Meski menawarkan peluang besar, penerapan Autonomous AI membawa tantangan baru bagi perusahaan.

Ketika sistem AI mulai diberikan akses terhadap data pelanggan, sistem internal, hingga proses bisnis penting, perusahaan perlu memastikan teknologi tersebut tetap berada dalam kendali organisasi.

Beberapa pertanyaan penting yang muncul antara lain:

• Siapa yang memiliki akses terhadap data yang digunakan AI?
• Apakah data perusahaan digunakan untuk melatih model AI eksternal?
• Bagaimana keputusan AI dapat diperiksa dan diaudit?
• Seberapa besar kendali manusia terhadap tindakan sistem otonom?

Masalah privasi data dan akuntabilitas menjadi salah satu faktor yang menentukan tingkat kepercayaan perusahaan dalam mengadopsi AI.

Perusahaan Butuh AI yang Spesifik dan Terpercaya

CEO ManageEngine, Rajesh Ganesan, menilai masa depan adopsi AI perusahaan tidak hanya bergantung pada kecanggihan teknologi, tetapi juga kemampuan organisasi membangun sistem AI yang dapat dipercaya.

Menurutnya, model AI umum belum tentu mampu menjawab kebutuhan spesifik perusahaan, terutama dalam lingkungan TI yang kompleks.

Karena itu, perusahaan mulai membutuhkan AI yang dirancang khusus sesuai kebutuhan operasional, namun tetap memberikan efisiensi biaya dan nilai bisnis jangka panjang.

AI Agents Mulai Mengotomatisasi Operasional TI Perusahaan

Perkembangan Autonomous AI mendorong munculnya platform AI yang mampu menjalankan fungsi operasional secara lebih mandiri.

Beberapa area yang mulai memanfaatkan AI agents antara lain:

1. Manajemen Layanan TI

AI dapat membantu menangani permintaan pengguna, menyelesaikan masalah sederhana, hingga mempercepat layanan service desk.

2. Keamanan Siber

AI agents dapat membantu mendeteksi ancaman, menganalisis pola serangan, serta mempercepat proses investigasi keamanan.

3. Cloud dan Infrastruktur Digital

Dalam pengelolaan cloud, AI dapat membantu perusahaan mengoptimalkan penggunaan sumber daya serta mendeteksi potensi gangguan sistem.

4. Analisis dan Penyelesaian Masalah

AI berbasis agen mampu menghubungkan data dari berbagai sistem untuk menemukan akar masalah (root cause analysis) secara lebih cepat.