CIREBON,RAKCER.ID – Atlassian, perusahaan teknologi di balik produk populer seperti Jira, Confluence, dan Trello, kini menjadi salah satu contoh utama bagaimana agentic AI kecerdasan buatan yang bertindak secara otonom bisa diterapkan dan dikembangkan di dunia nyata.
Namun, kunci keberhasilan mereka bukan semata pada teknologinya, melainkan pada budaya eksperimen yang mereka bangun secara konsisten.
Simak Ulasan Lengkap Tentang AI Agen
Apa Itu Agentic AI?
Agentic AI merujuk pada sistem AI yang tidak hanya merespons perintah, tapi juga memiliki kapasitas untuk mengambil keputusan sendiri, menyelesaikan tugas dari awal hingga akhir, dan beradaptasi dengan konteks yang berubah.
Baca Juga:Mengapa AI Masih Sulit Diterapkan di Perusahaan ?Elon Musk Bentuk Partai America Party, Sebut Fiat Tidak Miliki Harapan
Ini berbeda dari AI konvensional yang hanya melakukan tugas tunggal secara terbatas.
Di banyak perusahaan, agentic AI masih dianggap terlalu kompleks atau berisiko untuk diterapkan secara luas.
Namun, Atlassian justru mengambil pendekatan berbeda: mereka mendorong eksplorasi cepat dan bertahap, sambil tetap menjaga kontrol dan keamanan sistem.
Eksperimen Sebagai Budaya, Bukan Sekadar Proyek
Alih-alih menunggu solusi sempurna, tim-tim di Atlassian diberi kebebasan untuk membangun dan menguji ide-ide berbasis AI secara langsung dalam produk yang mereka kembangkan.
Ini memungkinkan mereka untuk belajar dengan cepat, menyesuaikan pendekatan, dan membuang yang tidak berhasil tanpa harus melalui proses birokratis yang panjang.
Setiap eksperimen dilengkapi dengan mekanisme pengukuran yang jelas: apa tujuannya, apa metrik keberhasilannya, dan bagaimana pengaruhnya terhadap pengguna.
Hasil eksperimen dibagikan secara terbuka ke seluruh tim, menciptakan pembelajaran kolektif yang mempercepat kemajuan.
Contoh Nyata: AI di Produk Atlassian
Baca Juga:Emas Turun Usai Trump Ancam Tarif Tambahan ke Negara BRICSToncoin Sempat Anjlok Usai Klaim Visa Emas Ditolak Otoritas UEA
Salah satu penerapan nyata agentic AI adalah pada fitur “AI Assistant” di Jira dan Confluence.
AI ini tidak hanya membantu menjawab pertanyaan, tapi juga mampu menyusun ringkasan, menyarankan langkah lanjutan, bahkan men-delegasikan tugas secara otomatis berdasarkan konteks proyek.
Namun yang menarik, fitur-fitur ini tidak langsung diluncurkan dalam versi penuh. Mereka diuji secara bertahap ke kelompok pengguna tertentu, diukur efektivitasnya, lalu dikembangkan berdasarkan umpan balik pengguna nyata.
Tantangan dan Pendekatan Atlassian
Tentu, membangun agentic AI tidak tanpa tantangan. Masalah seperti bias data, kesalahan AI, hingga kekhawatiran pengguna terhadap otonomi mesin tetap menjadi isu.