OutSystems menguraikan tiga strategi praktis untuk menerapkan Agentic AI yaitu mulai dari infrastruktur yang ada, fokus pada masalah spesifik, dan bangun fondasi data yang kuat agar AI memberikan hasil bisnis terukur, bukan sekadar hype.
Tahun ini, jumlah pitch vendor AI yang menjanjikan revolusi bisnis dan ROI fantastis nyaris tak terhitung. Namun kenyataannya, sebagian besar perusahaan masih mencari tahu inisiatif agentic AI mana yang benar-benar penting dan mana yang sekadar eksperimen mahal. Banyak tim di seluruh dunia mulai menggunakan generative AI untuk memenuhi kebutuhan mereka, tetapi sering kali tanpa kendali yang jelas atas siapa yang menggunakannya dan untuk apa.
Dalam diskusi pelanggan OutSystems bersama Howard Miller, CIO UCLA Anderson School of Management, para peserta berbagi pandangan jujur tentang memisahkan substansi Agentic AI dari sekadar pertunjukan demo. Mereka sepakat bahwa keberhasilan implementasi AI dimulai dari kemampuan organisasi menyaring kebisingan hype dan fokus pada hasil nyata.
Organisasi yang lebih maju pun masih berjuang dengan dasar-dasar penerapan AI yang belum sempurna, sementara vendor terus menjual terobosan besar berikutnya yang sering kali belum siap produksi. Solusi untuk menjembatani kesenjangan antara janji dan realisasi AI adalah dengan fokus pada pendekatan praktis yang menghasilkan dampak bisnis nyata, dengan tata kelola, keamanan, dan kepatuhan sejak hari pertama.
- Mulai dari Infrastruktur, Bukan Angan-Angan
Menciptakan kembali bisnis dalam semalam dengan AI hanyalah angan-angan pemasar yang terlalu bersemangat. Pendekatan yang berhasil justru dimulai dari infrastruktur yang sudah ada. Gunakan AI untuk merampingkan proses lintas divisi dan melengkapi sistem yang telah berjalan, bukan menggantikannya. Platform seperti OutSystems memungkinkan organisasi memanfaatkan kemampuan AI yang memperkuat fondasi lama agar bekerja lebih efisien tanpa harus merombak total.
- Fokus pada Masalah Spesifik, Bukan Kemampuan Umum
Setiap inisiatif Agentic AI di UCLA Anderson selalu terkait dengan misi utama yaitu mempersiapkan mahasiswa menghadapi dunia kerja yang digerakkan oleh AI. Fokus ini menuntut pencarian masalah yang spesifik untuk dipecahkan AI, bukan sekadar mencoba setiap kemampuan baru. Banyak organisasi lain menerapkan prinsip serupa untuk mengatasi tantangan operasional sehari-hari dan mengintegrasikan aplikasi pihak ketiga secara lebih efisien.
- Bangun Fondasi Data Sebelum Segalanya
Vendor jarang mengungkap bahwa kualitas AI sepenuhnya bergantung pada kualitas data. Data yang tidak lengkap atau usang hanya akan menghasilkan AI yang tidak akurat. Sebelum menerapkan satu pun AI Agent, organisasi harus menilai apakah data yang digunakan bersih, terkini, dan sesuai peraturan. Di sektor yang sangat diatur seperti keuangan dan kesehatan, audit dan kepatuhan menjadi pondasi dari semua inisiatif AI.
Menjawab Pertanyaan yang Sering Diabaikan
Peneliti Nvidia boleh saja memuji small language models, dan berbagai konferensi teknologi menampilkan demo AI Agent yang mampu menangani alur kerja kompleks. Namun Howard Miller mengingatkan pertanyaan penting yaitu Premis umum mengatakan Agentic AI akan secara otomatis melakukan serah terima tugas untuk mencapai tujuan bisnis. Tapi bagaimana kita menemukan cara untuk mencapainya?
Bagi banyak perusahaan, jalur implementasi praktis masih kabur. Membangun kemampuan AI dasar saja belum tuntas, sehingga beralih ke sistem otonom sepenuhnya sering kali terlalu dini.
Keberhasilan AI terlihat dari peningkatan efisiensi yang dapat diukur, seperti proses lintas divisi yang lebih cepat, serta keselarasan bisnis yang jelas, seperti UCLA yang mempersiapkan tenaga kerja bertenaga AI. Modernisasi berkelanjutan dan risiko yang terkendali melalui tata kelola yang kuat menjadi faktor pembeda. Tidak ada keluhan tentang proyek percontohan tanpa akhir atau tool sprawl tanpa kendali.
Tiga ciri utama membedakan perusahaan yang benar-benar maju dalam implementasi AI. Mereka memilih platform yang memadukan kemampuan AI dengan pengembangan praktis, seperti OutSystems Agent Workbench platform terpadu untuk membangun, mengatur, dan mengelola AI Agent tanpa integrasi yang berantakan. Mereka memulai dengan tujuan bisnis yang jelas, misalnya mengurangi waktu pengembangan sebesar 40% alih-alih sekadar menerapkan AI. Mereka jujur tentang posisi mereka dalam perjalanan ini. Seperti diingatkan Howard Miller, banyak organisasi masih mencari tahu apakah small language models atau large language models yang paling sesuai dan itu tidak masalah. Yang penting adalah membangun secara mantap, bukan mengejar setiap tren.
