Saat ini Chief Information Officer (CIO) dihantui tekanan kuat untuk segera menerapkan agen kecerdasan buatan (AI) dan membuktikan kesuksesan nilai bisnisnya.
Namun, implementasi yang terburu-buru dan tanpa perencanaan matang memiliki risiko tinggi. Pendekatan ini berpotensi melahirkan agen AI liar, membengkakkan utang teknologi (AI debt), memicu masalah kepatuhan (compliance), dan merugikan operasional perusahaan.
Guilherme Soubihe (Salah Satu Pendiri sekaligus CEO Latitude.sh) mengungkapkan bahwa kekhawatiran utama para pemimpin teknologi seharusnya bukan sekadar menghindari kesalahan saat agen mulai beroperasi, melainkan mencegahnya jauh sebelum implementasi dimulai.
”Kekhawatiran pertama Anda seharusnya bukan menghindari kesalahan saat menerapkan agen, melainkan menghindari kesalahan tersebut sebelum Anda menerapkannya sama sekali,” ujar Guilherme Soubihe seperti dikutip CIO Dive.
Guna menghindari berbagai dampak buruk di tingkat bisnis, para pemimpin IT wajib mengandalkan strategi yang kokoh dan praktik yang tepat.
Berikut adalah tujuh kesalahan krusial yang kerap terjadi mulai dari tahap prakonstruksi, proses rekayasa, hingga fase pasca implementasi beserta panduan untuk mengatasinya.
1. Agen AI Hanya untuk Tugas Otomatisasi Biasa
Banyak organisasi memperlakukan agen AI sebagai solusi instan untuk semua jenis proses. Padahal, jika suatu proses sudah berjalan baik dengan masukan (input) yang jelas, keluaran (output) konsisten, dan eksekusi andal dalam skala besar, serta pendekatan deterministik tradisional jauh lebih tepat.
Matt Graney (Chief Product Officer di Celigo) mengingatkan bahwa agen AI justru mendatangkan biaya, latensi, dan variabilitas yang menggerus keandalan proses itu sendiri.
”Agen justru menambah biaya, latensi, dan variabilitas yang mengikis keandalan proses tersebut. Sebelum menerapkan agen, tanyakan apakah tugas ini benar-benar membutuhkan penilaian atau sekadar butuh berjalan otomatis?” kata Matt Graney.
Dari sisi finansial, biaya operasional agen AI sering kali sulit diprediksi seiring fluktuasi harga model fondasi (frontier model). Vinod Jayaraman (Salah Satu Pendiri sekaligus CTO NeuBird AI) menekankan pentingnya keseimbangan metrik operasional.
”Agen AI yang baik harus memenuhi empat hal sekaligus yaitu hemat biaya, cepat, akurat, dan aman,” katanya.
Cara Menghindari: Terapkan proses evaluasi ide yang terstruktur berdasarkan nilai bisnis dan tinjauan arsitek sebelum memutuskan untuk membangun atau membeli solusi agen AI.
2. Membangun Agen AI Tanpa Kejelasan Pemilik
Lubang besar dalam tata kelola data sering kali terletak pada kejelasan identifikasi pemilik data (data owner). Tantangan serupa kini terjadi pada agen AI yang mengotomatisasi sebagian atau seluruh proses pengambilan keputusan di area krusial bisnis.
Ketika agen AI membuat keputusan yang keliru atau sub-optimal, harus ada pihak yang bertanggung jawab atas hasilnya. Anirudh Shah (CTO MediaMint) menyoroti kecenderungan perusahaan yang menyerahkan kendali penuh tanpa pengawasan bertahap.
”Terlalu banyak perusahaan meluncurkan agen tanpa pemilik yang jelas, tanpa antrean penanganan pengecualian (exception queue), dan tanpa rencana menghadapi penurunan kualitas (quality drift). Mereka memperlakukan AI seperti saklar lampu, langsung beralih ke mode otomatis penuh setelah melihat demo,” ungkap Anirudh Shah.
Kompleksitas ini kian meningkat dengan hadirnya server Model Context Protocol (MCP) dan kolaborasi antaragen. Kandarp Desai (CTO Xactly) menambahkan bahwa celah akuntabilitas sangat berisiko dalam sistem multi-agen.
”Sebelum menerapkan, Anda harus bisa menjawab. Ketika agen membuat kesalahan, siapa yang bertanggung jawab, dan apakah proses keputusannya dapat dilacak kembali?,” tegas Kandarp Desai.
Cara Menghindari: Tetapkan pemilik agen AI secara spesifik dan tinjau risiko biaya keputusan sebelum menerapkannya ke dalam alur kerja operasional.
3. Merancang Agen AI Tanpa Fondasi Data Kredibel
Antusiasme terhadap masa depan kerja berbasis agen AI kerap membuat pemimpin IT mengabaikan realitas kualitas data di internal perusahaan. Menerapkan agen AI di atas tumpukan data yang buruk hanya akan melipatgandakan masalah secara masif.
Michael Ameling (Presiden SAP Business Technology Platform) menegaskan bahwa skalabilitas agen AI sangat bergantung pada kesiapan fondasi data.
”Agen AI bergantung pada data bisnis yang tepercaya, konteks bisnis, dan tata kelola agar dapat beroperasi secara andal di seluruh perusahaan,” kata Michael Ameling.
Cara Menghindari: Ukur kualitas data secara berkala dan tetapkan ambang batas skor kepercayaan (minimal trust score) sebelum data diakses oleh agen AI.
4. Memberikan Akses Informasi Berlebihan
Umumnya, perusahaan memiliki akses luas ke berbagai platform dan sumber data. Namun, para pakar memperingatkan agar tidak memberikan tingkat akses yang terlalu bebas kepada agen AI.
Shad Malloy (Konsultan Pengelola Senior di Bishop Fox) mengibaratkan agen AI selayaknya tenaga kerja baru yang belum teruji sepenuhnya.
”Agen AI sebenarnya berperilaku lebih mirip anak magang yang belum diverifikasi. Anda tentu tidak akan menyerahkan akses tak terbatas ke email, ruang berbagi berkas, dan platform akuntansi kepada anak magang baru. Jadi tidak ada alasan untuk memberikan izin seluas itu kepada sebuah agen AI,” kata Shad Malloy.
Gal Ordo (Salah Satu Pendiri sekaligus CPO Native) menambahkan pentingnya batasan arsitektural sejak awal peluncuran.
”Jika secara default agen AI dapat menjangkau data sensitif, sistem produksi, atau alur kerja berdampak tinggi, maka tata kelola akan berubah menjadi reaktif alih-alih arsitektural. Tentukan zona tempat agen diizinkan beroperasi, batas yang tidak boleh dilanggar, dan standar dasar yang harus selalu dijaga,” tegas Gal Ordo.
Cara Menghindari: Perusahaan perlu memanfaatkan platform tata kelola AI khusus untuk memetakan dan membatasi sumber data yang dapat dijangkau agen AI.
5. Menguji Agen AI Layaknya Perangkat Lunak Tradisional
Aplikasi konvensional biasanya mudah diuji secara otomatis setiap kali ada pembaruan kode. Namun, pengujian pada sistem berbasis agen AI jauh lebih rumit karena sifatnya yang dinamis dan sulit ditebak. Sanmi Koyejo (Salah Satu Pendiri sekaligus Kepala AI Virtue AI) menjelaskan sifat non-deterministik dari agen AI tersebut.
”Kesalahan paling umum adalah memperlakukan agen seperti aplikasi tradisional. Anda mengujinya sebelum penerapan dan berasumsi aplikasi itu aman dalam produksi. Namun, agen bersifat non-deterministik dan memiliki status (stateful), sehingga permintaan yang sama dapat memicu urutan pemanggilan alat yang berbeda setiap saat,” papar Sanmi Koyejo.
Sebagai langkah mitigasi, Patrick Phillips (CIO Vasion) merekomendasikan empat kontrol pengamanan utama sebelum meluncurkan agen AI ke lingkungan produksi:
- Tombol darurat (kill switch): Untuk menangguhkan agen apa pun dalam hitungan detik saat terjadi anomali.
- Garis dasar perilaku (behavioral baseline): Guna mengenali pola aktivitas normal agen.
- Tinjauan pascainsiden (post-incident review): Untuk mengevaluasi celah kontrol setiap kali terjadi insiden nyaris celah (near-miss).
- Proses umpan balik: Guna memperbarui mekanisme kontrol secara berkala.
Cara Menghindari: Leburkan batasan antara pengujian dan pemantauan (monitoring), karena rekomendasi serta tindakan agen harus dievaluasi secara konsisten di kedua lingkungan tersebut.
6. Abai Terhadap Strategi Keterlibatan Manusia
Meskipun divisi Sumber Daya Manusia (HR) memegang kendali atas adopsi AI untuk rekrutmen, perusahaan tetap harus memikirkan nasib para karyawan di dalamnya.
Transisi AI yang sukses membutuhkan aturan wewenang yang jelas, pengukuran akurasi yang ketat, dan dukungan penuh bagi SDM yang terdampak.
Krish Mantripragada (Chief Product and Technology Officer di Seismic) menyoroti ketiadaan mekanisme kendali manusia saat agen beroperasi.
”Kesalahan terbesar perusahaan adalah merilis agen AI tanpa aturan yang jelas kapan sistem harus berhenti dan meminta izin manusia (human-in-the-loop) yang jelas sebelum peluncuran,” kata Krish Mantripragada.
Cara Menghindari: Pemimpin harus membantu karyawan beradaptasi dengan perubahan alur kerja dan memfasilitasi pengembangan keterampilan baru dalam mengelola serta mengawasi agen AI.
7. Menganggap Peluncuran AI Sebagai Garis Finis
Banyak kesalahan bermuara pada anggapan bahwa proyek selesai saat AI resmi diluncurkan. Padahal, ukuran keberhasilan sejati terletak pada nilai bisnis yang dihasilkan. Performa agen saat uji coba sering kali terasa mulus, tetapi berisiko gagap saat berhadapan langsung dengan rumitnya data dunia nyata.
Iris Adae (VP Data dan Analitik di KNIME) menegaskan perbedaan situasi antara lingkungan uji coba dan produksi.
”Kesalahan yang paling sering saya lihat saat menerapkan agen AI adalah berasumsi fase uji coba adalah garis finish. Agen berperilaku sangat berbeda dalam uji coba yang terkurasi dibandingkan di tahap produksi, di mana kasus-kasus ekstrem (edge cases) dan integrasi yang rumit akhirnya muncul ke permukaan,” kata Iris Adae.
Di sisi lain, mengabaikan pemeliharaan teknis jangka panjang tidak hanya memicu pembengkakan utang biaya AI, tetapi juga mengikis efisiensi operasional.
Cara Menghindari: Terapkan model alokasi biaya internal atau model penagihan unit bisnis (chargeback model) untuk agen AI yang beroperasi penuh guna memastikan keberlanjutan pemeliharaannya.
Menyongsong Model Operasional AI yang Berkelanjutan
Bagi para CIO yang berencana memperluas penerapan agen AI ke skala produksi, keberhasilan tidak ditentukan dari seberapa cepat teknologi tersebut dirilis.
Perusahaan membutuhkan model operasional yang merangkul seluruh siklus hidup berkelanjutan mulai dari tahap pengiriman, penerapan, pengujian akurasi, penyerapan umpan balik, hingga pembenahan sistem secara berkala.
