Bangkitnya Agen AI Otonom yang Mengubah Alur Kerja Digital

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.

AI agent semakin cerdas dalam mengerjakan tugas digital seperti menulis email, membuat kode, dan mengelola alur kerja kompleks. Namun, mereka tidak bisa melakukan transaksi pembayaran layanan secara mandiri, seperti mendaftar layanan hosting atau membayar tagihan, yang merupakan hal penting untuk menyelesaikan tugas secara penuh. Jim Nguyen, CEO dari startup InFlow dan mantan eksekutif PayPal, melihat masalah ini sebagai hambatan yang harus diatasi untuk benar-benar memberdayakan AI agent. Menurutnya, yang dibutuhkan adalah sistem pembayaran yang didesain khusus untuk AI agent yang dapat menghilangkan gesekan dalam proses pembayaran dan pendaftaran layanan. InFlow menghadirkan solusi yang memungkinkan AI agent bekerja layaknya asisten manusia, dengan memiliki anggaran yang jelas agar tidak mengeluarkan biaya berlebihan. Dengan sistem ini, AI agent juga dapat membayar layanan secara otomatis dan bahkan merekrut agent lain dengan keahlian khusus untuk membantu pekerjaan mereka. Sejumlah perusahaan besar seperti Braze, HubSpot, Adobe, Salesforce, dan OpenText sudah mulai membangun platform yang mendukung penggunaan AI agent secara agentik. Bahkan, diprediksi akan ada sistem 'HR' untuk AI agent yang bisa mengelola onboarding, pemberhentian, hingga urusan pembayaran mereka. Meskipun ada beberapa keberatan, seperti larangan Amazon terhadap AI agent bertransaksi di platformnya, inovasi ini diperkirakan akan menjadi sangat penting. AI agent yang bisa bertransaksi sendiri akan menjadi pelanggan baru yang memiliki kemampuan menghasilkan dan membelanjakan uang secara otonom.

Simular adalah startup yang mengembangkan agen AI untuk Mac OS dan Windows yang memiliki kemampuan unik untuk mengontrol komputer secara langsung, seperti menggerakkan mouse dan klik layar, bukan hanya mengendalikan browser. Teknologi ini memungkinkan otomatisasi berbagai tugas digital yang biasanya dilakukan manusia, seperti menyalin dan menempel data di spreadsheet. Baru-baru ini Simular mengumumkan peluncuran versi 1.0 mereka untuk Mac OS dan berkolaborasi dengan Microsoft untuk mengembangkan versi Windows. Mereka menjadi salah satu dari lima perusahaan yang diterima dalam program Windows 365 for Agents yang diumumkan Microsoft pada November, bersama dengan perusahaan lain seperti Manus AI dan TinyFish. Salah satu tantangan utama dalam mengembangkan agen AI adalah masalah halusinasi yang terjadi pada model bahasa besar (LLM), yaitu saat AI menghasilkan informasi palsu atau salah yang bisa merusak seluruh alur kerja yang melibatkan banyak langkah. Simular mengatasi ini dengan cara unik, membiarkan AI bereksplorasi secara bebas selama proses pembelajaran, lalu setelah menemukan cara kerja yang tepat, membuatnya menjadi kode yang deterministik dan dapat diulang. Pendiri Simular, Ang Li dan Jiachen Yang, sebelumnya bekerja di Google DeepMind dengan pengalaman pada teknologi pembelajaran penguatan dan produk AI skala besar seperti Waymo. Mereka memperkenalkan konsep 'neuro symbolic computer use agents' yang memungkinkan kombinasi antara kreativitas AI dan eksekusi kode yang dapat dipercaya dan diaudit oleh pengguna akhir. Simular telah mengumpulkan lebih dari 27 juta dolar AS dari investor termasuk Felicis, NVentures, South Park Commons, dan lainnya. Startup ini mulai diterapkan di berbagai industri, dari dealer mobil hingga organisasi pengelola rumah, dengan proyek open source yang sudah digunakan untuk otomasi di bidang pemasaran, penulisan konten, dan lain-lain.

Giving Tuesday adalah hari penting bagi banyak organisasi nonprofit di Amerika Serikat yang mengalami lonjakan donasi dan komunikasi dengan donor. Namun, kekurangan sumber daya dan sistem data real-time sering kali membuat staf kewalahan, menyebabkan stres dan kelelahan. Inilah latar belakang munculnya agen AI yang membantu mempermudah pekerjaan selama masa puncak tersebut. Blue Star Families memperkenalkan STAR, agen AI yang mampu menjawab pertanyaan anggota, membuat catatan secara otomatis, dan memproses analitik lebih awal. Hal ini memberikan rasa stabilitas yang sebelumnya tidak dirasakan staf saat menghadapi lonjakan operasi Giving Tuesday mulai pukul 6:58 pagi. Para pemimpin nonprofit kini mulai mempertimbangkan bagaimana AI dapat mengubah alur kerja yang sebelumnya padat dan manual menjadi lebih otomatis dan efisien. Dengan waktu respons donor yang menuntut kurang dari dua jam dan 85 persen aktivitas donasi terjadi melalui perangkat mobile, kecepatan operasi menjadi kebutuhan utama. Agen AI yang diadopsi di berbagai organisasi seperti Pledge 1% dan Pacific Clinics mampu menurunkan beban kerja administratif dan mempercepat pelaporan kepada pemberi dana. Hal ini membuka peluang staf untuk lebih fokus pada pekerjaan penting yang membutuhkan pertimbangan manusia, seperti membangun hubungan dan strategi misi. Pergeseran ini mencerminkan perubahan struktural di sektor nonprofit dimana AI berperan sebagai tulang punggung operasional yang memungkinkan organisasi mengelola data secara real-time, meningkatkan akurasi, dan memperkuat budaya berbasis data tanpa kehilangan nilai-nilai humanis seperti empati dan kepercayaan.

Selama beberapa dekade, aplikasi perangkat lunak perusahaan dirancang khusus untuk membantu manusia dalam menjalankan tugas-tugas mereka. Namun, dengan pesatnya perkembangan AI, fokus ini mulai bergeser menjadi lebih berorientasi pada pekerja dan proses bisnis yang melibatkan agen AI. Ini menandai transformasi besar dalam cara aplikasi perusahaan bekerja, yang kini tidak hanya mendukung manusia, tetapi juga tenaga kerja digital. Pada tahun 2026, aplikasi perusahaan tidak hanya sekadar menyediakan alat digital untuk karyawan, tetapi juga mulai mengakomodasi agen AI sebagai bagian dari tim digital. Pemimpin teknologi saat ini dihadapkan pada tantangan untuk memutuskan seberapa jauh mereka akan mendigitalkan proses bisnis dan mengelola alur kerja yang bisa berjalan secara mandiri, namun tetap terintegrasi dengan peran manusia. Untuk menghadapi perubahan ini, pemimpin teknologi harus melakukan modernisasi tumpukan teknologi (tech stack) dan meninggalkan sistem lama yang kaku agar dapat membangun alur kerja terpadu yang didukung AI. Di sisi lain, mereka juga harus memandang teknologi sebagai bagian dari tenaga kerja itu sendiri dan melakukan perencanaan yang lebih cermat untuk meningkatkan produktivitas dan inovasi di perusahaan. Meskipun teknologi seperti daya komputasi dan biaya penyimpanan data semakin murah serta hambatan integrasi dengan sistem lama mulai menurun, tantangan terbesar saat ini justru terletak pada standarisasi proses bisnis dan fragmentasi data. Kedua hal ini menjadi kendala utama yang harus diatasi supaya alur kerja AI dapat berjalan efektif dalam bisnis. Oleh karena itu, disarankan agar para pemimpin teknologi tidak menolak perubahan ini, melainkan mulai menyusun tata kelola dan model operasi yang akan mendukung integrasi AI dalam jangka panjang. Hal ini penting agar perusahaan mampu memanfaatkan peluang yang ada dan bersaing di era digital yang semakin maju.

Memasuki tahun 2026, perusahaan menghadapi lanskap teknologi baru dengan kemunculan agen AI yang mampu mengotomatisasi alur kerja kompleks dan berinteraksi langsung dengan layanan pihak ketiga. Tekanan untuk berinovasi secara praktis mendorong adopsi teknologi ini agar tidak hanya sekadar ikut tren tapi benar-benar menciptakan nilai tambah. Generative AI akan semakin banyak digunakan dalam aktivitas profesional seperti pemrograman, penyusunan kontrak, dan pengelolaan proyek. Prediksi IDC menunjukkan bahwa sebagian besar aplikasi kantor akan dilengkapi dengan AI copilot yang membantu manusia bekerja lebih cepat dan efisien tanpa menggantikan peran mereka. Perusahaan mulai meninggalkan cloud generic dan beralih ke platform cloud industri (ICP) yang menawarkan solusi vertikal lengkap dari infrastruktur hingga aplikasi serta data yang sudah dikonfigurasi untuk mematuhi regulasi. Gartner memperkirakan bahwa penggunaan ICP akan melonjak signifikan pada tahun 2026. Quantum computing mulai bukan hanya soal peluang riset, tapi juga ancaman yang nyata terhadap enkripsi data saat ini. Oleh karena itu, banyak perusahaan mulai menyusun strategi untuk beralih ke metode enkripsi yang tahan terhadap serangan kuantum. Tren lain yang juga menonjol adalah keamanan zero-trust edge dan penggunaan extended reality (XR) yang membuat pengalaman kerja dan pelatihan semakin imersif dan aman. Selain itu, keberlanjutan menjadi prioritas utama dengan perusahaan mengintegrasikan prinsip green design ke dalam strategi teknologi mereka.