Silicon Valley optimis tentang agen AI. CEO OpenAI, Sam Altman, mengatakan agen akan 'bergabung dengan angkatan kerja' tahun ini. CEO Microsoft, Satya Nadella, memprediksi bahwa agen akan menggantikan beberapa pekerjaan pengetahuan tertentu. CEO Salesforce, Marc Benioff, mengatakan bahwa tujuan Salesforce adalah menjadi 'penyedia tenaga kerja digital nomor satu di dunia' melalui berbagai layanan 'agentic' perusahaan.
Tapi sepertinya tidak ada yang setuju tentang apa itu agen AI, secara tepat.
Dalam beberapa tahun terakhir, industri teknologi telah dengan tegas menyatakan bahwa 'agen' AI - kata kunci terbaru - akan mengubah segalanya. Sama seperti chatbot AI seperti ChatGPT dari OpenAI memberi kita cara baru untuk menampilkan informasi, agen akan secara mendasar mengubah cara kita mendekati pekerjaan, klaim CEO seperti Altman dan Nadella.
Mungkin benar. Tapi juga bergantung pada bagaimana seseorang mendefinisikan 'agen,' yang bukan tugas yang mudah. Sama seperti istilah terkait AI lainnya (mis. 'multimodal,' 'AGI,' dan 'AI' itu sendiri), istilah 'agen' dan 'agentic' semakin terlarut hingga ke titik yang tidak bermakna.
Itu mengancam OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon, Google, dan banyak perusahaan lain yang membangun lini produk lengkap sekitar agen dalam posisi yang canggung. Agen dari Amazon tidak sama dengan agen dari Google atau vendor lain, dan hal itu menyebabkan kebingungan - dan frustrasi pelanggan.
Ryan Salva, direktur senior produk di Google dan mantan pemimpin GitHub Copilot, mengatakan bahwa dia mulai 'membenci' kata 'agen.'
“Saya pikir industri kita terlalu sering menggunakan istilah 'agen' hingga ke titik di mana hampir tidak masuk akal,” kata Salva kepada TechCrunch dalam sebuah wawancara. “Ini adalah salah satu kesalahan saya.”
Dilema definisi agen bukan hal baru. Dalam sebuah artikel tahun lalu, mantan reporter TechCrunch, Ron Miller, bertanya: Apa itu agen AI? Masalah yang dia identifikasi adalah bahwa hampir setiap perusahaan yang membangun agen mendekati teknologi dengan cara yang berbeda.
Ini adalah masalah yang semakin buruk belakangan ini.
Minggu ini, OpenAI menerbitkan sebuah pos blog yang mendefinisikan agen sebagai 'sistem otomatis yang dapat mencapai tugas secara independen atas nama pengguna.' Namun dalam minggu yang sama, perusahaan tersebut merilis dokumentasi pengembang yang mendefinisikan agen sebagai 'LLM dilengkapi dengan instruksi dan alat.'
Leher Pathak, kepala pemasaran produk API OpenAI, kemudian mengatakan dalam sebuah pos di X bahwa dia memahami istilah 'asisten' dan 'agen' dapat dipertukarkan - lebih memperkeruh air.
Sementara itu, blog Microsoft mencoba membedakan antara agen dan asisten AI. Yang pertama, yang disebut Microsoft sebagai 'aplikasi baru' untuk 'dunia yang didukung AI,' dapat disesuaikan untuk memiliki keahlian tertentu, sementara asisten hanya membantu dengan tugas umum, seperti menyusun email.
Laboratorium AI Anthropic menanggapi campuran definisi agen dengan sedikit lebih langsung. Dalam sebuah pos blog, Anthropic mengatakan bahwa agen 'dapat didefinisikan dengan beberapa cara,' termasuk 'sistem yang sepenuhnya otonom yang beroperasi secara independen selama periode yang panjang' dan 'implementasi preskriptif yang mengikuti alur kerja yang telah ditentukan.'
Salesforce memiliki definisi agen AI yang mungkin paling luas. Menurut perusahaan perangkat lunak tersebut, agen adalah 'jenis ... sistem yang dapat memahami dan menanggapi pertanyaan pelanggan tanpa intervensi manusia.' Situs web perusahaan tersebut mencantumkan enam kategori berbeda, mulai dari 'agen refleks sederhana' hingga 'agen berbasis utilitas.'
Jadi mengapa kekacauan?
Nah, agen - seperti AI - adalah sesuatu yang samar, dan mereka terus berkembang. OpenAI, Google, dan Perplexity baru saja mulai mengirimkan apa yang mereka anggap sebagai agen pertama mereka - Operator OpenAI, Project Mariner Google, dan agen belanja Perplexity - dan kemampuan mereka bermacam-macam.
Rich Villars, GVP penelitian dunia di IDC, menyatakan bahwa perusahaan teknologi 'memiliki sejarah panjang' dalam tidak ketat mematuhi definisi teknis. 'Mereka lebih peduli tentang apa yang mencoba mereka capai' pada tingkat teknis, kata Villars kepada TechCrunch, 'terutama di pasar yang berkembang cepat.'
Tapi pemasaran juga bertanggung jawab dalam suatu hal, menurut Andrew Ng, pendiri platform pembelajaran AI DeepLearning.ai.
“Konsep 'agen' AI dan alur kerja 'agentic' dulunya memiliki makna teknis,” kata Ng dalam sebuah wawancara terbaru, “tetapi sekitar setahun yang lalu, pemasar dan beberapa perusahaan besar berhasil mendapatkannya.”
Ketidakekstensifan definisi yang seragam untuk agen adalah peluang dan tantangan, kata Jim Rowan, kepala AI untuk Deloitte. Di satu sisi, ketidakjelasan memungkinkan fleksibilitas, memungkinkan perusahaan menyesuaikan agen dengan kebutuhan mereka. Di sisi lain, hal itu dapat - dan argumen yang kuat sudah / telah - menyebabkan 'harapan yang tidak sejalan' dan kesulitan dalam mengukur nilai dan ROI dari proyek agentic.
“Tanpa definisi standar, setidaknya dalam sebuah organisasi, menjadi sulit untuk melakukan perbandingan kinerja dan memastikan hasil yang konsisten,” kata Rowan. “Ini dapat menghasilkan beragam interpretasi tentang apa yang harus dihasilkan agen AI, yang pada akhirnya dapat membingungkan tujuan dan hasil proyek. Pada akhirnya, sementara fleksibilitas dapat mendorong solusi kreatif, pemahaman yang lebih standar akan membantu perusahaan menjelajahi lanskap agen AI dengan lebih baik dan memaksimalkan investasi mereka.”
Sayangnya, jika disintegrasi istilah 'AI' adalah indikasinya, tidak mungkin industri akan bersatu padu dalam satu definisi 'agen' dalam waktu dekat - jika pernah.
