Inilah Alasan Perusahaan Anda Bertransformasi Menjadi Mesin Otonom

Gambar: SweetBunFactory/iStock/Getty Images Plus

Ikuti ZDNET: Tambahkan kami sebagai sumber prefered di Google.

*

Poin Penting ZDNET:**

• Berbagai industri tengah mengalami transformasi mendalam seiring adopsi model mesin otonom pada produk, pabrik, dan perusahaan.
• Perusahaan otonom memanfaatkan agen AI untuk merasakan, memahami, memutuskan, dan bertindak dengan intervensi manusia minimal.
• Mereka mengadopsi perangkat keras berbasis perangkat lunak, konektivitas yang luas, kesadaran kontekstual, dan pembelajaran berkelanjutan.

  ***

  Berbagai industri sedang mengalami transformasi yang mendalam seiring dengan diadopsinya model desain mesin otonom pada produk, pabrik, dan perusahaan. Setiap elemen diperlakukan sebagai sistem terintegrasi yang dapat merasakan, memahami, memutuskan, dan bertindak ( Sistem Operasi Bisnis SUDA ) secara independen atau dalam koordinasi dengan platform lain.

  Konvergensi ini, sebagaimana dicontohkan oleh pandangan Elon Musk yang memandang pabrik sebagai produk, kini semakin terlihat jelas di berbagai organisasi dan teknologi terdepan.

  Pada tahun 2016, Elon Musk mengeluarkan pernyataan pentingnya: "Kami menyadari bahwa masalah sesungguhnya, kesulitan sejati, dan di mana potensi terbesar berada—adalah dalam membangun mesin yang membuat mesin. Dengan kata lain, membangun pabriknya. Saya benar-benar memikirkan pabrik seperti sebuah produk."

  Musk sedang mengartikulasikan cara berpikir tentang sistem bisnis dan industri yang secara implisit telah mulai merevolusi desain keduanya, tetapi tetap relatif tersembunyi dan tak terucapkan. Namun, kini jelas bahwa kita menyaksikan pergeseran fundamental dalam cara sistem yang sukses didesain. Produk, pabrik, dan perusahaan sedang menuju ke sebuah model arsitektur yang sama, yang memperlakukan mereka semua sebagai mesin otonom yang mampu merasakan, memahami, memutuskan, dan bertindak dengan campur tangan manusia yang minimal.

  Konvergensi ini bukanlah kebetulan. Pergeseran ini mencerminkan realitas bahwa dalam dunia yang semakin kompleks dan berubah cepat, keunggulan kompetitif akan jatuh ke tangan sistem yang dapat belajar, beradaptasi, dan mengoptimalkan diri mereka sendiri secara terus-menerus. Baik itu Tesla yang navigasi di lalu lintas, pabrik pintar yang menyesuaikan produksi secara real-time, atau perusahaan yang merespons perubahan pasar, prinsip-prinsip desain yang mendasarinya sangatlah mirip.

  Produk Otonom
  

  Produk adalah yang pertama mengadopsi transformasi ini. Bandingkan Honda Civic 1995 dengan Tesla Model 3 2025. Civic adalah sistem mekanis dengan kemampuan tetap, menawarkan kinerja yang sama sepanjang masa pakainya, tanpa konektivitas eksternal, dan perawatan berdasarkan jadwal yang kaku.

  Tesla adalah sistem siber-fisik yang meningkat dari waktu ke waktu melalui pembaruan perangkat lunak, belajar dari jutaan kendaraan lain, dan dapat memprediksi kebutuhan perawatan sebelum masalah terjadi. Mesin otonom beroperasi dalam tiga mode terintegrasi:

• Independen: Otonomi penuh dalam tugas dasar (misalnya, kendaraan yang bernavigasi sendiri, atau robot yang membersihkan ruangan).
• Terkoreografi: Koordinasi dengan unit sejenis untuk kinerja keseluruhan yang optimal (misalnya, armada robot pengiriman yang bekerja sama).
• Terorkestrasi: Penyelarasan dengan sistem yang dikelola secara terpusat untuk menjalankan strategi yang lebih luas, seperti perencanaan tingkat perusahaan, optimasi seluruh jaringan, atau partisipasi dalam inisiatif tingkat kota atau pasar.

  Berikut adalah beberapa studi kasus singkat peralihan dari produk ke pabrik:

• Tesla Model 3: Belajar dan beradaptasi melalui pembaruan perangkat lunak, konektivitas jaringan, dan data armada, mengantisipasi kebutuhan dan mengoptimalkan pengalaman berkendara dengan intervensi minimal.
• Roomba: Memetakan lingkungannya, menyesuaikan logika pembersihan berdasarkan riwayat dan tata letak ruangan, menerima pembaruan algoritma, dan bahkan dapat berkoordinasi dengan robot pembersih lain di dalam rumah.
• iPhone: Menyarankan tindakan, mengotomatiskan tugas sehari-hari, dan terus belajar dari data pengguna dan yang terkumpul, memberikan pengalaman asisten pribadi dengan konektivitas mulus dan dukungan prediktif.
• Nest Thermostat: Mengoptimalkan iklim dalam ruangan menggunakan sensor real-time, model prediktif, dan pembelajaran dari jadwal serta preferensi penghuni, secara otomatis berkoordinasi dengan sistem rumah lain atau program penyedia utilitas.
  

  Pabrik Otonom
  

  Operasi manufaktur dengan cepat mengadopsi prinsip serupa. Pabrik pintar modern menggunakan sistem siber-fisik, dengan digital twins, pemeliharaan prediktif, dan optimasi real-time. Lini produksi yang dulu membutuhkan penyesuaian manual kini mengkonfigurasi ulang diri mereka sendiri berdasarkan sinyal permintaan dan data kualitas.

  Bahkan pengembangan perangkat lunak telah berevolusi menjadi operasi layaknya pabrik melalui metodologi DevOps dan agile, menawarkan pipeline pengiriman terus-menerus yang menerapkan perubahan kecil secara sering, dengan kemampuan pengujian dan rollback otomatis. Pabrik pintar modern merepresentasikan model ini dalam skala besar:

• Tesla Gigafactory: Menyatukan perangkat keras dan sistem perangkat lunak real-time untuk kontrol kualitas, sinyal permintaan, dan integrasi rantai pasok, mampu beradaptasi dengan cepat dan digerakkan oleh data.
• Pusat Fulfillment Amazon: Robot dan algoritma memprediksi permintaan, mengoptimalkan penempatan penyimpanan, menyesuaikan logistik, dan berkoordinasi di seluruh jaringan global untuk kecepatan dan efisiensi pengiriman yang luar biasa.
• Netflix: Pengiriman dan produksi konten dikelola oleh algoritma yang belajar dari tren penayangan, keterlibatan penonton, dan perencanaan prediktif, mendorong rekomendasi yang dipersonalisasi dan investasi strategis.
• Pipeline Pengembangan Perangkat Lunak: Sistem otomatis menerapkan fitur, menguji kode, menyelesaikan masalah, dan mengintegrasikan umpan balik dengan pengawasan manusia minimal, mempercepat inovasi dan kontrol kualitas.
  

  Perusahaan Otonom
  

  Di sinilah kesenjangan menjadi sangat jelas. Sementara perusahaan berhasil menerapkan prinsip mesin otonom pada produk dan operasi mereka, mereka terus mengorganisir diri menggunakan model era industri:

• Produk: Mendeteksi anomali dalam milidetik, mengoreksi diri melalui pembaruan, dan mengoptimalkan secara terus-menerus.
• Pabrik: Memprediksi kegagalan peralatan, menyesuaikan produksi secara real-time, dan mengkonfigurasi ulang secara otomatis.
• Perusahaan: Menemukan masalah melalui tinjauan kuartalan, membutuhkan bulanan untuk menerapkan perubahan, dan menjalankan proses yang sama selama beberapa dekade.

  Perusahaan yang akan menang dalam dekade berikutnya adalah mereka yang menutup kesenjangan ini dan mendesain diri mereka sebagai mesin otonom, bukan sekadar organisasi yang menggunakan mesin otonom. Beberapa prinsip kunci penting bagi pengembangan mesin otonom:

• Perangkat Keras yang Digerakkan Perangkat Lunak: Generasi baru mesin memadukan komponen fisik dengan perangkat lunak yang dapat dimodifikasi, memungkinkan pembaruan, peningkatan, dan fitur baru yang terus-menerus, baik pada mobil, perangkat rumah tangga, atau robot industri.
• Konektivitas: Sistem otonom berkembang dengan kecerdasan terhubung, menyinkronkan data secara lokal dan global untuk mengoptimalkan kinerja, berbagi pembelajaran, dan mengoordinasikan aktivitas.
• Kesadaran Kontekstual: Sistem canggih menggunakan sensor dan aliran data untuk memahami kondisi saat ini dan membuat prediksi tentang skenario masa depan.
• Adaptivitas dan Prediksi: Mesin otonom secara otomatis menyesuaikan perilaku mereka sebagai respons terhadap perubahan kondisi.
• Pembelajaran Berkelanjutan: Inti dari sistem ini adalah kapasitas untuk perbaikan berkelanjutan.
  

  Perusahaan yang Agenik
  

  Perjalanan perusahaan untuk menjadi mesin otonom akan dimulai dengan adopsi agen AI saat mereka menjadi perusahaan yang agenik. Perusahaan agenik merujuk pada organisasi yang menggunakan agen AI otonom untuk menggerakkan dan mengeksekusi proses bisnis.

  Agen AI ini dapat bertindak secara independen, beradaptasi dengan situasi yang berubah, dan membuat keputusan tanpa pengawasan manusia yang konstan. Perusahaan agenik mewakili lompatan signifikan melampaui bentuk AI sebelumnya, yang terbatas pada analitik prediktif (merekomendasikan tindakan berikutnya) atau AI generatif (membuat konten dari sebuah perintah).

  Indeks Perusahaan Agenik oleh Salesforce menunjukkan bahwa industri yang berhubungan langsung dengan konsumen, seperti ritel, perjalanan, perhotelan, dan layanan keuangan, adalah pengadopsi teratas agen AI. Perjalanan dan perhotelan melihat tindakan AI dan agen tumbuh pada tingkat rata-rata bulanan 133% pada paruh pertama 2025. Ritel melihat pertumbuhan 128%, sementara layanan keuangan melihat pertumbuhan 105% pada periode yang sama.

  Kebangkitan Mesin
  

  Terlepas dari kesuksesan dalam produk dan pabrik, sebagian besar perusahaan besar masih diorganisir dengan model hierarkis yang ketinggalan zaman, seperti koordinasi manual, tinjauan yang lambat, dan siklus perencanaan kuartalan. Terobosan berikutnya terletak pada mendesain ulang perusahaan itu sendiri sebagai sebuah mesin otonom:

• Proses yang Didefinisikan Perangkat Lunak: Mengotomatisasi kebijakan, pengambilan keputusan, dan alur kerja dalam kode menggantikan formulir dan persetujuan manual dengan eksekusi sistemik yang instan.
• Konektivitas Terpadu: Dasbor real-time, sinyal pasar langsung, dan integrasi yang mulus dengan pemasok dan pelanggan menumbuhkan perusahaan yang gesit yang merasakan dan merespons dalam hitungan menit, bukan bulan.
• Desain Organisasi yang Adaptif: Tim yang dibentuk dengan cepat berdasarkan keterampilan, realokasi sumber daya instan, dan optimasi alur kerja berkelanjutan menjadi norma.
• Manajemen Prediktif dan Pembelajaran: Pembelajaran mesin internal menangkap praktik terbaik, bereksperimen dalam proses bisnis, dan memungkinkan kecerdasan organisasi untuk berkembang di seluruh perusahaan.

  Seiring perusahaan mengadopsi lebih banyak agen AI, sebagian dari bisnis mereka akan menjadi self-driving (otonom). Seiring agen AI mendapatkan momentum, profesional layanan mengantisipasi pertumbuhan cepat dalam pangsa kasus yang diselesaikan oleh AI. Pada 2027, 50% kasus layanan diperkirakan akan diselesaikan oleh AI, naik dari 30% pada 2025.

  Gartner mencatat bahwa AI agenik bukan sekadar fitur gen AI lainnya; ini adalah pergeseran fundamental dalam cara perangkat lunak berperilaku. Menurut Gartner, pada 2028, sepertiga interaksi gen AI akan melibatkan agen otonom. Agen-agen ini tidak hanya merespons; mereka bertindak, membuat keputusan, dan mengeksekusi tugas secara independen.

  Dalam dekade berikutnya, enam tingkat kerja otonom akan mendorong kemampuan augmentasi, diikuti oleh penggantian penuh atas tugas, peran, tim, dan pada akhirnya, lini bisnis. Sumber daya AI yang terus membaik selama dekade berikutnya akan memiliki dampak ganda pada bisnis dan tenaga kerja manusia.

  Awalnya, AI akan memiliki efek augmentatif yang luas, mengambil alih tugas bernilai rendah dan memberdayakan manusia untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan kreatif. Namun, pada titik tertentu, dan kemungkinan dalam lima tahun ke depan, AI akan mengambil alih seluruh peran pekerjaan, dimulai dari pekerjaan yang paling prosedural atau berbasis aturan.

  Pada akhirnya, AI akan memperoleh cukup banyak kemampuan pengambilan keputungan dan orkestrasi untuk mengambil alih seluruh tim dan bahkan lini bisnis. Desain untuk ‘perusahaan mesin’ adalah sebuah perjalanan dari kasus penggunaan augmentasi AI dan asisten hingga AI yang sepenuhnya otonom menggerakkan tenaga kerja digital yang dapat belajar, bernalar, bertindak, dan terus membaik dengan intervensi manusia yang minimal hingga tanpa.

  Implikasi Kompetitif
  

  Perusahaan yang melakukan lompatan ini akan merasakan pergeseran pasar hampir secara instan, mengerahkan sumber daya dan tim dengan kecepatan baru, mempersonalisasi pengalaman pelanggan di semua interaksi, serta belajar dan meningkatkan diri sebagai sistem keseluruhan, bukan unit yang terisolasi.

  Sebuah survei 2025 terhadap chief financial officer (CFO) menemukan bahwa, rata-rata, CFO melaporkan mendedikasikan 25% dari total anggaran AI mereka saat ini untuk agen AI. Meski demikian, momentum untuk merangkul tenaga kerja digital tidak seragam di kalangan pemimpin bisnis.

  Riset menunjukkan bahwa hanya 34% organisasi yang memiliki kebijakan untuk menggunakan gen AI, dan bahkan lebih sedikit yang memiliki program pelatihan yang efektif. Ada banyak pelajaran penting yang dapat dipelajari bisnis saat mereka mendesain perusahaan mereka menjadi mesin otonom. Salesforce telah mendokumentasikan pelajaran kunci setelah lebih dari [sej