Wawasan Panorama Bisnis Entitas Cerdas: Arsitektur, Tren, dan Jalur Implementasi

Kecerdasan buatan sedang membentuk kembali fondasi dunia bisnis. Kita berada di titik balik di mana agen cerdas bertransformasi dari alat biasa menjadi agen cerdas mandiri. Mulai akhir 2024, raksasa internet, pembayaran, dan e-commerce seperti Paypal, Visa, Mastercard, Stripe, Amazon mulai merencanakan "bisnis agen cerdas" dan "pembayaran agen cerdas". Penerapan luas antarmuka agen cerdas akan membalikkan logika bisnis dan hubungan produksi yang telah ada selama 30 tahun berdasarkan GUI tradisional. Di atas dasar ini, logika operasi e-commerce tradisional, pemasaran iklan, dan penyelesaian pembayaran keuangan akan ditulis ulang secara menyeluruh, bahkan akan muncul kategori baru: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).

Revolusi dalam bisnis agen ini tidak hanya sekadar perkembangan cerdas dari "e-commerce". Artikel ini bertujuan untuk memberikan pembaca perspektif panoramik tentang bisnis agen, secara sistematis menyusun struktur dan jalur teknologinya, menganalisis inovasi bisnis dari revolusi ini, serta membahas tantangan inti yang dihadapi selama proses akhirnya, dan akhirnya membuktikan mengapa crypto mungkin menjadi infrastruktur dasar yang tak terpisahkan.

1. Apa itu Agentic Commerce?

Agentic Commerce adalah model bisnis yang didorong oleh agen AI, di mana agen AI dapat mewakili pengguna untuk melakukan berbagai tugas, termasuk mencari produk, membandingkan opsi, memberikan rekomendasi, dan menyelesaikan pembelian. Agen AI ini mampu berinteraksi dengan platform e-commerce, memproses transaksi, dan mengelola seluruh proses belanja, dengan tujuan untuk membuat pengalaman berbelanja lebih personal, aman, dan nyaman. Fitur "Buy for Me" dari suatu platform e-commerce dan alat "Operator" dari suatu perusahaan AI adalah contoh yang paling dikenal saat ini.

Saat ini, Agentic Commerce masih merupakan bidang yang baru muncul, dan data bisnis atau komersial yang tersedia tidak banyak. Menurut laporan dari sebuah perusahaan konsultan pada tahun 2024, saat ini hanya kurang dari 1% perusahaan atau pedagang di industri e-commerce yang mengadopsi agentic ai ke dalam bisnis atau layanan mereka, namun perhatian pasar terhadap teknologi ini sangat tinggi. Menurut survei statistik e-commerce tahun 2025, 90% pelaku e-commerce bersedia belajar bagaimana mengintegrasikan agentic ai ke dalam bisnis mereka.

1.1 Peran pengguna manusia berubah dari "pelaksana" menjadi "pemberi kuasa", tahap pengambilan keputusan bisnis kunci dipindahkan dari "halaman checkout" ke "lapisan niat"

Belanja online tradisional seperti menjelajahi supermarket virtual yang dirancang dengan cermat: konsumen secara langsung melihat rak, membandingkan produk, dan akhirnya melakukan pembayaran, seluruh proses berpusat pada "penjelajahan aktif". Tujuan optimasi pedagang adalah membuat proses ini sehalus mungkin, dengan mengurangi keraguan pengguna melalui antarmuka yang indah, rekomendasi yang akurat, dan pembayaran yang cepat.

Sekarang, bayangkan dunia baru dari Agentic Commerce: Anda tidak perlu lagi mengunjungi situs e-commerce satu per satu, membandingkan nilai dan harga, atau memasukkan pesanan secara manual, cukup dengan memberi tahu asisten AI Anda dengan instruksi yang samar, seperti "Bantu saya membeli sepatu yang cocok untuk berlari". AI kemudian mulai bekerja, mencari ribuan vendor, menyaring produk, menganalisis harga, ulasan, dan logistik, bahkan mempertimbangkan keberlanjutan rantai pasok. Seluruh proses, Anda mungkin tidak menyentuh layar sekalipun, dan tidak memasukkan satu kata sandi.

Perubahan kunci terletak pada: peran pengguna beralih dari "pelaksana" menjadi "penyokong", inti dari perilaku bisnis ditingkatkan dari "aliran klik" (Click stream) menjadi "aliran niat" (Intent stream). Konsumsi tidak lagi menjadi serangkaian pilihan diskrit, tetapi merupakan suatu pemberian kuasa secara keseluruhan terhadap tujuan akhir (pengguna manusia dapat langsung mengatakan kepada asisten AI: saya ingin merenovasi rumah saya dengan gaya Mediterania, bantu saya memilih bahan).

Ketika keputusan bisnis berpindah dari "halaman checkout" ke "lapisan niat", sistem bisnis yang ada akan menghadapi guncangan besar. Dari pemasaran hingga strategi pertumbuhan pengguna, semua logika bisnis e-commerce tradisional yang selama puluhan tahun didasarkan pada analisis perilaku manusia kini tergeser oleh keputusan rasional dari agen AI:

• Uji A/B: AI dapat membandingkan puluhan skema dalam hitungan milidetik, menghabiskan dua minggu untuk menguji warna ikon tombol yang mana yang lebih memiliki tingkat konversi menjadi tidak berarti.

• Rekomendasi yang dipersonalisasi: Semua algoritma rekomendasi yang ada yang berdasarkan riwayat penelusuran manusia tidak lagi berlaku, model rekomendasi perlu dibangun kembali berdasarkan logika keputusan AI.

• Pemulihan Keranjang Belanja: Dalam keputusan AI tidak akan ada "keraguan" atau "menyerah" seperti yang dialami manusia karena berbagai pengalaman atau alasan subjektif atau objektif lainnya, tingkat pengabaian keranjang belanja dan berbagai strategi optimasi yang sesuai akan menjadi sejarah (saat ini tingkat pengabaian keranjang belanja rata-rata global adalah 70%)

Pemasaran tradisional bergantung pada "ekonomi perhatian": gambar yang indah, iklan video yang emosional, tombol merah "beli sekarang", semua strategi ini untuk memicu konsumsi impulsif manusia tersembunyi dalam manipulasi psikologi perilaku manusia oleh para penjual. Sebaliknya, AI tidak akan memiliki impuls, ia adalah agen pengambilan keputusan yang sepenuhnya rasional, ia hanya memperhatikan apakah data yang dikembalikan API jelas, apakah parameternya lengkap, ia akan dengan dingin membandingkan spesifikasi produk, harga historis, waktu pengiriman, ulasan pengguna bahkan jejak karbon rantai pasokan, sehingga tidak akan ada lagi "menguasai pikiran pengguna".

Pemasaran Commerce Agentic di masa depan tidak lagi hanya tentang membuat iklan yang menarik, tetapi tentang menciptakan "jejak kepercayaan yang dapat dibaca mesin". "Kesesuaian Produk-Agen" akan menggantikan "Kesesuaian Produk-Pasar". Apakah produk Anda dapat dengan mudah diindeks, dipahami, dan direkomendasikan oleh ekosistem agen AI mainstream (seperti server MCP, protokol A2A) akan menentukan kelangsungan pasar Anda.

Namun, sebelum agen cerdas dengan cepat melakukan pengambilan keputusan berdasarkan tujuan yang ditugaskan oleh manusia dan "menghasilkan niat" untuk maju menuju tujuan akhir: "penyelesaian tindakan bisnis", agen tersebut akan menabrak dinding keras dan berhenti ------ sistem pembayaran tradisional.

2. Ketidakcocokan yang Mematikan: Mengapa Sistem Keuangan Tradisional adalah Penghambat untuk Perdagangan Agensif

Agen cerdas dapat menyelesaikan pengumpulan informasi, analisis, dan pengambilan keputusan dengan sempurna, tetapi ketika ia mencapai tahap terakhir dari siklus bisnis, ia akan menabrak dinding yang keras, yaitu sistem pembayaran keuangan yang sepenuhnya dirancang untuk manusia yang telah kami bangun selama beberapa dekade.

Seluruh sistem pembayaran modern dan manajemen risiko pada dasarnya adalah sebuah "sistem anti-otomatisasi". Filosofi desain intinya adalah: mengasumsikan bahwa otomatisasi sama dengan penipuan.

Pertimbangkan setiap langkah dalam proses pembayaran yang ada saat ini:

• CAPTCHA (Kode Verifikasi Gambar): menggunakan pertanyaan yang sulit dikenali mesin untuk membuktikan bahwa Anda adalah "manusia".

• Kode verifikasi SMS/Autentikasi dua faktor (2FA): Misalkan Anda memiliki perangkat fisik yang dapat menerima SMS dan dapat memasukkan kode verifikasi secara manual, tindakan ini sangat sulit bagi program.

• 3D keamanan sertifikasi: Ini akan memaksa Anda untuk dialihkan ke halaman bank yang baru, yang meminta Anda untuk memasukkan kata sandi transaksi yang terpisah, yang sepenuhnya menghentikan setiap proses otomatis.

• Analisis perilaku manajemen risiko: Sistem manajemen risiko yang canggih bahkan akan menganalisis jalur gerakan mouse Anda, kecepatan mengetik, sidik jari perangkat, dan "ciri-ciri manusia" lainnya untuk menilai keaslian transaksi.

Semua "langkah keamanan" ini telah berubah menjadi "belenggu" di era Commerce Agentic: berbagai pertanyaan yang setara dengan "apakah Anda manusia?" menghalangi agen cerdas otonom yang kami kirimkan.

Oleh karena itu, masa depan pembayaran tidak lagi menjadi "Halaman Pembayaran (Checkout Page))" tetapi harus menjadi "Protokol (". Ini adalah revolusi tentang kepercayaan dan mekanisme otorisasi. Kita memerlukan sistem bukti digital baru yang memungkinkan pengguna untuk dengan aman memberikan "otorisasi yang dapat diprogram" kepada agen AI mereka dengan batasan yang jelas mengenai cakupan, masa berlaku, dan jumlah.

Agentic Payment termasuk dalam protokol ini, yang merupakan tahap penyelesaian pembayaran akhir dalam Agentic Commerce, di mana agen AI menggunakan metode yang aman dan efisien (seperti tokenisasi bukti) untuk melakukan transaksi atas nama pengguna. Ini memastikan proses pembayaran yang mulus dan aman, biasanya dengan batasan dan kontrol yang ditetapkan oleh pengguna untuk menjaga kepercayaan dan keamanan. "Token Agentic" dari salah satu raksasa pembayaran mendukung agen AI dalam menyelesaikan langganan dan pembayaran berkala, sementara Toolkit Agen dari platform pembayaran tertentu membantu agen AI menangani proses pembayaran, perusahaan pembayaran lain juga memiliki alat serupa. Eksperimen terbaru dari salah satu perusahaan pembayaran dengan perusahaan AI tertentu adalah kombinasi keduanya, di mana pengguna dapat menggunakan perusahaan AI tersebut sebagai antarmuka untuk memberikan instruksi langsung untuk dekorasi rumah baru Anda dengan saran menyeluruh dan produk spesifik, setelah pengguna mengonfirmasi bahwa itu adalah solusi yang mereka sukai, agen langsung menggunakan backend pembayaran agen yang dibangun oleh perusahaan pembayaran tersebut untuk menyelesaikan pembayaran otomatis dan pengiriman.

Alasan mengapa raksasa pembayaran bergegas untuk meluncurkan solusi pembayaran yang sesuai dengan Agentic Commerce adalah karena mereka semua bertaruh siapa yang akan menjadi pembuat aturan untuk protokol pembayaran "nativ mesin" generasi berikutnya, ini adalah taruhan untuk menguasai infrastruktur dasar dunia bisnis masa depan, dan titik akhir dari transformasi ini adalah mengembalikan pembayaran ke esensinya ------ pergerakan nilai yang tak terasa.

3. Apa tantangan spesifik dalam membangun infrastruktur keuangan yang mendukung pengalaman yang mulus untuk Commerce Agentic? Bagaimana cara melakukannya?

3.1 Tantangan Utama: Kepercayaan, Niat, dan Automasi (Trust, Intent and Automation)

Dilema dalam membangun sistem Pembayaran Agentic bukan hanya masalah implementasi teknis yang sederhana, melainkan harus menyelesaikan tantangan mendasar yang berasal dari pergeseran paradigma.

1. "Siapa yang bisa melakukan": tantangan dari otentikasi pembayaran tradisional (Authentication) hingga otorisasi Agentic Commerce (Authorization)

Di bidang pembayaran, ketika membicarakan tentang pengguna akhir, kami biasanya fokus pada otentikasi daripada otorisasi. Jika Anda mengklik "Beli" di situs e-commerce, Anda secara jelas memberikan otorisasi, sulit untuk ada keberatan (karena Anda memasukkan informasi kartu kredit dan dengan jelas mengklik tombol), jadi inti dari pembayaran tradisional dibangun di sekitar "mengidentifikasi orang", pertanyaan mendasar adalah: "Bagaimana saya memastikan bahwa operatornya adalah Anda?"---------yaitu otentikasi.

Namun, di era bisnis yang didorong oleh AI di masa depan, bidang pembayaran akan mengalami perubahan signifikan: otorisasi menjadi elemen kunci dalam proses pembayaran, dan masalah otorisasi ini tampaknya kini lebih kompleks dan menarik, karena instruksi otorisasi pengguna tidak semudah skenario "klik tombol beli" yang sederhana dalam e-commerce tradisional, pengguna manusia dapat mengekspresikan niat pembayaran melalui berbagai cara. Titik kompleks lainnya adalah, ketika sebuah permintaan pembayaran diajukan, kepada siapa sebenarnya kita memberikan otorisasi? Apakah kepada pengguna manusia, atau agen pintar, atau perusahaan yang mengembangkan agen pintar?

Masalah otorisasi dalam skenario pembayaran agen yang dapat kita pikirkan saat ini:

• Identitas Hantu: Siapa "penyusun permintaan transaksi" ini seharusnya, pengguna manusia terminal, model AI, pengembang aplikasi agen, atau server yang menjalankannya? Kita kekurangan seperangkat standar identitas yang dapat diverifikasi yang dirancang untuk "mesin", yang dapat menyebabkan setiap tahap menjadi celah keamanan.

• Batas Otorisasi: Bagaimana cara mendelegasikan hak keuangan secara aman kepada AI? Bagaimana batasan otorisasi (jumlah, waktu, pedagang) dapat didefinisikan dengan tepat dan diterapkan dengan ketat, serta bagaimana memastikan bahwa otorisasi itu sendiri tidak dirusak atau disalahgunakan juga merupakan pertanyaan baru.

• Penanggungjawaban: Ketika agen melakukan kesalahan atau disalahgunakan secara jahat yang mengakibatkan kerugian, siapa yang harus bertanggung jawab adalah pertanyaan yang sangat tricky. Ketidakjelasan hak dan tanggung jawab adalah hambatan terbesar untuk penerapan skala besar.

2. "Apa yang dilakukan": Kesenjangan Verifikasi Niat (The Intent Verification Gap)

Masalah verifikasi niat sebenarnya adalah turunan dari masalah otorisasi, dan sifat probabilistik LLM bertentangan secara alami dengan tuntutan kepastian dalam keuangan. Meskipun lapisan pembayaran tidak dapat memperbaiki "ilusi" AI, sistem keuangan yang dirancang dengan baik harus mampu menjembatani kesenjangan antara keluaran AI dan niat nyata pengguna.

• Dari instruksi ke niat: Pembayaran tradisional memproses "instruksi pembayaran" (Bayar $50 ke Merchant X), yang mengasumsikan bahwa instruksi tersebut akurat. Namun, pembayaran berbasis agen perlu memproses "niat transaksi" ("Tolong belikan saya secangkir oat latte ukuran sedang"). Sistem pembayaran perlu memiliki kemampuan untuk memverifikasi instruksi pembayaran akhir dengan niat bahasa alami yang awal.

• Pembatasan perilaku AI: Apa yang kita butuhkan bukanlah sistem pembayaran yang dapat memahami pemikiran AI, tetapi sistem yang memiliki "pagar" yang kuat. Ini dapat membatasi perilaku AI melalui data terstruktur, aturan ketat di tingkat API, bahkan logika kontrak pintar, untuk memastikan bahwa hasil eksekusinya berada dalam batasan yang diinginkan pengguna.