AI agent diperkirakan akan terlibat dalam sebagian besar tugas bisnis dalam waktu tiga tahun ke depan. Kemampuannya untuk belajar, beralasan dalam tindakan, dan menyesuaikan diri, menjadikan AI agent sebagai strategi bisnis yang dapat membantu perusahaan mengerjakan lebih banyak secara lebih efisien.
Sebelum menggalinya lebih dalam dan menyusun rencana, para pemimpin perusahaan patut tahu bagaimana AI agent dapat memberikan dampak dan membenarkan investasi mereka.
Berikut adalah enam cara AI agent meningkatkan kinerja tim, beserta contoh-contoh praktisnya:
- Mempercepat Pengembangan Perangkat Lunak
AI agent dapat bertindak sebagai copilot cerdas yang membantu mengotomatisasi pembuatan kode, pengujian, dan penerapan. Contohnya, NVIDIA ChipNeMo membantu 5.000 insinyur NVIDIA dalam mendesain, memverifikasi, dan mendokumentasikan, sehingga menghemat 4.000 hari kerja hanya dalam satu tahun.
- Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data
AI agent dapat membantu bisnis mendapatkan wawasan dari data yang kompleks untuk pengambilan keputusan penting. BlackRock’s Aladdin Copilot, asisten AI yang melayani ribuan pengguna, dapat membantu tim mendapatkan wawasan portofolio dan memonitor saldo. Ini telah membantu mengurangi waktu riset dari menit menjadi detik.
- Mengoptimalkan Operasi IT dan Manufaktur
AI agent unggul dalam menjaga operasional IT dengan memantau infrastruktur dan mengotomatiskan pengambilan keputusan. Telenor Group mengintegrasikan NVIDIA Blueprint untuk menerapkan jaringan otonom yang cerdas guna memenuhi tuntutan kinerja 5G. Selain itu, Foxconn menggunakan digital twins dan AI agent untuk mengoptimalkan jalur produksi, yang mengurangi waktu penerapan hingga 50%.
- Menyederhanakan Operasional Industri
Didukung kemampuannya berinteraksi dengan dunia fisik, AI agent analisis video dapat memantau jalur perakitan untuk pemeriksaan kualitas. Pegatron mengembangkan platform AI mereka yang mempercepat pengembangan agen hingga 400% dalam empat tahun terakhir. Mereka juga melihat penurunan biaya tenaga kerja sebesar 7% per jalur perakitan dan penurunan tingkat cacat sebesar 67%.
- Meningkatkan Layanan Pelanggan
AI agent unggul dalam menangani layanan pelanggan dalam skala besar, sehingga mengurangi waktu tunggu dengan menangani ribuan pertanyaan secara bersamaan. Karyawan AT&T menggunakan solusi gen AI bernama Ask AT&T yang membantu mereka mendapatkan dokumentasi yang relevan dan menyelesaikan pertanyaan rutin secara mandiri. Layanan otomatis ini menghasilkan biaya analitik transkrip call center 84% lebih rendah.
- Memberikan Edukasi yang Dipersonalisasi
AI agent membuat dukungan belajar individual lebih mudah diakses. Clemson University mengembangkan asisten pengajar bertenaga AI yang memandu siswa untuk memahami konsep-konsep yang sulit. Alih-alih hanya memberikan jawaban, asisten virtual ini memandu siswa memecahkan masalah langkah demi langkah dan memberikan dukungan 24 jam sehari.
Mengukur Keberhasilan AI Agent
Mengukur keberhasilan AI agent adalah hal yang sangat penting untuk memaksimalkan investasi. Sering kali bisnis menerapkan agent tanpa kerangka pengukuran yang jelas, sehingga membuatnya sulit untuk membuktikan pengembalian investasi atau mengidentifikasi area untuk perbaikan. Saat menyusun strategi evaluasi, pengguna harus mempertimbangkan metrik yang paling penting untuk tujuan mereka:
- Adopsi dan Keterlibatan
Lacak apakah teknologi ini diterima. Metriknya termasuk berapa banyak pengguna yang berinteraksi dengan agen dan seberapa sering, serta berapa lama sesi berlangsung. Keterlibatan yang tinggi menunjukkan bahwa agen secara rutin memberikan dukungan yang efektif. - Penyelesaian Tugas
Ukur berapa banyak tugas yang ditangani atau diselesaikan agen tanpa campur tangan manusia. Dalam pengembangan perangkat lunak, pengguna dapat mengukur tingkat otomatisasi pembuatan kode untuk melihat seberapa banyak perangkat lunak yang dikembangkan oleh agen. - Peningkatan Produktivitas dan Efisiensi
Kuantifikasi waktu yang dihemat. Metriknya mencakup waktu untuk menyelesaikan masalah IT, waktu yang dibutuhkan untuk membuat laporan, atau waktu rata-rata penanganan interaksi pelanggan. - Hasil Bisnis
Hubungkan kinerja agen dengan hasil nyata. Ini bisa berarti pengurangan biaya per interaksi dalam layanan pelanggan, waktu ke pasar yang lebih cepat dalam pengembangan perangkat lunak, atau pengurangan waktu henti yang tidak terencana dalam operasional IT. - Pengalaman Pengguna yang Berkualitas Tinggi
Pastikan sistem tersebut dapat dipercaya dan efektif. Pertimbangkan skor kualitas kode untuk pengembang, akurasi prediksi dalam pengambilan keputusan berbasis data, atau skor kepuasan pelanggan dalam skenario layanan.
