Courtesy of Forbes

Mengapa Context Engineering Kini Kunci Sukses Agen AI dalam Bisnis Modern

Artikel ini bertujuan menjelaskan pentingnya perubahan fokus dari sekedar teknik prompt engineering ke context engineering dalam AI yang akan memungkinkan perusahaan menggunakan agen AI yang otonom secara efektif dengan pengertian menyeluruh terhadap konteks bisnis untuk menghasilkan nilai bisnis yang nyata.

17 Nov 2025, 19.45 WIB

198 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Rekayasa konteks sangat penting untuk mengoptimalkan penggunaan AI dalam bisnis.
Data terintegrasi memungkinkan AI untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang operasi bisnis.
Agen AI yang memiliki konteks yang tepat dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan mendukung pengambilan keputusan strategis.

tidak disebutkan - Di masa awal kemunculan AI generatif, perhatian utama perusahaan teknologi adalah bagaimana mengoptimalkan ‘prompt engineering’, yakni cara mengajukan pertanyaan agar AI bisa memberikan jawaban yang terbaik. Namun, kini perkembangan AI menggeser fokus itu menuju ‘context engineering’, yaitu memberikan konteks bisnis yang mendalam agar AI dapat memahami keadaan unik di tiap perusahaan.

Bayangkan sebuah AI seperti seorang PhD yang pintar tapi tidak tahu apa-apa tentang bisnis Anda — bagaimana pelanggan Anda, cara kerja sistem Anda, atau proses internal Anda. Tanpa pemahaman konteks ini, AI tidak bisa langsung memberikan nilai yang nyata, sama seperti manusia yang butuh waktu belajar untuk bekerja efektif.

Banyak perusahaan memiliki data yang beragam dan tersimpan di tempat yang berbeda-beda (silo), sehingga sulit untuk AI mengaksesnya dengan cara yang terintegrasi. Agar AI bisa menjadi alat yang strategis dan bukan hanya taktis, semua data tersebut harus disatukan dalam satu platform pengetahuan yang terintegrasi dan mudah diakses.

Dengan kontekstualisasi yang baik, agen AI bisa menghubungkan berbagai fungsi bisnis dan melihat bagaimana keputusan di satu area berdampak ke area lain, seperti hubungan antara pengelolaan inventaris dan penjualan, atau antara metrik operasional dan kepuasan pelanggan. Ini membuat AI mampu memberikan solusi yang lebih efektif dan relevan secara bisnis.

Langkah utama bagi perusahaan adalah membersihkan dan menyatukan data dalam satu platform pengetahuan terpadu. Agen AI yang dibangun dengan konteks yang tepat akan menghasilkan insight yang bisa langsung digunakan untuk keputusan bisnis. Dengan begitu, AI akan membebaskan tenaga manusia untuk berfokus pada ide dan nilai baru yang lebih inovatif.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/17/the-context-advantage-how-companies-are-winning-with-ai/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Context engineering akan menjadi fondasi utama agar AI bisa diadopsi secara luas untuk aplikasi bisnis, memberikan AI kemampuan untuk memahami situasi dan tujuan spesifik pengguna."

Fei-Fei Li

"Memahami konteks sangatlah penting agar AI tidak hanya pintar secara teknis tetapi juga relevan dan efektif dalam penerapan lapangan yang kompleks dan dinamis."

Analisis Kami

"Pendekatan context engineering merupakan lompatan krusial dalam evolusi AI bisnis, karena hanya mengandalkan data mentah tanpa konteks operasional tidak cukup memberikan nilai tambah signifikan. Mengintegrasikan berbagai sumber data dan menyelaraskannya dengan tujuan bisnis akan mendorong AI untuk berperan sebagai mitra strategis yang mampu mengubah cara perusahaan membuat keputusan dan berinovasi."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan yang berhasil mengimplementasikan context engineering akan memiliki agen AI yang secara otonom mengoptimalkan proses bisnis dan memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan dibandingkan mereka yang hanya mengandalkan data terfragmentasi atau AI tanpa konteks bisnis.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan rekayasa konteks dalam AI?

Rekayasa konteks adalah pendekatan yang memberikan konteks bisnis yang lebih mendalam untuk model AI agar dapat menghasilkan hasil yang relevan dan terukur.

Mengapa penting untuk mengintegrasikan data dalam konteks bisnis?

Integrasi data penting agar AI dapat melihat hubungan antara berbagai fungsi bisnis dan menghasilkan wawasan yang lebih strategis.

Bagaimana model AI dapat memberikan hasil yang lebih baik dengan konteks yang tepat?

Model AI dapat memberikan hasil yang lebih baik dengan konteks yang tepat karena mereka dapat memahami nuansa bisnis dan mengoptimalkan operasi secara keseluruhan.

Apa peran Louis Landry dalam diskusi tentang AI dan rekayasa konteks?

Louis Landry adalah CTO di Teradata yang menekankan pentingnya rekayasa konteks sebagai evolusi dari rekayasa prompt dalam pengembangan AI.

Apa keuntungan menggunakan agen AI yang terintegrasi dalam bisnis?

Keuntungan menggunakan agen AI yang terintegrasi adalah mereka dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan memberikan wawasan yang lebih baik kepada pemimpin bisnis.