Jakarta | Syifa Fadiyah, VP of Communications HashMicro, menyampaikan bahwa penggunaan artificial intelligence (AI) di dunia bisnis meningkat selama beberapa tahun terakhir. Perkembangan ini menunjukkan bahwa AI semakin dipertimbangkan sebagai bagian dari kegiatan operasional dan pengelolaan perusahaan. Bagi pelaku usaha, teknologi tersebut dapat membantu menangani sejumlah kebutuhan bisnis, mulai dari memahami informasi yang tersedia hingga mendukung interaksi dengan pelanggan. Pernyataan Syifa menempatkan pemanfaatan AI sebagai perkembangan yang relevan bagi perusahaan yang ingin mengelola proses kerja dan informasi secara lebih terarah.
Dalam penjelasannya, Syifa memaparkan beberapa manfaat AI bagi bisnis. Teknologi ini dapat membantu menganalisis data, sehingga perusahaan memiliki dukungan dalam mengolah informasi yang dimiliki. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan insight yang membantu memahami kondisi atau kebutuhan bisnis. Selain itu, AI dapat dimanfaatkan untuk melayani pelanggan serta mendukung proses pengambilan keputusan. Manfaat-manfaat tersebut memperlihatkan bahwa peran AI tidak terbatas pada satu fungsi saja, tetapi dapat berkaitan dengan berbagai aktivitas yang memerlukan pengolahan informasi, layanan, dan pertimbangan sebelum keputusan dibuat.
Pernyataan itu disampaikan dalam konteks acara Road to Awards 2026 “Best AI Ecosystem” pada Jumat (30/10/2026). Dalam kesempatan tersebut, peningkatan penggunaan AI menjadi gambaran tentang semakin besarnya perhatian dunia bisnis terhadap teknologi ini. Analisis data, penghasilan insight, pelayanan pelanggan, dan dukungan keputusan merupakan aspek yang disebutkan Syifa ketika menjelaskan kegunaan AI. Uraian tersebut memberikan konteks mengenai alasan teknologi kecerdasan buatan mendapat tempat dalam pembahasan bisnis beberapa tahun terakhir. Dengan demikian, pandangan yang disampaikan berfokus pada beragam bentuk bantuan yang dapat diberikan AI, bukan pada satu proses perusahaan tertentu. Kehadiran AI dalam pembicaraan mengenai bisnis juga berkaitan dengan kebutuhan perusahaan untuk memanfaatkan data dan mendukung kegiatan layanan serta pengambilan keputusan. Paparan Syifa di acara tersebut menegaskan bahwa penerapan AI terus menjadi bagian dari perkembangan dunia usaha, seiring meningkatnya penggunaannya selama beberapa tahun terakhir.
Menurut Syifa, perubahan penting dalam perkembangan kecerdasan buatan terlihat pada pergeseran fungsinya. Pada tahap awal, banyak sistem AI terutama digunakan untuk menghasilkan informasi, seperti menjawab pertanyaan, merangkum dokumen, atau menyusun teks berdasarkan permintaan pengguna. Kemampuan tersebut tetap berguna, tetapi umumnya berhenti pada pemberian keluaran yang perlu ditindaklanjuti manusia. Kehadiran AI agent memperluas peran itu: sistem tidak hanya menyampaikan jawaban, tetapi juga dapat diarahkan untuk menjalankan rangkaian tugas guna mencapai sasaran tertentu. Dengan demikian, AI mulai bergerak dari alat yang membantu memahami informasi menjadi bagian dari pelaksanaan pekerjaan. Pergeseran ini membuka peluang untuk menata ulang proses bisnis sehari-hari secara lebih responsif dan terhubung.
Istilah agentic AI merujuk pada pendekatan yang memungkinkan sistem menerima tujuan, menentukan langkah yang relevan, lalu menggunakan kemampuan atau alat yang tersedia untuk menyelesaikan pekerjaan. Dalam konteks perusahaan, hal ini dapat mencakup pencarian informasi di sumber data internal, penggabungan beberapa informasi, penyusunan rekomendasi, hingga menjalankan tindakan yang telah ditetapkan dalam alur kerja. Interaksi dengan data perusahaan membuat sistem dapat bekerja berdasarkan konteks operasional, bukan hanya pengetahuan umum. Namun, kemampuan tersebut bergantung pada akses, aturan, dan batasan yang dirancang organisasi. Sistem perlu memahami data mana yang boleh digunakan, tindakan apa yang dapat dilakukan, dan kapan hasilnya harus diperiksa atau disetujui oleh manusia.
Perubahan ini tidak berarti AI agent sepenuhnya mandiri atau selalu mampu menuntaskan tugas tanpa pengawasan. Tingkat otonominya beragam, sesuai dengan kompleksitas pekerjaan, risiko, serta kebijakan perusahaan. Pada beberapa penerapan, agent mungkin hanya menyiapkan informasi atau mengusulkan langkah untuk ditinjau staf. Pada penerapan lain, sistem dapat melanjutkan pekerjaan tertentu secara otomatis, sementara manusia tetap menetapkan tujuan, memantau proses, dan menangani pengecualian. Karena itu, nilai AI agent tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan model, tetapi juga oleh kejelasan instruksi, kualitas integrasi data, mekanisme kontrol, dan pembagian tanggung jawab. Pendekatan bertahap membantu organisasi memanfaatkan otomasi sekaligus mempertahankan akuntabilitas dalam proses bisnis.Syifa menggambarkan penerimaan pesanan sebagai contoh konkret perubahan peran kecerdasan buatan dalam proses bisnis. Pada tahap awal, penggunaan AI umumnya berfokus pada tugas tertentu di dalam percakapan, misalnya merangkum pembicaraan pelanggan dan staf atau menyusun respons untuk pertanyaan pelanggan. AI membantu mengolah informasi, tetapi langkah berikutnya dalam transaksi masih dilakukan oleh manusia melalui sistem yang digunakan perusahaan.
AI agent memiliki cakupan tugas yang berbeda karena dapat menjalankan beberapa tahapan yang saling berkaitan berdasarkan konteks percakapan. Ketika pelanggan menyampaikan pesanan melalui kanal komunikasi, agent terlebih dahulu menafsirkan isi pesan tersebut. Ia perlu memahami bahwa pelanggan ingin membeli produk tertentu, termasuk membaca rincian seperti jenis barang, jumlah, atau variasi yang disebutkan. Tahap ini tidak sekadar menghasilkan ringkasan, melainkan mengidentifikasi maksud dan informasi yang relevan untuk tindakan selanjutnya.
Sesudah itu, agent dapat mengambil informasi pelanggan yang diperlukan dari percakapan atau sumber data yang tersedia, lalu menghubungkannya dengan informasi produk. Misalnya, sistem mengenali produk yang diminta dan mencocokkan detailnya dengan katalog atau data inventaris. Agent kemudian memeriksa ketersediaan stok, sehingga status barang menjadi bagian dari rangkaian penanganan pesanan. Bila ada informasi yang belum tersedia atau perlu dipastikan, percakapan dapat digunakan untuk memperoleh klarifikasi sebelum proses diteruskan.
Setelah informasi pesanan dan status ketersediaan diperiksa, AI agent dapat melanjutkan ke pemrosesan pesanan penjualan melalui sistem yang terhubung. Tahapan ini dapat mencakup pencatatan rincian pesanan dan pengaitan transaksi dengan data pelanggan serta produk. Dengan demikian, contoh yang disampaikan Syifa menunjukkan perbedaan AI yang membantu menjawab atau merangkum percakapan dan agent yang menafsirkan percakapan lalu menjalankan alur kerja. Peran agent mencakup rangkaian tindakan dari memahami permintaan, mengumpulkan informasi, memeriksa stok, hingga memproses pesanan, bukan hanya menghasilkan teks untuk dibaca staf.
Penerapan AI agent dalam proses bisnis tidak cukup hanya dengan menghubungkan sistem ke aplikasi dan memberi perintah umum. Perusahaan perlu menetapkan cakupan kewenangan secara spesifik agar agent memahami tindakan yang boleh dilakukan, kondisi yang memerlukan pemeriksaan, serta hal-hal yang sama sekali berada di luar batasnya. Kejelasan ini penting karena agent dapat berinteraksi dengan sistem operasional dan menjalankan langkah yang memiliki konsekuensi finansial maupun administratif. Tanpa aturan yang terdefinisi, otomatisasi berisiko menghasilkan keputusan yang tidak sesuai kebijakan, melampaui otorisasi pengguna, atau sulit ditelusuri ketika terjadi masalah. Karena itu, rancangan penerapan perlu mencakup batas nilai, jenis transaksi, pihak yang berwenang, dan prosedur eskalasi.
Syifa menjelaskan bahwa AI agent, misalnya, dapat diberi kemampuan untuk membuat purchase order berdasarkan kebutuhan dan informasi yang tersedia. Namun, kemampuan tersebut tidak berarti agent bebas menyelesaikan semua pengadaan secara mandiri. Jika nilai pengadaan atau komitmen yang dibuat mencapai ambang tertentu, sistem harus berhenti dan meminta persetujuan manajer sebelum melanjutkan. Dengan pendekatan itu, tugas rutin dapat diproses lebih cepat, sementara keputusan yang berisiko atau bernilai besar tetap berada di bawah pengawasan manusia. Perusahaan juga dapat menentukan batas berbeda berdasarkan kategori barang, anggaran unit, pemasok, maupun tingkat urgensi. Aturan tersebut sebaiknya tercatat dengan jelas, diuji melalui skenario yang relevan, dan ditinjau berkala agar selaras dengan perubahan kebijakan. Mekanisme persetujuan bukan sekadar penghambat otomatisasi, melainkan kontrol yang menjaga akuntabilitas dan memberi ruang bagi manusia untuk menilai konteks.
Meski agentic AI kini semakin mudah.
Baca juga: Memasuki Tujuh Dekade, Asuransi Astra Apresiasi Pelanggan Garda Oto | Janji Layanan ISPA Gratis Picu Respons Keras dalam Aksi Mahasiswa Trisakti | Janji Layanan Gratis bagi Korban ISPA Warnai Dialog Mahasiswa Trisakti di Patung Kuda
