Apa Itu Agen AI? Semua yang Perlu Anda Ketahui

Agen AI semakin banyak digunakan di tempat kerja modern untuk membantu pengambilan keputusan, mengotomatiskan tugas, dan mengoptimalkan efisiensi.

Ini melibatkan berbagai solusi AI, solusi pembelajaran mesin, dan proses pembelajaran alami untuk beradaptasi dengan lingkungan yang berbeda.

Artikel ini akan menjawab pertanyaan: apa itu agen AI?

Kami telah mengumpulkan semua yang perlu Anda ketahui tentang cara kerja agen AI sehingga Anda dapat memilih aplikasi yang tepat untuk model bisnis Anda.

Cari tahu lebih lanjut di bawah ini!

Apa yang dimaksud dengan Agen AI?

Agen AI adalah perangkat lunak otomatis yang dapat membantu profesional di tempat kerja dalam melakukan berbagai tugas.

Ini melibatkan sistem kecerdasan buatan yang mengandalkan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk menyerap informasi dari lingkungan sekitar dan membuat keputusan tanpa campur tangan manusia. 

Tidak seperti kebanyakan perangkat lunak komputer tradisional, agen AI tidak memerlukan seperangkat aturan atau petunjuk yang diprogram untuk melakukan tugas dan memberikan jawaban.

Mereka memiliki sistem yang canggih di mana mereka dapat mengamati keadaan mereka dan menyelesaikan masalah tanpa intervensi. 

Mereka sangat serbaguna, dan komponen penting dari seorang agen bervariasi tergantung pada tugas yang harus mereka lakukan.

Meskipun manusia dapat menetapkan tujuan, agen AI memutuskan langkah yang tepat untuk mencapai tujuan tersebut. 

Jenis-jenis Agen AI

Mari kita jelajahi berbagai contoh agen AI untuk memahami bagaimana agen AI beroperasi dan aplikasinya dalam situasi yang berbeda. 

Agen Pelanggan 

Agen pelanggan membantu bisnis berinteraksi dengan basis pengguna mereka, menanggapi pertanyaan, dan membantu tugas layanan pelanggan 24/7.

Jenis agen AI ini menggunakan sistem pemrosesan pembelajaran alami yang memungkinkan mereka untuk berkomunikasi dengan klien dengan nada percakapan dan menawarkan dukungan pelanggan tanpa batas. 

Sebagai contoh, Volkswagen AS berkolaborasi dengan Google Gemini untuk meluncurkan Asisten virtual AI untuk aplikasi MyVW-nya.

Solusi ini dapat merespons permintaan pengemudi untuk menggunakan kendaraan dan menjelaskan cara menggunakan fitur-fitur seperti lampu indikator dengan kamera ponsel.

Agen Hirarkis 

Agen hirarkis mengikuti struktur yang ditentukan di beberapa tingkatan, masing-masing berfokus pada tugas yang berbeda.

Ini melibatkan kombinasi beberapa agen yang dikelompokkan ke dalam hierarki di mana agen tingkat rendah fokus pada tugas-tugas tertentu.

Sebaliknya, agen tingkat yang lebih tinggi lebih bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas yang lebih luas. 

Organisasi ini memastikan bahwa agen AI dapat menangani tugas secara efisien, tidak peduli seberapa rumitnya.

Sebagai contoh, agen hirarkis telah terbukti membantu di perusahaan manufaktur di mana agen tingkat rendah berfokus pada mesin individual.

Sebaliknya, agen tingkat tinggi menangani tugas-tugas yang berkaitan dengan aliran produksi secara keseluruhan. Mereka menganalisis data untuk mengidentifikasi pola guna membantu meningkatkan kualitas produksi. 

Agen Berbasis Utilitas 

Agen berbasis utilitas juga disebut agen berbasis peran karena mereka menganalisis kelayakan hasil potensial sebelum pengambilan keputusan.

Dengan fungsi utilitas ini, agen-agen AI dapat memaksimalkan skala preferensi mereka dan mengevaluasi solusi untuk menentukan hasil terbaik. 

Contohnya adalah lembaga keuangan di mana manajer portofolio mengevaluasi investasi berdasarkan variabel yang berbeda seperti pengembalian, diversifikasi, dan faktor risiko.

Agen berbasis utilitas ini dapat membantu menganalisis data untuk menemukan opsi investasi yang menghasilkan imbal hasil tertinggi. 

Agen Berbasis Refleks 

Ada dua kategori agen berbasis refleks:

Agen refleks sederhana dan agen refleks berbasis model. 

Agen refleks sederhana mengikuti serangkaian program yang telah ditentukan untuk merespons situasi tertentu.

Mereka tidak mempertimbangkan hasil di masa lalu atau tindakan di masa depan dan hanya bekerja sesuai dengan aturan yang ditetapkan.

Misalnya, dalam bisnis perhotelan, agen berbasis refleks sederhana dapat secara otomatis mengirim pesan konfirmasi ketika pelanggan melakukan reservasi.

Atau di perusahaan asuransi, di mana agen segera mengirimkan email pemberitahuan untuk setiap pengajuan klaim.   

Sementara itu, agen berbasis model mengadopsi proses pengambilan keputusan yang lebih canggih.

Mereka mengembangkan model internal lingkungan dan mengumpulkan informasi dengan mempertimbangkan tindakan di masa lalu untuk membuat keputusan di masa depan.

Contohnya adalah industri rantai pasokan; pelacak inventaris menggunakan agen berbasis model untuk memantau stok, menyesuaikan pesanan, dan memprediksi permintaan di masa depan. 

Mereka mempertimbangkan sejarah dan memutuskan langkah selanjutnya dengan menganalisis pola sebelumnya.

Agen Data 

Agen data menawarkan solusi kepada pengguna untuk pemrosesan data yang kompleks dan wawasan tentang kumpulan data.

Mereka menjalankan beberapa fungsi, seperti pembersihan data, analisis, dan mengambil informasi dari basis data yang sangat besar. 

Dalam organisasi keuangan, analis data menggunakan agen untuk memproses data pasar saham secara real-time, menganalisis pola, dan menawarkan wawasan untuk perdagangan di masa depan.

Agen Karyawan 

Agen karyawan membantu organisasi mengelola tugas-tugas SDM dan administratif mereka.

Sistem ini mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan membantu karyawan dalam mengelola jadwal, latihan orientasi, dan lokakarya harian.

Juga digambarkan sebagai pekerja digital otonom, mereka meningkatkan produktivitas dan efisiensi karyawan. 

Agen AI orientasi membantu dalam melatih karyawan baru melalui latihan orientasi, dokumen, pemeriksaan latar belakang, dan fungsi administratif lainnya, sehingga mengurangi beban stres pada staf SDM.

Hal ini juga membantu mengurangi waktu pemrosesan untuk karyawan baru dan meningkatkan efisiensi.

Agen Pembelajaran 

Agen pembelajaran juga dianggap sebagai agen prediktif karena mereka membuat keputusan dan meningkatkan perilaku mereka berdasarkan kinerja sebelumnya.

Mereka menyesuaikan tindakan mereka berdasarkan situasi masa lalu dan tren saat ini untuk menentukan kejadian di masa depan.

Biasanya, agen pembelajaran ini menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan baru dan mengadaptasi perilaku mereka dengan meninjau data masa lalu. 

Misalnya, di banyak perusahaan e-commerce, agen pembelajaran mengatur saran produk dan menampilkan iklan berdasarkan preferensi dan interaksi pengguna.

Contoh lainnya adalah ketika filter pencarian kerja dapat memprediksi pilihan berdasarkan pilihan sebelumnya, beradaptasi dengan kebutuhan pengguna.

Bagaimana Agen AI Bekerja 

Jika Anda masih bertanya-tanya, apa itu agen AI?

Anda perlu mempelajari cara kerja agen AI untuk memilih alat yang tepat yang sesuai dengan kebutuhan Anda.

Penjelasan berikut ini membahas fitur-fitur penting dari agen AI dan sistem operasionalnya. 

Agen AI menggunakan panggilan fungsi, yang mengharuskan pengguna untuk memasukkan data ke dalam yang melibatkan input data ke dalam model bahasa yang besar termasuk Google Gemini atau Obrolan GPT- 4 untuk menerima tanggapan yang dihasilkan.

Proses pemanggilan fungsi mencakup beberapa komponen penting. 

• Pesan Asisten: Ini merupakan output yang dihasilkan LLM berdasarkan petunjuk pengguna dan algoritme sistem. 
• Pesan Pengguna: Pesan tersebut berisi instruksi dan meminta pengguna untuk mengharapkan AI mengikuti. Tergantung pada tugasnya, pesan ini dapat berupa pertanyaan langsung atau deskripsi. 
• Pesan Sistem: Pesan sistem membantu LLM memahami cara kerjanya. Pesan ini menginterpretasikan tugas dan mendefinisikan proses yang harus diikuti oleh model. 

Aplikasi Dunia Nyata dari Agen AI

Melalui otomatisasi tugas, agen AI membantu untuk merestrukturisasi industri dan mendorong produktivitas dan efisiensi alur kerja. 

Agen AI analis kripto meninjau data waktu nyata untuk menganalisis pasar yang luas dan mengidentifikasi peluang trading terbaik.

Mereka berfungsi sebagai alat pengurangan risiko yang memungkinkan trader untuk mencapai keuntungan maksimum. 

Alat-alat ini juga membantu untuk meninjau dan mengeksekusi kontrak pintar, yang memfasilitasi kepatuhan di samping mengurangi kesalahan dalam transaksi blockchain.

Selain fungsi kripto agen AI, mereka juga berharga untuk ritel dan e-commerce.

Mereka bertindak sebagai chatbot dan asisten virtual yang menangani pertanyaan pelanggan dan memberikan dukungan waktu nyata 24-7.  

Manfaat Menggunakan Agen AI

Agen AI memberikan nilai bisnis di banyak industri melalui otomatisasi dan membantu pengambilan keputusan di dalam organisasi.

Berikut adalah beberapa manfaat utama dari penerapan agen AI dalam alur kerja Anda:

• Dukungan Pelanggan yang lebih baik: Agen AI memungkinkan layanan dukungan pelanggan yang berkelanjutan dengan menangani semua keluhan yang masuk siang dan malam. Bisnis memanfaatkan sistem ini untuk mengelola pertanyaan standar dan memberikan solusi cepat untuk keluhan pelanggan secara real time. Mereka memberikan layanan dukungan yang lebih baik kepada pelanggan yang berujung pada peningkatan loyalitas merek. 

• Analisis Data yang Akurat: Banyak agen AI yang melengkapi peran analitis dan membantu dalam pengumpulan dan pemrosesan data. Hal ini memberikan wawasan dan informasi yang dapat ditindaklanjuti yang digunakan organisasi untuk mengimplementasikan strategi bisnis mereka.

• Otomatisasi Alur Kerja: Agen AI membantu organisasi dalam meningkatkan efisiensi operasional. Mereka membantu karyawan dalam menangani tugas-tugas rutin dan menjadwalkan janji temu. Dengan agen ini, bisnis dapat memprioritaskan tugas dan menemukan strategi terbaik untuk mengatur logistik dan rencana manajemen.

• Pengembangan Perangkat Lunak: Agen kode AI membantu pengembangan perangkat lunak dan menawarkan saran untuk melakukan debug dan mempercepat proses pengembangan perangkat lunak. 

Tantangan dan Keterbatasan 

Agen AI semakin populer di pasar sehingga merek sekarang mempekerjakan mereka untuk menangani banyak operasi.

Namun, menggunakan agen AI untuk operasi bisnis juga membawa beberapa komplikasi.

Tantangan-tantangan ini meliputi:

• Risiko keamanan tinggi: Agen AI memiliki risiko serangan siber, pelanggaran data, dan proses pengambilan keputusan yang membahayakan.

• Bias & Masalah Etika: Agen AI bekerja dengan menganalisis data untuk memberikan saran tentang hasil yang mungkin terjadi. Menggunakan data yang bias sebagai dasar pengambilan keputusan dapat menimbulkan masalah etika dan diskriminasi terhadap kelompok tertentu. Sebagai contoh, agen Alat perekrutan AI dari Amazon menerima kritik karena menunjukkan kecenderungan diskriminatif terhadap kandidat perempuan selama proses perekrutan.

• Kualitas Data yang Buruk: Agen AI membutuhkan kumpulan data yang akurat dan luas untuk menentukan prediksi yang paling akurat. Jika tidak, kualitas data yang buruk dapat menyebabkan hasil yang tidak efisien dan memengaruhi hasil. Hal ini dapat berakibat fatal, terutama pada lembaga keuangan yang sangat bergantung pada prediksi analitik. 

• Pemahaman Manusia yang Terbatas: Meskipun sudah canggih, banyak agen AI yang masih belum sepenuhnya memahami nuansa ekspresi manusia. Misalnya, chatbot pelanggan AI mungkin tidak dapat menafsirkan konteks dalam bahasa sehari-hari, sehingga salah menafsirkan pertanyaan pelanggan dan menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk. 

Agen AI vs Perangkat Lunak Tradisional 

Agen AI dan perangkat lunak tradisional berbeda dalam hal fungsionalitas, proses pengambilan keputusan, dan fleksibilitas.

Sebagian besar perangkat lunak tradisional mengikuti seperangkat aturan ketat yang telah ditentukan oleh pengembang.

Persyaratan seperti pembaruan yang sering menghambat kemampuannya untuk beradaptasi dengan keadaan baru. 

Di sisi lain, agen AI dirancang untuk mengamati tindakan di masa lalu dan menganalisis data untuk membuat keputusan untuk hasil di masa depan.

Mereka memiliki kemampuan pembelajaran mesin dan jaringan saraf untuk memproses kumpulan data yang sangat besar, mengenali pola, dan mengoptimalkan efisiensi alur kerja.

Agen AI ini memiliki kemampuan untuk bekerja sendiri karena sistemnya yang otomatis tanpa memerlukan penyesuaian dari manusia. 

Cara Membangun dan Melatih Agen AI 

Misalkan Anda sedang mempertimbangkan untuk menerapkan agen AI dalam bisnis Anda; Anda harus menemukan proses yang paling sesuai untuk bisnis Anda.

Tim teknologi AI Undetectable kami yang tepercaya telah menyusun langkah-langkah berikut yang harus diikuti untuk membangun dan melatih agen AI. 

• Langkah Pertama: Anda perlu mendefinisikan tujuan dan lingkungan agen. Hal ini melibatkan pendefinisian situasi yang mungkin dihadapi agen dalam operasinya. Misalnya, tren kripto agen AI termasuk menganalisis data dan memprediksi pola. Dengan mendefinisikan tugas-tugas yang diperlukan, Anda dapat memilih teknik dan model yang Anda perlukan untuk membangun sistem Anda.

• Langkah Kedua: Pilih model teknologi yang tepat. Dari model pembelajaran mesin hingga pemrosesan bahasa alami, agen AI dilengkapi dengan teknologi unik untuk meningkatkan kinerja dalam operasi mereka.
  
• Langkah Ketiga: Anda perlu mengumpulkan dan mengatur data pada tahap ini. Sangat penting untuk menggunakan data berkualitas seperti laporan bisnis, data yang dibuat oleh pengguna, dan kumpulan data eksternal.
  
• Langkah Keempat: Berikan data dan latih model menggunakan algoritme pembelajaran mesin. Dengan cara ini, Anda dapat menentukan bagaimana agen menerima data dan melatihnya untuk menganalisis pola. Hal ini membutuhkan pemantauan dan penyesuaian yang terus menerus untuk memproses data dan membuat keputusan secara efektif.
  
• Langkah Kelima: Sangatlah penting untuk menguji agen AI secara ketat untuk memastikan bahwa agen tersebut dapat menjalankan fungsinya.
  
• Langkah Enam: Langkah terakhir adalah menerapkan dan memantau agen AI. Ini melibatkan penerapan agen ke dalam pekerjaan Anda dan sistem yang ada. Anda juga harus mengikuti metrik dan mengamati akurasi dan waktu respons saat melakukan tugas. 

Cara Menggunakan Agen AI dalam Alur Kerja Anda 

Menggunakan agen AI dalam rutinitas harian Anda dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi.

Berikut ini adalah alat bantu AI yang tidak terdeteksi yang dapat Anda gunakan untuk merampingkan alur kerja Anda. 

1. Aplikasi Pekerjaan AI: Ini mengotomatiskan pencarian pekerjaan dan meninjau aplikasi untuk menyarankan area yang perlu ditingkatkan.

2. Penulis SEO AI: Alat ini sangat baik untuk membantu dalam menulis dan mengedit konten yang dioptimalkan untuk SEO. Hal ini memungkinkan penulis untuk mendelegasikan tugas-tugas penulisan rutin dan lebih fokus pada proses kreatif.

3. Obrolan AI: Ini adalah alat percakapan yang langsung memberikan solusi waktu nyata untuk permintaan pengguna.

4. AI Stealth Writer: Alat ini memungkinkan Anda untuk menghasilkan konten yang mirip manusia. Alat ini lebih canggih daripada model biasa dan dapat memahami nuansa dan makna yang lebih kompleks dalam interaksi manusia.

Luangkan waktu sejenak untuk menjelajahi Detektor AI dan Humanizer kami di widget di bawah ini!

Tanya Jawab Tentang Agen AI

Di bawah ini, kami telah menjawab pertanyaan yang paling sering diajukan tentang agen AI

Kesimpulan 

Mulai dari chatbot dukungan klien hingga analisis keuangan berbasis data waktu nyata, agen AI melakukan beragam tugas di tempat kerja.

Setelah Anda mempelajari berbagai aplikasi dalam organisasi bisnis, Anda dapat mengadopsi alat yang tepat untuk model bisnis Anda.

Hal ini memungkinkan Anda untuk tetap kompetitif dan tetap terdepan di dunia yang semakin digital.