- Alur kerja AI Agentic adalah proses yang digerakkan oleh agen AI otonom yang membuat keputusan independen dengan pengawasan minimal dari manusia.
- Alur kerja AI agenik yang etis memprioritaskan transparansi, keadilan, dan desain yang berpusat pada manusia, terutama di area berisiko tinggi seperti perawatan kesehatan atau keuangan.
- Tidak semua agen AI bersifat agenik, karena beberapa hanya mengikuti instruksi yang telah ditentukan tanpa pengambilan keputusan independen.
- Membangun alur kerja ini membutuhkan akses data waktu nyata, model AI yang kuat, tujuan yang jelas, dan integrasi melalui API atau platform kode rendah.
Agentic AI menavigasi data waktu nyata, membuat keputusan independen dengan panduan minimal dari manusia. Berikut ini semua yang perlu Anda ketahui tentang alur kerja agentic AI.
Apa yang dimaksud dengan alur kerja AI agentik?
Alur kerja AI agentik adalah proses yang didukung oleh agen AI otonom yang dapat melakukan tugas secara mandiri, membuat keputusan, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah dalam seperangkat aturan atau tujuan yang ditentukan.
Misalnya, alur kerja rantai pasokan yang didukung AI dapat memprediksi permintaan, mengoptimalkan rute, dan mengotomatiskan pengisian ulang, sementara sistem penjadwalan perawatan kesehatan dapat mengalokasikan janji temu secara efisien berdasarkan ketersediaan dokter, preferensi pasien, dan sumber daya klinik.
Bagaimana Alur Kerja AI Agentic Beroperasi
Alur kerja Agentic AI dirancang untuk mengelola tugas secara proaktif dengan menganalisis data, membuat keputusan, dan mengambil tindakan dengan campur tangan manusia yang minimal.
Mari kita lihat bagaimana alur kerja ini beroperasi, dengan menggunakan contoh sistem penjadwalan janji temu layanan kesehatan.
1. Memahami tujuan dan konteks
Alur kerja AI agentik dirancang dengan tujuan dan parameter yang jelas untuk memandu operasinya.
Dalam hal ini, tujuannya adalah untuk menjadwalkan janji temu pasien secara efisien dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti ketersediaan dokter, preferensi pasien, dan sumber daya klinik.
Agen AI diprogram untuk memahami aturan dan konteks spesifik tempat ia beroperasi, termasuk jam kerja klinik, spesialisasi dokter, dan riwayat pasien.
2. Menganalisis data langsung
Agen AI terus menganalisis data langsung, termasuk pembaruan tentang dokter mana yang sakit, atau janji temu mana yang telah dijadwalkan ulang.
Misalnya, jika seorang dokter tersedia karena pembatalan, agen AI memproses informasi ini untuk mengidentifikasi pasien yang bisa mendapatkan manfaat dari slot yang baru dibuka.
3. Membuat keputusan secara mandiri
Berdasarkan data yang dianalisis, agen AI mengevaluasi opsi dan secara mandiri memutuskan tindakan terbaik.
Misalnya, jika seorang pasien membatalkan pada hari yang sama dengan janji temu mereka, agen AI akan secara mandiri mempertimbangkan pasien mana yang paling mungkin untuk mengambil janji temu di menit-menit terakhir. Hal ini dapat dimulai dengan menelepon pasien yang memiliki masalah kesehatan yang mendesak hingga menemukan seseorang yang bersedia dan mampu membuat janji temu.
4. Menjalankan tugas secara proaktif
Agen AI kemudian memberi tahu pasien yang paling sesuai, memperbarui informasi dalam jadwal dokter, dan mengonfirmasi janji temu - semuanya tanpa memerlukan masukan dari manusia.
Kasus Penggunaan Alur Kerja AI Agenik
Alur kerja Agentic AI memiliki aplikasi yang luas di seluruh industri, memungkinkan hasil yang transformatif. Berikut adalah beberapa contohnya:
Penjualan
Dari sekadar menerapkan chatbot penjualan sebagai alat keterlibatan pelanggan hingga menerapkan proses penjualan yang sepenuhnya otomatis, alur kerja AI agentic mengubah cara bisnis berinteraksi dengan pelanggan.
Chatbot AI dapat memberikan respons instan terhadap pertanyaan pelanggan, merekomendasikan produk berdasarkan riwayat penelusuran, dan memandu pengguna melalui proses pembayaran. Pengingat tentang troli yang ditinggalkan atau penawaran yang sensitif terhadap waktu dapat memastikan bahwa tidak ada peluang penjualan yang terlewatkan.
Pemasaran
Alur kerja AI agentik, seperti pemasaran chatbot, mengubah pemasaran dengan memberikan promosi yang dipersonalisasi, menganalisis data langsung, dan mengoptimalkan jangkauan.
Chatbots melibatkan pelanggan dengan interaksi yang disesuaikan, merekomendasikan produk, dan mengirim pengingat untuk keranjang yang ditinggalkan.
Selama periode puncak seperti penjualan liburan, mereka secara dinamis menyesuaikan promosi untuk memaksimalkan pendapatan:
- Rekomendasi produk
- Diskon yang dipersonalisasi
- Penyesuaian promosi waktu nyata
Kesehatan
Alur kerja Agentic AI memfasilitasi penjadwalan janji temu pasien dengan mengoptimalkan ketersediaan dokter dan meningkatkan kepuasan pasien.
Alur kerja ini secara proaktif mengirimkan pengingat, menjadwal ulang janji temu bila perlu, dan memprioritaskan pasien berdasarkan urgensi dan kebutuhan perawatan kesehatan tertentu.
Manajemen rantai pasokan
Peramalan permintaan waktu nyata dan manajemen inventaris dinamis adalah dua cara utama alur kerja AI agentic mengubah manajemen rantai pasokan. Alur kerja ini memanfaatkan data langsung untuk meminimalkan penundaan, mengurangi biaya, dan mengoptimalkan efisiensi di setiap tahap rantai pasokan.
Misalnya, agen AI dapat memprediksi lonjakan permintaan dan secara otomatis menyesuaikan tingkat inventaris untuk memenuhi perubahan ini. Selama acara seperti Black Friday, ketika permintaan biasanya lebih tinggi, agen AI dapat mengantisipasi hal ini dan secara proaktif meningkatkan tingkat inventaris.
Jenis-jenis Alur Kerja AI Agenik
Alur kerja AI agentik tersedia dalam berbagai jenis, masing-masing dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis dan proses operasional tertentu.
Alur kerja AI percakapan
Alur kerja AI percakapan, seperti yang digunakan pada asisten bertenaga AI, melibatkan pemanduan pengguna melalui interaksi multi-langkah berdasarkan konteks, maksud, dan data historis.
Alur kerja ini dirancang untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan efisien dengan mengantisipasi kebutuhan pengguna dan mengadaptasi respons secara mandiri.
Sebagai contoh, alur kerja dukungan pelanggan yang didukung AI dapat menangani pertanyaan rutin, seperti pelacakan pesanan atau pemecahan masalah akun, dengan memandu pengguna melalui serangkaian pertanyaan yang sesuai dengan konteks.
Chatbot dapat meneruskan masalah yang lebih kompleks ke agen manusia sambil memberikan riwayat percakapan yang terperinci. Tingkat penahanan chatbot yang tinggi, yang mengukur persentase interaksi yang diselesaikan tanpa campur tangan manusia, menyoroti keberhasilan alur kerja ini dalam mengurangi biaya dan meningkatkan waktu respons.
Sistem multi-agen (MAS)
Dalam sistem multi-agen (MAS), beberapa agen AI beroperasi secara kolaboratif dalam lingkungan yang sama untuk memecahkan masalah yang kompleks dan terdistribusi.
MAS memanfaatkan alur kerja agentic AI untuk memungkinkan para agen bertukar data, mengoordinasikan tindakan, dan membuat keputusan bersama secara real time, memfasilitasi pembagian tugas dan pencapaian tujuan bersama.
Misalnya, bisnis ritel dapat menerapkan MAS untuk mengelola armada pengiriman otonom, di mana beberapa drone pengiriman atau kendaraan swakemudi berkolaborasi untuk mengoptimalkan waktu dan rute pengiriman.
Sistem ini memungkinkan kendaraan untuk berkomunikasi dan beradaptasi dengan kondisi waktu nyata, seperti penutupan jalan atau perubahan cuaca, sehingga memastikan pengiriman yang efisien dan tepat waktu.
Agen pembelajaran penguatan (RL)
Agen pembelajaran penguatan (RL) belajar melalui uji coba dan kesalahan, menyesuaikan keputusan mereka berdasarkan imbalan atau hukuman yang diterima dari tindakan mereka.
Misalnya, dalam robotika gudang, agen RL dapat mengoptimalkan pergerakan lengan robot untuk mengambil dan mengemas barang dengan lebih efisien. Pada awalnya, agen mungkin melakukan kesalahan, seperti salah menilai penempatan barang, tetapi seiring berjalannya waktu, agen akan mempelajari jalur dan tindakan yang paling efisien dengan memaksimalkan sinyal hadiah untuk tugas yang berhasil.
Alur Kerja AI Agenik Etis
Meningkatnya otonomi alur kerja AI agenik menuntut pertimbangan etika yang cermat, terutama saat memperkenalkan teknologi ke dalam industri berisiko tinggi, seperti chatbot perawatan kesehatan atau agen AI di sektor keuangan.
Sistem yang tidak diatur, seperti sistem yang mengotomatisasi penolakan klaim layanan kesehatan, dapat merugikan individu dan mengikis kepercayaan publik karena memprioritaskan efisiensi daripada kesejahteraan manusia.
Alur kerja yang etis harus menekankan transparansi, akuntabilitas, dan keadilan, dengan keputusan yang dapat dijelaskan dan pengawasan yang kuat untuk menyelaraskannya dengan nilai-nilai masyarakat.
Misalnya, dalam MAS yang mengelola armada pengiriman otonom, pedoman etika harus memastikan efisiensi tidak mengorbankan keselamatan atau aksesibilitas.
Meskipun alur kerja AI agentik menawarkan potensi yang sangat besar, alur kerja ini harus dirancang dengan pendekatan yang berpusat pada manusia.
Memulai dengan Alur Kerja AI Agentic
Alur kerja Agentic AI mengubah operasi bisnis dengan memanfaatkan data untuk membuat dan mengeksekusi keputusan secara proaktif.
Botpress-telah membantu perusahaan seperti Waiver Group mencapai peningkatan 25% dalam hal prospek dalam waktu tiga minggu dan memungkinkan hostifAI mengelola 75% percakapan pelanggan tanpa campur tangan manusia.
Siap memanfaatkan kekuatan alur kerja AI agen untuk operasi bisnis yang lebih cerdas?
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Hal-hal yang sering ditanyakan
Apakah semua agen AI pada dasarnya bersifat agen?
Tidak juga. Meskipun semua AI agentic adalah agen AI, tidak semua agen adalah agentic. Beberapa agen AI hanya mengikuti instruksi sederhana tanpa membuat keputusan otonom atau beradaptasi dengan situasi baru.
Dapatkah alur kerja AI agentik beroperasi di lingkungan yang tidak terstruktur atau tidak dapat diprediksi?
Ya, mereka dirancang untuk beradaptasi secara real time menggunakan data dan umpan balik langsung, meskipun seberapa baik kinerjanya tergantung pada seberapa cerdas dan terlatihnya mereka.
Apa saja persyaratan teknis untuk membangun alur kerja AI agentik?
Anda biasanya memerlukan akses ke data yang bersih dan real-time, model AI yang solid (seperti agenLLM atau mesin pengambil keputusan), cara untuk menentukan tujuan atau aturan, dan beberapa infrastruktur untuk menghubungkan semua bagian, biasanya dengan API atau platform low-code.
Bagaimana cara menentukan apakah proses bisnis saya cocok untuk otomatisasi agen?
Jika proses Anda melibatkan banyak keputusan berulang, data real-time, dan dapat memperoleh manfaat dengan bertindak lebih cepat tanpa harus selalu menunggu manusia, AI agentik mungkin sangat cocok.
Bagaimana cara mengukur kinerja alur kerja AI agenik?
Biasanya dilacak dengan metrik seperti tingkat keberhasilan tugas, kecepatan, penghematan biaya, atau kepuasan pengguna. Anda juga perlu melihat seberapa sering mesin itu membutuhkan bantuan manusia (atau tidak!).
.png)
