Beyond Prototyping:Bagaimana Solusi AI Agentik Mempercepat Transformasi di Industri yang Diatur

Industri dengan regulasi yang ketat sedang berjuang untuk keluar dari perangkap percontohan AI yang bersifat agen. Misalnya saja, meskipun 78% perusahaan asuransi P&C telah mengadopsi AI terbaru, hanya 4% yang telah menerapkannya di seluruh operasi klaim mereka dan hanya 27% yang telah mengupayakan transformasi klaim secara end-to-end. Klaim bahwa AI seharusnya memberikan nilai tertinggi, tetap menjadi bukti konsep bagi hampir semua orang.

Alat pengkodean yang didukung AI saat ini telah membuat semua orang merasa seperti seorang pembangun, dengan perusahaan mendorong tim untuk membuat prototipe dengan asisten AI terbaru. Namun, meskipun banyak program percontohan produktivitas pribadi berskala kecil yang berhasil, transformasi proses transaksional dengan AI sangatlah sulit. Memasukkan AI ke dalam proses Anda yang paling penting dan kompleks bukan hanya tantangan pengkodean—tetapi juga tantangan kepercayaan, konsistensi, dan kepatuhan. Di sinilah banyak perusahaan terkemuka mengalami kesulitan saat ini.

Di blog ini, saya akan memaparkan karakteristik penting yang dibutuhkan solusi agen agar berhasil dalam lingkungan perusahaan. Saya akan menjelaskan alasannya, untuk sebagian besar alur kerja dan proses transaksi yang diatur, solusi yang dibuat khusus sering kali memberikan tata kelola, orkestrasi, dan keahlian domain dengan lebih cepat dan andal dibandingkan membangun dari awal.

Kapan harus membuat atau membeli solusi agen Anda?

Pendekatan build-first benar-benar ada tempatnya. Jika proses yang ingin Anda ubah adalah sesuatu yang sangat spesifik untuk bisnis Anda sehingga tidak ada orang lain yang dapat mengemasnya, maka membangunnya adalah hal yang masuk akal. Hal yang sama juga berlaku jika Anda memiliki organisasi rekayasa AI yang matang, disiplin MLOps yang kuat, serta kekuatan risiko dan kepatuhan untuk mengatur sistem non-deterministik dalam produksi. Kasus penggunaan eksperimental yang berada di garis depan dari apa yang mungkin dilakukan dengan AI sering kali juga termasuk dalam tahap pengembangan.

Namun, apa yang harus Anda lakukan jika prosesnya merupakan alur kerja yang dapat dipahami dengan baik dan dapat diulang dengan proses serupa di setiap perusahaan di industri Anda? Pertimbangkan memproses faktur, mengelola klaim pelanggan, mengenal pelanggan Anda (KYC), manajemen inventaris, pesanan hingga tunai. Dalam kasus ini, setiap rekan di industri Anda bergulat dengan langkah, pengecualian, dan kewajiban peraturan yang sama. Membangun solusi agen Anda sendiri di sini seperti membuat ERP khusus pada tahun 2026:layak secara teknis tetapi tidak bermanfaat.

Waktu untuk menilai juga penting, ketika prosesnya diatur secara ketat, dan ketika kesalahan yang terjadi dapat menyebabkan denda dan kerusakan reputasi, bukan hilangnya jam kerja pengembang. Riset MIT menemukan bahwa pembelian alat AI dari vendor khusus mencapai hampir 70% keberhasilan, sementara pembangunan internal kurang dari sepertiga keberhasilannya. Bagi sebagian besar alur kerja yang ingin diubah oleh para pemimpin bisnis, solusi agen yang dibuat khusus membuktikan manfaatnya.

Apa yang dimaksud dengan solusi agen?

Istilah 'agen AI' telah menjadi salah satu frasa yang paling banyak digunakan dalam perangkat lunak perusahaan. Di sini ada baiknya untuk membedakan antara agen dan solusi.

Agen adalah entitas perangkat lunak yang dapat mempertimbangkan, merencanakan, dan bertindak pada tugas tertentu—seperti meninjau dokumen, menyaring transaksi, atau menyusun banding. Agen AI yang baik sangat mengesankan. Namun ketika dihadapkan pada suatu proses yang rumit, proses tersebut akan mengalami kesulitan tanpa landasan, alat, dan tim yang tepat di sekitar proses tersebut. Ia dapat melakukan pekerjaannya secara terpisah, namun tidak dapat memberikan hasil yang andal tanpa orkestrasi yang tepat.

Solusi agen adalah lingkungan operasi penuh di sekitar agen tersebut. Ini adalah penawaran yang dibuat khusus dan dikemas sebelumnya yang menyatukan agen AI khusus, otomatisasi deterministik, tinjauan human-in-the-loop, integrasi, serta tata kelola dan kontrol audit yang dibutuhkan perusahaan yang diatur. Ini menargetkan alur kerja yang spesifik dan bernilai tinggi serta memberikan keahlian domain, kebijakan, dan praktik terbaik yang sudah tertanam.

Yang terpenting, solusi agen juga mengatur keseluruhan proses. Beberapa asisten AI paling mumpuni saat ini dapat mengoordinasikan tugas dan bahkan merangkai alur kerja multi-langkah dengan cepat. Namun dalam praktiknya, tidak ada dua proses yang mengikuti jalur yang sama dan kurangnya konsistensi bukanlah hal yang buruk dalam pekerjaan yang diatur dengan ketat. Konsistensi dan keandalan memerlukan bidang kendali khusus:bidang yang mengoordinasikan agen AI, otomatisasi, dan sumber daya manusia secara menyeluruh. Yang dapat menjeda, melanjutkan, dan mempertahankan status selama berhari-hari, berminggu-minggu, atau berbulan-bulan. Ini adalah orkestrasi bisnis agen, dan inilah cara perusahaan beralih dari otomatisasi tugas ke transformasi proses nyata.

Mengapa solusi agen berkembang pesat dalam alur kerja yang diatur

Solusi yang dibuat khusus mempersingkat waktu untuk menilai hal yang sulit dihadapi oleh pembuatan kustom. Komponennya sudah dirakit. Tim Anda menghabiskan waktunya untuk mengonfigurasi kebijakan, aturan kepemilikan, dan data Anda alih-alih membangun kerangka kerja. Tolok ukur industri menunjukkan bahwa pembangunan internal yang setara biasanya memerlukan waktu berbulan-bulan untuk mencapai produksi awal, sementara penerapan yang dibuat khusus diukur dalam hitungan minggu. Bagi pemilik proses atau pengambil keputusan yang berada di bawah tekanan untuk menunjukkan ROI yang cepat, hal inilah yang sering kali menjadi perbedaan antara program yang berskala dan program yang ditutup.

Solusi agen juga membawa keahlian domain tertanam dan akumulasi pengalaman penerapan yang tak terhitung jumlahnya sebelumnya. Kasus-kasus edge telah diantisipasi dan kebijakan telah ditetapkan. Pagar pembatas, penjelasan, jalur audit, dan kontrol kepatuhan terhadap peraturan seperti HIPAA dan GDPR adalah bagian dari solusi sejak hari pertama. Dalam industri yang diatur, hal ini bisa dibilang merupakan satu-satunya argumen paling penting untuk menggunakan sistem prebuilt.

Pembeda lainnya adalah ketahanan pada skala perusahaan. Proses yang paling penting dalam perusahaan yang diatur adalah proses yang berjalan lama dan sangat berat. Mereka tidak mampu kehilangan negara. Solusi agen yang baik dirancang agar dapat berjalan dengan andal selama berbulan-bulan dan bertahun-tahun, dengan penanganan pengecualian yang deterministik dan orang-orang yang tetap memegang kendali. Pekerjaan dan orkestrasi agen memastikan mereka bertindak dalam batasan yang aman dan disetujui setiap saat.

Hasilnya jelas. Dalam layanan kesehatan, medlitix menerapkan Solusi UiPath untuk peringkasan rekam medis dan memangkas waktu peninjauan rata-rata dari 70 menit menjadi enam menit (pengurangan sebesar 90%), sehingga dokter dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk perawatan pasien secara langsung. Demikian pula, Valley National Bank menerapkan solusi agen untuk penyaringan transaksi dan mengotomatiskan 61% peninjauan sanksi. Mereka mampu menangani 14.000 peringatan setiap bulan sekaligus mempercepat pembayaran dan meningkatkan pengalaman karyawan.

Bagaimana cara memulai solusi agen?

Langkah pertama adalah mengidentifikasi mitra solusi pilihan Anda. Pasar agen penuh sesak dan kesenjangan antara demo yang mengesankan dan penerapan yang siap untuk perusahaan sangat besar.

Prioritaskan platform tingkat perusahaan yang dibangun untuk pasar yang teregulasi. Hal ini harus didukung oleh kemitraan dengan pakar domain di bidang teknologi dan desain proses, bukan vendor yang mengklaim melakukan semuanya sendiri. Pembeda sebenarnya adalah platform yang patuh, terbukti dalam skala besar, dan diperkaya oleh ekosistem pelanggan dan mitra yang memberikan pengetahuan khusus yang dibutuhkan alur kerja Anda.

Anda juga harus mempertimbangkan tata kelola dan kepercayaan tingkat perusahaan. Hal ini berarti platform dengan jalur audit lengkap, pagar pembatas kebijakan, alat simulasi dan evaluasi, serta kontrol yang selaras dengan peraturan tempat Anda beroperasi sehari-hari. Terakhir, carilah fleksibilitas dan skala penerapan, karena mitra yang memaksa Anda menjadi satu penyewa akan menemui hambatan dalam proses Anda yang paling sensitif.

Perusahaan yang menang dengan AI agen belum tentu merupakan perusahaan yang menciptakan agen paling cerdas. Merekalah yang akan memilih jalur penerapan yang tepat untuk setiap proses, apakah itu membangun di tempat yang benar-benar membedakan mereka atau bermitra di tempat yang sudah ada solusi yang dirancang khusus untuk pekerjaan tersebut. Bagi sebagian besar alur kerja perusahaan, jalur kedua tersebut adalah jalur teraman dan tercepat menuju nilai transformatif dengan AI agen.

Pelajari lebih dalam

Pada UiPath Agentic AI Summit bulan lalu, kami meluncurkan solusi agen terbaru yang dibuat khusus untuk proses penting di seluruh layanan keuangan, layanan kesehatan, pengujian, dan banyak lagi. Kunjungi blog rekap saya untuk mengetahui ikhtisar lengkap solusi baru kami atau tonton pertemuan puncak sesuai permintaan.

Sumber:

• Bain &Company, “AI Berskala Mengubah Proses Klaim,” Desember 2025.

• Fortune, “Laporan MIT:95% Percontohan AI Generatif di Perusahaan Gagal,” 18 Agustus 2025.

• TechAhead, “Build vs Buy vs Partner AI:The Enterprise AI Decision Framework for 2026,” 30 Maret 2026.