Agen AI beralih dari demo ke beban kerja produksi yang menyentuh data nyata, sistem nyata, dan hasil bisnis nyata. Menurut laporan AI Agents Insights tahun 2025 dari G2, 57% perusahaan telah menjalankan agen AI dalam tahap produksinya, yang merupakan sebuah sinyal jelas bahwa hal ini tidak lagi bers

Kemajuan dalam kinerja model (misalnya, penalaran hibrid Claude Opus 4.6 dan jendela konteks satu juta token) dan kemajuan dalam desain pemanfaatan agen (alat perencanaan, penggunaan sistem file, keterampilan, dan pagar pembatas) berarti proses bisnis penting, yang sebelumnya berada di luar cakupan

AI mengubah dinamika penyampaian perangkat lunak. Kode dibuat lebih cepat, lebih sering diubah, dan diterapkan melalui lanskap aplikasi yang semakin kompleks. Pergeseran ini menimbulkan pertanyaan baru bagi tim berkualitas:bagaimana Anda menjaga kecepatan tanpa kehilangan kendali? Banyak dari kema

Para pemimpin perusahaan telah menghabiskan dua tahun terakhir untuk mengembangkan AI agen. Bukti konsep. Pilot. Demo internal yang mengesankan ruangan. Dan sebagian besar pekerjaan tersebut menjanjikan. Namun apa yang selalu saya dengar dari pelanggan adalah bahwa kesenjangan antara uji coba AI y

Pengujian performa memiliki masalah branding. Dalam prosesnya, pengujian kinerja menjadi domain para spesialis, orang-orang yang berbicara dalam persentil, menyesuaikan kumpulan thread, dan bergabung dalam proses dua minggu sebelum diluncurkan. Model itu pernah berhasil. Sekarang tidak lagi. Apli

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

Dalam beberapa tahun terakhir, pengenalan AI telah meningkatkan kekuatan dan dampak otomatisasi perusahaan, memungkinkan kita berupaya mencapai efisiensi dan produktivitas yang lebih besar. Pada saat yang sama, proses yang diberdayakan oleh otomatisasi ini juga semakin kompleks. Investasi telah meng

McKinsey memperkirakan bahwa AI akan menjadi pendorong besar produktifitas global . Dan PwC memperkirakan AI dapat berkontribusi hingga $15,7 triliun terhadap perekonomian global pada tahun 2030. Banyak pemerintah di seluruh dunia menyadari hal ini dan mengambil langkah-langkah untuk memaksimalkan d

Model AI baru seperti DeepSeek R1 memberikan harapan besar, namun menimbulkan pertanyaan penting tentang tata kelola, keamanan, dan menghindari vendor lock-in. UiPath yakin perusahaan dapat mencapai inovasi dan keamanan tanpa kompromi. Dalam artikel ini, saya akan berbagi pemikiran saya tentang pelu

Sejak awal, kisah otomatisasi telah mengalami kemajuan linier. Mulai dari otomatisasi proses robotik (RPA) hingga pemrosesan dokumen cerdas (IDP), setiap inovasi baru telah menjadikan perusahaan lebih produktif, menguntungkan, dan tangkas. Namun kini, sesuatu yang lebih besar sedang terjadi. Teknol

Agen AI dengan cepat menjadi taruhan utama bagi perusahaan. Entitas berbasis model AI ini mampu melakukan penalaran tingkat lanjut, pengambilan keputusan, dan pembelajaran berkelanjutan. Ketika agen AI diberdayakan untuk menjalankan proses yang kompleks dan dinamis secara menyeluruh, kami menyebutny

Bisnis sudah selesai bermain-main dengan AI. Mereka mendapatkan hasil nyata dengan otomatisasi agen. Perusahaan yang paling berpikiran maju sedang mengatur agen AI, robot deterministik, dan manusia ke dalam alur kerja yang berdampak dan menyeluruh. Pada Agentic AI Summit baru-baru ini, kami menunjuk

Bisnis berjalan berdasarkan dokumen dan komunikasi. Mereka mendasari hampir setiap proses yang dapat Anda pikirkan—di mana pun pesan (seperti email atau obrolan) atau dokumen dibaca atau dikirim. Maka tidak mengherankan jika pasar pemrosesan dokumen cerdas (IDP) tumbuh sebesar 28,9% setiap tahun dan

Baru mengenal orkestrasi agen? Mulai dari sini . Jujur saja—agen AI tidak mudah untuk dibuat atau diterapkan. Namun begitu tertanam, dampaknya luar biasa. Saya senang mendengar pendapat pelanggan UiPath seperti Ainara Etxeandia Sagasti, Kepala Layanan Digital di Lantik, yang menggabungkan RPA, AI g

Kami kembali dari Microsoft Build 2025, dan ada satu hal yang tidak boleh dilewatkan:AI agen ada di mana-mana. Semua orang membicarakannya, membangunnya, mengujinya—dan kami berada di tengah-tengah hal tersebut, mewujudkan otomatisasi agen di dunia nyata. Di stan UiPath, energinya tinggi. Orang-or

Lihatlah ke dalam perusahaan mana pun saat ini, dan Anda akan menemukan beragam alat otomasi, alur kerja digital, platform cloud, dan kini agen AI yang rumit. Meskipun masing-masing menjanjikan nilai, sistem ini menumpuk seperti batu bata Lego yang tidak serasi. Alih-alih memberikan kejelasan dan ef

Dokumen mendasari setiap proses bisnis. Secara tradisional, bisnis sepenuhnya bergantung pada manusia untuk memahami dan memprosesnya, sebelum pendekatan mereka berevolusi untuk menggabungkan AI dan otomatisasi. Dengan munculnya agen AI—entitas perangkat lunak berbasis AI yang mampu merencanakan, be

Kami sangat gembira untuk menyampaikan bahwa UiPath telah dinobatkan sebagai Pemimpin dalam Gartner® Magic Quadrant™ perdana untuk Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP). Bagi kami, pengakuan ini menyoroti kekuatan berkelanjutan dari visi dan eksekusi kami di pasar yang berkembang pesat yang mengubah cara

Ke mana pun Anda melihat, AI menjadi berita utama—model baru, terobosan baru, dan sensasi yang tiada habisnya. Namun lompatan berikutnya bukan hanya model yang lebih cerdas, namun juga AI agen:AI yang tidak hanya menghasilkan jawaban, namun mengambil tindakan, mengambil keputusan, dan menggunakan al

Entri blog ini awalnya diterbitkan di blog Peak AI . Memaksimalkan kinerja bisnis dengan meningkatkan pengambilan keputusan dan hasil Kita semua membuat sekitar 35.000 keputusan setiap hari. Meskipun 95% terjadi secara tidak sadar, 5% sisanya—sekitar 1.750 keputusan—membutuhkan perhatian aktif. Pil