Courtesy of Forbes

AgentOps: Kunci Mengelola AI Otonom Agar Efektif dan Bertanggung Jawab

Memperkenalkan konsep AgentOps sebagai filosofi operasional baru yang penting untuk mengelola AI agentik secara terstruktur dan bertanggung jawab agar otonomi dapat dimanfaatkan secara maksimal dan selaras dengan tujuan bisnis.

08 Des 2025, 19.30 WIB

222 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penerapan AI Agens membutuhkan pemahaman yang jelas tentang niat bisnis dan konteks data.
AgentOps adalah filosofi operasional yang menggabungkan kecerdasan, tata kelola, dan pengawasan manusia untuk mengelola sistem AI secara bertanggung jawab.
Kesuksesan dalam penerapan AI Agens bergantung pada kolaborasi antara teknologi dan keahlian manusia serta pengawasan yang efektif.

Tidak spesifik disebutkan - Banyak perusahaan kini menjalankan berbagai pilot AI seperti chatbot dan sistem rekomendasi, namun hasil dan dampaknya belum maksimal karena otomatisasi belum bergerak ke tahap otonomi yang terkelola dengan baik. Masalah utama adalah belum adanya panduan yang jelas untuk mengelola AI agentik yang bisa bertindak secara mandiri dalam batas bisnis tertentu.

Agentic AI adalah langkah berikutnya dari AI yang tidak hanya menjalankan instruksi, tapi juga mampu memahami lingkungan, berkolaborasi, dan mengambil keputusan sendiri dalam aturan bisnis yang telah ditetapkan. Contohnya dalam ritel, agen AI bisa mengatur promosi harga secara real-time berdasarkan stok persediaan. Di bidang kesehatan, agen bisa mengatur alur kerja pasien untuk efisiensi.

Namun tanpa tata kelola dan kontrol yang baik, sistem AI otonom ini bisa menjadi berantakan. Oleh karena itu, AgentOps muncul sebagai filosofi pengelolaan yang menggabungkan pengoperasian, pengawasan, dan governance agar AI tetap berjalan aman, etis, dan sesuai tujuan bisnis. Itu bukan produk, tapi disiplin operasional.

Untuk membangun AgentOps yang sukses, perlu dimulai dari tujuan bisnis jelas, membangun data terintegrasi yang memberi konteks tepat bagi agen AI, desain transparansi dan kontrol, pengawasan manusia sejak awal, serta membangun kerangka kerja agen yang bisa dipakai ulang. Kemudian sistem harus didukung oleh infrastruktur yang meliputi fabric agen, layer konteks, mesin kebijakan, monitoring, dan console untuk intervensi manusia.

Pemimpin bisnis juga harus mengadopsi prinsip baru seperti fokus pada visi, kualitas data, prioritas etika, kerja sama antar disiplin ilmu, dan mengukur bagaimana AI belajar dan berkembang. Keberhasilan AI di masa depan akan ditentukan oleh seberapa baik sistem otonom dapat berkolaborasi secara cerdas dengan manusia, dan AgentOps merupakan kerangka kerja inti untuk mencapai hal tersebut.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/08/how-to-design-agentic-ai-architecture-with-agentops/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Mengelola AI skala besar bukan hanya soal model, tapi juga bagaimana AI berinteraksi dalam ekosistem bisnis dengan pengawasan yang tepat."

Fei-Fei Li

"AgentOps menciptakan pondasi agar AI otonom bisa dipercaya dan bertanggung jawab, sangat krusial bagi adopsi massal AI."

Analisis Kami

"AgentOps adalah tonggak penting dalam evolusi AI perusahaan yang harus dipahami agar transformasi digital tidak jadi sia-sia. Tanpa penggabungan tata kelola dan manusia di dalam siklus operasional AI, agen-agen cerdas berpotensi menciptakan risiko dan membuang sumber daya besar tanpa hasil berarti."

Prediksi Kami

Penggunaan AI agentik akan meningkat pesat namun tanpa pengelolaan AgentOps yang tepat, banyak proyek bisa gagal atau dibatalkan karena nilai yang tidak jelas dan biaya yang membengkak.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan AI Agens?

AI Agens adalah sistem yang mampu beroperasi secara otonom dengan kemampuan untuk beradaptasi dan mengambil keputusan dalam batasan bisnis tertentu.

Apa itu AgentOps dan mengapa penting?

AgentOps adalah disiplin yang digunakan untuk mengelola sistem multi-agens, memastikan bahwa agen beroperasi secara etis dan efektif.

Mengapa kebijakan etika dan pengawasan manusia diperlukan dalam penerapan AI?

Kebijakan etika dan pengawasan manusia diperlukan untuk memastikan bahwa keputusan yang diambil oleh agen tidak melanggar batasan etika dan tetap fokus pada tujuan bisnis.

Apa langkah pertama yang harus diambil untuk memperkenalkan AgentOps?

Langkah pertama adalah memulai dengan niat bisnis, bukan teknologi, untuk memastikan bahwa inisiatif didorong oleh hasil yang diinginkan.

Apa saja komponen kunci dalam arsitektur AgentOps?

Komponen kunci dalam arsitektur AgentOps termasuk Agent Fabric, Context Layer, Governance And Policy Engine, Monitoring And Observability, dan Human Oversight Console.