Jakarta | Penggunaan artificial intelligence (AI) di dunia bisnis terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir. Perkembangan ini mencerminkan semakin luasnya peran teknologi dalam mendukung berbagai kebutuhan perusahaan. AI tidak hanya digunakan untuk mengolah informasi, tetapi juga membantu bisnis memahami data, menemukan insight, melayani pelanggan, dan mendukung proses pengambilan keputusan. Beragam kemampuan tersebut menjadikan AI relevan bagi kegiatan yang berlangsung di berbagai bagian organisasi.
Salah satu kontribusi AI adalah membantu menganalisis data. Ketika data tersedia dalam jumlah dan bentuk yang beragam, teknologi ini dapat membantu perusahaan memprosesnya untuk memperoleh pemahaman yang lebih terarah. Hasil analisis dapat menghasilkan insight yang menjadi bahan pertimbangan dalam melihat kondisi bisnis dan menentukan langkah berikutnya. Dengan demikian, AI turut mendukung hubungan informasi yang dimiliki perusahaan dan keputusan yang perlu diambil.
AI juga dapat mendukung layanan pelanggan. Kemampuan ini memperluas pemanfaatan teknologi dari ranah pengolahan data ke interaksi yang berhubungan langsung dengan kebutuhan pelanggan. Pada saat yang sama, dukungan terhadap pengambilan keputusan membantu perusahaan menggunakan hasil analisis sebagai bagian dari proses kerja. Peran tersebut menunjukkan bahwa AI dapat berkontribusi pada lebih dari satu jenis aktivitas bisnis.
Karena itu, adopsi AI tidak lagi hanya berkaitan dengan penggunaan alat untuk menghasilkan informasi. Teknologi ini semakin berperan dalam pekerjaan operasional, yaitu kegiatan yang menjadi bagian dari pelaksanaan proses bisnis sehari-hari. Perubahan lingkup peran tersebut penting untuk dipahami: AI dapat membantu menghasilkan insight sekaligus mendukung kegiatan yang menggunakan insight itu dalam pekerjaan. Dengan cakupan seperti ini, AI menjadi bagian dari pembahasan tentang bagaimana bisnis menjalankan operasinya, bukan semata-mata tentang cara memperoleh informasi baru.
Meningkatnya penggunaan AI pada akhirnya berkaitan dengan beragam fungsi yang dapat didukungnya, mulai dari analisis data hingga layanan pelanggan dan keputusan bisnis. Ketika kemampuan tersebut terhubung dengan pekerjaan operasional, peran AI dalam bisnis menjadi semakin nyata. Perusahaan dapat memandang teknologi ini sebagai dukungan bagi aktivitas yang berlangsung di dalam organisasi, sekaligus sebagai sarana untuk mengolah informasi menjadi pertimbangan yang berguna dalam proses kerja.
Perkembangan kecerdasan buatan di lingkungan bisnis menandai pergeseran dari sistem yang terutama menyajikan informasi menuju teknologi yang dapat menjalankan tugas. Syifa Fadiyah, VP of Communications HashMicro, menjelaskan bahwa AI agent memiliki tingkat otonomi yang beragam. Artinya, perannya tidak berhenti pada menjawab pertanyaan, merangkum dokumen, atau memberikan rekomendasi kepada pengguna. Dalam batas dan tujuan yang ditetapkan, agent dapat mengambil langkah lanjutan untuk membantu menyelesaikan pekerjaan. Perbedaan ini penting bagi organisasi yang ingin memahami bagaimana AI dapat diterapkan dalam proses operasional, bukan hanya digunakan sebagai sarana pencarian informasi atau pendukung analisis.
Konsep agentic AI mengacu pada kemampuan sistem untuk mengejar target tertentu melalui rangkaian tindakan. Untuk melakukannya, agent dapat berinteraksi dengan data perusahaan, memproses konteks yang relevan, lalu menjalankan pekerjaan sesuai instruksi dan kewenangan yang diberikan. Tingkat otonominya dapat berbeda menurut jenis tugas, risiko, serta pengawasan yang dibutuhkan. Pada satu proses, sistem mungkin hanya menyarankan langkah berikutnya; pada proses lain, sistem dapat mengeksekusi tugas yang telah ditentukan. Dengan demikian, AI agent menghubungkan analisis dengan tindakan, sehingga hasil pemrosesan informasi bisa diteruskan menjadi pekerjaan operasional yang konkret.
Pandangan tersebut disampaikan Syifa dalam acara Road to Awards 2026 “Best AI Ecosystem” pada Jumat, 30 Oktober 2026. Penekanan pada variasi otonomi menunjukkan bahwa penerapan AI agent tidak harus dipahami sebagai penyerahan seluruh kendali kepada teknologi. Perusahaan dapat menentukan sasaran, akses data, batas tindakan, serta mekanisme pemeriksaan yang sesuai. Agent kemudian bekerja di dalam kerangka tersebut untuk membantu menyelesaikan tugas. Pemahaman ini membedakan agentic AI dari penggunaan AI yang hanya menghasilkan keluaran informatif. Bagi bisnis, peralihan itu membuka peluang untuk menata proses kerja dengan dukungan sistem yang tidak hanya menjelaskan apa yang terjadi, tetapi juga mampu membantu menindaklanjuti kebutuhan operasional.
Alur penerimaan pesanan menunjukkan perbedaan AI yang membantu komunikasi dan AI agent yang menjalankan proses operasional. Sebelumnya, AI dapat merangkum percakapan pelanggan atau menyusun respons berdasarkan pertanyaan yang masuk. Bantuan tersebut membuat informasi lebih mudah dipahami dan komunikasi lebih cepat, tetapi proses pemesanan tetap perlu ditangani melalui langkah-langkah terpisah. Seseorang masih harus membaca percakapan, mengenali permintaan, mencari informasi yang diperlukan, lalu memproses pesanan penjualan sesuai data yang tersedia.
Dalam alur dengan AI agent, proses dimulai dengan menafsirkan isi obrolan untuk memahami barang yang ingin dipesan dan maksud pelanggan. Agent kemudian mengambil informasi pelanggan serta informasi produk yang relevan dari percakapan atau sumber data yang digunakan dalam proses tersebut. Urutan ini penting: agent perlu memahami permintaan terlebih dahulu, lalu menghubungkan permintaan itu dengan data pelanggan dan produk. Dengan demikian, isi obrolan tidak sekadar diringkas, tetapi menjadi dasar bagi langkah operasional berikutnya.
Setelah informasi tersebut diperoleh, AI agent memeriksa ketersediaan stok untuk produk yang diminta. Hasil pemeriksaan itu menjadi bagian dari dasar pemrosesan pesanan. Jika informasi yang diperlukan sudah tersedia dan stok telah diperiksa, agent dapat memproses pesanan penjualan. Rangkaian ini menggambarkan pergeseran dari AI yang hanya merespons atau merangkum menuju sistem yang dapat mengikuti urutan kerja penerimaan pesanan: menafsirkan obrolan, mengambil data pelanggan dan produk, memeriksa stok, kemudian memproses pesanan. Contoh ini memperlihatkan bagaimana AI agent menghubungkan pemahaman bahasa dengan tindakan dalam alur bisnis yang spesifik, tanpa mengubah tahapan inti yang diperlukan untuk menangani pesanan pelanggan.
AI agent yang menjalankan proses bisnis tidak cukup hanya diberi tujuan; perusahaan juga perlu menetapkan batas wewenang secara jelas. Aturan tersebut menjelaskan tindakan yang boleh dilakukan secara otomatis, tindakan yang memerlukan pemeriksaan tambahan, serta keputusan yang harus tetap berada di tangan manusia. Tanpa batas yang terdefinisi, agent dapat mengambil langkah yang secara teknis sesuai instruksi, tetapi tidak sejalan dengan kebijakan, toleransi risiko, atau kondisi bisnis. Karena itu, cakupan akses terhadap sistem dan data perlu ditentukan bersama dengan jenis keputusan yang diizinkan.
Misalnya, perusahaan dapat mengizinkan AI agent menyiapkan dan membuat purchase order ketika permintaan memenuhi kriteria tertentu, seperti pemasok yang telah disetujui, barang yang tercantum dalam katalog, dan anggaran yang tersedia. Namun, persetujuan manajer perlu diminta apabila nilai pengadaan melewati ambang yang ditetapkan, pemasok belum pernah digunakan, atau transaksi menciptakan komitmen jangka panjang. Ambang tersebut sebaiknya mengikuti struktur otorisasi yang berlaku, bukan ditentukan secara sembarang. Sistem juga perlu mencatat alasan pengajuan, data pendukung, dan pihak yang memberi persetujuan agar keputusan dapat ditinjau kembali.
Pengaturan semacam ini bukan sekadar pembatasan teknis. Ia membantu menjaga akuntabilitas, mencegah transaksi yang tidak sah, dan memberi karyawan kejelasan tentang kapan mereka perlu turun tangan. Kebijakan juga perlu diperbarui saat batas anggaran, peraturan, atau proses internal berubah. Pemantauan berkala dapat menunjukkan apakah agent terlalu sering meminta persetujuan untuk kasus rutin atau justru melewatkan situasi yang seharusnya dieskalasikan. Dengan demikian, perusahaan dapat menyesuaikan tingkat otonomi berdasarkan bukti kinerja dan tingkat risiko, alih-alih menganggap bahwa sistem selalu benar.
Syifa menyoroti tantangan yang lebih luas: meski agentic AI kini mudah diakses melalui berbagai platform, ketersediaan teknologi tidak otomatis menghasilkan penerapan yang efektif.
Baca juga: Analisis Gugatan Ijazah Gibran dan Peran MK | Bantuan Operasional Santri di Surabaya Naik Jadi Rp150 Ribu
