CIREBON,RAKCER.ID – Dalam beberapa tahun terakhir, hype tentang AI agent sistem kecerdasan buatan yang mampu melakukan tugas otonom seperti asisten virtual, otomatisasi layanan pelanggan, hingga pengambilan keputusan kompleks terus menguat.
Perusahaan besar dan startup teknologi berlomba-lomba memperkenalkan agen AI sebagai tonggak revolusi bisnis.
Namun, di balik euforia ini, terdapat kesenjangan besar antara ekspektasi dan realisasi di lapangan: kesenjangan eksekusi (execution gap).
Baca Juga:Elon Musk Bentuk Partai America Party, Sebut Fiat Tidak Miliki HarapanEmas Turun Usai Trump Ancam Tarif Tambahan ke Negara BRICS
Simak Ulasan Lengkap Tentang AI Masih Sulit Diterapkan di Perusahaan
Apa Itu Kesenjangan Eksekusi?
Kesenjangan eksekusi merujuk pada perbedaan mencolok antara janji teknologi AI agent dan kemampuan perusahaan dalam mengimplementasikannya secara efektif.
Banyak perusahaan yang tertarik dengan kemampuan AI agent, namun hanya sedikit yang benar-benar bisa menjalankannya secara menyeluruh, aman, dan berkelanjutan.
Sebagian besar kegagalan berasal dari kurangnya kesiapan infrastruktur digital, data yang tersebar dan tidak terstruktur, serta kurangnya tenaga kerja yang memiliki keterampilan dalam mengelola dan mengoptimalkan AI.
Akibatnya, proyek AI sering kali terhenti di fase uji coba (proof of concept) tanpa pernah benar-benar diadopsi ke dalam sistem operasional utama perusahaan.
Hype Tidak Sama dengan Hasil
Banyak vendor teknologi menjanjikan agen AI yang bisa “mengubah bisnis secara instan”, namun kenyataannya, tanpa fondasi digital yang matang, agen AI tidak akan bekerja sesuai harapan.
Bahkan, beberapa perusahaan melaporkan bahwa teknologi AI justru menambah kompleksitas dan memperlambat proses karena tidak terintegrasi dengan baik ke dalam ekosistem kerja yang sudah ada.
Baca Juga:Toncoin Sempat Anjlok Usai Klaim Visa Emas Ditolak Otoritas UEA Review Lengkap Kiehl's Calendula Herbal Extract Toner
Contohnya, agen AI yang dirancang untuk menjawab pertanyaan pelanggan mungkin gagal memberikan jawaban akurat jika tidak dilatih dengan data spesifik perusahaan, atau jika tidak memiliki akses ke informasi real-time yang relevan.
Tantangan yang Dihadapi Perusahaan
Ada tiga tantangan utama yang memperlebar kesenjangan eksekusi ini:
Kualitas dan Integrasi Data: Agen AI membutuhkan data yang bersih, relevan, dan real-time.
Banyak perusahaan masih kesulitan mengakses data dari berbagai sumber secara konsisten.
Infrastruktur Teknologi: Sistem cloud, API, dan keamanan siber harus matang agar AI bisa berjalan optimal. Tanpa dukungan ini, AI menjadi alat yang tidak efisien.