Laporan Hype Cycle Gartner 2025: Fokus pada Agen AI dan Manajemen Risiko
Perusahaan riset Gartner telah merilis laporan Hype Cycle tahunan mereka, yang meneliti apakah teknologi baru memenuhi harapan atau masih jauh dari memberikan dampak nyata. Tahun ini, agen AI berada di puncak daftar.
Laporan ini muncul saat perusahaan teknologi membuat janji besar tentang kemampuan AI dan sejauh mana ia akan tertanam dalam kehidupan sehari-hari, baik di rumah maupun tempat kerja.
Gartner menyoroti empat teknologi utama: agen AI, data siap-AI, AI multimodal, serta yang disebut "manajemen kepercayaan, risiko, dan keamanan AI (TRiSM)." Mari kita bahas satu per satu.
Agen AI dan Data Siap-AI
Agen AI merujuk pada sistem yang semakin otonom dan mampu menjalankan tugas untuk manusia, idealnya dengan sedikit atau tanpa campur tangan. Namun, dalam bentuk paling sederhana, mereka bisa berfungsi seperti chatbot biasa. Istilah "agen" sendiri masih luas maknanya, sehingga penerapannya sangat beragam.
AI hanya sebaik data yang dimilikinya. Data siap-AI adalah informasi yang terstruktur dengan benar untuk diproses oleh alat AI, artinya sudah dioptimalkan untuk efisiensi dan akurasi. Berbeda dengan tiga teknologi lain, Gartner menyatakan data siap-AI membutuhkan waktu lebih lama, sekitar 5-10 tahun untuk mencapai "Plateau of Productivity"—titik di mana teknologi membuktikan kegunaan praktis dan daya tarik pasar.
Kedua teknologi ini termasuk yang paling cepat berkembang, tetapi disertai proyeksi ambisius dan janji spekulatif yang menempatkannya di "Puncak Ekspektasi yang Berlebihan".
"Investasi AI tetap konsisten tahun ini, bisnis mencari solusi untuk skalabilitas operasional dan intelijen real-time," kata Haritha Khandabattu, analis direktur senior Gartner. "Ini menyebabkan pergeseran dari fokus pada AI generatif (GenAI) ke pendukung dasar yang mendukung pengiriman AI berkelanjutan."
Untuk mendapatkan manfaat agen AI, organisasi perlu menentukan konteks bisnis dan kasus penggunaan yang relevan. "Tidak ada agen AI yang sama, dan setiap situasi berbeda," tambah Khandabattu.
Sementara itu, data hanya seefektif pendekatan perusahaan dalam manajemen data. Laporan ini mendorong organisasi untuk tidak meremehkan kebutuhan evolusi manajemen data demi memenuhi persyaratan AI.
AI Multimodal dan TRiSM
Meskipun juga berada di "Puncak Ekspektasi yang Berlebihan," AI multimodal dan infrastruktur manajemen risiko menunjukkan janji dengan sedikit kelemahan. Keduanya akan diadopsi secara luas dalam lima tahun mendatang dan "memungkinkan aplikasi AI yang lebih kuat, inovatif, dan bertanggung jawab."
AI multimodal dilatih dan mampu menghasilkan lebih dari satu jenis data—termasuk audio, teks, gambar, dan video—sehingga memberikan konteks lebih kaya dibanding model berbasis teks saja.
Di sisi keamanan, AI TRiSM menjadi pusat penggunaan AI secara etis dan aman. Perkembangan AI yang cepat memunculkan tantangan keamanan baru. "Kontrol konvensional tidak cukup," kata Khandabattu. "Organisasi perlu menerapkan teknologi AI TRiSM berlapis untuk mendukung kebijakan di semua entitas AI."
Jurang Kekecewaan
Beberapa area AI telah masuk ke "Jurang Kekecewaan," fase di mana teknologi gagal memenuhi harapan tinggi. Laporan ini memasukkan data sintetis dan AI generatif dalam kategori ini, memperkirakan keduanya akan mencapai plateau dalam 2-5 tahun.