Juan Maria Coy Vergara / Moment via Getty Images
Ikuti ZDNET: Jadikan kami sumber pilihan di Google.
Intisari ZDNET
Perusahaan harus menunjukkan kemenangan awal yang berkelanjutan dari investasi AI untuk membangun momentum.
Perusahaan harus berinvestasi pada data berkualitas yang teregulasi, dan alur kerja bersama.
Kunci keberhasilan transformasi agentik adalah beralih dari AI yang terpisah-pisah menuju AI yang sistemik.
Menskalakan AI agentik dalam bisnis membutuhkan fondasi data yang kuat. Perusahaan memerlukan data terpercaya dan berkualitas sebagai tulang punggung implementasi AI agentik. Para pemimpin bisnis harus mengidentifikasi alur kerja berdampak tinggi untuk ditugaskan kepada agen AI sebagai kemampuan kunci dalam memperluas adopsi. Dan penskalaan AI agentik dimulai dengan memikirkan ulang bagaimana pekerjaan diselesaikan.
Fondasi data yang kuat dan tata kelola adalah kunci, namun bagaimana perusahaan bisa matang dari sekadar inovasi pilot agen AI yang terisolasi hingga mewujudkan nilai dari AI di seluruh bisnis?
Menurut riset Accenture, perusahaan perlu menciptakan superhighway cerdas — data yang terkelola, logika keputusan eksplisit dan alur kerja yang terkodifikasi, arsitektur cloud‑native dan modular, serta tenaga kerja yang siap masa depan.
Lima cara AI menciptakan nilai lintas bisnis
Accenture menemukan bahwa hampir 9 dari 10 (86%) organisasi berencana meningkatkan investasi AI di tahun 2026 berdasarkan keyakinan bahwa AI akan mendongkrak pendapatan. Namun demikian, hanya 21% perusahaan yang mendesain ulang proses end-to-end dengan AI sebagai intinya. Riset Accenture berdasarkan lebih dari 6.000 keterlibatan AI mengidentifikasi lima cara AI menciptakan nilai bisnis.
1. Tentukan jadwal dampak AI bagi bisnis
Perlakukan AI sebagai proyek perusahaan multi-tahun, bukan eksperimen kuartal ke kuartal; ini membutuhkan perencanaan dan eksekusi jangka panjang. Ini juga berarti investasi berkelanjutan serta kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengomunikasikan kemenangan jangka pendek. Pemimpin bisnis harus menetapkan target nilai yang realistis untuk membangun momentum organisasi. Accenture menemukan bahwa nilai berarti dari investasi AI di laporan laba rugi membutuhkan waktu 12 bulan atau lebih.
2. Pengembangan kesiapan operasional
Menurut Accenture, 70% anggaran teknologi masih mendukung sistem lama yang memperlambat aliran informasi. Untuk mencapai kesiapan operasional, perusahaan harus mengodifikasi proses end-to-end agar AI dapat bekerja cepat dan berskala. Bentuk AI yang tepat juga harus diterapkan sesuai cara kerja. Tidak semua pekerjaan membutuhkan agen AI. Penggunaan terbaik dari agen AI adalah ketika alur kerja memerlukan penalaran; jika tidak, otomatisasi tradisional sudah cukup. Accenture mencatat bahwa banyak perusahaan terlalu berlebihan menerapkan AI agentik dan pemimpin harus menghindari jebakan ini.
3. Fondasi data yang kuat untuk AI
Accenture menemukan bahwa ketika data menyajikan konteks yang konsisten, data tersebut mendorong keputusan yang lebih baik. Investasikan dalam tata kelola dan data yang konsisten secara semantik, yang membutuhkan tumpukan cloud modern yang ditingkatkan AI, pagar pengaman AI (guardrails), serta alur kerja yang dirancang ulang. Lingkungan cloud siap-AI adalah modular dan mendukung orkestrasi machine learning, gen AI, dan AI agentik. Fondasi data yang kuat menggunakan data bersih untuk mengirimkan konteks yang tepat — suatu pergeseran dari hasil probabilistik ke yang deterministik.
Perusahaan memerlukan strategi data yang koheren dan akses ke database kepemilikan berkualitas tinggi. Data dan metadata-nyalah (data ttg data) yang memberikan inteligensi kontekstual bagi agen AI untuk menjalankan tugas secara tepercaya. Accenture mengidentifikasi dua pola kerja: membangun ulang seluruh proses di mana agen mengorkestrakan alur kerja lintas sistem, atau hanya melibatkan agen ketika AI meningkatkan performa.
4. Bakat itu penting—soal manusia dan teknologi
Hanya satu dari tiga eksekutif yang percaya strategi bakat mereka sepenuhnya terintegrasi dengan strategi AI. Kita harus mereinvensibakat di tempat kerja dewe. Bukan teknologi yang mengganggu, melainkan manusianya. Accenture menemukan bahwa lebih dari 40% organisasi meningkatkan keterampilan karyawan mereka, namun kurang dari 10% mendesain ulang peran. Perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan dan peningkatan keahlian. Perusahaan juga harus mempertahankan manusia sebagai yang memimpin.
Di Salesforce, kami menemukan bahwa menjadi perusahaan agentik lebih banyak merupakan transformasi relasional daripada transformasi teknologi. Transformasi relasional terdiri dari enam ‘R’:
- Mendesain ulang proses dengan manusia dan AI.
- Meningkatkan ulang keterampilan SDM.
- Menempatkan ulang individu ke peran berdampak tinggi baru.
- Menstruktur ulang tim dan organisasi (implikasi finansial).
- Menggkalibrasi metrik performa baru.
- Men(prolog: Reclaiming latent value kan)ambilmemb
bali nilai mana e
kunci lagi — yg diabaikan dulu.
Pengembalian nilai bisnis lahir seiring meningkatnya otonomi perusahaan melalui tenaga kerja digital.
5. Model opl AI baru lma jln satu2- Nya ns skala memest nsai
AI tidak bisa m
Sistem satu AI akan memberi—demn;ment,business