Platform Integrasi AI Terpadu dan Kebangkitan Agentic AI

Dulu, kita biasa membeli software lewat disk atau lisensi yang dipasang satu per satu oleh manusia. Namun kini, perubahan besar terjadi – cloud dan AI mengambil alih proses ini. AI agen kini mulai membeli, memasang, dan mengatur software secara otomatis tanpa perlu campur tangan manusia. Perubahan ini membuat model lisensi per kursi yang biasa dipakai perusahaan jadi tidak relevan lagi. Karena AI agenlah yang menggunakan software, harga software mulai didasarkan pada hasil yang dihasilkan AI dan berapa banyak penggunaan software tersebut oleh mesin, bukan berapa banyak manusia yang memakai. Beberapa ahli dan perusahaan sudah memperingatkan bahwa perubahan ini sangat besar dan tidak mudah untuk dilakukan. Banyak software lama masih dibuat untuk penggunaan manusia dan harus direstrukturisasi agar bisa berjalan efektif di era AI agen. Ini bukan sekadar soal harga, tapi juga soal bagaimana software bisa bekerja sama dengan AI secara otonom. Model baru yang disebut agentic licensing memungkinkan AI untuk punya ‘izin’ bertindak secara otomatis di sistem, misalnya membaca data atau menjalankan alur kerja. Pendapatan perusahaan software kini mulai berasal dari hasil yang benar-benar dihasilkan oleh AI, seperti berapa banyak masalah yang bisa diselesaikan oleh AI, bukan lagi cuma jumlah pengguna. Perubahan ini akan mempengaruhi banyak aspek dalam industri software, termasuk cara vendor dan pelanggan bertransaksi. Pelanggan harus mulai menuntut kejelasan tentang apa yang mereka bayar dan berapa banyak hasil nyata yang mereka peroleh. Ini adalah era baru yang menuntut transparansi dan inovasi besar dalam penetapan harga dan pengembangan software.

AI atau kecerdasan buatan kini berkembang pesat dan memasuki fase baru yang disebut agentic AI. Berbeda dengan AI tradisional seperti chatbot yang hanya merespon perintah, agentic AI mampu berpikir, merencanakan, dan melaksanakan tugas secara mandiri untuk membantu kerja manusia di bidang SDM dan payroll. Di ADP, agentic AI dibagi menjadi tiga tingkatan: agen sederhana yang menangani tugas rutin, agen lanjutan yang mengelola alur kerja yang lebih kompleks, dan agen otonom yang bisa mengkoordinasikan proses dari awal sampai akhir dengan sedikit campur tangan manusia. Meski begitu, manusia tetap memegang kendali dan memberikan pengawasan agar AI digunakan secara bertanggung jawab. Keunggulan utama agentic AI adalah kemampuannya untuk beradaptasi dan belajar dari pengalaman, sehingga dapat memperbaiki proses dan membuat keputusan dengan konteks yang lebih luas. Contohnya, algo payroll dapat mendeteksi masalah dan menawarkan solusi sebelum masalah tersebut berkembang, berbeda dengan AI tradisional yang hanya bereaksi terhadap masalah yang sudah muncul. Kolaborasi antar agen agentic AI juga sangat penting. Contohnya, agen perencanaan tenaga kerja dapat bekerja sama dengan agen optimasi penggajian dan agen keterlibatan karyawan untuk menciptakan sistem yang saling mendukung dan membuat keputusan berbasis data yang lebih cerdas dan tepat waktu. Namun, untuk menggunakan agentic AI secara efektif, organisasi harus mempersiapkan data yang rapi, membangun tata kelola yang jelas, serta melatih tim agar mampu mengawasi dan menginterpretasi hasil kerja AI. Hal ini akan mengubah pekerjaan dari sekadar eksekusi tugas menjadi pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategis.

Perusahaan saat ini menghadapi tekanan besar dari dewan direksi untuk mengadopsi AI dengan cepat, tetapi banyak yang kesulitan menghasilkan manfaat nyata dari teknologi ini. AWS memperkenalkan agentic AI yang bertujuan membuat pengembangan perangkat lunak dan otomasi menjadi lebih mudah dan skalabel, membantu siapa pun untuk cepat mewujudkan ide tanpa perlu bahasa pemrograman rumit. Dr. Swami Sivasubramanian dari AWS menjelaskan bahwa agentic AI memungkinkan pembuat menggunakan bahasa alami untuk memerintahkan agen AI melakukan tugas lengkap mulai dari membuat rencana, menulis kode, sampai mengeksekusi solusi. Pendekatan ini berbeda dengan solusi sebelumnya karena agen dapat beradaptasi secara real-time tanpa harus mengikuti aturan workflow yang kaku. AWS mengembangkan layanan Amazon Nova Act yang terintegrasi dengan banyak komponen seperti SDK, orkestrator, dan model AI ringan yang bersama-sama melatih agen agar dapat mengotomasi alur kerja secara andal dengan tingkat keberhasilan hingga 90%. Pelatihan dilakukan dalam simulasi lingkungan perusahaan untuk menguji dan menyempurnakan agen tanpa mengganggu sistem produksi. Agentic AI membawa perubahan paradigma dalam pengembangan perangkat lunak: dari cara pemrograman yang deklaratif berbasis niat, agen AI terus belajar dan memperbaiki performanya, dapat bekerja sama secara otonom dengan tim manusia, serta memecahkan masalah kompleks melalui kolaborasi antar-agen spesialis. Walaupun saat ini kegunaan agen AI di dunia nyata masih terbatas, kemajuan yang dicapai menunjukkan bahwa teknologi ini akan mengubah cara perangkat lunak dibuat dan dijalankan dalam jangka panjang, memberikan peluang besar bagi organisasi untuk berinovasi lebih cepat dan mengurangi kesalahan manusia.

Di masa lalu, gangguan kecil dalam operasi perusahaan bisa menghambat proses bisnis secara signifikan. Teknologi otomatisasi sederhana hanya mampu menangani tugas-tugas berulang tanpa menyelesaikan masalah yang lebih kompleks secara langsung. Namun, kemunculan agentic AI membawa perubahan besar dengan memperkenalkan sistem yang dapat mengenali masalah, bertindak untuk memperbaikinya, dan belajar dari pengalaman secara mandiri tanpa perlu intervensi manusia secara terus-menerus. Saat ini, sebagian besar organisasi mulai menggunakan AI dalam berbagai fungsi bisnis mereka. Laporan McKinsey menunjukkan bahwa 78% perusahaan telah menggunakan AI dan agentic AI dapat mempercepat proses bisnis antara 30% hingga 50%. Kelebihan agentic AI adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan berbagai sistem seperti ERP, CRM, dan ITSM melalui API, yang memungkinkan respons cepat terhadap pemicu bisnis dan alur kerja selesai dengan minim campur tangan manusia. Selain meningkatkan kecepatan dan efisiensi, agentic AI juga mengubah cara kerja manusia, khususnya pekerja pengetahuan yang sebelumnya sangat terfokus pada pekerjaan rutin dan administratif. Dengan mendelegasikan tugas-tugas pembuatan laporan dan entri data ke sistem cerdas, para pekerja bisa lebih fokus pada strategi dan kreativitas yang memberikan nilai tambah lebih besar bagi perusahaan dan klien. Meski menawarkan banyak keuntungan, penerapan agentic AI tidak bisa dilakukan secara instan. Organisasi perlu membangun fondasi data yang kuat, menstandardisasi model operasional, dan menerapkan tata kelola yang ketat untuk memastikan sistem AI beroperasi secara dapat dipercaya, transparan, dan aman. Model otonomi bertahap mulai dari mode 'propose' hingga 'auto-act' membantu membangun kepercayaan secara perlahan sekaligus menjaga kendali manusia. Ke depan, agentic AI diprediksi akan mengintegrasikan berbagai fungsi dengan lapisan operasi yang menyatukan chat, pencarian, orkestrasi, dan pengawasan dalam satu antarmuka yang mudah digunakan. Sistem ini juga akan berkembang menjadi lebih adaptif, dengan kemampuan memori dan pengamatan yang diperkuat, serta identitas tervalidasi yang tinggi, sehingga proses bisnis berubah dari reaktif menjadi lebih prediktif dan korektif otomatis.

Jyoti Shah, seorang pemimpin teknologi AI di ADP, berbagi pengalaman dalam mengelola proyek AI. Ia mengamati banyak tim yang terjebak mengejar model AI terbaru sehingga sistem mereka sering mengalami masalah seperti ketidakcocokan software dan biaya yang membengkak. Pengalaman Shah membuktikan bahwa keberhasilan bukan datang dari model AI tertentu, melainkan dari bagaimana sistem dibangun agar bisa mudah beradaptasi ketika teknologi berubah. Pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk bergerak cepat dan efisien tanpa harus menulis ulang kode setiap kali ada model baru. Salah satu solusi yang ia terapkan adalah penggunaan unified API layer, yaitu satu antarmuka bersama yang dapat diakses oleh berbagai model AI. Dengan metode ini, pengembang bisa menulis kode sekali tapi menjalankan di mana saja, sehingga menghindari masalah teknis dan mengurangi ketergantungan pada satu vendor penyedia model AI. Keuntungan lain dari pendekatan ini adalah penghematan biaya dan peningkatan fleksibilitas dalam menggunakan berbagai model AI sesuai kebutuhan, seperti menggunakan model lebih sederhana untuk tugas rutin dan model canggih untuk tugas kompleks. Hal ini juga mendukung kepatuhan terhadap regulasi data dan membantu perusahaan mengurangi penggunaan energi AI demi keberlanjutan. Menurut Shah, kepemimpinan dalam AI bukan soal memprediksi model berikutnya, tapi menciptakan ekosistem dimana berbagai model bisa beroperasi dengan efisien dan bertanggung jawab. Arsitektur seperti ini akan menjadi penentu kesuksesan perusahaan dalam era transformasi AI yang cepat dan berkelanjutan.

Banyak organisasi saat ini mengadopsi penggunaan multicloud sebagai strategi utama mereka untuk meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas sistem. Namun, perbedaan teknologi dan bahasa antar penyedia cloud membuat interoperabilitas menjadi tantangan besar. Terutama di zaman AI agenik, di mana banyak agen AI bekerja secara otonom dan butuh berkomunikasi tanpa hambatan. Model Context Protocol atau MCP muncul sebagai solusi open-source yang bertujuan menjadi jembatan antar cloud dengan menciptakan bahasa umum bagi agen AI untuk saling bertukar data dan konteks. MCP memungkinkan agen bekerja secara mandiri dan sekaligus terintegrasi dalam workflow berbasis konteks stateful, bukan hanya komunikasi sederhana request-response seperti REST API biasa. Sebagai contoh, di kasus perusahaan fintech yang menggunakan AWS dan Oracle Cloud, MCP dapat memfasilitasi beberapa agen seperti deteksi, penilaian, perbaikan, monitoring, dan retroaktif agar bisa saling berbagi informasi dengan aman dan efisien. Tanpa MCP, akan sulit untuk menyatukan data keamanan dan respons insiden dari dua platform yang sangat berbeda. Selain itu, MCP dapat dikombinasikan dengan protokol lain seperti Agent2Agent (A2A) dari Google untuk memungkinkan komunikasi dinamis antar agen berbasis berbagai model AI dari beragam platform cloud. Hal ini membuka peluang kolaborasi lintas penyedia layanan yang selama ini jarang terjadi. Meski menjanjikan, penerapan MCP harus memperhatikan aspek keamanan, biaya egress data, dan performa agar tidak menimbulkan masalah baru. Di masa depan, MCP berpotensi menjadi standar utama untuk membangun sistem AI multi-agen dan multicloud yang lebih transparan, aman, dan terukur, membantu bisnis memanfaatkan kekuatan AI tanpa terjebak pada satu ekosistem teknologi.