Alih-alih membangun infrastruktur agentic AI dari nol, banyak perusahaan kini melirik solusi siap pakai dari vendor untuk menekan biaya, meminimalkan kendala teknis, dan mempercepat waktu penerapan.
Terutama bagi perusahaan non-teknologi, pengembangan AI secara mandiri sering kali memakan waktu, menguras anggaran, dan membutuhkan keahlian khusus yang belum tentu tersedia di dalam organisasi.
Ambil contoh Fertitta Entertainment, grup yang menaungi lebih dari 600 restoran Landry’s serta sejumlah hotel dan kasino Golden Nugget. Usai pandemi, perusahaan ini menghadapi tantangan pelik dalam memenuhi kebutuhan staf pusat layanan pelanggan (call center).
”Agen-agen tersebut tidak mau kembali bekerja,” kata Direktur Operasi Pusat Kontak Fertitta, Brian Jeppesen.
Asisten virtual generasi sebelumnya gagal berfungsi akibat pengalaman pengguna yang buruk. Tingginya volume panggilan membuat sekitar 40 hingga 50 persen sambungan terputus di tengah jalan.
”Semua orang menginginkan AI, tetapi tidak ada yang menginginkan omong kosong. Saya tidak bisa lagi terus-menerus mengerahkan tenaga manusia untuk mengatasinya,” ujar Jeppesen.
Kehadiran agentic AI mengubah permainan tersebut. Teknologi ini tidak sekadar menjawab pertanyaan sederhana seperti jam check-in, melainkan memungkinkan perusahaan menghubungkan antarmuka pemrograman aplikasi (API) guna mengeksekusi tugas kompleks, seperti menangani reservasi secara mandiri.
”Angka panggilan terputus saya turun hingga di bawah 10 persen,” ungkap Jeppesen. “Dari yang tadinya harus menunggu 45 menit hingga satu jam, kini mereka bisa langsung mendapatkan jawaban atau segera dialihkan untuk ditangani,” tambahnya.
Dampaknya langsung terasa pada tingkat perputaran karyawan (turnover). Pusat layanan pelanggan biasanya mencatat perputaran hingga 100 persen bukan karena seluruh staf berhenti sekaligus, melainkan akibat keluar-masuknya 25 persen staf di lapisan terbawah secara berulang.
Kini, perusahaan tidak perlu lagi direpotkan dengan rekrutmen tingkat bawah tersebut. Sementara staf yang bertahan adalah mereka yang paling berpengalaman.
Langkah ini berhasil memangkas tingkat gesekan tenaga kerja hingga 50 persen sekaligus mendongkrak kualitas layanan pelanggan.
Foresight Research, vendor yang digunakan Fertitta, mencatat tingkat pengembalian investasi (ROI) mencapai 391 persen dalam kurun waktu tiga tahun, dengan periode balik modal kurang dari enam bulan.
Ke depan, Fertitta berencana memperluas sistem ini untuk menangani pesanan bawa pulang, obrolan web, hingga meja bantuan teknis.
Solusi Cepat di Sektor Kuliner dan Hukum
Jaringan restoran asal Brasil, Fogo de Chão, menerapkan pendekatan serupa untuk kasus penggunaan yang spesifik. Menggunakan agen call center virtual dari PolyAI di 120 cabangnya, restoran ini langsung mendulang ROI positif sejak hari pertama berkat ketiadaan biaya di muka yang signifikan.
”Jika kita membandingkannya dengan kanal media, ROI-nya bisa dua kali lipat lebih tinggi dari kanal media lainnya. Ini hampir seperti kendaraan akuisisi pelanggan yang lain,” ujar Kepala Pemasaran Fogo de Chão, Michael Breed.
Sementara itu, bagi perusahaan berskala lebih kecil, agen AI siap pakai menjadi strategi paling rasional. AltaClaro, misalnya, membangun simulasi pelatihan hukum yang melayani lebih dari 100 firma hukum top di AS, meski hanya didukung oleh 10 karyawan. Salah satu produk unggulannya adalah simulator sidang pemeriksaan saksi (deposition) berbasis suara.
”Ini adalah lingkungan tersimulasi penuh yang menciptakan pengalaman seolah-olah sedang menjalani sidang pemeriksaan saksi,” ujar CEO AltaClaro, Abdi Shayesteh.
“Agen-agen yang berbeda memainkan peran sebagai saksi, pengacara pihak lawan, dan panitera pengadilan,” ujarnya.
Dalam membangun sistem ini, AltaClaro menggandeng Verbit untuk urusan infrastruktur teknis dan Credal untuk keamanan data serta penyaringan informasi sensitif.
”Kami menstandarisasi penggunaan Credal karena sangat fleksibel dan aman. Kami melayani firma hukum, dan kami memiliki komitmen yang sama tingginya terhadap keamanan seperti mereka,” jelas Shayesteh.
Biaya Tersembunyi dan Tantangan Tata Kelola
Kendati menawarkan efisiensi tinggi, adopsi agentic AI menyimpan berbagai risiko tersembunyi. Kepala Risiko, Privasi, dan Informasi AvePoint Inc, Dana Simberkoff, mengingatkan bahwa kemudahan adopsi sering kali membuat perusahaan terburu-buru menerapkannya tanpa kesiapan tata kelola yang matang.
”Lalu, sistem itu seketika mengekspos masalah-masalah yang sebenarnya sudah ada sebelumnya,” kata Simberkoff.
Sebagai ilustrasi, agen AI yang melakukan riset otomatis dapat mengikuti tautan berbagi lintas dokumen secara bebas dan berpotensi membocorkan data pribadi, informasi SDM, atau aset intelektual perusahaan. Akibat masalah ini, sejumlah perusahaan terpaksa menghentikan proyek AI mereka untuk merunut ulang sistem klasifikasi dan tata kelola data.
Firma riset Gartner memprediksi bahwa pada tahun depan, 40 persen perusahaan akan menurunkan tingkat atau memensiunkan agen AI otonom akibat masalah tata kelola yang baru muncul setelah teknologi masuk ke tahap produksi.
Selain tata kelola, perusahaan juga perlu mewaspadai lonjakan biaya token. Ketika keluar dari tahap percontohan menuju produksi, penggunaan agentic AI mengonsumsi token jauh lebih besar daripada chatbot konvensional. Hal itu dapat mengganggu kalkulasi ekonomi perusahaan jika tidak diantisipasi sejak dini.
Transformasi Kebiasaan dan Pendekatan Hibrida
Tantangan lain yang kerap terlewat adalah aspek manajemen perubahan (change management). Kepala Tim Nasional AI dan Aliansi di CGI, Doug Vargo, menekankan bahwa adopsi AI menuntut program pembentukan kebiasaan, bukan sekadar pelatihan teknis singkat.
”Ini bergeser dari sekadar program pelatihan menjadi program pembentukan kebiasaan atau transformasi,” ujar Vargo.
Perubahan peran tenaga kerja pun bergeser; manusia kini bertindak sebagai manajer yang mengawasi belasan agen terspesialisasi.
Menurut Scott Likens, Kepala Insinyur AI di PricewaterhouseCoopers, skala waktu perubahan teknologi ini jauh lebih cepat daripada siklus bisnis konvensional, sehingga perusahaan dituntut untuk mengutamakan fleksibilitas.
Langkah adaptif ini tercermin dalam laporan Anthropic’s 2026 State of AI Agents, yang menunjukkan bahwa 47 persen organisasi mengambil pendekatan hibrida. Sebanyak 21 persen sepenuhnya mengandalkan agen pra-buat, sementara 20 persen lainnya memilih membangun agen secara mandiri.
”Kami mengambil pendekatan yang agnostik terhadap teknologi,” pungkas Luis Huerta, Kepala Grup AI Generatif dan Otomatisasi Agen di International Airlines Group (IAG).
“Prioritas kami adalah memilih solusi yang tepat untuk setiap kasus penggunaan,” ujarnya.
