Sebuah laporan Capgemini menunjukkan bahwa 50% perusahaan di AS kini menggunakan Generative AI untuk proyek pemasaran mereka. Meskipun alat-alat ini terus berkembang, mereka belum dapat menyederhanakan alur kerja bertahap atau menangani data berskala besar tanpa masukan manusia yang sering.
Tapi bagaimana jika Anda bisa mendapatkan keunggulan kompetitif itu hari ini? Bagaimana jika ada cara untuk mengotomatisasi proses-proses kompleks sekarang juga?
Perkenalkan Agen AI—tahap selanjutnya dalam penerapan AI untuk bisnis!
Mengetahui cara membuat agen AI sangat penting dalam jangka panjang. Setelah Anda tahu cara membuat agen kustom, 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 pertanyaan seputar agen AI, mulai dari apa itu agen AI hingga cara mengembangkannya. Tetaplah bersama kami hingga akhir—kami akan memperkenalkan agen AI yang efisien dan mulus untuk kebutuhan manajemen tugas dan proyek Anda!
⏰Ringkasan 60 Detik
- Agen AI adalah alat AI otonom yang memiliki kemampuan pengambilan keputusan
- Mereka dapat berinteraksi dengan manusia dan alat teknologi di lingkungan mereka
- Agen AI sudah digunakan di industri e-commerce, perawatan kesehatan, otomatisasi proses bisnis, dan komputasi awan
- Anda dapat membangun agen AI kustom bersama para ilmuwan data, desainer UX, ahli pembelajaran mesin, dan pakar pengembangan perangkat lunak—atau cukup gunakan pembuat tanpa kode di ClickUp
- Jika Anda menggunakan ClickUp untuk manajemen proyek, Anda sudah memiliki Agen AI Autopilot yang siap digunakan, serta alat untuk membuat Agen Super Kustom yang disesuaikan dengan kebutuhan kerja Anda
Mari kita mulai dari dasar-dasarnya terlebih dahulu.
Apa Itu Agen AI dan Bagaimana Cara Kerjanya
Agen AI adalah sistem perangkat lunak yang dapat memahami informasi, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai tujuan dengan sedikit campur tangan manusia. Berbeda dengan otomatisasi sederhana, agen AI menggunakan model dan aturan untuk menafsirkan konteks, merencanakan langkah-langkah, dan berinteraksi dengan alat atau sumber data.
Jika Anda pernah mengobrol dengan asisten AI di sebuah situs web, Anda sudah 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 pengelolaan layanan pelanggan saja. Agen AI dapat melakukan banyak hal lain, seperti yang akan Anda lihat di bawah ini.
Bagaimana Anda mendefinisikan agen AI?
Agen AI adalah program otonom yang melakukan fungsi-fungsi yang telah ditentukan sebelumnya dengan intervensi manusia yang minimal. Ia dapat mengenali dan berinteraksi dengan berbagai pihak dan elemen di lingkungannya untuk membantu Anda mencapai tujuan Anda.
📌 Misalnya, jika Anda ingin mengirim email kepada seseorang, agen AI dapat mengumpulkan informasi yang diperlukan dari Anda, seperti alamat email penerima, subjek email, lampiran file, dan sebagainya. Agen tersebut kemudian berinteraksi dengan klien email Anda untuk menyusun email secara otomatis menggunakan AI generatif.
Setelah selesai, sistem akan menampilkan pratinjau email tersebut sehingga Anda dapat mengubah apa pun jika diperlukan dan mengirimkannya setelah perubahan dilakukan.
Apa saja karakteristik utama dari agen AI yang efektif?
Berikut ini adalah hal-hal yang perlu Anda ketahui tentang agen AI secara singkat:
- Persyaratan masukan manusia yang minimal
- Pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan
- Kesadaran konteks dan kemampuan untuk berinteraksi dengan lingkungannya
- Kemampuan untuk membaca, mengekstrak, dan memodifikasi data dari sumber eksternal
- Pemahaman terhadap bahasa dan perilaku manusia
- Kemampuan untuk mengambil keputusan berdasarkan pelatihan dan pembelajaran mereka
Jenis agen AI apa yang paling umum digunakan dalam bisnis?
Anda dapat mengelompokkan agen AI berdasarkan berbagai elemen (misalnya, desain versus fungsionalitas). Di sini, kami akan mengelompokkannya berdasarkan fungsionalitas, yang membawa kita pada dua jenis utama agen yang saat ini banyak digunakan di berbagai organisasi:
- Agen AI otonom: Agen-agen ini biasanya berinteraksi langsung dengan pelanggan dan memiliki kemampuan pengambilan keputusan otonom yang tinggi. Mereka menangani pertanyaan pelanggan tanpa memerlukan campur tangan manusia dari karyawan Anda
- Agen AI pendukung: Ini adalah aplikasi internal yang didukung AI yang membantu karyawan Anda menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Karena bersifat internal, aplikasi ini mungkin memiliki antarmuka pengguna grafis (UI) atau tidak, tergantung pada preferensi Anda.
🧠 Tahukah Anda: Dengan Super Agents dari ClickUp , Anda tidak perlu membangun agen AI dari awal menggunakan kode atau model yang rumit—kecuali jika Anda memang menginginkannya. Anda dapat memulai dengan Autopilot Agents untuk hasil cepat (seperti mengotomatiskan laporan harian atau respons obrolan untuk FAQ) atau membuat Super Agents menggunakan perintah bahasa alami, pemicu, dan tindakan—tanpa memerlukan keahlian ML. Berikut tutorialnya!
Bagaimana ClickUp Super Agents Membantu Anda Membuat Agen AI Tanpa Kode
ClickUp Super Agents memungkinkan Anda membuat agen AI tanpa kode dengan mengganti proses tradisional “tech stack + pelatihan” dengan blok bangunan alur kerja yang sederhana—sehingga Anda dapat mengotomatisasi pekerjaan nyata dengan lebih cepat.
- Tentukan tujuan: Tuliskan tujuan Anda dalam bentuk instruksi dan kondisi menggunakan bahasa alami di dalam Custom Agent builder.
- Bentuk tim: Bekerja sama dengan para ahli alur kerja menggunakan ClickUp Brain untuk menyempurnakan prompt—tanpa perlu insinyur ML.
- Tech stack: Lewati proses pengkodean; gunakan pemicu bawaan (misalnya, status tugas), pengetahuan ruang kerja (Docs/tugas/Chat), dan integrasi (Slack/GitHub).
- Desain: Pilih pola modular, antarmuka pengguna (UI) melalui obrolan, alur data, dan loop umpan balik yang didukung secara native.
- Persiapan data: Masukkan konten ruang kerja yang sudah ada sebagai pengetahuan—tidak perlu penandaan atau pembersihan data.
- Latih/bangun: Tetapkan pemicu/kondisi/instruksi; lakukan iterasi dengan menyesuaikan prompt, bukan melatih ulang model.
- Uji Coba: Jalankan uji A/B yang ringan pada perilaku langsung di dalam alur kerja.
- Deploy/monitor: Agen berjalan dengan aman di ruang kerja Anda dengan kontrol akses dan penyesuaian secara real-time
Membuat agen AI tidaklah sulit, tetapi membutuhkan pendekatan yang terstruktur dan perencanaan yang matang. Butuh bantuan dalam prosesnya?
Namun, baik Anda membangun agen AI di ClickUp maupun di platform lain, metodologi dasarnya tetap sama. Berikut adalah delapan langkah yang harus Anda ikuti saat membangun agen AI kustom 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 yang kami maksud adalah dokumentasi resmi.
Tentu saja, Anda mungkin sudah memiliki gambaran kasar tentang apa yang ingin Anda lakukan dengan agen AI tersebut, tetapi untuk memastikan tidak ada yang terlewat, Anda harus mendokumentasikan semua fungsi dan kemampuan yang Anda inginkan di dalamnya.
Selain itu, hal ini menciptakan dokumen pusat yang dapat dijadikan acuan oleh tim pengembangan Anda ketika mereka ingin memahami lingkungan dan ekspektasi agen tersebut.
Langkah 2: Bentuk tim
Langkah berikutnya (dan ini sangat penting) adalah membentuk tim Anda untuk membangun agen AI. Hal ini karena membangun agen AI yang andal memerlukan keahlian dari berbagai bidang, termasuk:
- Ilmu data dan analisis
- Pembelajaran Mesin (ML)
- Desain antarmuka pengguna
- Pengembangan perangkat lunak
Jika Anda tidak melibatkan para profesional dari semua bidang ini, Anda mungkin akan berakhir dengan membangun agen AI yang cacat. Sebaliknya, bentuklah tim ahli terlebih dahulu.
💡 Tips Pro: Di ClickUp, Anda tidak memerlukan insinyur ML untuk membangun Super Agents, tetapi sebaiknya sertakan:
- Ahli bidang (untuk menentukan apa yang harus diketahui oleh agen)
- Pemilik alur kerja (untuk menentukan di mana agen akan beroperasi)
- Penulis/perencana strategi (untuk menentukan cara agen berkomunikasi)
Dengan ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, tim Anda dapat melakukan brainstorming ide dan menyempurnakan instruksi agen untuk membuatnya lebih cepat.
Langkah 3: Tentukan stack teknologi Anda
Setelah Anda membentuk tim, Anda harus mendiskusikan dan memutuskan teknologi apa saja yang akan menjadi platform untuk agen AI Anda. Hal ini meliputi:
- Bahasa pemrograman (Java, Python, dll.)
- Lingkungan hosting
- Perpustakaan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) (Gensim, NLTK, dll.)
- Perpustakaan analisis data (Plotly, SciPy, NumPy, dll.)
- Model ML (misalnya GPT, BERT, Llama, dll.)
- Teknologi yang didasarkan pada kemampuan tertentu (misalnya, penglihatan komputer, pengenalan suara, otomatisasi proses robotik, dll.)
Anda juga sebaiknya 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 kokoh untuk membangunnya.
🔮 Tapi, bagaimana jika kami memberitahu Anda bahwa di ClickUp, Anda bisa menghindari kerumitan ini. “Stack” Anda menjadi:
- Pemicu (misalnya, perubahan status, pesan obrolan)
- Petunjuk (prompt khusus)
- Pengetahuan (Dokumen, tugas, riwayat obrolan)
- Tindakan (seperti membalas, merangkum, menugaskan)
Anda bahkan dapat menghubungkan alat eksternal seperti Slack atau GitHub melalui integrasi ClickUp dan menyertakan data mereka ke dalam sumber pengetahuan agen Anda.
Langkah 4: Pertimbangkan aspek desain Anda
Selain menentukan teknologi yang ingin Anda gunakan, ada beberapa pertimbangan desain yang perlu Anda perhatikan sebelum mengembangkan agen AI. Di antaranya:
1. Arsitektur
Ada dua pendekatan yang dapat Anda gunakan untuk arsitektur agen AI kustom Anda—modular dan koncurrent. Dalam arsitektur modular, setiap bagian agen dirancang secara berurutan dan terpisah sebelum digabungkan untuk menyelesaikan agen tersebut. Sebaliknya, arsitektur koncurrent adalah arsitektur di mana semua bagian dilatih dan dibangun secara bersamaan.
💡 Tips Pro: Mulailah dengan Autopilot Agents di ClickUp untuk otomatisasi bergaya modular, lalu tingkatkan ke Super Agents saat Anda siap untuk menentukan kondisi, respons, dan logika multi-langkah.
Ingin sesuatu yang lebih disesuaikan dan dirancang khusus untuk tim Anda? Kenali Certified Agents. Kami berbicara tentang agen yang siap digunakan, dibangun dan dikelola oleh para ahli AI ClickUp—khusus untuk Anda. Tanpa perlu pengaturan prompt, tanpa perawatan, dan tanpa mengalihkan tim Anda dari pekerjaan yang berdampak tinggi.
2. Antarmuka dan pengalaman pengguna (UI/UX)
Jika Anda ingin agen AI Anda memiliki antarmuka pengguna yang ditujukan untuk publik, maka Anda juga harus mempertimbangkan elemen-elemen yang ingin Anda sertakan dalam UI/UX. Hal ini mencakup branding Anda, maskot, nama yang ingin Anda berikan padanya, dan sebagainya.
3. Pengelolaan data
Bagaimana agen AI kustom Anda menerima dan mengolah data yang relevan merupakan pertimbangan penting lainnya yang harus Anda pertimbangkan. Ini berarti mendefinisikan dengan jelas seluruh alur data dari awal hingga akhir, termasuk:
- Data/informasi yang akan diterima dari pengguna
- Data/informasi yang akan diekstraksi dari server Anda
- Fungsi yang akan dijalankan pada data yang diekstraksi
- Menyajikan 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. Baik itu survei, metode penilaian, atau tombol suka/tidak suka yang sederhana. Sangat penting untuk menerima umpan balik dari pengguna mengenai agen tersebut guna terus meningkatkan alat tersebut.
Langkah 5: Berikan label dan bersihkan data pelatihan Anda
Ada tiga jenis sumber data yang dapat Anda gunakan untuk mempersiapkan dan melatih agen Anda, tergantung pada siapa pengguna akhirnya:
- Data operasional organisasi Anda
- Data eksternal yang Anda terima atau peroleh dari sumber pihak ketiga
- Data yang dihasilkan oleh pelanggan/pengguna Anda
Terlepas dari data mentah apa pun yang Anda pilih untuk melatih model Anda, data tersebut harus diberi label dan dibersihkan sebelum dilatih. Apa itu pemberian label dan pembersihan data? Berikut ini gambaran singkatnya:
- Pelabelan: Ini mengacu pada pengelompokan, penandaan, dan pelabelan data secara manual oleh manusia agar data tersebut dapat dipahami oleh agen AI Anda. Hal ini dilakukan agar model AI yang digunakan dalam agen Anda dapat membangun hubungan antar titik data dan mengenali dengan benar apa yang diwakili oleh setiap jenis data.
- Pembersihan: Ini mengacu pada penghapusan anomali apa pun dari dataset Anda, seperti baris kosong, nilai yang salah atau hilang, kesalahan, dan sebagainya. Dengan menghapusnya, Anda menghilangkan kemungkinan agen AI Anda dilatih menggunakan data yang cacat.
💡Tips Pro: Alat seperti SuperAnnotate, DataLoop, dan Encord dapat membantu Anda dalam 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—pasang semua pustaka dan kerangka kerja ML yang diperlukan, jalankan alat pelatihan, dan muat data Anda.
⚠️ PENTING: Jangan memuat semua data Anda sekaligus. Bagi data tersebut menjadi dua bagian dan muat hanya satu bagian. Simpan bagian lainnya untuk keperluan pengujian.
Setelah Anda memuat data, inisialisasi model ML yang Anda pilih pada langkah ketiga. Atur parameter pelatihan (parameter ini dapat bervariasi tergantung pada model yang Anda pilih, sehingga sulit untuk membahasnya secara spesifik di sini), lalu mulai proses pelatihan.
Pantau metrik seperti tingkat kesalahan dan akurasi selama proses pelatihan untuk mengetahui seberapa baik model tersebut belajar. Jika model tidak belajar dengan baik, sesuaikan parameter pelatihannya.
Pada saat yang sama, pengembang UI harus merancang dan membangun pengalaman pengguna (UX) agen AI Anda.
📌 Di ClickUp, Anda dapat membuat Super Agent dengan salah satu dari tiga cara berikut:
- Pembuat bahasa alami: Anda akan mengobrol untuk menjelaskan apa yang Anda butuhkan, dan menjawab pertanyaan untuk membangun Super Agent Anda
- Gunakan katalog Super Agent: Mulailah dengan memilih agen dari katalog Super Agent siap pakai ClickUp. ClickUp akan memulai pembuat bahasa alami untuk Anda, menggunakan prompt yang sudah disiapkan. Anda akan menjawab pertanyaan untuk menyesuaikan dan menyempurnakan Super Agent agar sesuai dengan alur kerja Anda.
- ClickUp akan memulai pembuat bahasa alami untuk Anda, menggunakan prompt yang sudah disiapkan.
- Anda akan menjawab pertanyaan-pertanyaan untuk menyesuaikan dan menyempurnakan Super Agent agar sesuai dengan alur kerja Anda.
- ClickUp akan memulai pembuat bahasa alami untuk Anda, menggunakan prompt yang sudah disiapkan.
- Anda akan menjawab pertanyaan-pertanyaan untuk menyesuaikan dan menyempurnakan Super Agent agar sesuai dengan alur kerja Anda.
- Mulai dari awal: Buat Super Agent kosong dan konfigurasikan secara manual sesuai kebutuhan Anda.
Saat melakukan penyesuaian, Anda tidak perlu melatih ulang apa pun—cukup sesuaikan instruksi atau sumber pengetahuan, lalu uji kembali. Iterasi cepat memang yang terbaik.
Langkah 7: Uji agen
Setelah proses pelatihan selesai, saatnya menguji model Anda. Di sinilah setengah lainnya dari dataset yang Anda sisihkan untuk tujuan pengujian (Langkah 6) akan berperan.
Jalankan agen AI Anda, jalankan melalui kueri pada dataset pengujian Anda, dan analisis hasilnya. Perhatikan seberapa akurat agen tersebut menjalankan fungsi yang diinginkan pada setiap titik data dalam dataset Anda. Selain itu, perhatikan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan tindakan-tindakan tersebut.
Jika agen tersebut berfungsi sesuai yang diharapkan, ada tiga jenis pengujian lain yang harus Anda lakukan. Ketiga jenis pengujian tersebut adalah:
- Uji unit: Uji setiap modul atau unit agen AI Anda secara terpisah untuk memastikan bahwa semuanya berfungsi dengan baik
- Uji coba pengguna: Undang beberapa pengguna target agen tersebut untuk mencobanya di bawah pengawasan Anda, sehingga Anda dapat menganalisis bagaimana pengguna mungkin menggunakannya dan seberapa akurat kinerjanya dalam setiap skenario
- Uji A/B: Bandingkan dua versi agen secara berdampingan untuk melihat mana yang lebih baik dalam menjalankan tugasnya
Setiap pengujian ini akan mengoptimalkan kinerja agen AI Anda dan memastikan bahwa agen tersebut berfungsi dengan baik dalam skenario dunia nyata. Namun, jika kinerjanya tidak memuaskan selama pengujian, Anda mungkin perlu melatih ulang agen tersebut dengan parameter yang disesuaikan atau dataset yang lebih besar.
Langkah 8: Luncurkan dan pantau agen tersebut
Terakhir, setelah agen AI Anda berfungsi sesuai rencana, saatnya untuk mengimplementasikannya. 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 ada hal yang perlu diperbaiki, luncurkan versi baru agen tersebut dengan mengatasi masalah yang dilaporkan oleh pengguna.
🌰 Singkatnya: Baik Anda menulis kode atau menggunakan Super Agents tanpa kode dari ClickUp, membangun agen AI yang hebat tetap membutuhkan perencanaan, desain, dan iterasi yang matang.
Perbedaannya? Di ClickUp, sebagian besar pekerjaan berat—penghostingan model, optimasi prompt, integrasi—sudah ditangani untuk Anda. Jadi, Anda bisa fokus pada hal yang benar-benar penting: merancang alur kerja cerdas yang benar-benar menghemat waktu.
Jika ini terdengar menarik, tetapi Anda masih memiliki pertanyaan sebelum memulai, kami dengan senang hati akan menjawabnya untuk Anda!
📮 ClickUp Insight: Hanya 10% responden survei kami yang secara rutin menggunakan alat otomatisasi dan secara aktif mencari peluang baru untuk mengotomatisasi.
Hal ini menyoroti potensi besar yang belum dimanfaatkan untuk meningkatkan produktivitas — kebanyakan tim masih mengandalkan pekerjaan manual yang sebenarnya dapat disederhanakan atau dihilangkan.
Agen AI ClickUp memudahkan Anda membuat alur kerja otomatis, bahkan jika Anda belum pernah menggunakan otomatisasi sebelumnya. Dengan templat plug-and-play dan perintah berbasis bahasa alami, otomatisasi tugas menjadi mudah diakses oleh semua anggota tim!
💫 Hasil Nyata: QubicaAMF memangkas waktu pelaporan hingga 40% dengan menggunakan dasbor dinamis dan grafik otomatis ClickUp—mengubah pekerjaan manual yang memakan waktu berjam-jam menjadi wawasan real-time.
Apa Saja Kasus Penggunaan Terbaik untuk Agen AI Kustom?
Agen AI khusus kini diterapkan di berbagai industri untuk mengotomatisasi pekerjaan yang melibatkan banyak pengambilan keputusan, meningkatkan akurasi, dan mengurangi upaya manual—terutama dalam alur kerja yang melibatkan kumpulan data besar dan tindakan yang berulang.
- E-commerce: Ramalkan permintaan menggunakan data penjualan/tren dan tangani layanan pelanggan dengan penyelesaian yang lebih cepat dan akurat.
- Layanan Kesehatan: Pantau peralatan medis untuk mencegah kegagalan dan gunakan asisten virtual untuk pengingat, penjadwalan, serta dukungan perawatan.
- Otomatisasi proses bisnis (RPA): Otomatiskan pemrosesan klaim, deteksi penipuan, dan klasifikasi dokumen untuk menghemat biaya dan meningkatkan produktivitas.
- Komputasi awan: Prediksi kebutuhan sumber daya, pantau ancaman keamanan, dan jawab pertanyaan dukungan menggunakan NLP dan basis pengetahuan untuk mencegah downtime.
Penerapan AI (terutama agen-agennya) sangat luas di setiap industri. Ada empat bidang utama di mana mereka saat ini mulai menunjukkan dampaknya.
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 selangkah lebih maju
- Menangani tugas dukungan pelanggan: Agen AI e-commerce juga menganalisis interaksi pelanggan untuk memberikan solusi yang akurat
Contoh: Asisten Virtual Shein adalah contoh yang sangat baik dalam penggunaan agen AI untuk menganalisis tren pasar yang terus berubah. Bahkan, asisten ini menampilkan hingga 600.000 produk berdasarkan kebutuhan konsumen, semuanya untuk pasar global!
2. Agen AI di bidang kesehatan: pemeliharaan prediktif dan asisten virtual
Agen AI dapat membantu perusahaan di bidang kesehatan mencegah kegagalan peralatan dengan terus memantau dan menganalisis kondisi perangkat medis. Hal ini memperpanjang masa pakai peralatan dan juga memberi peringatan kepada organisasi ketika sudah waktunya untuk mengganti perangkat tersebut.
Selain itu, asisten virtual dan chatbot berbasis AI membantu pasien dengan pengingat tindak lanjut dan penjadwalan janji temu. Mereka bahkan dapat menganalisis data medis untuk saran pengobatan dan membantu dokter dalam proses diagnosis. Lihat caranya. 👇
Contoh: IBM Watson Oncology berperan sebagai agen AI proaktif di bidang pengobatan kanker. Dirancang untuk membantu ahli onkologi dalam mengambil keputusan yang tepat, sistem ini menganalisis data pasien, literatur medis yang luas, dan uji klinis yang relevan untuk menghasilkan rekomendasi pengobatan yang didasarkan pada bukti ilmiah.
Meskipun pada akhirnya memerlukan masukan dari dokter, Watson Oncology secara proaktif menyajikan opsi pengobatan potensial dan menyoroti temuan penelitian yang relevan, sehingga secara aktif berkontribusi pada proses pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi yang krusial.
3. Agen AI untuk otomatisasi proses bisnis: sistem rekomendasi dan otomatisasi proses robotik
Bisnis lebih memilih menggunakan agen AI untuk otomatisasi tugas saat bekerja dengan alat Robotic Process Automation (RPA). Contohnya antara lain:
- Penyelesaian klaim otomatis oleh perusahaan asuransi menggunakan teknologi penglihatan komputer dan analisis data
- Deteksi penipuan dan pemblokiran otomatis transaksi penipuan di perusahaan keuangan dengan menganalisis data historis
- Klasifikasi dokumen otomatis yang didorong oleh AI dan ML berdasarkan data sebelumnya
Contoh: Fukoku Mutual Life, sebuah perusahaan asuransi di Jepang, menggunakan agen AI untuk memproses klaim. Dengan AI, perusahaan ini dapat mengakses data asuransi kesehatan dan secara otomatis menghitung pembayaran klaim. Hal ini memungkinkan perusahaan menghemat hampir $1 juta dalam biaya dan meningkatkan produktivitas karyawannya sebesar 30%.
4. Agen AI dalam komputasi awan dan otomatisasi
Agen AI dapat membantu perusahaan komputasi awan dan otomatisasi dalam perencanaan sumber daya, pemantauan keamanan, dan kegiatan dukungan pelanggan. Mereka melakukannya dengan:
- Memperkirakan kebutuhan daya komputasi
- Menganalisis dan memantau aktivitas pengguna yang mencurigakan
- Memahami pertanyaan pelanggan menggunakan NLP sebelum memberikan jawaban dari basis pengetahuan AI
Contoh: Amazon Web Services (AWS) adalah contoh yang menonjol dalam penggunaan 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 mengalami downtime.
Apa Agen AI Terbaik untuk Manajemen Proyek dan Otomatisasi?
Jika Anda menginginkan agen AI yang benar-benar membantu mempercepat pekerjaan dalam manajemen proyek (bukan sekadar memberikan saran), ClickUp Super Agents adalah pilihan yang tepat karena dirancang untuk beroperasi langsung di dalam alur kerja Anda.
- Mereka melakukan tindakan nyata: Memantau peristiwa di ruang kerja, mengikuti instruksi dalam bahasa alami, dan secara otomatis mengirim pesan di Chat, memperbarui tugas, menugaskan pemilik, menindaklanjuti hambatan, dan mengirim ringkasan.
- Mereka memudahkan kolaborasi: Agen dapat menjawab pertanyaan berulang menggunakan pengetahuan di ruang kerja (tugas/Dokumen), merangkum percakapan, dan membuat tugas tindak lanjut—terutama sangat berguna jika dipadukan dengan ClickUp Chat dan ClickUp Brain (“Catch me up”).
- Agen ini dapat dikendalikan dan aman: Anda yang menentukan data apa yang dapat diakses, dengan siapa mereka berinteraksi, serta kapan dan bagaimana mereka beroperasi—sehingga otomatisasi tetap berada dalam batas ruang kerja Anda.
Ingat saat kami bilang akan memperkenalkan agen AI di akhir? Kami sudah memperkenalkannya (jika Anda memperhatikan! 🤩)
Nah, inilah bagian terbaiknya: Anda tidak perlu membangunnya dari awal.
Jika Anda mencari AI agen yang benar-benar meningkatkan produktivitas Anda dalam manajemen proyek di dunia nyata—ini adalah jalan pintas Anda menuju keunggulan kompetitif.
Kenalkan ClickUp Super Agents —rekan kerja AI yang dapat disesuaikan dan tidak memerlukan kode, yang bertindak di seluruh ruang kerja Anda untuk menghemat waktu, menutup celah, dan mempercepat pekerjaan.
🧠 Bukan sekadar saran. Tindakan nyata
Agen AI ClickUp tidak hanya menganalisis—mereka bertindak:
- Pantau ruang kerja Anda untuk peristiwa tertentu
- Ikuti instruksi dalam bahasa alami untuk menentukan apa yang harus dilakukan
- Lakukan tindakan secara otomatis—posting di Chat, perbarui tugas, tetapkan rekan tim, dan banyak lagi
Anda menentukan pemicu, pengetahuan, instruksi, dan alat yang diperlukan. Agen tersebut akan menangani sisanya.
💬 Kolaborasi berbasis AI—kini dengan kemampuan memahami konteks
Meskipun ClickUp Chat membantu tim berkomunikasi secara real-time, Agen membuat Chat dapat ditindaklanjuti. Agen dapat memantau percakapan Anda, menjawab pertanyaan menggunakan pengetahuan ruang kerja, dan bahkan membuat tugas atau membalas dengan ringkasan.
📌 Contoh:
- Agen Auto-Answers menjawab pertanyaan tim dengan mengambil informasi langsung dari tugas, Dokumen, dan pengetahuan lain di ruang kerja Anda
- Agen khusus dapat memantau utas umpan balik produk dan secara otomatis menandai tim produk ketika kata kunci tertentu disebutkan
💡 Tips Pro: Di Chat, gunakan fitur “Catch me up” yang didukung oleh ClickUp Brain untuk mendapatkan ringkasan instan, lalu biarkan Agen menindaklanjuti dengan tindakan yang perlu dilakukan.
🔐 Dibuat untuk pekerjaan nyata, dengan mengutamakan privasi
Super Agents dari ClickUp beroperasi di dalam batas ruang kerja Anda. Anda mengontrol:
- Data apa saja yang dapat diakses oleh agen (misalnya, hanya Daftar atau Dokumen tertentu)
- Dengan siapa agen AI ini berinteraksi
- Kapan dan bagaimana agen tersebut bertindak
Pengetahuan tim Anda tetap aman—dan agen Anda tetap membantu!
Bagaimana Agen AI ClickUp Dapat Memudahkan Pekerjaan dan Meningkatkan Efisiensi Bisnis
Proses bisnis—seperti manajemen tugas atau layanan pelanggan—kemungkinan besar akan ditangani oleh agen AI canggih dalam waktu dekat. Tidak akan lama lagi Anda akan melihat perusahaan-perusahaan menerapkan agen khusus untuk tugas rutin dan alur kerja mereka.
Ingin unggul dari pesaing tetapi belum ingin menghabiskan sumber daya untuk membangun agen AI khusus?
Tidak seperti bot AI pada umumnya, Super Agent dari ClickUp terintegrasi erat dengan alur kerja Anda. Artinya:
- Lebih sedikit perpindahan antar alat
- Tidak perlu membuat prompt yang rumit dari awal
- Lebih yakin bahwa pekerjaan yang tepat dilakukan pada waktu yang tepat
Dan dengan ClickUp Brain sebagai lapisan kecerdasan yang mendukung penulisan AI, ringkasan, dan pencarian, Anda dapat meningkatkan cara agen berkomunikasi dan belajar dari konten ruang kerja Anda.
Jika Anda siap untuk memaksimalkan efisiensi bisnis Anda, daftar ke ClickUp secara gratis!