Courtesy of TechCrunch
Tiga Batas Utama AI dan Kenapa AI Agentik Masih Butuh Waktu
Memberikan pemahaman tentang tiga batas utama yang dihadapi model AI modern — kecerdasan mentah, waktu respons, dan biaya pada skala besar — serta alasan mengapa adopsi AI agentik masih lambat meski teknologi sudah siap.
24 Feb 2026, 02.18 WIB
62 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- AI berada di tiga batasan: inteligensi, latensi, dan biaya.
- Infrastruktur yang kurang memadai menjadi hambatan bagi penerapan sistem agensi.
- Google Cloud memiliki keunggulan dalam integrasi vertikal yang mendukung pengembangan AI yang efisien.
Mountain View, Amerika Serikat - Michael Gerstenhaber, VP Produk di Google Cloud, membagikan pandangannya soal kondisi perkembangan AI agentik dan platform Vertex yang ia pimpin. Ia menyoroti bahwa meskipun model AI saat ini sudah sangat pintar, adopsi luas di dunia nyata belum terlihat sebesar yang diharapkan, terutama karena masih banyak infrastruktur yang harus dibangun.
Google memiliki keunggulan unik berupa integrasi penuh mulai dari pusat data, chip sendiri, hingga antarmuka pengguna. Ini memungkinkan Google mengontrol seluruh rantai teknologi AI, mulai dari model sampai aplikasi agentik yang digunakan pelanggan mereka seperti Shopify dan Thomson Reuters.
Gerstenhaber mengungkapkan tiga batas utama yang harus dilalui AI: kecerdasan murni untuk kualitas keluaran, latensi atau kecepatan respons agar pengguna tidak frustrasi, dan biaya yang memungkinkan AI dioperasikan berskala besar terutama untuk platform besar seperti Reddit dan Meta yang harus memoderasi jutaan konten tanpa risiko besar biaya yang tidak terduga.
Salah satu hambatan terbesar untuk kemajuan AI agentik adalah kurangnya pola standar untuk mengaudit perilaku agen, mengatur otorisasi data yang digunakan, dan memastikan tata kelola yang aman saat masuk ke produksi. Di bidang software engineering, pola ini sudah mulai terbentuk, sehingga adopsi di sektor ini lebih cepat.
Gerstenhaber optimis bahwa dengan waktu, pola infrastruktur dan tata kelola yang tepat akan muncul, mendorong AI agentik dapat dipakai secara luas dan aman dalam berbagai profesi dan aplikasi. Hal ini akan membuka potensi penuh AI untuk merevolusi berbagai industri di masa depan.
Referensi:
[1] https://techcrunch.com/2026/02/23/googles-cloud-ai-lead-on-the-three-frontiers-of-model-capability/
[1] https://techcrunch.com/2026/02/23/googles-cloud-ai-lead-on-the-three-frontiers-of-model-capability/
Analisis Ahli
Andrew Ng
"Menekankan pentingnya integrasi penuh ekosistem untuk memastikan AI dapat diberdayakan dengan efektif di berbagai domain bisnis."
Fei-Fei Li
"Mendorong fokus pada etika dan tata kelola AI yang harus berjalan seiring dengan inovasi teknologi agentik agar dapat diterima secara luas."
Analisis Kami
"Pendekatan Michael Gerstenhaber yang memandang model AI sebagai produk yang harus melewati batas kecerdasan, kecepatan, dan biaya sangat relevan untuk menghadapi realita pasar yang kompleks. Tantangan utama bukan hanya mengembangkan AI yang pintar, tapi juga membuatnya dapat diakses secara murah dan efisien dalam skala besar untuk berbagai aplikasi dunia nyata."
Prediksi Kami
Dalam beberapa tahun ke depan, akan muncul standar dan pola baru yang memungkinkan penggunaan AI agentik secara lebih luas dan aman di berbagai sektor industri, sehingga adopsi teknologi ini akan meningkat drastis.
Pertanyaan Terkait
Q
Siapa Michael Gerstenhaber dan apa perannya di Google Cloud?A
Michael Gerstenhaber adalah VP Produk di Google Cloud yang memimpin platform Vertex, yang menyediakan akses ke model AI cerdas bagi pengembang.Q
Apa yang dimaksud dengan model AI yang berjuang melawan tiga batasan?A
Model AI berjuang melawan tiga batasan: inteligensi mentah, waktu respons, dan biaya untuk penerapan skala besar.Q
Mengapa ada kesenjangan antara kemampuan teknologi AI dan penerapannya di dunia nyata?A
Ada kesenjangan karena infrastruktur yang masih kurang, serta pola yang belum ada untuk mengaudit dan mengotorisasi data untuk agen.Q
Apa yang membuat Google Cloud unik dalam pengembangan AI?A
Google Cloud unik karena memiliki integrasi vertikal dari infrastruktur hingga antarmuka, memungkinkan pengembangan AI yang lebih efisien.Q
Mengapa proses audit penting dalam pengembangan dan penerapan AI?A
Proses audit penting untuk memastikan bahwa kode dan keputusan yang diambil oleh model AI dapat dipercaya dan aman bagi pengguna.
