Cara Membangun dan Melatih Agen AI

Gambaran umum agen AI

Agen AI membantu tim mempermudah pekerjaan dengan mengotomatisasi dan menjalankan proses bisnis menggunakan data dan input bahasa alami. Panduan ini membahas cara kerja, penggunaan nyata, serta cara membangun dan melatih agen AI untuk mendukung organisasi Anda.

Poin penting

Agen AI menyederhanakan tugas, mempermudah operasi, dan membantu mengurangi biaya serta pekerjaan manual.
Organisasi menggunakan agen AI untuk mengatasi tantangan sulit seperti meningkatkan layanan pelanggan, mengelola risiko, dan memprediksi tren.
Membangun agen AI memerlukan perencanaan yang jelas, alat yang tepat, serta pelatihan dan pengujian yang matang.
Kerangka kerja yang sudah ada memudahkan pembangunan agen AI yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik tim Anda.
Menghubungkan agen AI ke sistem Anda dan melatih tim akan memastikan adopsi yang lebih lancar dan hasil yang lebih baik.
Pemantauan berkelanjutan menjaga agen AI tetap akurat, efisien, dan selaras dengan perubahan tujuan bisnis.

Apa itu agen AI?

Agen AI adalah alat AI yang mengotomatiskan dan menjalankan proses bisnis, bekerja bersama atau atas nama seseorang, tim, atau organisasi. Agen AI dirancang untuk membantu orang bekerja lebih efisien—baik ketika menjawab pertanyaan, mengatur informasi, atau membantu menyelesaikan proses multi-langkah. Mulai dari agen perintah dan respons sederhana hingga agen otonom penuh yang dapat menjalankan seluruh alur kerja dari awal hingga akhir. Ketika didasarkan pada data organisasi, agen memudahkan penggunaan alat dan informasi tanpa harus mencari, menyortir, atau berpindah antar sistem secara manual.

Agen AI membantu mengurangi tugas berulang, memahami informasi rumit, serta membuat pekerjaan sehari-hari lebih lancar. Ini membebaskan waktu tim untuk fokus pada perencanaan, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan.

Membangun agen AI memerlukan beberapa langkah penting. Anda perlu menentukan apa yang harus dilakukan agen, memilih kerangka kerja untuk membangunnya, dan memberinya akses ke informasi yang tepat. Diperlukan juga pedoman yang jelas agar tetap sesuai rencana. Setelah agen dibangun, agen menjalani proses pelatihan yang melibatkan umpan balik, uji coba, dan penyesuaian kecil agar berfungsi dengan baik dan mendukung tujuan tim.

Untuk penyiapan yang lebih cepat, agen pra-bangun menawarkan awal yang lebih cepat—agen ini siap pakai dan dikonfigurasi langsung untuk menyederhanakan proses memulai.

Jenis agen AI

Ada beberapa jenis agen AI, masing-masing dengan peran tersendiri:

Agen pengambilan menemukan informasi dari sumber terpercaya, menganalisisnya, dan memberikan jawaban jelas atas pertanyaan pengguna.
Agen tugas mengotomatiskan tindakan dan alur kerja—seperti mengirim pembaruan atau membuat laporan—guna mengurangi pekerjaan manual dan berulang.
Agen otonom bekerja secara mandiri menuju tujuan, menyesuaikan rencana sesuai kebutuhan, dan mengeskalasi saat diperlukan masukan manusia.

Setiap jenis agen AI memiliki kekuatan berbeda sesuai dengan tujuan Anda—namun semuanya dibangun untuk mendukung organisasi dalam mempermudah cara kerja.

Bagaimana organisasi menggunakan agen AI

Efisiensi operasional dan pengurangan biaya

Tim dapat menggunakan agen AI untuk melakukan tugas harian seperti memasukkan data, membuat laporan, atau melacak inventaris. Ini membantu tim bekerja lebih cepat dan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk pekerjaan manual. Otomatisasi semacam ini tidak hanya mempercepat operasi—tetapi juga mengurangi waktu yang dihabiskan tim untuk pekerjaan berulang, menurunkan biaya tanpa mengorbankan akurasi.

Misalnya, organisasi di berbagai sektor seperti keuangan, layanan kesehatan, dan manufaktur menggunakan agen AI untuk menangani tugas seperti entri data, layanan pelanggan, dan pemeliharaan prediktif. Hampir 70 persen perusahaan Fortune 500 menggunakan Microsoft 365 Copilot untuk menangani tugas berulang dan membosankan—dan agen AI siap membantu organisasi melangkah lebih jauh dengan mengotomatisasi tugas tertentu (atau seluruh alur kerja) atas nama Anda.

Dengan menggunakan agen AI dalam pekerjaan, perusahaan mulai melihat peningkatan produktivitas dan penghematan biaya di operasi back-office dan fungsi pendukung lainnya.

Layanan pelanggan

Tim layanan pelanggan menggunakan agen yang didukung AI untuk menangani volume permintaan tinggi dengan lebih cepat dan konsisten. Agen ini menjawab pertanyaan umum, mengarahkan masalah kompleks ke orang yang tepat, dan membebaskan agen manusia agar dapat fokus pada dukungan yang lebih personal.

Di berbagai industri—mulai dari e-commerce dan perbankan hingga perhotelan—agen AI seperti chatbot membantu mengurangi waktu tunggu, meningkatkan kualitas respons, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Misalnya, dengan menggunakan  Copilot Studio, tim ABN AMRO membuat agen yang membantu pelanggan bank mulai dari membuka blokir kartu debit hingga mengubah batas penarikan di ATM.

Analisis data

Agen AI membantu pengambilan keputusan dengan menganalisis data dalam jumlah besar secara real time dan menunjukkan tren, risiko, atau peluang. Ini memudahkan tim bertindak cepat dan percaya diri, terutama saat menghadapi pasar yang cepat berubah atau informasi kompleks.

Misalnya, tim membangun agen AI untuk mengidentifikasi perubahan perilaku pelanggan, memantau kinerja rantai pasokan, atau memprediksi tren pasar. Dalam jasa keuangan, agen ini mendukung analisis portofolio dan pemodelan risiko. Dalam ritel, agen membantu menyesuaikan harga atau inventaris berdasarkan pola musiman atau permintaan lokal. Ini hanya beberapa contoh bagaimana agen AI dapat memberikan wawasan tepat waktu yang mendukung keputusan lebih cerdas dan cepat.

Kepatuhan dan manajemen risiko

Mengikuti regulasi dan mengelola risiko dapat memakan banyak waktu—tetapi agen AI dapat membantu. Agen dapat memantau data secara real time, menandai anomali, dan melacak pola kepatuhan, mengurangi kemungkinan kesalahan atau kelalaian yang mahal.

Di industri seperti kesehatan, keuangan, dan energi, agen AI dapat digunakan untuk mendeteksi potensi penipuan, melacak perubahan persyaratan regulasi, dan mencatat aktivitas kepatuhan. Ini membantu tim mendeteksi masalah lebih awal dan menghindari denda, sekaligus memberi pimpinan keyakinan bahwa proses utama dijalankan dengan benar

Cara membangun dan melatih agen AI Anda sendiri

Membangun dan melatih agen AI sendiri adalah proses bertahap yang memerlukan perencanaan, desain, dan evaluasi yang cermat. Berikut sepuluh langkah utama untuk memandu proses pengembangan saat mempelajari cara membangun dan melatih agen AI sesuai tujuan unik organisasi Anda.

1. Identifikasi kasus penggunaan spesifik dan tentukan tujuan serta cakupan agen

Mulailah dengan mendefinisikan dengan jelas apa yang harus dilakukan agen AI. Tanyakan pada diri sendiri: Tugas apa yang akan dilakukan? Masalah apa yang akan diselesaikan? Hasil apa yang dituju? Tetapkan batasan yang jelas untuk perannya, termasuk apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan. Identifikasi keterbatasan, jenis data yang dibutuhkan, dan metrik yang akan menentukan keberhasilan. Meluang waktu untuk menjawab pertanyaan ini akan membangun fondasi yang kuat untuk seluruh proyek.

2. Pilih kerangka kerja dan alat agen AI yang sesuai dengan kebutuhan Anda

Selanjutnya, pilih kerangka kerja dan alat agen AI yang paling mendukung tujuan Anda. Opsi populer termasuk Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel, dan pustaka sumber terbuka seperti Hugging Face Transformers. Beberapa opsi lebih cocok untuk tugas bahasa alami, sementara yang lainnya menawarkan fleksibilitas atau skalabilitas lebih.

Untuk memilih kerangka kerja, pertimbangkan jenis agen yang dibangun, keahlian teknis, dan bagaimana kerangka kerja tersebut bekerja dengan alat dan sistem yang sudah Anda miliki.

3. Kumpulkan dan siapkan data pelatihan

Data pelatihan berkualitas tinggi sangat penting untuk membangun agen AI yang efektif. Ini mencakup data terstruktur, teks tidak terstruktur, gambar, atau catatan historis. Setelah dikumpulkan, data perlu dibersihkan untuk menghilangkan kesalahan atau inkonsistensi. Dalam banyak kasus, data harus diberi label agar agen dapat mempelajari pola dengan akurat. Menyiapkan data dengan cermat akan menghasilkan performa lebih baik dan hasil yang lebih andal.

4. Desain dan bangun agen AI

Saatnya mendesain arsitektur agen. Tentukan bagaimana agen akan menerima input, memproses informasi, dan menghasilkan output. Bangun logika yang menghubungkan model yang Anda pilih dengan data, sistem, atau pengguna yang akan berinteraksi dengannya. Ini dapat mencakup antarmuka pengguna, API, atau pemicu kejadian. Desain yang jelas akan memastikan agen berfungsi dengan andal dan konsisten.

5. Uji, perbaiki, dan validasi agen AI

Setelah agen AI aktif dan berjalan, ikuti langkah-langkah ini untuk menguji, memvalidasi, dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.

Uji agen. Mulailah dengan mengevaluasi bagaimana agen bekerja dalam berbagai skenario. Gunakan metode seperti pengujian unit, pengujian pengguna, atau pengujian A/B untuk menilai responsnya terhadap input umum dan kasus tepi. Ini membantu memastikan agen berfungsi dengan andal sebelum penyebaran lebih luas.

Validasi agen. Bandingkan output agen dengan hasil atau tolok ukur yang diharapkan. Jika kinerjanya belum sesuai, lakukan pembaruan terarah pada logika, alur kerja, atau sumber data. Langkah ini membantu memastikan agen menghasilkan respons yang akurat dan berguna.

Pantau dan perbaiki. Setelah pengujian dan validasi, terus pantau perilaku agen dalam skenario nyata. Kumpulkan umpan balik dari pengguna dan ahli, lalu lakukan perbaikan bertahap. Penyesuaian kecil pun dapat meningkatkan efektivitas dan keandalan secara signifikan.

6. Publikasikan agen AI ke dalam sistem yang sudah Anda miliki

Integrasikan agen ke dalam sistem dan alur kerja Anda saat ini. Ini mungkin melibatkan menghubungkannya ke alat bisnis atau platform komunikasi. Tujuannya agar agen dapat diakses oleh orang atau proses yang tepat, sehingga memberikan nilai tanpa mengganggu operasi harian.

7. Latih tim Anda

Meski agen AI dapat melakukan banyak tugas, keterlibatan manusia tetaplah penting. Pastikan karyawan memahami cara agen masuk ke dalam alur kerja mereka dan kapan harus meninjau atau menyesuaikan outputnya. Sediakan sesi pelatihan atau dokumentasi untuk membantu tim menggunakan agen secara efektif dan mengikuti prinsip AI yang bertanggung jawab.

8. Pantau kinerja secara terus-menerus untuk mengoptimalkan dampak

Setelah agen AI aktif, terus pantau kinerjanya. Gunakan data kinerja dan umpan balik pengguna untuk memandu pembaruan dan perbaikan rutin. Ini membantu agen tetap akurat, efisien, dan selaras dengan tujuan serta alur kerja yang terus berkembang.

Membangun agen AI untuk meningkatkan efisiensi organisasi Anda

Agen AI mengubah cara tim bekerja. Dengan menangani tugas berulang, mendukung pengambilan keputusan, serta memperbaiki aliran informasi, agen membantu orang-orang fokus pada pekerjaan terpenting. Membangun agen AI Anda sendiri memerlukan perencanaan matang, alat yang tepat, dan pelatihan berkelanjutan. Namun hasilnya adalah sistem yang tumbuh bersama organisasi dan mendukung tujuan.

Agen AI sudah membantu tim mencapai hasil di berbagai industri, membantu organisasi meningkatkan layanan pelanggan, mengurangi biaya, serta mengelola risiko. Mulai menggunakan Copilot untuk menjelajahi bagaimana asisten AI untuk pekerjaan dan agen dapat mendukung organisasi Anda.

Sumber daya

Jelajahi sumber daya lainnya

Seorang wanita duduk menghadap meja memegang cangkir kopi hitam sambil melihat laptop.

Infografis

Apa itu agen?

Lihat cara agen menggunakan AI untuk mengotomatiskan dan menjalankan proses bisnis.

Lihat infografis

Seorang wanita duduk di sofa bekerja menggunakan laptop dan seekor kucing di belakangnya.

Laporan

Status Agen AI

Jelajahi lima kasus penggunaan agen AI yang muncul dalam laporan ini dari Riset Forrester.

Dapatkan laporan

Orang duduk menghadap meja dengan monitor besar menampilkan grafik dan diagram, serta laptop yang menampilkan data,

Video

Spektrum agen dengan Copilot Studio

Pelajari cara mendesain agen dengan mudah untuk proses bisnis Anda yang unik dan beragam.

Tonton video

Biaya membangun agen AI dapat sangat bervariasi tergantung kompleksitas, alat yang dibutuhkan, dan infrastruktur. Untuk penggunaan sederhana, biaya mungkin terbatas pada biaya komputasi cloud dan penyimpanan. Proyek lebih mutakhir mungkin memerlukan sumber daya pengembang, biaya lisensi, dan pemeliharaan berkelanjutan. Platform cloud seperti Microsoft Azure menawarkan opsi harga yang dapat diskalakan untuk membantu mengelola biaya ini.
Sementara solusi sebelumnya memerlukan keahlian pengembangan, alat low code dan no code saat ini seperti Copilot Studio memudahkan pengembang warga membangun agen AI tanpa keterampilan coding sebelumnya. Untuk fungsi lebih mutakhir, pengembang profesional dapat menggunakan alat seperti Azure AI Foundry untuk menyesuaikan dan mengelola aplikasi berbasis AI.
Garis waktu tergantung pada cakupan proyek. Agen sederhana dapat dikembangkan dalam beberapa hari menggunakan platform low code atau no code yang sudah ada. Agen yang lebih kompleks atau kustom mungkin memerlukan beberapa minggu atau lebih untuk merancang, melatih, menguji, dan mengintegrasikan. Peningkatan berkelanjutan biasanya merupakan bagian dari proses.
Sebagian besar organisasi memulai dengan kerangka kerja yang sudah ada karena mengurangi waktu pengembangan dan menyediakan fungsionalitas bawaan. Membangun dari awal menawarkan kustomisasi lebih besar tetapi membutuhkan lebih banyak waktu dan keahlian. Menggunakan kerangka kerja umumnya merupakan pilihan lebih baik kecuali memiliki kebutuhan yang sangat khusus.
Azure AI Foundry menyediakan berbagai alat untuk membangun agen AI, termasuk Visual Studio, GitHub, dan Copilot Studio. Alat-alat ini mendukung semua pengguna untuk membangun agen di seluruh spektrum pengembang. Untuk mempelajari selengkapnya, jelajahi panduan langkah demi langkah ini tentang mengembangkan aplikasi dan agen AI di Azure.

Ikuti Microsoft 365

Cara membangun dan melatih agen AI