Laporan Capgemini menunjukkan bahwa 50% perusahaan di Amerika Serikat kini menggunakan AI Generatif untuk proyek pemasaran mereka. Meskipun alat ini terus berkembang, mereka tidak dapat merampingkan alur kerja multi-tahap atau menangani data berskala besar tanpa masukan dari manusia.
Namun, bagaimana jika Anda bisa mendapatkan keunggulan kompetitif tersebut hari ini? Bagaimana jika ada cara untuk mengotomatiskan proses yang kompleks sekarang juga?
Masuklah ke Agen AI-tahap selanjutnya dari implementasi AI untuk bisnis!
Mengetahui cara membuat agen AI sangat penting dalam jangka panjang. Setelah Anda mengetahui cara membuat agen khusus, Anda dapat mengotomatiskan tugas-tugas (seperti layanan pelanggan atau analisis pasar) dengan sedikit campur tangan manusia dan mengurangi biaya secara keseluruhan.
Di blog ini, kami akan menjawab semua hal tentang agen AI, mulai dari apa itu agen AI hingga cara mengembangkannya. Ikuti terus sampai akhir-kami akan mengungkapkan agen AI yang efisien dan lancar untuk kebutuhan manajemen tugas dan proyek Anda!
ā° Ringkasan 60 Detik
- Agen AI adalah alat bantu AI otonom dengan kemampuan pengambilan keputusan
- Mereka dapat berinteraksi dengan manusia dan alat teknologi di lingkungan mereka
- Agen AI sudah digunakan di industri e-commerce, kesehatan, otomatisasi proses bisnis, dan komputasi awan
- Anda dapat membuat agen AI khusus dengan ilmuwan data, desainer UX, pembelajaran mesin, dan ahli pengembangan perangkat lunak
- Jika Anda menggunakan ClickUp untuk manajemen proyek, Anda sudah memiliki agen AI internal yang dapat Anda gunakan
Mari kita bahas dasar-dasarnya terlebih dahulu.
Apa itu Agen AI?
Jika Anda pernah mengobrol dengan asisten AI di situs web, Anda telah berinteraksi dengan agen AI dasar. Tempat paling umum untuk menemukannya saat ini adalah di halaman dukungan perusahaan, menjawab pertanyaan pelanggan, membuat tiket dukungan, atau mengatur panggilan dengan agen dukungan langsung.
Namun, kemampuan agen AI tidak terbatas pada mengelola dukungan pelanggan saja. Mereka dapat melakukan lebih banyak hal, seperti yang akan Anda lihat di bawah ini.
Definisi agen AI
Agen AI adalah program otonom yang menjalankan fungsi yang telah ditentukan sebelumnya dengan sedikit campur tangan manusia, yang dapat mengenali dan berinteraksi dengan berbagai aktor dan elemen di lingkungannya untuk membantu Anda mencapai tujuan.
Misalnya, jika Anda ingin mengirim email kepada seseorang, agen AI dapat menerima input yang diperlukan dari Anda, seperti alamat email penerima, topik email, lampiran file, dll. Kemudian berinteraksi dengan klien email Anda untuk membuat draf email dengan sendirinya menggunakan aI generatif .
Setelah selesai, Anda akan melihat pratinjau email sehingga Anda dapat mengubah apa pun jika diperlukan dan mengirimkannya setelah perubahan dibuat.
Karakteristik utama dari agen AI
Berikut ini adalah apa yang perlu Anda ketahui tentang agen AI secara ringkas:
- Kebutuhan input manusia yang minimal
- Pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan
- Kesadaran akan konteks dan kemampuan untuk berinteraksi dengan lingkungan mereka
- Kemampuan untuk membaca, mengekstrak, dan memodifikasi data dari sumber eksternal
- Memahami bahasa dan perilaku manusia
- Kemampuan untuk membuat keputusan berdasarkan pelatihan dan pembelajaran mereka
Jenis-jenis agen AI
Anda dapat mengkategorikan agen AI berdasarkan berbagai elemen (yaitu, desain vs fungsionalitas). Di sini, kami akan mengkategorikannya berdasarkan fungsionalitas, yang membawa kita pada dua jenis agen utama yang terlihat menonjol di seluruh organisasi saat ini:
- Agen AI otonom: Agen ini biasanya berhadapan langsung dengan pelanggan dan memiliki tingkat pengambilan keputusan otonom pengambilan keputusan otonom tingkat tinggi. Mereka mengelola pertanyaan pelanggan tanpa memerlukan campur tangan manusia dari karyawan Anda.
- Agen AI Pembantu: Ini bersifat internalAplikasi yang didukung AI yang membantu karyawan Anda dalam menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks. Karena bersifat internal, aplikasi ini mungkin memiliki atau tidak memiliki UI grafis, tergantung preferensi Anda.
Cara Membangun Agen AI
Membangun agen AI tidaklah sulit, tetapi membutuhkan pendekatan terstruktur dan perencanaan yang tepat. Berikut adalah delapan langkah yang harus Anda ikuti saat membangun agen AI khusus untuk kebutuhan bisnis Anda:
Langkah 1: Tentukan tujuan agen Anda
Sebelum Anda mulai membangun agen AI Anda sendiri, Anda harus mendefinisikan dengan jelas apa yang ingin Anda capai dengannya. Dan kita berbicara tentang dokumentasi formal.
Tentu saja, Anda mungkin memiliki gambaran kasar tentang apa yang Anda inginkan untuk dilakukan oleh agen AI, tetapi untuk memastikan tidak ada yang terlewatkan, Anda harus mendokumentasikan semua fungsi dan kemampuan yang Anda inginkan di dalamnya
Selain itu, ini menciptakan dokumen pusat yang dapat dirujuk oleh tim pengembangan Anda ketika mereka ingin memahami lingkungan dan ekspektasi agen.
Langkah 2: Membangun tim
Langkah selanjutnya (dan ini adalah langkah yang sangat penting) adalah mengumpulkan tim Anda untuk membangun agen AI. Bahkan jika Anda seorang pengembang perangkat lunak, JANGAN mencoba membangun agen AI sendirian. Hal ini dikarenakan untuk membangun agen AI yang kuat membutuhkan keahlian dari berbagai bidang, termasuk:
- Ilmu dan analisis data
- Pembelajaran Mesin (Machine Learning (ML))
- Desain UI
- Pengembangan perangkat lunak
Jika Anda tidak melibatkan para profesional dari semua bidang ini, Anda mungkin akan membuat agen AI yang cacat. Sebagai gantinya, kumpulkan tim ahli terlebih dahulu.
Langkah 3: Identifikasi tumpukan teknologi Anda
Setelah Anda mengumpulkan tim Anda, Anda harus mendiskusikan dan memutuskan teknologi yang akan berfungsi sebagai platform untuk agen AI Anda . Ini termasuk:
- Bahasa pemrograman (Java, Python, dll.)
- Lingkungan hosting
- Pustaka Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) (Gensim, NLTK, dll.)
- Pustaka analisis data (Plotly, SciPy, NumPy, dll.)
- Model ML (misalnya GPT, BERT, Llama, dll.)
- Teknologi berdasarkan kemampuan spesifik (misalnya, visi komputer, pengenalan suara, otomatisasi proses robotik, dll.)
Anda juga harus menyisakan ruang untuk pustaka dan kerangka kerja lain yang mungkin diperlukan.
Setelah Anda mengidentifikasi dan memilih semua elemen ini untuk tumpukan teknologi agen AI Anda, Anda akan memiliki fondasi yang kuat untuk dibangun.
Langkah 4: Buatlah pertimbangan desain Anda
Selain mengidentifikasi tumpukan teknologi yang ingin Anda gunakan, ada beberapa pertimbangan desain yang harus Anda pertimbangkan sebelum mengembangkan agen AI. Pertimbangan-pertimbangan tersebut antara lain:
1. Arsitektur
Ada dua pendekatan yang dapat Anda lakukan untuk arsitektur agen AI kustom Anda - modular dan konkuren Dalam arsitektur modular, setiap bagian dari agen dirancang secara berurutan dan terpisah sebelum disatukan untuk menyelesaikan agen. Sebaliknya, arsitektur konkuren adalah arsitektur yang semua bagiannya dilatih dan dibangun pada waktu yang sama.
2. Antarmuka dan pengalaman pengguna (UI/UX)
Jika Anda ingin agen AI Anda memiliki antarmuka pengguna yang dapat dilihat oleh publik, maka Anda juga harus mempertimbangkan elemen-elemen yang ingin Anda sertakan dalam UI/UX. Hal ini termasuk branding Anda, maskot, nama yang ingin Anda berikan, dan lain-lain.
3. Penanganan data
Bagaimana agen AI khusus Anda menerima dan bekerja dengan data yang relevan adalah pertimbangan penting lainnya yang harus Anda buat. Ini berarti mendefinisikan dengan jelas seluruh aliran data dari awal hingga akhir, termasuk:
- Data/informasi yang akan diterima dari pengguna
- Data/informasi yang akan diekstrak dari server Anda
- Fungsi yang akan dilakukan pada data yang diekstrak
- Menyampaikan hasil akhir kepada pengguna
Setiap langkah dalam proses penanganan data harus dijelaskan secara rinci.
4. Mekanisme umpan balik
Pertimbangkan untuk menyertakan mekanisme umpan balik dalam sistem agen AI Anda. Entah itu berupa survei, metode penilaian, atau tombol suka/tidak suka. Sangat penting untuk menerima umpan balik tentang agen dari pengguna untuk meningkatkan alat ini secara terus menerus.
Langkah 5: Beri label dan bersihkan data pelatihan Anda
Ada tiga jenis sumber data yang dapat Anda gunakan untuk mempersiapkan dan melatih agen Anda, tergantung pada siapa yang akan menjadi pengguna akhirnya:
- Data operasional organisasi Anda
- Data eksternal yang Anda terima atau peroleh dari sumber pihak ketiga
- Data buatan pengguna yang dihasilkan oleh pelanggan/pengguna Anda
Apa pun data mentah yang Anda pilih untuk melatih model Anda, data tersebut harus diberi label dan dibersihkan sebelum pelatihan. Apa yang dimaksud dengan pelabelan dan pembersihan? Berikut ini adalah gambaran singkatnya:
- Pelabelan: Ini mengacu pada kategorisasi, penandaan, dan pelabelan data secara manual oleh manusia agar dapat dimengerti oleh agen AI Anda. Hal ini dilakukan agar model AI yang digunakan di agen Anda dapat membangun koneksi antara titik data dan mengenali dengan benar apa yang diwakili oleh setiap jenis data.
- Pembersihan: Ini mengacu pada penghapusan anomali apa pun dari kumpulan data Anda, seperti baris kosong, nilai yang salah atau hilang, kesalahan, dll. Menghapusnya akan menghilangkan kemungkinan agen AI Anda dilatih dengan data yang cacat.
š”Tip Pro: Alat-alat seperti SuperAnnotate, DataLoop, dan Encord membantu Anda dengan kedua langkah ini.
Langkah 6: Bangun dan latih agen Anda
Sekarang, Anda dapat mulai membangun dan melatih agen AI Anda. Mulailah dengan menyiapkan lingkungan pelatihan Anda-instal semua pustaka dan kerangka kerja ML yang diperlukan, mulai alat pelatihan, dan muat data Anda.
ā ļø PENTING: Jangan memuat semua data sekaligus. Bagilah menjadi dua subset dan muat hanya satu. Simpan subset yang lain untuk tujuan pengujian.
Setelah Anda memuat data Anda, inisialisasi model ML yang Anda pilih pada langkah ketiga. Tetapkan parameter pelatihan (parameter ini dapat bervariasi tergantung pada model yang Anda pilih, jadi sulit untuk menjelaskannya secara spesifik di sini), dan mulailah proses pelatihan.
**Lacak metrik seperti kerugian dan akurasi selama proses pelatihan untuk mendapatkan gambaran tentang seberapa baik model belajar. Jika model tidak belajar dengan baik, sesuaikan parameter pelatihan.
Pada saat yang sama, pengembang UI harus merancang dan membangun UX agen AI Anda.
Langkah 7: Uji agen
Setelah proses pelatihan selesai, saatnya menguji model Anda. Di sinilah separuh dataset Anda yang telah Anda sediakan untuk tujuan pengujian (Langkah 6) akan berperan.
Jalankan agen AI Anda, jalankan melalui kueri dataset pengujian Anda, dan analisis hasilnya. Amati seberapa akurat agen tersebut menjalankan fungsi yang diinginkan pada setiap titik data dalam dataset Anda. Selain itu, amati juga berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melakukan tindakan tersebut.
Jika agen bekerja sebagaimana mestinya, ada tiga jenis pengujian yang harus Anda lakukan terhadapnya. Ini adalah:
- Tes unit: Menguji setiap modul atau unit agen AI Anda secara mandiri untuk memastikan bahwa mereka berfungsi dengan baik
- Tes pengguna: Undang beberapa pengguna target agen untuk mencobanya di bawah pengamatan Anda sehingga Anda dapat menganalisis bagaimana pengguna dapat menggunakannya dan seberapa akurat agen tersebut bekerja dalam setiap skenario
- Tes A/B: Bandingkan dua versi agen secara berdampingan untuk melihat mana yang bekerja lebih baik
Setiap pengujian ini akan mengoptimalkan kinerja agen AI Anda dan memastikan bahwa agen tersebut bekerja dengan baik dalam skenario dunia nyata. Namun, jika agen tidak berkinerja baik selama pengujian, Anda mungkin harus melatih ulang agen dengan parameter yang disesuaikan atau kumpulan data yang lebih besar.
Langkah 8: Menerapkan dan memantau agen
Terakhir, setelah agen AI Anda bekerja sebagaimana mestinya, saatnya untuk menerapkannya. **Integrasikan dengan sistem yang sudah ada dan terapkan di situs web atau aplikasi Anda. Pantau seberapa akurat dan cepat agen tersebut merespons pertanyaan pengguna dengan menganalisis log pengguna dan umpan balik yang masuk melalui mekanisme umpan balik bawaan agen AI Anda.
Jika masih ada ruang untuk perbaikan, luncurkan versi baru agen dengan mengatasi masalah yang ditandai oleh pengguna.
Implementasi dan Kasus Penggunaan Agen AI Khusus
The kasus penggunaan AI (terutama agennya) sangat besar di setiap industri. Ada empat area utama di mana mereka saat ini meninggalkan jejaknya.
1. Agen AI dalam e-commerce: Konsultan AI dan agen layanan pelanggan
Agen AI di perusahaan e-commerce umumnya bertujuan untuk mencapai dua tujuan utama:
- Memprediksi fluktuasi permintaan: Dengan menganalisis data penjualan historis dan tren pasar, agen AI e-commerce memprediksi fluktuasi permintaan dan membantu bisnis mereka tetap berada di depan kurva
- Menangani tugas dukungan pelanggan: Agen AI e-commerce juga menganalisis interaksi pelanggan untuk mendapatkan resolusi yang akurat
Contoh: Asisten Virtual Shein adalah contoh yang sangat baik dalam menggunakan agen AI untuk menilai perubahan tren pasar. Bahkan, ia mencantumkan hingga 600.000 item berdasarkan kebutuhan konsumen, semuanya untuk pasar global!
2. Agen AI dalam perawatan kesehatan: pemeliharaan prediktif dan asisten virtual
Agen AI dapat membantu perusahaan perawatan kesehatan mencegah kegagalan peralatan dengan terus memantau dan menganalisis kesehatan perangkat medis. Hal ini meningkatkan masa pakai peralatan dan juga memberi tahu organisasi ketika sudah waktunya untuk mengganti perangkat.
Selain itu, Asisten virtual dan chatbot yang didukung AI membantu pasien dengan pengingat tindak lanjut dan penjadwalan janji temu. Mereka bahkan dapat menganalisis data medis untuk saran pengobatan dan membantu dokter dalam mendiagnosis. Lihat caranya. š
Contoh: IBM Watson Onkologi bertindak sebagai agen AI yang proaktif di bidang pengobatan kanker. Dirancang untuk membantu para ahli onkologi dalam mengambil keputusan, sistem ini menganalisis data pasien, literatur medis yang ekstensif, dan uji klinis yang relevan untuk menghasilkan rekomendasi pengobatan berbasis bukti.
Meskipun pada akhirnya membutuhkan masukan dari dokter, Watson Oncology secara proaktif menyajikan pilihan pengobatan potensial dan menyoroti temuan penelitian terkait, sehingga secara aktif berkontribusi dalam proses pengambilan keputusan dengan memberikan informasi penting.
3. Agen AI untuk otomatisasi proses bisnis: sistem pemberi rekomendasi dan otomatisasi proses robotik
Bisnis lebih suka menggunakan Agen AI untuk otomatisasi tugas saat bekerja dengan alat Robotic Process Automation (RPA). Contohnya termasuk:
- Penyelesaian klaim otomatis oleh perusahaan asuransi menggunakan visi komputer dan analisis data
- Deteksi penipuan dan pemblokiran otomatis transaksi penipuan di perusahaan keuangan dengan menganalisis data historis
- Kecerdasan Buatan dan Tindak Pidana Pencucian Uang -Klasifikasi dokumen otomatis yang digerakkan oleh AI berdasarkan data sebelumnya
Contoh: Kehidupan Bersama Fukoku sebuah perusahaan asuransi di Jepang, menggunakan agen AI untuk memproses klaim. Dengan AI, perusahaan ini dapat mengakses asuransi kesehatan dan secara otomatis menghitung pembayaran. Hal ini membuat perusahaan menghemat hampir $1 juta dalam biaya dan meningkatkan produktivitas karyawan mereka sebesar 30%.
4. Agen AI dalam komputasi awan dan otomatisasi
Agen AI dapat membantu perusahaan komputasi awan dan otomatisasi dengan perencanaan sumber daya, pemantauan keamanan, dan aktivitas dukungan pelanggan. Mereka melakukan ini dengan:
- Memprediksi kebutuhan daya komputasi
- Menganalisis dan memantau aktivitas pengguna yang mencurigakan
- Memahami pertanyaan pelanggan menggunakan NLP sebelum merespons dengan jawaban dariBasis pengetahuan AI Contoh: Amazon Web Services (AWS) adalah contoh yang menonjol dalam menggunakan agen AI untuk memprediksi kebutuhan daya komputasi. Dengan menggunakan data historis, sistem AI-nya mengalokasikan sumber daya secara efisien dan menghemat biaya. Hal ini memastikan bahwa meskipun terjadi lonjakan penggunaan, sistem AWS tidak akan mengalami downtime.
Agen AI untuk Manajemen Proyek Anda
Ingatkah Anda ketika kami mengatakan bahwa kami akan mengungkapkan agen AI di bagian akhir? Oh, dan apakah kami menyebutkan bahwa Anda bahkan tidak perlu membangunnya? Sederhananya, jika Anda membutuhkan Kecerdasan buatan untuk produktivitas ini adalah jalan pintas menuju keunggulan kompetitif.
Agen AI ini adalah ClickUp Brain -sebuah AI yang menggerakkan semua ClickUp dan memaksimalkan produktivitas Anda. Fitur ini berintegrasi secara mulus dengan tumpukan aplikasi Anda, mengotomatiskan alur kerja Anda, dan menghilangkan aspek-aspek manual dalam manajemen proyek
Tetapi ClickUp Brain tidak hanya menangani otomatisasi, tetapi juga berfungsi sebagai asisten proyek Anda yang sangat cerdas. Mulai dari mengidentifikasi hambatan hingga penjadwalan kerja cerdas berdasarkan tim Anda dan beban kerja mereka, ClickUp Brain mengelola semua yang Anda butuhkan untuk mengoptimalkan kemajuan proyek Anda.
Produktivitas yang didukung AI ini juga terjalin ke dalam Klik Obrolan **Platform perpesanan bawaannya untuk kolaborasi real-time. Berkat AI canggih ClickUp Brain, ClickUp Chat memperkaya percakapan Anda dengan informasi dari semua proyek, tugas, dokumen, dan lainnya.
Aplikasi ini mampu meringkas obrolan Anda, mengambil informasi proyek yang relevan, dan membuat tugas untuk anggota tim Anda.
Menyatukan pekerjaan dan komunikasi di tempat kerja dengan ClickUp Chat
Berikut adalah daftar singkat dari semua yang mungkin dilakukan ketika Anda menggunakan ClickUp Chat sebagai Agen yang didukung AI untuk tempat kerja Anda :
- Mengambil informasi dari aplikasi lain: Ingin mencari file dari Google Drive dan menautkannya ke tugas? Gunakan perintah yang relevan di ClickUp Chat (ingatlah untuk menghubungkan Drive ke akun ClickUp Anda)
- Mengejar ketertinggalan: Pergi untuk sementara waktu? Klik Catch me up untuk mendapatkan ringkasan singkat dari utas
- Pembuatan tugas: Perlu membuat tugas saat sedang melakukan panggilan dengan rekan satu tim? Anda dapat melakukannya tanpa meninggalkan jendela obrolan. Anda juga dapat menautkan setiap tugas ke proyek target dan anggota tim terkait secara otomatis menggunakan AI
Bagikan notulen rapat dengan tim Anda di dalam ClickUp Chat dan tetapkan item tindakan untuk masing-masing anggota tim dengan kemampuan AI-nya
Keuntungan menggunakan ClickUp Chat sebagai Agen AI internal Anda
Ada banyak keuntungan menggunakan ClickUp Chat sebagai agen AI internal organisasi Anda. Namun, yang paling menonjol adalah:
Alur kerja yang efisien: Tautkan tugas dan dokumen di dalam chat untuk menghindari peralihan antar aplikasi untuk mengelola pekerjaan Anda dan percakapan terkait
ā Peningkatan efisiensi dan produktivitas: Meningkatkan produktivitas Anda dan tim Anda dengan tugas, tampilan, ketergantungan, pengumuman, dan diskusi yang mudah diakses dari dalam Chat
Privasi dan keamanan data yang lebih baik: Menyimpan data manajemen proyek Anda di satu tempat, terlindungi dengan standar keamanan terbaik
Jadikan Pekerjaan Lebih Mudah Dengan ClickUp Chat Sebagai Agen AI Anda
Proses bisnis-seperti manajemen tugas atau layanan pelanggan-akan ditangani oleh agen AI yang canggih dalam waktu dekat. Tidak akan lama lagi Anda akan melihat perusahaan menerapkan agen khusus untuk tugas dan alur kerja rutin mereka.
Ingin menjadi yang terdepan dalam persaingan tetapi tidak ingin menghabiskan sumber daya untuk membangun agen AI khusus? Penawaran siap pakai ClickUp, ClickUp Chat, secara efektif menangani kolaborasi tim, manajemen proyek, atau layanan pelanggan, mengubah proses bisnis Anda melalui sistem terpusat.
Jika Anda siap untuk memaksimalkan efisiensi bisnis Anda, daftar ke ClickUp gratis!