Bisnis.com, JAKARTA - Bagi pemerintah, angka pertumbuh­an ekonomi 5,61% di kuartal I/2026 bukti nyata da­­­ya tahan ekonomi di titik terbaik. Sebaliknya, pengamat dan politikus berpolemik atas kualitas dan pe­­­merataan stimulus domestik. Di balik riuh perdebatan, ada data Bank Indonesia (BI) berisi pesan fundamental masa depan arsitektur ekonomi kita.

Laporan BI terbaru mencatat lonjakan transaksi digital ritel menembus 14,8 miliar transaksi, nilainya Rp3.500 triliun di Kuartal I/2026. Angka ini representasi pertumbuhan 30% secara tahunan (year-on-year), dari Rp2.700 triliun pada periode sama tahun sebelumnya. Di balik selebrasi ini, dua pertanyaan besar muncul ke permukaan.

Ke mana sejatinya aliran nilai ekonomi digital masif ini bermuara? Dan siapa yang paling diuntungkan dari perputaran likuiditas digital ini? Yang pasti, dari laporan BI ini, tergambar digitalisasi kita berevolusi.

Ia tak sekadar alat pembayaran atau pipa transmisi dana pasif, melainkan bertransformasi jadi multiplier utama penggerak roda ekonomi. Di era modern, transaksi digital adalah mesin per­­­tumbuhan ekonomi digital itu sendiri. Hubungannya de­­­ngan kecerdasan buatan (AI) bersifat siklik dan saling menguatkan.

Setiap interaksi digital ma­­­syarakat, dari klik, pencarian produk, hingga konversi trans­aksi, menghasilkan eko­­­sistem data sangat kaya. Je­­­jak penggunaan QRIS, e-wallet, hingga mobile banking mengalir tanpa henti. Semua ini membentuk danau data (data lake) mahaluas.

Dalam lanskap bisnis modern, danau data inilah bahan bakar utama AI mengoptimalkan interaksi pelanggan, meningkatkan konversi penjualan, serta mendorong transaksi baru. Ketika data masif diproses, algoritma AI secara atomik membaca pola perilaku konsumen, memprediksi kebutuhan, dan merekomendasikan produk berakurasi tinggi.

Di titik inilah, konvergensi data dan AI melahirkan ke­­­ung­­gulan kompetitif baru, ke­­­mampuan menghadirkan relevansi personal real-time. Fenomena ini kita kenal se­­­bagai hiperpersonalisasi. Man­­­tra strategis pengubah data dingin jadi relasi personal hangat antara produsen dan konsumen.

Perusahaan yang cerdik memanfaatkan momentum ini, akan keluar sebagai pemimpin pasar yang mendikte arah industri. Sementara mereka yang lambat hanya bertahan agar tak tergilas zaman. Transformasi ini berlari lebih kencang seiring matangnya implementasi Agentic AI.

Lompatan teknologi menghadirkan agen AI yang tak sekadar asisten pasif, tetapi bertindak otonom. Dari mengambil keputusan hingga mengeksekusi nilai bisnis tanpa menunggu instruksi manual. Gartner memprediksi di akhir 2026, 40% aplikasi perusahaan akan mengintegrasikan agen AI ke sistem operasionalnya.

Di konteks manajemen, kehadiran Agentic AI mengubah paradigma organisasi dari reaktif jadi proaktif. Sistem tak sekadar menganalisis penurunan penjualan. Tapi merumuskan strategi promosi, menyesuaikan harga secara dinamis, hingga menghubungi pelanggan relevan di hitungan detik.

Proses pengambilan keputusan strategis yang dulu la­­­ma, terselesaikan mesin secara berkedip dan presisi. Bagi ne­­­raca korporasi, dampaknya tak hanya operasional, tetapi lahir model bisnis baru, termasuk pembiayaan berbasis data performa. Namun, kecanggihan ini berisiko geopolitik dan eko­­­nomi makro yang acap terabaikan.

Kita harus kritis, apakah bangsa ini akan memanen nilai tambah AI, atau hanya jadi ladang eksploitasi? Per­­cepatan nilai berbasis AI cen­­­derung menguntungkan pemegang kendali atas data dan infrastruktur komputasi. Ini sebabnya pemain global tak hanya berkompetisi produk fisik, tapi penguasaan algoritma mengarahkan perilaku konsumsi.

Pada 2030, ekonomi digital kita diproyeksikan menembus US$150 miliar dan kontribu­si AI atas PDB diproyeksi US$366 miliar, terbesar di Ase­­an. Angka ini menunjukkan In­­­donesia adalah tambang data raksasa yang menggiurkan. Jika hanya jadi penyedia data mentah tanpa kemampuan mengolahnya di dalam ne­­geri, kita membiarkan kekayaan strategis dikeruk untuk ekosistem teknologi luar.

Inilah pemicu lahirnya “drai­nase digital”. Fenomena paradoks di mana aktivitas ekonomi digital terjadi di dalam negeri, tetapi nilai tambah mengalir ke luar. Ketika data diproses di pusat komputasi di luar yurisdiksi nasional, perusahaan domestik jadi pengguna akhir yang rapuh. Korporasi mungkin tumbuh dari sisi volume, tetapi margin tergerus biaya lisensi, komputasi awan, dan ketergantungan vendor global.

Ketergantungan struktural ini perlahan menggerogoti kedaulatan ekonomi nasional. Untuk itu, urgensi Sovereign AI (AI Berdaulat) jadi keniscayaan. AI berdaulat bukan berarti menutup diri atau mengadopsi proteksionisme. Melainkan fondasi teknologi nasional mandiri dengan prasyarat infrastruktur komputasi dan AI berkinerja tinggi, pengembangan talenta lokal, hingga tata kelola etis.

Kita harus memastikan “otak” pemrosesan data strategis tetap di bawah kendali dan yurisdiksi nasional. Karena penerapan AI berdaulat diproyeksikan menambah US$140 miliar bagi PDB di 2030. Sementara bagi korporasi domestik, investasi Sovereign AI adalah mitigasi risiko yang rasional.

Untuk strategis solusi AI yang digunakan adalah kepastian kendali atas data dan kekayaan intelektual, tak hanya termurah. Perusahaan perlu memulai memindahkan beban kerja AI ke infrastruktur lokal dan membangun model privat. Dengan cara ini, efisiensi dan profitabilitas adopsi AI masuk ke laba dalam negeri, bukan menguap pergi.

Kabar baiknya, kesadaran kedaulatan infrastruktur ini diterjemahkan pemain lokal jadi langkah nyata memproses data secara aman, cepat, dan sesuai yurisdiksi. Salah satunya, PT Indosat Tbk., bersama mitra global, membangun infrastruktur AI berskala besar di dalam negeri. Ini membuktikan kapasitas domestik mampu mendukung inovasi tanpa mengorbankan kedaulatan data.

Di ranah regulasi, langkah sektor swasta perlu diorkestrasi pemerintah. Kita mengapresiasi Kemkomdigi yang memfinalisasi Perpres Etika AI serta Peta Jalan AI Nasional. Pemerintah harus bertransformasi jadi orkestrator ekosistem digital yang berpihak pada kepentingan nasional. Kebijakan insentif fiskal dan nonfiskal harus mempercepat kapasitas komputasi, akses infrastruktur AI, serta talenta.

Tanpa intervensi terarah, Indonesia berisiko menjadi pasar pasif, sementara nilai ekonomi dinikmati pemain global melalui platform dan algoritmanya. Kedaulatan digital tak berhenti di kewajiban pusat data atau GPU di dalam negeri. Harus diperluas kontrol atas pengembangan model, pengelolaan data strategis, serta kemampuan keamanan dan integritas sistem.

Dalam konteks ini, Agentic AI dan hiperpersonalisasi jadi alat pengeras bagi intuisi bisnis. Namun, keunggulan sejati tak berhenti di teknologi itu sendiri. Ia ditentukan siapa pembangun dan pelatihnya. Karena model AI global mungkin unggul secara generik, tetapi acap abai pada nuansa lokal.

Hal subtil penentu relevansi di pasar Indonesia adalah bahasa campuran, budaya, sensitivitas harga, pola konsumen, hingga dinamika sosial yang cair. Kombinasi developer lokal dan ahli pengetahuan sektor spesifik, jadi krusial guna melahirkan model AI yang presisi serta kontekstual, sesuatu yang sulit direplikasi dari luar.

Ketika kapasitas AI, komputasi, model AI relevan, dan kecerdasan lokal berpadu, lahirlah keunggulan kompetitif. Di sanalah peluang Indonesia untuk berdaulat, memanen nilai tambah AI, dan kompetitif di ekonomi global.

Bisnis.com, SAN FRANCISCO - Kommo, salah satu pemimpin global dalam bidang komunikasi bisnis dan otomatisasi, hari ini mengumumkan peluncuran AI agent tercanggihnya.

Dirancang untuk berfungsi sebagai rekan tim digital yang sepenuhnya otonom, fitur baru ini menjawab kebutuhan kritis akan efisiensi di sektor penjualan. Karena pasar global untuk AI dalam CRM diproyeksikan akan berkembang dari USD 4,1 miliar pada tahun 2023 menjadi sekitar USD 48,4 miliar pada tahun 2033, menurut "Global AI in CRM Market (Market Search Report, 2024)", bisnis harus mengadopsi otomatisasi untuk tetap kompetitif.

Mengatasi Krisis Efisiensi pada Penjualan

Agen AI dapat meningkatkan produktivitas tim penjualan dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas berulang dan tidak penting. Inside Sales mempresentasikan penelitian yang dilakukan oleh Xant berjudul "Time Management for Sales". Setelah survei terhadap sekitar 700 perwakilan penjualan, mereka menemukan bahwa sekitar 65% waktu kerja perwakilan penjualan digunakan untuk tugas-tugas yang tidak penting, dan hanya 35% untuk tugas-tugas yang benar-benar penting (Xant, 2018).

Agent AI Kommo dibangun untuk mengembalikan waktu kerja yang selama ini terbuang. Berbeda dengan chatbot konvensional yang bergantung pada skenario yang kaku, agen ini dibekali kecerdasan percakapan. Agen AI mampu memahami pesan dengan konteks minimal, menangani sapaan pelanggan secara natural, dan mengkualifikasi prospek secara mandiri.

Asistan Digital Tanpa Coding

Selama ini, penerapan AI tingkat lanjut sering terhambat oleh kebutuhan teknis yang kompleks. Kommo mengatasi hal ini melalui fitur “No-Code” Builder, yang memungkinkan bisnis membuat Agen AI dengan blok intuitif seperti Sources, Actions, Persona, dan Integrations.

Bisnis dapat mengunggah basis pengetahuan, seperti kebijakan, detail pengiriman, atau katalog produk, agar Agen AI memberikan jawaban cepat dan akurat. Kommo juga menyediakan template siap pakai, sehingga Agen AI dapat diluncurkan sesuai kebutuhan industri dalam hitungan menit.

“Kita menyadari bahwa, untuk memberikan dampak yang luas, AI harus mudah diakses. Kami tidak hanya ingin menciptakan alat untuk perusahaan besar; kami ingin memberikan UMKM sebuah asisten digital yang memahami bisnis mereka dan siap membantu untuk tumbuh dengan cepat,” ucap Gabriel Motta, Head of Digital PR in Kommo.

Ketersediaan

Agen AI terbaru kini tersedia di semua paket Kommo. Kommo menawarkan uji coba gratis selama 14 hari, lengkap dengan akses penuh ke fitur AI, agar bisnis bisa merasakan manfaatnya langsung.

Tentang Kommo

Kommo adalah pemimpin global di bidang CRM yang membantu bisnis menyederhanakan komunikasi pelanggan, meningkatkan keterlibatan, dan mengoptimalkan strategi pesan melalui solusi otomatisasi yang inovatif.

Kontak Media:

• Nomor Whatsapp: +1 415 914 1403
• Nomor Telefon: +1 830 580 3077
• Alamat Email: support@kommo.com
• Site:https://www.kommo.com/id/
• Akun LinkedIn:https://www.linkedin.com/company/kommo/

Bisnis.com, JAKARTA — Penelitian terbaru dari Microsoft menunjukkan kemampuan AI ternyata masih jauh dari sempurna, terutama untuk pekerjaan yang panjang dan kompleks.

Beberapa perusahaan besar seperti Anthropic dan Microsoft sebelumnya mengklaim agen AI mampu menangani pekerjaan secara mandiri.

Misalnya AI dikatakan bisa melakukan riset, mengolah dokumen, hingga bekerja dengan berbagai aplikasi layaknya seorang karyawan digital. Namun, para peneliti Microsoft menemukan kenyataan yang berbeda.

Tim peneliti Microsoft Research yang terdiri dari Philippe Laban, Tobias Schnabel, dan Jennifer Neville melakukan penelitian untuk melihat bagaimana model bahasa besar atau LLM (Large Language Model) bekerja dalam tugas yang memiliki banyak tahapan.

Mereka membuat sebuah sistem pengujian bernama DELEGATE-52. Tes ini dirancang untuk mensimulasikan pekerjaan profesional di 52 bidang berbeda, mulai dari pemrograman, akuntansi, kristalografi, hingga notasi musik.

Salah satu contoh tugasnya adalah pekerjaan akuntansi. AI diminta memisahkan data keuangan ke dalam beberapa file berdasarkan kategori, lalu menggabungkannya kembali menjadi satu dokumen yang tersusun rapi secara kronologis.

Hasil penelitian menunjukkan model AI terbaik sekalipun masih sering membuat kesalahan serius ketika harus mengerjakan tugas dalam jangka panjang.

“Temuan kami menunjukkan LLM masih sering membuat kesalahan saat mengedit dokumen kerja. Model perbatasan seperti Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, dan GPT 5.4 kehilangan rata-rata 25% konten dokumen selama 20 interaksi yang didelegasikan, sementara degradasi rata-rata di seluruh model mencapai 50%,” lapor penulis, dikutip dari The Register, Rabu (13/5/2026).

Laporan tersebut menyebut semakin panjang proses kerja yang diberikan kepada AI, semakin besar kemungkinan isi dokumen berubah, hilang, atau rusak.

Para peneliti juga menemukan AI lebih baik dalam tugas pemrograman dibandingkan pekerjaan berbasis bahasa alami seperti pengolahan dokumen atau penulisan.

Microsoft menetapkan standar tinggi untuk menentukan apakah AI sudah layak digunakan secara mandiri dalam dunia kerja. Model harus mampu mempertahankan akurasi minimal 98% setelah 20 interaksi.

Dari 52 bidang yang diuji, hanya satu yang memenuhi standar tersebut, yaitu pemrograman Python.

Di luar itu, sebagian besar model dianggap belum siap digunakan tanpa pengawasan manusia. Bahkan, dalam lebih dari 80% pengujian terjadi apa yang disebut sebagai kerusakan katastrofik, yaitu kondisi ketika kualitas hasil kerja AI turun sangat drastis.

Menariknya, model AI yang lebih kuat ternyata tidak benar-benar lebih aman. Mereka hanya menunda kesalahan besar ke tahap yang lebih akhir.

Dengan kata lain, AI tidak selalu gagal secara perlahan. Kadang hasilnya terlihat baik hingga akhirnya tiba-tiba berantakan. (Nur Amalina)

Bisnis.com, JAKARTA — Raksasa perangkat lunak global, SAP SE, menggelontorkan dana hingga €100 juta atau Rp2 triliun untuk mendorong program bagi pelanggan dan mitran guna mempercepat perjalanan organisasi menuju Autonomous Enterprise.

Selain itu, perusahaan juga mendorong integrasi SAP Business AI Platform dan SAP Autonomous Suite untuk meningkatkan efisiensi proses bisnis paling kritikal agar lebih strategis dan aman.

Fokus utama dari inisiatif ini adalah memastikan akurasi data dan kepatuhan regulasi dalam setiap pengambilan keputusan otomatis di tingkat perusahaan.

CEO SAP SE Christian Klein menjelaskan proses yang benar dalam menjalankan bisnis merupakan sesuatu yang sangat krusial. Hasil yang sekadar mendekati benar tidaklah cukup. Perusahaan dapat menanamkan AI agents langsung ke dalam proses bisnis, data, dan tata kelola perusahaan guna menghadirkan hasil yang akurat serta membuka potensi pendapatan baru bagi organisasi.

Guna mempercepat adopsi teknologi ini, SAP meluncurkan dana sebesar €100 juta yang diperuntukkan bagi para mitra.

Dana tersebut dialokasikan untuk membantu pelanggan menerapkan asisten dan agen AI yang dibangun oleh SAP. Selain itu, investasi ini tersedia bagi mitra yang ingin memperluas atau membangun agen baru di atas SAP Business AI Platform menggunakan Joule Studio.

Langkah ini didukung dengan peningkatan penawaran pada solusi RISE with SAP dan SAP GROW.

"Kedua solusi tersebut kini mencakup akses ke portofolio Joule Assistants. Pelanggan RISE with SAP akan memiliki tiga assistants yang aktif dalam tahun pertama, sementara pelanggan SAP GROW mendapatkan akses penuh ke seluruh portofolio sejak proses onboarding," ujar Klein, dikutip Rabu (13/5/2026).

Bagi organisasi yang masih menggunakan sistem on-premises atau ERP pusat, tambah Klien, SAP menyediakan jalur transformasi khusus. Pelanggan yang berkomitmen memindahkan sistem ke SAP Cloud ERP akan memperoleh akses ke skenario AI tertentu.

Selain itu, SAP juga mendorong alat transformasi berbasis agen AI yang diklaim mampu mengurangi beban kerja migrasi ERP hingga lebih dari 35% melalui otomatisasi analisis sistem dan remediasi kode.

Di sisi operasional, SAP menilai industri butuh asisten penutupan keuangan otonom yang mampu mempersingkat proses penutupan buku dari hitungan minggu menjadi hanya beberapa hari.

SAP nmenilai AI akan mengelola alur kerja, data, dan agen secara proaktif, bahkan ketika pengguna tidak sedang mengarahkan proses tersebut secara aktif.

Dengan kebijakan investasi dan pengembangan ekosistem ini, SAP berupaya menjembatani kesenjangan antara sistem tradisional dengan masa depan bisnis yang sepenuhnya terotomatisasi dan berbasis data.

Bisnis.com, JAKARTA — Pemerintah China memblokir akuisisi Meta Platforms Inc. terhadap startup AI Manus senilai US$2 miliar atau sekitar Rp34 triliun. Otoritas ekonomi tertinggi China tersebut memerintahkan kedua belah pihak untuk membatalkan seluruh transaksi sepenuhnya.

Perintah pembatalan muncul setelah Meta, induk dari Facebook dan Instagram, berencana mengintegrasikan teknologi agen AI milik Manus ke dalam ekosistem Meta AI.

"NDRC telah membuat keputusan untuk melarang investasi asing dalam proyek Manus sesuai dengan hukum dan peraturan yang berlaku. Kami mewajibkan pihak-pihak yang terlibat untuk menarik transaksi akuisisi tersebut," tulis pernyataan resmi NDRC dilansir dari TechCrunch, Selasa (28/4/2026).

Penyelidikan terhadap kesepakatan ini sebenarnya telah dimulai oleh Kementerian Perdagangan China sejak Januari 2026. Tekanan regulasi tersebut makin intensif pada Maret 2026, yang berdampak langsung pada jajaran eksekutif perusahaan rintisan tersebut.

CEO Manus Xiao Hong dan Chief Scientist Ji Yichao dilaporkan telah dipanggil ke Beijing untuk pertemuan regulasi. Hingga saat ini, kedua pendiri tersebut dikabarkan berada di bawah larangan keluar dari wilayah China daratan.

Situasi ini menjadi rumit karena Manus sebenarnya telah merelokasi kantor pusatnya dari China ke Singapura pada pertengahan 2025. Perusahaan ini awalnya didirikan pada 2022 dengan nama induk Butterfly Effect di Beijing sebelum akhirnya berpindah domisili hukum.

Meskipun telah berpindah markas, NDRC tetap mengklaim yurisdiksi atas aset teknologi tersebut. Sekitar 100 karyawan Manus bahkan dilaporkan telah pindah ke kantor Meta di Singapura pada Maret 2026 untuk memulai proses integrasi operasional.

Dalam struktur internal Meta, Xiao Hong sedianya dijadwalkan untuk melapor langsung kepada COO Meta, Javier Olivan. Namun, intervensi China memaksa Meta untuk mengevaluasi kembali penempatan eksekutif dan kepemilikan teknologi tersebut.

"Transaksi ini sepenuhnya mematuhi hukum yang berlaku. Kami mengantisipasi resolusi yang tepat atas penyelidikan ini," ujar juru bicara Meta.

Sebagai informasi, Manus dikenal sebagai pengembang agen AI "otonom sejati" yang mampu merencanakan serta mengeksekusi tugas secara mandiri. Startup ini mencatatkan pertumbuhan pendapatan tahunan berulang (ARR) hingga US$100 juta atau sekitar Rp1,72 triliun hanya dalam delapan bulan setelah peluncuran.

Sebelum dilirik Meta, Manus mengantongi pendanaan Rp1,29 triliun yang dipimpin oleh Benchmark pada Mei 2025. Keterlibatan modal AS tersebut sempat memicu kekhawatiran dari Senator AS John Cornyn terkait aliran dana Amerika ke perusahaan yang memiliki akar di China.

Bagi Meta, kegagalan akuisisi ini menjadi tantangan besar dalam ambisinya mengejar ketertinggalan dari kompetitor seperti OpenAI dan Google. Meta tengah agresif memperkuat infrastruktur AI miliknya melalui belanja chip dari Amazon.

Di sisi lain, Meta juga sedang melakukan efisiensi internal dengan rencana pemangkasan 8.000 posisi pekerjaan. Fokus perusahaan kini terpecah antara restrukturisasi organisasi dan hambatan regulasi pada akuisisi teknologi strategis.

PT Bank CIMB Niaga Tbk bekerja sama dengan Google Cloud dan Artefact meluncurkan agen AI yang dirancang khusus untuk meningkatkan pengalaman perbankan bagi nasabahnya. Agen AI ini akan membantu karyawan bank memberikan layanan pengelolaan kekayaan hingga contact center.

"Dengan menggabungkan kapabilitas perbankan kami, enterprise AI dari Google Cloud, serta keahlian konsultasi teknis dari Artefact, kami membekali tim kami dengan tools yang memungkinkan mereka memahami kebutuhan setiap nasabah yang unik dalam jangka Panjang," ujar Billie Setiawan, Head of Data Analytics and AI CIMB Niaga, dalam siaran pers, dikutip Jumat (17/4).

Menurutnya, kolaborasi ini mengubah ide menjadi solusi nyata yang dapat dipercaya, mendukung produktivitas karyawan, menghasilkan dampak bisnis yang terukur, serta menetapkan standar baru dalam layanan perbankan yang berpusat pada manusia.

Kolaborasi ini menghadirkan dua agen utama yang dibangun di atas platform Vertex AI dari Google Cloud oleh CIMB Niaga AI CoE dan Artefact. Kedua agen ini dirancang untuk memperkuat kapabilitas karyawan CIMB Niaga dalam memberikan layanan yang lebih personal dan tanpa batas (seamless) kepada nasabah.

Agen AI untuk Pengelolaan Kekayaan Nasabah

Lewat kerja sama ini, CIMB Niaga menghadirkan Relationship Manager AI Agent. Hal ini bermula dari kebutuhan pengelolaan kekayaan modern yang menuntut kemampuan untuk menyeimbangkan arus data pasar yang terus berkembang dengan tujuan keuangan masing-masing nasabah. Relationship Manager AI Agent ini akan menjadi mitra strategis nasabah dalam mengambil keputusan investasinya.

Agen AI ini tidak hanya mengagregasi data, tetapi juga mengolah sentimen pasar harian dan tren keuangan menjadi wawasan (insight) yang dapat ditindaklanjuti. Dengan mengaitkan insight tersebut dengan tahapan kehidupan masing-masing nasabah, baik saat merencanakan pembelian rumah pertama maupun menyusun perencanaan pensiun lintas generasi, agen ini memberikan konteks yang dibutuhkan penasihat keuangan untuk menghadirkan konsultasi yang lebih berdampak.

Menurut Billie, hal ini menghasilkan layanan perencanaan keuangan bertransformasi dari pendekatan yang generik menjadi model yang sangat personal. Setiap rekomendasi akan disesuaikan dengan kebutuhan dan prioritas nasabah yang terus berkembang.

Penggunaan Agen AI untuk Contact Center

CIMB Niaga juga menggunakan agen AI di lingkungan contact center yang dinamis dan penuh tekanan. Contact Center AI Agent berfungsi sebagai mitra intuitif dan real-time bagi tim layanan. Berbeda dari peralatan contact center konvensional, agen AI bekerja berdampingan dengan karyawan selama interaksi berlangsung dan secara proaktif menampilkan informasi prosedur maupun detail produk yang paling relevan kepada nasabah.

Agen AI ini terhubung langsung dengan sistem manajemen pengetahuan internal bank, sehingga menghilangkan kebutuhan pencarian informasi secara manual. Karyawan dapat menangani pertanyaan yang kompleks dengan lebih cepat dan akurat. Selain itu, agen ini juga mampu mengidentifikasi pola interaksi berbasis data untuk menciptakan siklus umpan balik yang berkelanjutan.

Membangun Sistem Manajemen Pengetahuan Terpusat

Untuk memastikan agen AI memberikan dukungan yang akurat dan relevan sesuai kebutuhan domain bagi karyawan secara konsisten, CIMB Niaga bersama Artefact membangun sistem manajemen pengetahuan terpusat. Sistem ini memanfaatkan platform data-to-AI terpadu dan layanan basis data terkelola dari Google Cloud.

Berbeda dari tools AI generik yang mengandalkan data publik yang terfragmentasi atau tidak selalu mutakhir, agen CIMB Niaga didukung oleh repositori data internal yang aman dan terverifikasi. Hasilnya, interaksi antara karyawan dan AI berlandaskan pada satu sumber kebenaran yang tepercaya, sehingga memungkinkan karyawan memberikan layanan yang lebih tepat, informatif, dan sesuai dengan konteks kebutuhan masing-masing nasabah.

Fitur semantic search yang terintegrasi semakin memperkuat sistem ini, memungkinkan karyawan untuk ‘berinteraksi’ dengan pengetahuan institusional bank melalui percakapan yang intuitif dan alami. Teknologi ini mampu memahami maksud di balik setiap pertanyaan pengguna, sehingga dapat menyajikan jawaban yang ringkas, relevan, dan sesuai konteks dari kebijakan internal maupun dokumentasi produk secara real-time.

Untuk memastikan kepatuhan terhadap regulasi lokal terkait lokasi data dan privasi, CIMB Niaga mengelola seluruh infrastruktur sistem manajemen pengetahuan ini di Google Cloud Jakarta cloud region.

“Sebagai mitra Google Cloud dengan pengalaman luas dalam mendukung industri yang teregulasi di Indonesia dan negara lainnya, kami telah membangun fondasi data-to-AI yang tangguh untuk mendukung CIMB Niaga dalam jangka panjang,” ujar Michael McGauran, Partner, Artefact.

Artefact mengembangkan pipeline otomatis yang dapat digunakan kembali untuk mengelola proses pengolahan dokumen dan alur kerja (workflow) berbasis agen, sekaligus menjaga performa sistem tetap optimal. Dengan memanfaatkan teknologi terbuka dari Google Cloud, Arteact memberikan solusi yang dirancang khusus namun tetap dapat dioperasikan banyak pihak (interoperable). Hal ini memungkinkan pengembangan berbagai kasus penggunaan AI bernilai tinggi secara lebih cepat, dengan integrasi yang lebih sederhana, serta konsistensi data.

“Transformasi AI di sektor perbankan bukan sekadar mengadopsi solusi yang terpisah-pisah, melainkan mengimplementasikan strategi platform terpadu yang memungkinkan setiap karyawan mengakses tools dan insight sesuai perannya, tepat pada saat dibutuhkan,” ujar Mark Micallef, Managing Director, Southeast Asia, Google Cloud.

Menurut Micallef, dengan dukungan layanan platform unggulan dari Google Cloud serta keahlian rekayasa solusi dari mitra seperti Artefact, CIMB Niaga bisa menghadirkan dukungan agen AI yang proaktif, untuk mengubah kekayaan pengetahuan internal menjadi keunggulan bagi karyawan. Hal ini memastikan nasabah akan dapat merasakan layanan yang lebih cepat, akurat, dan tetap berpusat pada manusia ketika menggunakan aplikasi mobile maupun datang ke cabang bank.

Bisnis.com, JAKARTA - Dalam sejarah awal penerbangan, pilot mengendalikan pesawat sepenuhnya. Namun, ketika kompleksitas meningkat, teknologi autopilot mulai diperkenalkan. Awalnya ia sekadar membantu menjaga arah dan ketinggian pesawat. Seiring waktu, hari ini sebagian besar proses penerbangan justru dikendalikan oleh autopilot. Pilot tetap ada, tetapi perannya bukan lagi mengendalikan, melainkan mengawasi kerja sistem.

Lintasan evolusi ini merepresentasikan arah perkembangan akal imitasi (AI). AI bergerak dari sistem yang information-driven, menuju decision-support, dan kini memasuki fase decision-making. Dalam fase ini, AI tidak lagi hanya membantu manusia. Ia mulai bertindak sebagai perencana, pengambil keputusan dan eksekutor tindakan. Inilah yang kemudian dikenal sebagai agen AI.

Perubahan ini tampak teknologis, tetapi implikasinya bersifat ekonomi dan institusional. Dalam teori ekonomi, agen adalah entitas yang memiliki kapasitas untuk membuat pilihan. Selama ini, agen tersebut adalah manusia atau institusi yang mewakili manusia. Namun, dengan berkembangnya agen AI, sebagian fungsi tersebut mulai didelegasikan kepada algoritma. Ini bukan sekadar otomatisasi, tetapi pergeseran otoritas pengambilan keputusan.

Dalam konteks perbankan, pergeseran ini menyentuh jantung dari model bisnis yang telah bertahan selama berabad-abad. Secara historis, transformasi digital di sektor ini sejatinya bukanlah fenomena baru. Selama ini digitalisasi perbankan hanya dimaknai sederhana sebagai upaya memindahkan layanan fisik bank ke kanal digital di layar gawai cerdas.

Namun, perubahan yang kita saksikan hari ini dan di masa depan akan berbeda secara fundamental dan jauh lebih disruptif. Kita tidak lagi berbicara tentang digitalisasi, tetapi tentang pergeseran lokus pengambilan keputusan. Kita memasuki era AI yang tidak hanya menganalisis, tetapi juga bertindak tanpa intervensi manusia.

Aktivitas penyaluran kredit bank dapat menjadi studi kasus menarik. Agen AI tidak hanya menilai kelayakan kredit di awal, tetapi terus memantau kondisi debitur secara real-time. Ketika terjadi perubahan arus kas atau perilaku transaksi, AI dapat secara otomatis memutuskan penyesuaian batas kredit atau memberikan peringatan dini. Ini bukan lagi credit scoring, tetapi evaluasi kredit secara berkelanjutan.

Data empiris menunjukkan bahwa pergeseran di industri ini bukan sekadar wacana. European Central Bank (2025) melaporkan peningkatan signifikan dalam penggunaan AI di sektor perbankan, terutama dalam fungsi penilaian kredit dan deteksi kecurangan.

Setali tiga uang, laporan McKinsey berjudul “Building the AI Bank of the Future” memperkirakan bahwa AI berpotensi menciptakan nilai ekonomi tambahan di sektor perbankan global hingga lebih dari US$1 triliun per tahun. Hal ini diperoleh terutama melalui peningkatan efisiensi dan personalisasi layanan.

KORELASI PERILAKU

Di sinilah paradoks muncul. Semakin canggih sistem, semakin besar pula potensi efisiensi dan risiko yang ditimbulkan. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) mengingatkan bahwa penggunaan AI dalam sistem keuangan dapat meningkatkan korelasi perilaku antar institusi. Ketika banyak bank menggunakan model yang serupa, ada risiko bahwa mereka akan menghasilkan keputusan yang juga serupa.

Dalam kondisi pasar yang bergejolak, keseragaman ini dapat mempercepat terjadinya herding behavior. Banyak pelaku akan mengambil keputusan yang sama pada waktu yang bersamaan. Setali tiga uang, Bank for International Settlements (BIS) menyebut AI berpotensi mengubah cara risiko muncul dan menyebar dalam sistem keuangan. Risiko tidak lagi berasal dari kegagalan satu institusi, tetapi dari kesalahan kolektif algoritma yang saling terhubung.

Konfigurasi problematika tersebut membawa implikasi strategis bagi industri bank. Pertama, bank perlu mendefinisikan ulang sumber keunggulan kompetitifnya. Jika fungsi analitis dapat dilakukan oleh algoritma, maka keunggulan tidak lagi berada pada kemampuan memproses informasi, tetapi pada kemampuan mengakses dan mengelola data yang berkualitas.

Dalam ekonomi digital, data adalah faktor produksi baru. Bank yang mampu mengintegrasikan data internal dengan ekosistem eksternal, melalui open banking dan kemitraan strategis akan memiliki posisi yang lebih kuat dibandingkan mereka yang tetap tertutup.

Kedua, bank harus bertransformasi dari pengambil keputusan menjadi orkestrator keputusan. Dalam ekosistem berbasis agen AI, keputusan tidak lagi diambil secara terpusat, melainkan dihasilkan oleh interaksi berbagai algoritma. Bank harus memastikan bahwa keputusan yang diambil tetap berada dalam kerangka risiko yang dapat diterima. Hal ini menuntut kapabilitas baru berupa pemahaman terhadap risiko model dan risiko algoritmik.

Ketiga, bank perlu memperkuat fungsi kepercayaan sebagai diferensiasi utama. Ketika sistem keuangan semakin kompleks dan didorong oleh algoritma yang tidak selalu transparan, nilai dari kepercayaan terhadap institusi bank justru meningkat. Ini berarti bahwa investasi dalam tata kelola, transparansi, dan perlindungan data menjadi sama pentingnya dengan investasi dalam teknologi.

Pada akhirnya, perubahan ini membawa kita pada pertanyaan yang lebih mendasar tentang masa depan perbankan. Jika peran utama bank sebagai lembaga intermediasi dapat dilakukan lebih cepat dan lebih murah oleh algoritma, apakah bank masih dibutuhkan, atau hanya belum tergantikan?

Dalam banyak kasus, sejarah menunjukkan bahwa sebuah institusi tidak runtuh secara tiba-tiba. Ia hanya kehilangan relevansinya secara perlahan. Agen AI mungkin bukan akhir dari perbankan, tetapi bisa menjadi awal dari redefinisi yang tidak semua pemain mampu bertahan.

Bisnis.com, JAKARTA — Platform pesan instan milik Meta, WhatsApp, meluncurkan fitur Business AI secara gratis untuk memperkuat ekosistem digital bagi Usaha Kecil dan Menengah (UKM) di Indonesia. Whatsapp berharap dapat membantu mengakselerasi produktivitas pelaku usaha melalui otomatisasi layanan pelanggan.

Kehadiran agen AI ini memungkinkan pemilik bisnis merespons pertanyaan konsumen secara real-time, menjawab detail spesifik mengenai merek, hingga memberikan rekomendasi produk langsung dari katalog tanpa biaya tambahan.

Country Director Meta Indonesia, Pieter Lydian, mengatakan peran sentral UKM sebagai penggerak utama ekonomi nasional menjadi alasan kuat di balik peluncuran fitur ini. Menurutnya, selama bertahun-tahun aplikasi WhatsApp Business telah menjadi bagian integral dari operasional harian para pelaku usaha untuk terhubung dengan pelanggan dan menyelesaikan transaksi.

"Kini, dengan adanya Business AI, kami ingin memberikan lebih banyak kemudahan bagi para pelaku usaha agar dapat menjangkau pelanggan secara lebih luas," ujar Pieter dalam keterangannya, Selasa (7/4/2026).

Secara teknis, agen AI ini dapat disesuaikan untuk berkomunikasi dalam Bahasa Indonesia sesuai konteks informasi yang ditentukan oleh masing-masing bisnis. Menariknya, sistem ini tetap memberikan kendali penuh kepada pemilik usaha.

Pelaku UKM dapat mengatur parameter kapan tim manusia harus mengambil alih percakapan, sehingga kebutuhan konsumen yang bersifat kompleks tetap mendapatkan penanganan personal.

Selain agen asisten virtual, WhatsApp turut memperkenalkan fitur Siaran Bisnis (Broadcast) yang didukung kecerdasan buatan. Inovasi ini dirancang guna mempermudah pelaku usaha menyusun pesan promosi atau informasi produk baru yang dipersonalisasi kepada pelanggan dalam jumlah besar secara efisien.

Melalui pembaruan ini, bisnis tidak perlu lagi mengirim pesan secara manual satu per satu. Pengguna dapat menjadwalkan pengiriman pada waktu yang tepat, menyematkan tombol aksi yang dapat disesuaikan, serta memantau metrik performa pesan untuk mengukur efektivitas kampanye pemasaran mereka.

Adapun fitur Business AI akan mulai diluncurkan secara bertahap kepada pengguna di Indonesia dalam beberapa minggu ke depan. Bagi pelaku usaha yang memenuhi syarat, fitur ini dapat diakses melalui tab 'Fitur' di aplikasi WhatsApp Business.

Langkah strategis WhatsApp ini semakin memperkokoh posisi Indonesia sebagai salah satu pemimpin inovasi business messaging di pasar global.

Dengan akses gratis terhadap teknologi AI mutakhir, hambatan teknologi bagi pelaku usaha kecil diharapkan dapat terkikis, sekaligus mendorong kontribusi ekonomi digital yang lebih inklusif terhadap Produk Domestik Bruto (PDB).

Bisnis.com, JAKARTA — Pemerintah China peringatkan lembaga sektor pemerintah untuk tidak memasang aplikasi OpenClaw pada perangkat operasional kantor.

Peringatan tersebut diterbitkan seiring dengan kekhawatiran terhadap kemampuan akses luas yang dimiliki oleh perangkat lunak otonom tersebut.

Sebagai informasi, OpenClaw merupakan agen AI open-source yang dirancang untuk mengotomatisasi berbagai tugas administratif secara otonom. Perangkat lunak yang sebelumnya dikenal sebagai Moltbot ini mampu mengelola email, jadwal kalender, hingga menjalankan skrip teknis langsung di dalam sistem komputer pengguna.

Berbeda dengan chatbot AI biasa, OpenClaw memerlukan akses luas terhadap file lokal untuk mengeksekusi perintah kompleks layaknya seorang "karyawan digital". Aplikasi tersebut saat ini sedang sangat populer di China.

Menurut beberapa laporan, sejumlah badan pemerintah China mulai bergerak memperketat pengawasan terhadap agen AI pengembang asal Austria tersebut. Otoritas keamanan menilai penggunaan OpenClaw berpotensi mengekspos mesin induk terhadap serangan siber jika tidak digunakan dengan tingkat kehati-hatian yang tinggi.

Direktur riset kebijakan teknologi di Trivium China Kendra Schaefer mengatakan regulator China biasanya merespons ancaman teknologi baru dengan kecepatan luar biasa. Namun, dia mencatat bahwa tingkat adopsi OpenClaw saat ini masih jauh melampaui kecepatan regulasi yang ada.

“Agent sistem beroperasi dengan izin yang sangat luas melintasi berbagai platform, menciptakan kerentanan baru jika tidak dikendalikan dengan benar,” kata Kendra dilansir dari Tom’s Hardware, Jumat (20/3/2026).

Perangkat lunak OpenClaw ini juga sering kali kekurangan mekanisme pemeliharaan dan perbaikan profesional. Penyerang dikhawatirkan dapat menggunakan plugin berbahaya untuk mencuri data sensitif pengguna dengan metode yang lebih senyap dibandingkan trojan tradisional.

Di sektor keuangan, otoritas moneter turut memberikan perhatian khusus terhadap penggunaan teknologi otomatisasi ini. People's Bank of China menyerukan agar pengelolaan AI di sektor finansial dilakukan secara proaktif namun tetap waspada dan tertib.

Berdasarkan data yang dihimpun, NVDB melarang keras penggunaan versi tiruan dari pihak ketiga serta pengaktifan akun administrator selama proses instalasi. Pengguna juga dilarang memasang paket keahlian yang memerlukan kata sandi serta menonaktifkan audit log sistem.

Risiko operasional OpenClaw secara nyata terlihat pada insiden yang menimpa Summer Yue, seorang petinggi di laboratorium AI Meta. Yue melaporkan bahwa agen AI tersebut secara tidak sengaja menghapus seluruh email penting miliknya tanpa konfirmasi.

Sebagai respons lanjutan, China Academy of Information and Communications Technology berencana memulai uji coba standar kepercayaan bagi agen AI. Uji coba terhadap alat seperti OpenClaw tersebut dijadwalkan akan dimulai pada akhir Maret mendatang.

Bisnis.com, JAKARTA — Agen berbasis kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) perlahan mulai menggeser pendekatan business intelligence (BI) tradisional yang bertumpu pada dasbor statis dan alur kerja manual.

Regional Vice President of Asean Sales Dataiku, Mochamad Idham mengatakan business intelligence tidak lagi cukup hanya menyajikan grafik atau laporan statis. Dasbor yang seharusnya menjadi alat strategis justru ditinggalkan karena tidak mampu memberikan gambaran yang relevan secara real time.

"Melalui agen AI, pengguna tidak hanya melihat grafik atau laporan, tetapi juga dapat berinteraksi dengan data untuk mendapatkan jawaban yang lebih cepat, kredibel, dan kontekstual,” kata Idham dalam keterangannya, Rabu (18/3/2026).

Dia menambahkan pendekatan ini memungkinkan alur insight mengalir secara lebih alami, dari pertanyaan bisnis langsung menuju rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Teknologi ini melampaui fungsi visualisasi data konvensional dengan menghadirkan interaksi berbasis penalaran serta panduan yang memungkinkan pengguna menggali data secara lebih mendalam.

Idham menuturkan pendekatan ini menandai evolusi penting dalam cara organisasi memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan. Seiring Indonesia menargetkan diri menjadi ekonomi berpendapatan tinggi berbasis inovasi melalui visi Indonesia Emas 2045, kemampuan memanfaatkan teknologi analitik berbasis AI menjadi semakin penting bagi dunia usaha.

Dalam praktiknya, perusahaan dapat memiliki puluhan hingga ratusan laporan yang tersebar di berbagai unit bisnis. Situasi ini sering kali memicu interpretasi data yang tidak konsisten antar tim.

“Ketika organisasi memiliki terlalu banyak dashboard yang tidak terhubung satu sama lain, risiko munculnya interpretasi yang berbeda terhadap data yang sama menjadi semakin besar. Inilah yang sering disebut sebagai dashboard sprawl,” katanya.

Dalam konteks ini, lanjutnya, agen AI berperan sebagai jembatan antara kebutuhan pengguna bisnis dan analis data. Dengan menggabungkan data terstruktur maupun tidak terstruktur, agen AI dapat mengotomatisasikan proses query yang berulang serta menyajikan narasi analitik lengkap dengan visualisasi yang mudah dipahami.

Proses tersebut memungkinkan pengguna memperoleh insight tanpa harus melakukan ekstraksi data secara manual. Dengan demikian, keputusan bisnis dapat diambil secara lebih cepat sekaligus berbasis informasi yang lebih komprehensif.

“Pendekatan berbasis agen AI memungkinkan pengguna bisnis berinteraksi langsung dengan data melalui dialog yang lebih natural, sehingga proses menemukan insight dapat berlangsung jauh lebih cepat,” ujarnya.

Bagi perusahaan di Indonesia, kapabilitas ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memberikan keunggulan strategis dalam memanfaatkan data sebagai aset utama organisasi.

Bisnis.com, JAKARTA — Pemanfaatan agen kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang makin otonom mulai memunculkan tantangan baru bagi dunia usaha. Jika sebelumnya AI diposisikan sebagai alat bantu analisis atau otomasi sederhana, kini agen AI mampu mengambil keputusan, menjalankan perintah lintas sistem, hingga memproses data sensitif tanpa campur tangan manusia secara langsung.

Menurut perusahaan keamanan siber global, Kaspersky, bagi chief information officer (CIO) dan chief information security officer (CISO), kehadiran agen AI yang dapat bekerja otonom ini menandai munculnya tantangan baru yang tidak sepenuhnya dapat diatasi oleh perangkat keamanan TI konvensional.

Kaspersky menilai bahwa keamanan sempurna dalam sistem AI berbasis agen hampir mustahil dicapai. Namun, pendekatan pengendalian yang ketat dan berlapis, mendekati prinsip Zero Trust, dapat secara signifikan membatasi dampak ketika terjadi kesalahan atau penyalahgunaan.

Oleh karena itu, Kaspersky membagikan sejumlah langkah yang bisa dilakukan entitas bisnis dalam memitigasi risiko keamanan siber yang dapat timbul dari agen AI.

Salah satu langkah utama adalah penerapan prinsip otonomi minimal dan hak akses minimal. Agen AI sebaiknya hanya diberi kewenangan yang benar-benar dibutuhkan untuk menjalankan tugas tertentu, dengan akses terbatas ke alat, API, maupun data perusahaan.

“Kurangi izin hingga seminimal mungkin jika sesuai, misalnya, tetap menggunakan mode baca saja (read-only),” tulis pernyataan Kaspersky, dikutip Bisnis, Sabtu (31/1/2026).

Selain itu, penggunaan kredensial berumur pendek menjadi krusial untuk mencegah penyalahgunaan token atau kunci API jika agen berhasil dikompromikan. Kredensial sementara dengan cakupan terbatas dinilai mampu mengurangi risiko eskalasi serangan.

Kaspersky juga menekankan pentingnya keterlibatan manusia dalam operasi berisiko tinggi. Tindakan yang bersifat tidak dapat dibatalkan, seperti transfer keuangan atau penghapusan data massal, sebaiknya tetap memerlukan konfirmasi eksplisit dari manusia.

Dari sisi teknis, isolasi eksekusi agen AI menjadi aspek krusial. Agen dan alat pendukungnya perlu dijalankan dalam lingkungan terisolasi, seperti kontainer atau sandbox, dengan kontrol lalu lintas jaringan yang ketat. Hal ini bertujuan mencegah panggilan keluar yang tidak sah maupun penyebaran dampak jika terjadi pelanggaran.

Penguatan juga perlu dilakukan melalui validasi dan sanitasi input serta output model AI. Setiap permintaan dan respons harus diperiksa secara ketat untuk mencegah injeksi perintah atau konten berbahaya, terutama ketika data berpindah antaragen.

Dalam konteks pengawasan, pencatatan log yang aman dan tidak dapat diubah menjadi fondasi penting untuk audit dan investigasi forensik. Pemantauan perilaku berbasis sistem otomatis juga direkomendasikan untuk mendeteksi anomali, seperti lonjakan panggilan API atau penyimpangan tujuan agen.

“Organisasi yang telah memperkenalkan XDR [extended detection and response] dan mengolah telemetri di SIEM [security information and event management] akan memiliki keunggulan. Mereka jauh lebih mudah mengendalikan agen AI,” bunyi pernyataan Kaspersky.

Aspek rantai pasok perangkat lunak turut menjadi perhatian. Penggunaan model dan alat AI sebaiknya dibatasi pada sumber tepercaya dengan dokumentasi software bill of materials (SBOM) yang jelas.

Setiap kode yang dihasilkan agen AI juga perlu melalui analisis statis dan dinamis sebelum dijalankan, sejalan dengan praktik DevSecOps. Mengamankan komunikasi antar agen jangan sampai luput. Pastikan otentikasi dan enkripsi timbal balik di semua saluran komunikasi antar agen. Gunakan tanda tangan digital untuk memverifikasi integritas pesan.

Temukan pula cara untuk langsung mengunci agen atau alat tertentu begitu perilaku anomali terdeteksi. Selain itu, gunakan indikator risiko visual dan peringatan tingkat kepercayaan untuk mengurangi risiko manusia mempercayai AI secara berlebihan.

Tak kalah penting, kesiapan sumber daya manusia menjadi faktor penentu. Pelatihan karyawan terkait risiko dan keterbatasan sistem AI perlu dilakukan secara berkelanjutan dan relevan dengan peran kerja masing-masing.

“Mengingat betapa cepatnya bidang ini berkembang, video kepatuhan setahun sekali tidak akan cukup, pelatihan tersebut harus diperbarui beberapa kali dalam setahun,” saran Kaspersky.

Bisnis.com, JAKARTA — Ilmuwan menekankan bahwa 2026 menjadi tahun pembuktian kecerdasan buatan (AI). Perusahaan teknologi wajib membuktikan bahwa teknologi baru yang mereka kembangkan bermanfaat dan menghasilkan uang.

AI tidak bisa terus menjadi lebih pintar hanya dengan dibuat lebih besar dan lebih mahal. Awalnya, banyak peneliti percaya bahwa jika data diperbanyak dan komputer dipercepat, AI pasti akan semakin pintar. Namun, ternyata pendekatan ini kurang tepat.

Dilansir dari TechCrunch Senin (05/01/2026), mantan kepala ilmuwan Meta AI, Yann LeCun sudah sejak lama menolak anggapan bahwa AI harus terus dibuat lebih besar dan menekankan bahwa yang lebih penting adalah merancang sistem AI yang lebih pintar dan efisien.

Pada tahun 2012, para peneliti menunjukkan bahwa AI bisa belajar mengenali gambar dengan melihat jutaan contoh. Cara ini memang membutuhkan komputer yang sangat kuat, tetapi berhasil dan mendorong perkembangan AI selama bertahun-tahun.

Perkembangan ini mencapai puncaknya sekitar tahun 2020, ketika OpenAI merilis GPT-3. Model ini dibuat jauh lebih besar, dan hasilnya AI tiba-tiba bisa melakukan hal-hal seperti menulis kode dan berpikir logis tanpa diajari secara khusus. Sejak saat itu, banyak orang percaya bahwa semakin besar AI dibuat, semakin pintar hasilnya. Masa ini dikenal sebagai era penskalaan.

Namun, masalah mulai muncul. Peneliti kini menyadari bahwa AI tidak lagi meningkat seperti dulu, sementara biaya yang diperlukan semakin mahal. Membuat AI lebih besar tidak lagi memberikan peningkatan signifikan. Oleh karena itu, industri AI diperkirakan akan kembali mencari desain dan metode baru agar AI bisa berkembang lebih baik.

Manusia belajar dengan mengalami langsung bagaimana dunia bekerja, bukan hanya dari kata-kata. Sementara, AI yang ada sekarang sebenarnya tidak benar-benar memahami dunia, AI hanya menebak kata atau jawaban berikutnya.

Karena itu, para peneliti mulai mengembangkan model dunia, yaitu AI yang belajar memahami ruang, gerakan, dan hubungan sebab-akibat agar bisa memprediksi dan bertindak lebih masuk akal.

Perkembangan ini diperkirakan akan semakin terlihat pada 2026, dengan banyak perusahaan dan peneliti besar mulai serius mengembangkannya. Dampak awalnya kemungkinan besar akan terlihat di video game dan dunia virtual, yang menjadi tempat aman untuk melatih AI sebelum digunakan di dunia nyata.

Di saat yang sama, agen AI juga mulai benar-benar berguna karena kini bisa terhubung langsung ke sistem kerja nyata, sehingga tidak lagi sekadar demo, tetapi dapat membantu pekerjaan sehari-hari manusia.

Banyak orang khawatir bahwa AI yang bisa bekerja sendiri (agen AI) akan membuat manusia kehilangan pekerjaan. Namun, Katanforoosh dari Workera mengatakan hal itu tidak akan terjadi.

“2026 akan menjadi tahunnya manusia,” kata Katanforoosh .

Menurutnya, tahun 2026 justru akan menjadi tahun manusia karena AI belum sepenuhnya bisa bekerja otomatis seperti yang dibayangkan. Alih-alih menggantikan manusia, AI akan lebih banyak digunakan untuk membantu manusia bekerja lebih efektif.

Katanforoosh memprediksi akan muncul banyak pekerjaan baru terkait AI, seperti mengatur tata kelola, keamanan, transparansi, dan manajemen data, sehingga tingkat pengangguran tetap rendah, di bawah 4%.

Selain itu, perkembangan teknologi AI juga memungkinkan munculnya perangkat fisik cerdas, seperti robot, mobil otonom, drone, dan perangkat wearable (yang bisa dipakai di tubuh).

Agar semua perangkat ini bekerja lancar, perusahaan penyedia jaringan akan berusaha meningkatkan infrastruktur mereka. Jadi, tahun 2026 akan menjadi tahun di mana AI tidak hanya ada di layar komputer, tetapi mulai hadir di kehidupan sehari-hari lewat perangkat cerdas. (Nur Amalina)