Courtesy of Forbes

Mengatasi Kegagalan AI dengan Sistem Multi-Agen yang Terorkestrasi

Menjelaskan pentingnya transisi dari penggunaan agen AI tunggal menuju sistem multi-agen yang terorkestrasi untuk menghasilkan nilai bisnis yang nyata dan berkelanjutan, serta memberikan panduan tentang bagaimana perusahaan harus merancang, mengadopsi, dan mengelola sistem AI agar dapat berhasil dan tidak mengalami kegagalan seperti yang teridentifikasi dalam laporan MIT dan analisis Gartner.

19 Nov 2025, 19.00 WIB

85 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Adopsi AI harus melibatkan sistem multi-agen untuk mengatasi kompleksitas proses bisnis.
Penting untuk mengintegrasikan umpan balik dan pembelajaran dalam pengembangan sistem AI.
Keputusan desain awal dalam arsitektur AI akan mempengaruhi skalabilitas dan adaptasi di masa depan.

Banyak perusahaan mengalami kegagalan saat mencoba menggunakan AI untuk bisnis karena mereka hanya menggunakan agen AI tunggal yang hanya fokus pada tugas tertentu. Agen ini cocok untuk tugas sederhana seperti memantau kampanye atau membuat konten, tapi tidak efektif untuk proses bisnis yang kompleks dan melibatkan banyak tim.

Sistem multi-agen (MAS) adalah solusi yang menggunakan beberapa agen yang masing-masing memiliki fungsi khusus dan bekerja bersama-sama. Misalnya di marketing ada agen yang mengelola anggaran, benchmarking, dan atribusi yang saling berkoordinasi. Hal ini membantu perusahaan mengatasi batasan agen tunggal yang kurang bisa beradaptasi dan berkoordinasi.

MIT dan Gartner mengidentifikasi tiga masalah utama dalam pilot AI: kurangnya pembelajaran dari feedback, isolasi alur kerja yang menyulitkan integrasi ke proses bisnis, dan ketergantungan terlalu besar pada agen tunggal. Menggunakan MAS memungkinkan distribusi tugas dan integrasi yang lebih baik dengan proses bisnis.

Selain masalah teknis, kegagalan pilot AI juga sering disebabkan oleh masalah organisasi seperti tidak adanya metrik jelas, integrasi dengan alur kerja nyata, dan tata kelola data. Mengadopsi sistem multi-agen terorkestrasi dan desain yang matang penting agar AI bisa menjadi bagian dari model operasional yang berkelanjutan.

Ke depan, perusahaan harus memilih use case yang melibatkan proses lintas fungsi, menilai kemampuan adaptasi dan integrasi alat AI, menerapkan tata kelola yang kuat, serta mendukung ekosistem terbuka agar mudah menghubungkan berbagai agen. Keputusan desain awal sangat menentukan keberhasilan jangka panjang dan kemampuan skalabilitas AI.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/19/crossing-the-genai-divide-why-most-enterprise-ai-agents-fail/

Analisis Ahli

Angshuman Rudra

"Kemampuan sebuah sistem AI untuk beradaptasi, berkolaborasi, dan belajar merupakan kunci keberhasilan penggunaan AI di skala perusahaan. Agen tunggal yang berdiri sendiri tidak memadai untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berubah dan kompleks."

Gartner

"Masa depan AI enterprise ada pada penggunaan multi-agent systems yang mengorkestrasi berbagai fungsi untuk menghasilkan hasil yang lebih terintegrasi, akurat, dan adaptif, daripada sekedar mengandalkan agen-agen individual."

Analisis Kami

"Sistem AI yang terfragmentasi hanya memberikan solusi parsial dan tidak mampu mengatasi kompleksitas bisnis masa kini yang dinamis. Perusahaan harus segera mengadopsi arsitektur multi-agen terorkestrasi yang memungkinkan kolaborasi lintas fungsi agar AI dapat memberikan dampak bisnis yang nyata dan tahan lama."

Prediksi Kami

Dalam 18 bulan ke depan, perusahaan yang tidak bertransisi ke arsitektur multi-agen yang terorkestrasi akan menghadapi kesulitan besar untuk beradaptasi dan berpotensi kehilangan nilai strategis AI dibandingkan pesaing yang sudah mengadopsi pendekatan ini.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan GenAI Divide?

GenAI Divide adalah perbedaan antara adopsi eksperimental AI dan sistem yang menciptakan nilai bisnis yang terukur.

Mengapa banyak pilot AI gagal memberikan ROI?

Banyak pilot AI gagal memberikan ROI karena ketergantungan pada agen AI satu tujuan yang tidak dapat menangani kompleksitas lintas fungsi.

Apa itu sistem multi-agen (MAS) dan bagaimana cara kerjanya?

Sistem multi-agen (MAS) adalah kumpulan agen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan yang lebih luas, membagi tanggung jawab dan meningkatkan adaptabilitas.

Apa saja tantangan organisasi dalam adopsi AI?

Tantangan organisasi dalam adopsi AI termasuk kurangnya pembelajaran, isolasi alur kerja, dan ketergantungan berlebihan pada agen tunggal.

Mengapa penting untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis yang ada?

Mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis yang ada memungkinkan sistem untuk belajar dari penggunaan, berbagi konteks, dan berkoordinasi dengan agen lain.