Apa yang dimaksud dengan Otomasi Cerdas?

Otomatisasi cerdas telah bergerak melampaui aliran mekanis. Apa yang dulunya membutuhkan skrip atau API khusus sekarang berjalan melalui agen AI yang memahami struktur dan menyesuaikan sesuai kebutuhan.

Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2028, 33% perangkat lunak perusahaan akan menyertakan AI agen yang mendukung beberapa bentuk otomatisasi, naik dari kurang dari 1% pada tahun 2024.

Otomatisasi tradisional hanya berfungsi jika setiap langkah terjadi persis seperti yang diharapkan. Pesanan pembelian dengan tata letak baru atau persetujuan yang terlambat dapat menghentikan prosesnya. Otomatisasi cerdas (IA) membuat alur kerja terus berjalan dengan beradaptasi dengan cepat.

IA terhubung ke ERP, CRM, atau alat bantu alur kerja yang sudah digunakan, membaca apa yang masuk, memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya, menunggu ketika harus menunggu, dan melanjutkan secara otomatis.

Artikel ini membahas bagaimana fungsi otomatisasi cerdas dalam operasi nyata, area di mana otomatisasi cerdas memberikan keuntungan tercepat, dan pendekatan untuk mengujicobakannya tanpa mengganti sistem yang sudah ada.

Apa yang dimaksud dengan otomatisasi cerdas?

Otomatisasi cerdas, juga dikenal sebagai otomatisasi proses cerdas, menggabungkan kecerdasan buatan dengan otomatisasi proses robotik dan alat bantu terkait untuk menjalankan alur kerja yang kompleks.

Teknologi ini menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk membaca informasi, menginterpretasikannya, dan menindaklanjutinya di dalam sistem bisnis.

Tidak seperti otomatisasi langkah tetap, otomatisasi ini dapat beradaptasi ketika sedang berjalan. Otomatisasi ini melacak apa yang telah terjadi, mengubah tindakan berikutnya apabila masukan berbeda dari harapan, dan terus berlanjut sampai tugas selesai.

Sebagai contoh, agen AI dalam layanan pelanggan dapat melakukannya:

• Tarik akun pelanggan dari CRM
  
• Memeriksa status pengiriman langsung di sistem logistik
  
• Mengeskalasi ke tim yang tepat jika terdeteksi adanya keterlambatan
  
• Kirimkan pembaruan setelah masalah teratasi

Semua ini berjalan sebagai satu proses yang berkesinambungan, tanpa berhenti untuk instruksi baru.

Berbagai Jenis Otomatisasi Cerdas

Otomatisasi cerdas dapat diimplementasikan pada berbagai skala sesuai dengan permintaan. Tabel di bawah ini menunjukkan jenis utama otomatisasi cerdas:

Manfaat Utama Otomatisasi Cerdas

Pekerjaan terus berjalan bahkan ketika orang-orang sibuk

Di sebagian besar bisnis, pesanan, faktur, atau persetujuan sering kali tidak tersentuh karena seseorang sedang sakit atau mengerjakan tugas lain.

Otomatisasi cerdas membuat proses tetap terbuka dan mengambilnya kembali saat bagian yang hilang tiba. Itu berarti lebih sedikit tugas yang "macet" dan pelanggan mendapatkan apa yang mereka butuhkan dengan lebih cepat.

Biaya overhead yang lebih rendah dari pengerjaan ulang yang konstan

Setiap kali staf memasukkan kembali data atau memperbaiki kesalahan, hal ini akan menambah biaya. IA menjaga catatan tetap konsisten, jadi jika pelanggan memperbarui satu bidang di tengah-tengah pesanan, proses lainnya akan berlanjut tanpa pengerjaan ulang.

Perpindahan tangan yang lebih akurat antar tim

Departemen-departemen sering kali bekerja dengan versi yang berbeda dari data yang sama. IA memeriksa nilai terbaru sebelum bertindak, sehingga serah terima terjadi dengan bersih.

Proses ini dapat dipantau dengan lebih baik dan dipahami melalui metrik sederhana seperti waktu yang dihabiskan untuk setiap permintaan per tugas dan seberapa puas karyawan dan pelanggan dengan penyelesaiannya.

Bagaimana cara menerapkan otomatisasi cerdas?

Hasil terbaik didapat dari memperkenalkan otomatisasi cerdas dalam fase-fase kecil yang ditargetkan sebelum meningkatkan skala bisnis.

Langkah 1: Identifikasi satu proses dengan gesekan yang jelas

Cari alur kerja yang menyebabkan penundaan berulang atau pengerjaan ulang secara manual. Contohnya antara lain:

• Pemrosesan faktur dengan ketidaksesuaian data yang sering terjadi
• Persetujuan pesanan pembelian yang terhenti pada titik-titik tersendat
• Beberapa janji temu tidak dapat dipesan karena ketidaktersediaan agen
• Eskalasi pelanggan yang memantul di antara departemen

Langkah 2: Lapisi IA ke dalam sistem yang sudah ada

Pertahankan platform ERP, CRM, dan RPA pada tempatnya. Perangkat lunak dan alat otomatisasi cerdas dapat dihubungkan langsung ke alur kerja sebagai pengontrol.

Hal ini untuk menghindari risiko mengganti sistem inti secara langsung. Beberapa alat otomatisasi cerdas umum yang dapat membantu menerapkan pilot yang kuat adalah Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI, dan Make.

Langkah 3: Menjalankan uji coba terkendali

Mulailah dari yang kecil. Uji otomatisasi pada alur kerja yang terbatas dan lacak hasilnya.

‍

Contoh percontohan dapat membahas sesuatu seperti pemrosesan faktur di bidang keuangan. Jalankan IA bersamaan dengan proses Anda saat ini selama satu bulan.

Lacak berapa banyak faktur yang dihapus secara otomatis, berapa banyak yang masih perlu ditinjau oleh manusia, dan apa dampaknya terhadap waktu pembayaran.

Langkah 4: Perluas ke alur kerja yang saling terhubung

Setelah percontohan berhasil, kembangkan ke dalam proses yang menjangkau beberapa sistem. Pada tahap ini, otomatisasi menangani penundaan, pengecualian, dan input yang bervariasi dari manusia dengan sedikit pengawasan.

Peluncuran bertahap ini menjaga biaya tetap terkendali. Menggunakan sistem yang terhubung dan penskalaan terhadap lingkungan yang berubah, sementara hasil percontohan memberikan bukti untuk investasi lebih lanjut.

5 Alat Otomatisasi Cerdas Teratas

1. Botpress

Paling baik untuk: Tim yang membangun otomatisasi yang tetap aktif di antara langkah-langkah dan melanjutkannya ketika ada masukan baru, meskipun alur kerja telah dipicu sebelumnya.

Harga:

• Paket Gratis: Termasuk pembangun inti, 1 bot, dan kredit AI sebesar $5
• Plus: $89/bulan - pengujian aliran, perutean, handoff manusia
• Tim: $495/bulan - SSO, kolaborasi, pelacakan penggunaan bersama

Botpress adalah platform untuk membangun agen AI yang beroperasi di seluruh sistem. Setiap agen berjalan sebagai aliran terstruktur yang dapat melanjutkan dari titik mana pun dengan mengevaluasi tugas berdasarkan kondisinya saat ini.

Agen dibangun menggunakan editor visual atau melalui kode. Setiap langkah dalam alur melakukan operasi tertentu - mengurai pesan, memanggil API eksternal, memproses dokumen, menunggu input manusia, atau mengirim hasil ke hilir.

Agen bergerak maju berdasarkan data saat ini dan mempertahankan konteks eksekusi secara keseluruhan. Penyiapan seret dan lepas yang mudah dapat menguji prompt, mengubah kondisi, atau memperbarui logika alat sambil menjaga alur kerja lainnya tetap stabil.

Agen melacak di mana tugas yang ditinggalkan sehingga dapat dilanjutkan nanti tanpa memulai ulang. Jika nilai yang diperlukan hilang di tengah-tengah proses, agen dapat memintanya secara langsung dari pengguna dan melanjutkan setelah nilai tersebut tersedia.

Fitur utama:

• Alur kerja yang menahan status dan melanjutkan setelah penundaan atau masukan sebagian
• Kemampuan bawaan untuk meminta data yang hilang di tengah-tengah proses
• Dukungan file dan tabel terstruktur untuk keputusan berbasis pengetahuan
• Panggilan API eksternal dan tindakan alat di dalam aliran agen

2. Rantai Bahasa

Paling cocok untuk: Tim yang membangun agen AI yang membutuhkan kontrol penuh atas logika, penggunaan alat, dan perilaku eksekusi, yang ditulis langsung dalam kode.

Harga:

• Pengembang Gratis - 1 kursi, 5.000 jejak/bulan, manajemen cepat, alat penelusuran dasar
• Plus: $39/bulan per kursi - fitur tim, batas jejak yang lebih tinggi, penerapan pengembangan LangGraph
• Perusahaan: Kustom - penyiapan yang dihosting sendiri atau hibrida, SSO, dukungan, dan penskalaan penggunaan

LangChain adalah kerangka kerja Python untuk membangun agen yang menjalankan logika berdasarkan apa yang mereka amati pada saat runtime. Alih-alih mengikuti langkah-langkah yang telah ditentukan sebelumnya, sistem mengevaluasi konteks, memutuskan alat apa yang akan dipanggil, dan terus mengulang sampai tugas selesai atau kondisi berhenti terpenuhi.

Dengan menggunakan kerangka kerja ini, pengguna dapat menentukan bagaimana agen bernalar, alat bantu apa yang dapat digunakan, dan bagaimana cara menentukan keputusan berdasarkan hasil antara. Agen tidak mengasumsikan satu input atau hasil yang tetap - agen bekerja menuju tujuan dengan berinteraksi dengan sistem eksternal dan menyempurnakan rencananya selangkah demi selangkah.

LangChain bekerja paling baik ketika otomatisasi membutuhkan logika yang fleksibel. Sebuah alur mungkin perlu memutuskan basis data mana yang akan ditanyakan, mengekstrak input tidak terstruktur dari dokumen, kemudian menjalankan beberapa kali percobaan ulang jika hasilnya tidak memenuhi ambang batas tertentu. 

Karena mengutamakan kode, ini tidak cocok untuk pembuatan prototipe yang cepat. Namun, ini memberikan kontrol penuh atas pemilihan alat dan perilaku API yang sangat penting dalam otomatisasi yang kompleks dan berisiko tinggi.

Fitur Utama:

• Logika agen didefinisikan dalam kode dengan kontrol penuh atas perencanaan dan percobaan ulang
• Penggunaan alat dan perilaku memori yang beradaptasi pada saat runtime
• Dukungan untuk output terstruktur, petunjuk khusus, dan rantai alat
• Integrasi asli dengan model bahasa, penyimpanan vektor, dan API

3. CrewAI

Paling cocok untuk: Tim yang menyusun otomatisasi di sekitar beberapa agen AI yang mengambil peran berbeda dan mengoordinasikan tugas melalui langkah-langkah percakapan yang jelas.

Harga: 

• Gratis: $0/bulan - 50 eksekusi, 1 kru langsung, 1 kursi
• Dasar: $99/bulan - 100 eksekusi, 2 kru langsung, 5 kursi
• Standar: $500/bulan - 1.000 eksekusi, 2 kru langsung, kursi tak terbatas, 2 jam orientasi

CrewAI adalah kerangka kerja Python untuk membangun alur kerja yang mengandalkan lebih dari satu agen. Setiap agen diberi peran dan tanggung jawab - seperti peneliti, penulis, pengulas, atau pengontrol - dan agen-agen tersebut bekerja sama untuk menyelesaikan proses.

Model "kru" ini menyederhanakan logika. Daripada menulis satu agen kompleks yang menangani setiap alat dan kondisi, pengguna dapat mendefinisikan kru yang membagi pekerjaan. Setiap agen memiliki memori sendiri, alatnya sendiri, dan cara yang ditentukan untuk berbicara dengan yang lain dalam sistem.

CrewAI menangani pengurutan dan komunikasi. Setelah alur dimulai, agen-agen saling memberikan tugas satu sama lain hingga tujuan tercapai. Prosesnya transparan, dan handoff-nya dapat dibaca, yang membantu saat melakukan debug atau menambahkan langkah baru.

Sangat mudah untuk memulai. Peran didefinisikan dalam file konfigurasi, alat hanya berupa fungsi Python, dan pola koordinasi membuat otomatisasi yang kompleks terasa lebih ringan - terutama ketika ada perubahan di tengah jalan.

Fitur utama: 

• Peran agen ditentukan oleh tugas, akses alat, dan aturan komunikasi
• Berjalan sebagai kru dengan status yang diteruskan antar agen, bukan rantai tunggal
• Struktur konfigurasi yang jelas untuk mendefinisikan tanggung jawab dan logika aliran

4. AutoGen

Paling cocok untuk: Tim yang membangun otomatisasi di mana agen perlu bertukar informasi di tengah-tengah proses dan mengadaptasi perilaku berdasarkan interaksi bolak-balik.

AutoGen adalah kerangka kerja multi-agen yang dibangun di sekitar percakapan - tidak hanya antara pengguna dan model, tetapi juga antara agen itu sendiri.

Ini bekerja paling baik ketika otomatisasi mengharuskan agen untuk memverifikasi hasil, memeriksa ulang asumsi, atau memutuskan alat atau tindakan mana yang masuk akal selanjutnya.

Sama seperti CrewAI, Autogen memungkinkan pengguna membuat grup agen, mendefinisikan peran mereka, dan mengatur bagaimana mereka berinteraksi. Para agen dapat merespons satu sama lain dengan rencana, kode, hasil antara, atau pertanyaan lanjutan.

Pengaturan ini berguna ketika jawaban yang tepat tidak diketahui sebelumnya - seperti memilih di antara API, memperbaiki kesalahan dalam eksekusi, atau menulis ulang rencana tindakan yang gagal. AutoGen menangani semua ini melalui pengiriman pesan, bukan aturan tetap.

Fitur Utama:

• Komunikasi agen-ke-agen melalui loop pesan
• Perencanaan dan verifikasi ditangani di dalam utas percakapan
• Mendukung eksekusi kode, pemanggilan alat, dan injeksi konteks
• Baik untuk otomatisasi di mana tindak lanjut diperlukan pada saat runtime

5. Membuat

Terbaik untuk: Tim yang membangun otomatisasi terstruktur dengan pemanggilan alat bantu, jalur percabangan, dan visibilitas yang jelas tentang bagaimana data bergerak di antara langkah-langkah.

Harga: 

• Sumber terbuka: Gratis - termasuk kerangka kerja lengkap, lisensi Apache 2.0
• Edisi Pro: Gratis - hingga 1.000 percakapan/bulan dengan Rasa Pro
• Pertumbuhan: Mulai dari $35.000/tahun - termasuk Rasa Studio, dukungan, dan komersial

Make adalah platform otomatisasi tanpa kode yang dibangun di sekitar skenario visual. Setiap skenario terdiri dari modul-modul yang terhubung di atas kanvas, di mana setiap modul melakukan satu tugas - mengirim data, mengubah konten, memicu layanan, atau memanggil model AI.

Yang membuat Make relevan dengan otomatisasi cerdas adalah kemampuannya untuk mengelola alur yang tidak mengikuti jalur tetap. Skenario dapat berhenti sejenak, bercabang, mencoba kembali, atau menunggu masukan tanpa membuang langkah sebelumnya. Input dapat tidak lengkap, tidak sesuai, atau berubah di tengah jalan.

Antarmuka menyajikan pergerakan data dan eksekusi langkah dengan jelas. Kegagalan dapat dilacak, input terlihat di setiap titik, dan logika tetap dapat diedit bahkan setelah penerapan. Skenario dapat bertambah kompleks tanpa menjadi tidak jelas.

Make terintegrasi dengan berbagai sistem eksternal dan mendukung ekstensi melalui modul khusus. Cocok untuk alur kerja yang memerlukan kontrol, fleksibilitas, dan keterlacakan di berbagai alat.

Fitur Utama:

• Pembangun visual dengan percabangan, penjadwalan, dan percobaan ulang
• Lihat data apa yang dipindahkan ke mana
• Penanganan kesalahan bawaan untuk input yang tidak stabil atau tahap akhir

Komponen Utama Otomasi Cerdas

Otomasi Proses Robotik (RPA)

Otomatisasi proses robotik adalah lapisan eksekusi yang meniru tindakan manusia dalam antarmuka digital - mengklik tombol, membuka file, memasukkan data, atau menyalin nilai antar sistem. 

Banyak sistem yang lebih tua - atau yang dirancang hanya untuk penggunaan manusia melalui layar - tidak memiliki kemampuan ini. Dalam kasus tersebut, RPA bekerja dengan mengoperasikan perangkat lunak dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia, mengeklik menu dan mengisi kolom sehingga tugas tetap dapat diselesaikan.

Model Bahasa BesarLLMsLarge Language Models atauLLMs)

Ketika otomatisasi cerdas perlu memahami instruksi, mengerjakan langkah selanjutnya, atau menjelaskan hasil, model bahasa yang besar adalah komponen yang memungkinkannya. Model bahasa besar menambahkan kemampuan untuk menalar suatu proses dan mengomunikasikan hasil dalam bahasa yang jelas.

Secara praktis, LLMs dapat bertanggung jawab atas peran-peran spesifik ini dalam suatu proses:

• Memahami dan memecah permintaan menjadi beberapa langkah yang lebih kecil
  
• Ambil data atau konteks yang tepat untuk setiap langkah
  
• Tentukan alat atau sistem mana yang akan digunakan selanjutnya
  
• Menghasilkan tanggapan atau ringkasan yang jelas dan mudah dibaca bila diperlukan

Menemukan LLMs terbaik tergantung pada pengaturan - faktor-faktor seperti privasi data, opsi integrasi, dan kompleksitas alur kerja, semuanya memengaruhi model mana yang akan berkinerja paling baik dalam lingkungan tertentu.

Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML)

Model pembelajaran mesin dalam pipeline otomatisasi cerdas menangani tugas-tugas yang lebih spesifik dan berbasis data yang meningkatkan perilaku otomatisasi. Mereka sering bekerja di latar belakang:

• Memprediksi hasil dari suatu proses atau mengklasifikasikan data yang masuk
  
• Mendeteksi anomali ketika proses mulai melenceng dari normal
  
• Memantau kinerja sistem dari waktu ke waktu untuk menjaga akurasi dan efisiensi

Model ML mungkin tidak melibatkan LLMs atau pemrosesan bahasa alami sama sekali. Peran mereka adalah untuk memberikan kesadaran yang lebih baik kepada otomatisasi dan sinyal pengambilan keputusan melalui angka sehingga dapat merespons secara tepat dalam waktu nyata.

Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP)

Pemrosesan dokumen cerdas adalah cara AI membaca file yang tidak terstruktur - mulai dari formulir yang dipindai hingga catatan yang ditulis tangan - dan mengubahnya menjadi data yang dapat digunakan oleh sistem otomasi.

Langkah IDP secara historis merupakan salah satu bagian yang paling banyak menggunakan sumber daya dalam otomatisasi cerdas, dengan setiap tahap penguraian membawa kompleksitas dan biayanya sendiri.

Untuk memberikan gambaran tentang bagaimana penguraian dokumen telah berubah, berikut ini adalah perbandingan singkat antara apa yang biasa dilakukan pada tahun 2019 dan apa yang menjadi standar pada tahun 2025 dengan menggunakan metode LLM:

‍

Biaya penguraian dan dukungan format didasarkan pada tolok ukur terbaru dari LlamaIndex, yang menguji pemahaman dokumen LLM di seluruh input yang dipindai, file yang kaya tata letak, dan kasus penggunaan pengambilan.

Integrasi API dan Eksekusi Alat

API memungkinkan perangkat lunak yang berbeda bertukar informasi secara langsung. Dalam otomatisasi cerdas, API digunakan untuk melakukan tindakan seperti mengirimkan formulir, menjadwalkan acara, membuat tiket, atau memperbarui catatan.

Otomatisasi memutuskan apa yang harus dilakukan - sering kali berdasarkan dokumen yang diuraikan atau langkah-langkah yang ditentukan RPA - dan kemudian memanggil API yang tepat untuk menyelesaikan tugas. Setelah tindakan diambil, proses berlanjut tanpa masukan dari manusia.

Apakah tugasnya sederhana atau dinamis, ide intinya sama: setelah otomatisasi mengetahui apa yang seharusnya terjadi, otomatisasi membutuhkan cara untuk bertindak dan API menyediakan cara yang aman dan terjamin untuk melakukannya, sembari menyimpan catatan untuk tinjauan di masa mendatang. 

Otorisasi dan Keamanan (OAuth, MCP)

Sistem otomasi bekerja pada akun riil, mengakses alat yang sensitif, melakukan pembaruan di lingkungan langsung, dan yang paling penting, mewakili integritas atas nama pemilik.

Itu berarti setiap langkah membutuhkan tingkat akses yang tepat, dan yang lebih penting lagi, agen perlu mengetahui siapa (atau apa) yang melakukan apa.

• OAuth (akses yang diberikan pengguna): Digunakan ketika otomatisasi perlu bertindak atas nama manusia. Ini menyediakan token dengan cakupan waktu yang terkait dengan izin pengguna.
  
• Identitas layanan bergaya Model Context Protocol(mesin-ke-mesin): Sebuah cara bagi mesin untuk mengautentikasi satu sama lain secara langsung, seperti lencana digital, tanpa campur tangan manusia. 

Penyiapan yang tepat tergantung pada lingkungan dan persyaratan kepatuhan.

Apa perbedaan antara otomatisasi cerdas dan RPA?

Otomatisasi proses robotik (RPA) dibangun untuk pengulangan. RPA mengikuti aturan yang ditetapkan untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti menyalin data antar bidang, memindahkan file, atau mengisi formulir. Bot ini bekerja dengan baik jika langkah-langkahnya selalu sama dan inputnya dapat diprediksi.

Otomatisasi cerdas (IA), alih-alih mengikuti skrip tetap, menggunakan AI untuk merespons secara dinamis, memilih tindakan berdasarkan konteks, menangani kasus-kasus tepi, dan mengoordinasikan alat di berbagai langkah.

Bayangkan memproses faktur melalui chatbot perencanaan sumber daya perusahaan.

• Bot RPA menarik total dari bidang tetap dan memasukkannya ke dalam sistem. Jika formatnya berubah, maka akan rusak.
  
• Sistem IA membaca dokumen, memahami apa yang ada di sana, menandai kasus tepi, dan memilih ke mana dokumen tersebut akan dibawa - bahkan jika tata letaknya masih baru.

Perbedaan intinya: RPA menyelesaikan tugas yang sudah dipetakan. IA mencari cara untuk menyelesaikannya sambil berjalan.

Tambahkan Otomatisasi AI ke Tugas Sehari-hari

Sebagian besar bisnis telah memiliki rutinitas yang berulang - menyetujui pesanan, memperbarui catatan, memindahkan file. Masalahnya, rutinitas tersebut hanya berfungsi jika setiap langkah terjadi persis seperti yang direncanakan.

Agen AI membuat alur kerja ini menjadi fleksibel. Mereka dapat menunggu info yang hilang, mengambilnya lagi ketika ada perubahan, dan menjaga proses tetap berjalan alih-alih memaksa tim Anda untuk memulai dari awal.

Anda tidak perlu mengganti apa yang sudah Anda miliki. AI melapisi alat Anda saat ini, masuk hanya jika diperlukan sementara proses lainnya tetap berjalan dengan lancar.

Mulailah membangun hari ini - gratis.