manfaat dari beragam perspektif atau strategi kolaboratif.

Pengambilan Keputusan Otonom

‍AgenticAI mengambil alih kendali pada tugas yang berulang atau kompleks, sehingga tim Anda tidak perlu turun tangan setiap saat.

Peningkatan Efisiensi

‍Denganmenganalisis data secara cepat, membuat keputusan, dan menindaklanjutinya, AI agentic membantu bisnis menghemat waktu dan sumber daya.

Skalabilitas

‍ApakahAnda mengelola 10 proses atau 10.000 proses, AI agentic terus mengikuti dengan mudah, beradaptasi dengan permintaan yang terus meningkat tanpa harus berkeringat.

Kemampuan beradaptasi

‍AgenticAI tidak hanya mengikuti skrip - AI ini menyesuaikan diri dengan informasi baru dan kondisi yang berubah, memastikannya tetap relevan dan akurat.

Pemecahan Masalah yang Lebih Baik

‍Dengankemampuan untuk bernalar dan belajar, AI agentic dapat mengatasi tantangan terberat sekalipun dan menghasilkan solusi yang cerdas dan kreatif.

Efektivitas Biaya

‍Denganmengotomatiskan tugas-tugas yang membutuhkan banyak waktu, AI agentic membantu memangkas biaya sekaligus memaksimalkan sumber daya Anda.

Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan

‍Daridukungan pelanggan hingga pemasaran, AI agentic memberikan interaksi yang dipersonalisasi dan responsif yang membuat pengguna tetap terlibat.

Ketersediaan 24/7

‍Tidakseperti tim manusia, AI agen tidak pernah berhenti, menawarkan layanan dan produktivitas sepanjang waktu.

Bagaimana AI agenik menangani pengambilan keputusan yang etis?

AI Agentic mengikuti aturan dan batasan apa pun yang Anda programkan ke dalamnya, tetapi tidak "memahami" etika seperti manusia, jadi AI ini hanya bertanggung jawab kepada orang-orang yang merancangnya.

Dapatkah AI agenik menggantikan masukan atau instruksi manusia?

Tidak, kecuali Anda secara eksplisit mengizinkannya; secara default, ia tetap berpegang pada batas-batas yang telah diprogramkan, tetapi Anda bisa membangun eskalasi atau mengesampingkan logika jika diperlukan.

Apa saja risiko atau batasan dari AI agenik?

Risiko terbesar biasanya adalah bias, salah tafsir, atau kurangnya pengawasan. Plus, jika terjadi kesalahan, mencari tahu penyebabnya bisa jadi rumit tanpa pencatatan atau kontrol yang baik.

Apakah AI agentic selalu berbasis cloud atau dapatkah berjalan di lokasi?

Ini bisa berjalan di lokasi jika itu pengaturan Anda. Cloud umum digunakan untuk fleksibilitas dan skala, tetapi on-prem dapat digunakan untuk industri dengan persyaratan data atau keamanan yang ketat.

Bagaimana kinerja AI agentic dibandingkan dengan tim manusia dalam industri tertentu?

Tergantung pada tugasnya. AI Agentic luar biasa dalam pekerjaan yang berulang atau yang membutuhkan banyak data (seperti melakukan triase tiket dukungan), tetapi untuk peran yang membutuhkan penilaian atau peran yang digerakkan oleh empati, manusia masih menang.