Menghilangkan Hambatan Penerapan Agen AI Tingkat Perusahaan

(MI/HO)

PENELITIAN IDC menunjukkan bahwa meskipun organisasi menjalankan rata-rata 23 uji coba konsep AI generatif antara 2023 dan 2024, hanya tiga di antaranya yang mencapai tahap produksi. Dari jumlah tersebut, hanya 62% yang memenuhi harapan. 

Agen AI akan punya kemampuan yang besar dari tools dan data yang dapat diaksesnya, tetapi alur kerja saat ini sangat kompleks dan mahal, menghambat bisnis untuk memanfaatkan nilai penuh dari agen AI. Meskipun kerangka kerja AI yang ada memudahkan untuk memulai dengan agen, banyak perusahaan kesulitan mengintegrasikan data real-time ke dalam inisiatif agen AI, sehingga respons yang tidak akurat dan tidak dapat diandalkan.

"Meskipun sebagian besar perusahaan sedang berinvestasi dalam AI yang bersifat otonom, arsitektur data mereka tidak mampu mendukung kemampuan pengambilan keputusan otonom yang dibutuhkan oleh sistem-sistem ini," kata Stewart Bond, Wakil Presiden Divisi Perangkat Lunak Intelijen dan Integrasi Data di IDC. "Organisasi sebaiknya memprioritaskan solusi AI otonom yang menawarkan integrasi yang mudah dan aman serta memanfaatkan data real-time untuk konteks yang diperlukan dalam mengambil tindakan cerdas."

Chief Product Officer di Confluent, Shaun Clowes, menambahkan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang berorientasi pada tindakan agentic AI ada di peta jalan setiap organisasi. Namun, kebanyakan perusahaan terjebak dalam fase prototipe yang tak kunjung selesai, sehingga tertinggal. Sedangkan yang lain berlomba menuju hasil yang dapat diukur. 

"Bahkan agen AI paling cerdas pun akan bekerja tanpa arah jika tidak memiliki konteks bisnis yang terbaru. Streaming Agents menyederhanakan pekerjaan rumit dalam mengintegrasikan alat dan data yang menciptakan kecerdasan sejati, memberikan organisasi landasan yang kokoh untuk menerapkan agen AI yang mendorong perubahan berarti di seluruh bisnis," ujarnya dalam keterangan tertulis, Jumat (29/8).

Streaming Agents, fitur baru di Confluent Cloud untuk Apache Flink, menghilangkan hambatan dalam penerapan AI berbasis agen tingkat perusahaan dengan mengintegrasikan pemrosesan data dan alur kerja AI serta menyediakan koneksi yang mudah dan aman ke setiap bagian bisnis, termasuk Large Language Models (LLMs), embedding models, alat, dan sistem lain. Fitur ini mempercepat adopsi AI berbasis agen, memfasilitasi alur kerja yang lebih efisien, waktu implementasi yang lebih cepat, serta penciptaan model bisnis dan peluang baru yang sepenuhnya inovatif. (I-2)