Agentic AI: Solusi Cuan untuk Bisnis Kamu?

Jadi, kamu pernah denger tentang agentic AI? Ini bukan sekadar chatbot yang bisa jawab pertanyaan doang, lho. Agentic AI adalah software yang bisa ngerjain tugas bisnis dari awal sampai akhir. Bayangin, dia bisa ngatur alur kerja, akses data, dan bahkan eksekusi tugas tanpa perlu campur tangan manusia terus-menerus. Keren, kan?

Nah, buat menjalankan agentic AI ini, perusahaan butuh platform yang mumpuni. Ini termasuk kapasitas CPU yang cukup, akses data yang kuat, dan kemampuan untuk memantau semua proses. Intel udah melakukan banyak eksperimen untuk memahami bagaimana agentic AI bekerja dan mereka menemukan beberapa pelajaran penting buat para pemimpin bisnis.

Salah satu pelajaran yang menarik adalah agentic AI itu bukan cuma masalah inferensi. Banyak sistem yang ada sekarang ini terbatas dan nggak ngukur performa keseluruhan. Jadi, penting banget buat perusahaan untuk memantau seberapa cepat tugas-tugas yang dikerjakan dan berapa banyak agen yang bisa didukung oleh sistem.

Kamu juga perlu tahu, agentic AI lebih dari sekadar inferensi LLM (Large Language Model). Nilai dari agentic AI di perusahaan tergantung pada seluruh sistem, mulai dari orkestrasi tugas, akses data, hingga manajemen latensi. Jadi, agen ini bukan hanya masalah inferensi, tapi juga masalah sistem yang lebih besar.

Buat tahu seberapa baik performa agentic AI, ada enam metrik yang perlu diperhatikan: tingkat keberhasilan tugas, biaya per tugas, waktu per tugas, throughput tugas, densitas agen, dan latensi. Semua metrik ini penting untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul di benak operator AI di perusahaan.

Nah, untuk bisa sukses dengan agentic AI, perusahaan harus bangun fondasi yang kuat. Intel udah mengembangkan Terminal-Bench, alat benchmarking open source yang bisa bantu evaluasi performa agen AI. Dengan ini, mereka bisa paham lebih dalam tentang waktu yang dihabiskan agen di luar inferensi LLM.

Ada tiga fase yang perlu diperhatikan saat menerapkan agentic AI: pertama, rencanakan berdasarkan densitas agen, bukan jumlah agen. Kedua, gunakan metrik latensi tugas sebagai sinyal utama untuk memantau performa. Dan yang ketiga, lebih baik scale out daripada scale up, karena ini lebih efisien dan mendukung ketersediaan tinggi.

Terakhir, penting banget untuk mempertimbangkan dampak bisnis dari agentic AI. Di mana agentic AI bisa menciptakan nilai bisnis pertama kali? Organisasi yang udah berhasil biasanya udah membungkus layer otomatisasi di sekitar alur kerja yang udah ada aturan yang jelas dan bisa diukur. Jadi, agentic AI itu lebih dari sekadar teknologi; ini tentang membantu bisnis menyelesaikan pekerjaan nyata dan meningkatkan produktivitas.