Agen AI sekarang tidak hanya untuk saran atau bantuan saja. Di lingkungan produksi, mereka menjadwalkan pekerjaan, memicu tindakan, memperbarui catatan, dan memulai proses lanjutan. Mereka beroperasi terus-menerus, dengan cepat, dan sering tanpa pengawasan langsung manusia.
Ini bukan skenario masa depan. Ini sudah terjadi. Dan saat agen masuk ke lingkungan hidup, sebuah batasan diam-diam muncul. Bukan kualitas model. Bukan peralatan. Tapi identitas.
Di penerapan awal, agen AI biasanya disebut sebagai pembantu. Mereka menyiapkan respons. Mereka mengumpulkan informasi. Mereka membantu keputusan manusia.
Tapi sistem produksi tidak lama tetap dalam mode itu. Pada titik tertentu, agen diizinkan bertindak atas nama orang lain.
Menyetujui sebuah langkah.
Memicu alur kerja.
Memperbarui sistem pencatatan.
Di saat itulah masalahnya muncul.
Karena sebagian besar teknologi perusahaan tidak dirancang untuk aktor bukan manusia yang membawa wewenang didelegasikan.
Kerangka kerja identitas perusahaan menganggap model yang sederhana.
Ada pengguna.
Pengguna itu punya peran.
Peran itu memberikan izin.
Ini bekerja saat aktornya manusia. Ini menjadi rapuh saat aktornya perangkat lunak.
Agen AI tidak berperilaku seperti pengguna. Mereka tidak masuk sekali lalu melakukan serangkaian tindakan terbatas. Mereka beroperasi di berbagai sistem, sepanjang waktu, sering bereaksi terhadap kondisi daripada instruksi.
Menyalin peran manusia dan memberikannya ke agen mungkin bisa menjalankan percobaan. Tapi tidak bertahan saat skalanya besar.
Dalam istilah produksi, agen AI bukan alat.
Bukan fitur.
Bukan pengguna.
Ia adalah aktor yang didelegasikan.
Ia bertindak atas nama suatu pihak. Terkadang pihak itu adalah orang. Terkadang sebuah sistem. Seringkali itu adalah fungsi organisasi.
Setelah itu diakui, tantangan teknisnya menjadi lebih jelas.
Masalahnya bukan kecerdasan.
Masalahnya adalah wewenang.
Sistem tradisional gagal dengan cara yang terlihat.
Mereka berhenti merespons.
Mereka menampilkan eror.
Mereka melambat.
Sistem delegasi gagal dengan cara berbeda.
Mereka terus beroperasi.
Mereka menghasilkan hasil.
Mereka mengikuti aturan yang secara teknis benar.
Saat wewenang agen tidak jelas, kegagalan tidak terlihat seperti kerusakan. Tapi terlihat seperti kebingungan setelah kejadian.
Empat hambatan delegasi yang muncul dalam produksi
Di berbagai penerapan awal, hambatan yang sama muncul berulang kali.
1. Siapa pihak pemberi wewenang?
Saat agen mengambil tindakan, wewenang siapa yang digunakannya? Individu tertentu? Tim? Kebijakan? Tanpa pihak yang jelas, akuntabilitas cepat menghilang.
Cerita Berlanjut
2. Apa batas delegasinya?
Agen sering mulai dengan izin sempit dan diam-diam mengumpulkan izin lebih luas. Tanpa batas yang jelas, delegasi menjadi implisit daripada dirancang.
3. Apa jejak auditnya?
Log bisa menunjukkan apa yang terjadi. Seringkali gagal menunjukkan mengapa itu terjadi atau di bawah wewenang siapa. Perbedaan itu penting saat hasilnya ditentang.
4. Bagaimana delegasi berakhir?
Akses manusia biasa ditinjau dan dicabut. Wewenang agen jarang dibatasi waktu. Banyak penerapan tidak punya mekanisme jelas untuk kedaluwarsa atau penarikan.
Ini semua bukan masalah model.
Ini adalah masalah arsitektur.
Di lingkungan yang kurang siap, agen bekerja baik dalam skenario terkontrol.
Mereka menjawab pertanyaan.
Mereka menyelesaikan tugas terbatas.
Dalam skala besar, gambarnya berubah.
Agen memicu hasil yang terlihat rutin. Manusia menyetujui pengaturan awal tapi kemudian tidak bisa menjelaskan apa yang sebenarnya diizinkan. Sistem berperilaku benar.
Organisasi kesulitan menjelaskan hasilnya.
Di momen-momen ini, risikonya bukan malfungsi.
Tapi wewenang tanpa kepemilikan.
Tidak ada yang membantah bahwa sistem bekerja sesuai konfigurasi. Pertanyaan yang tersisa lebih sederhana, dan lebih sulit.
Siapa yang bertanggung jawab atas keputusan didelegasikan saat itu penting?
Sistem yang menyentuh uang, akses, atau keputusan tidak bisa dibalik merasakan ketegangan ini lebih awal.
Bukan karena mereka lebih lambat, Tapi karena biaya ketidakjelasan lebih tinggi.
Delegasi di lingkungan ini selalu dilakukan bertahap dengan hati-hati. Wewenang bergerak dalam langkah kecil, dengan pos pemeriksaan manusia di sepanjang jalan.
AI memampatkan pentahapan itu.
Apa yang dulu bertahap menjadi langsung.
Apa yang dulu ditinjau menjadi otomatis.
Teknologinya bekerja.
Lingkungannya ragu-ragu.
Di lingkungan yang lebih siap, delegasi dirancang, tidak dibuat-buat.
identitas agen eksplisit dan diatur terpisah
delegasi dibatasi waktu dan tugas, tidak terbuka lebar
setiap tindakan punya rantai wewenang yang bisa dilacak
ada tombol mati dan jalur override manusia yang jelas
Ini bukan kontrol canggih.
Ini adalah pilihan arsitektur dasar yang dibuat sejak awal.
Mereka tidak memperlambat sistem.
Mereka membuat sistem bisa bertahan.
Saat sistem AI masuk ke produksi, faktor pembatasnya bukan lagi apa yang bisa agen lakukan.
Tapi apa yang organisasi siap untuk izinkan mereka lakukan dengan aman, terprediksi, dan bisa dijelaskan.
Dalam praktek, tim melambat bukan karena agen gagal, tapi karena tidak ada yang bisa jelaskan dengan jelas siapa yang mengizinkan tindakan itu.
Mereka adalah yang memperlakukan delegasi sebagai masalah desain utama.
Saat perangkat lunak menjadi aktor, identitas berhenti menjadi layanan latar.
Ia menjadi infrastruktur. Dan infrastruktur, sekali terbeban, mengungkap untuk apa ia benar-benar dibangun.
Dr. Gulzar Singh, Chartered Fellow – Perbankan dan Teknologi; CEO, Phoenix Empire Ltd
“When software becomes an actor, identity becomes the bottleneck” awalnya dibuat dan diterbitkan oleh Retail Banker International, merek milik GlobalData.
Informasi di situs ini disertakan dengan itikad baik hanya untuk tujuan informasi umum. Tidak dimaksudkan sebagai nasihat yang harus Anda andalkan, dan kami tidak memberikan pernyataan, jaminan, atau jaminan, baik tersurat maupun tersirat mengenai keakuratan atau kelengkapannya. Anda harus mendapatkan nasihat profesional atau spesialis sebelum mengambil, atau menahan diri dari, tindakan apa pun berdasarkan konten di situs kami.