Sejujurnya, setengah tahun belakangan ini saya semakin merasa ada satu hal yang cukup magis:
Semua orang membicarakan bagaimana AI bisa membantu perusahaan menghemat tenaga kerja, menjalankan otomatisasi, menggunakan agen cerdas untuk menghilangkan pekerjaan berulang. Namun siapa pun yang benar-benar pernah mendorong hal-hal ini di perusahaan pasti tahu—akurasi AI bukanlah masalah utamanya, tantangan sebenarnya adalah apakah AI bisa "patuh menjalankan perintah".
Coba bayangkan, cukup mengamati alur bisnis inti di perusahaan menengah selama beberapa hari saja, pasti akan terlihat: Risiko bukan terletak pada apakah model itu akurat atau tidak, tapi pada apakah eksekusinya bisa dikendalikan; Permasalahan bukan pada apakah AI itu cerdas atau tidak, melainkan pada apakah batasannya sudah diatur secara tegas; Titik krusial bukan pada apakah efisiensinya tinggi atau tidak, melainkan pada apakah alurnya bisa dikonsolidasikan.
Inilah juga alasan kenapa belakangan saya menilai kembali beberapa proyek yang membangun infrastruktur eksekusi di level dasar, dan merasa apa yang mereka lakukan jauh lebih penting dari yang terlihat di permukaan—bukan memberikan “gas” pada AI, tapi justru memasangkan “rem”. Lebih gamblang lagi, memasangkan “sangkar struktural” pada eksekusi otomatis.
Semakin perusahaan ingin mengandalkan AI untuk kemudahan, semakin dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengikat aksi eksekusi, cakupan otoritas, jalur pembayaran, dan konsistensi aturan menjadi satu kesatuan. Dan saat ini, di seluruh industri, sangat sedikit proyek yang bisa menjelaskan hal ini dengan bahasa terstruktur.
# Semakin cerdas model, semakin tinggi risiko eksekusi tak terkendali
Banyak orang pertama kali melihat sistem agen cerdas dijalankan di perusahaan akan merasa kagum: Otomatisasi pemesanan, otomatisasi pengaturan anggaran, otomatisasi transfer lintas negara, otomatisasi integrasi SaaS, otomatisasi refund, otomatisasi pengalihan API routing.
Namun CTO perusahaan melihat gambaran yang sama sekali berbeda: - Apakah sistem ini melampaui wewenang? - Apakah ia melewati sistem manajemen risiko? - Ia memilih vendor yang mana? - Apa dasarnya memilih jalur ini? - Apakah transaksi ini tercatat untuk audit? - Apakah anggaran akan
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
8
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
StealthMoon
· 9jam yang lalu
Protokol dasar adalah kunci utama
Lihat AsliBalas0
GasFeeLover
· 10jam yang lalu
Uang yang paling penting, biaya penyimpangan lebih banyak
Lihat AsliBalas0
wrekt_but_learning
· 12-09 15:55
Kerangka kerja lebih penting daripada model
Lihat AsliBalas0
JustAnotherWallet
· 12-08 19:51
Menetapkan batas lebih sulit daripada menentukan presisi
Sejujurnya, setengah tahun belakangan ini saya semakin merasa ada satu hal yang cukup magis:
Semua orang membicarakan bagaimana AI bisa membantu perusahaan menghemat tenaga kerja, menjalankan otomatisasi, menggunakan agen cerdas untuk menghilangkan pekerjaan berulang. Namun siapa pun yang benar-benar pernah mendorong hal-hal ini di perusahaan pasti tahu—akurasi AI bukanlah masalah utamanya, tantangan sebenarnya adalah apakah AI bisa "patuh menjalankan perintah".
Coba bayangkan, cukup mengamati alur bisnis inti di perusahaan menengah selama beberapa hari saja, pasti akan terlihat:
Risiko bukan terletak pada apakah model itu akurat atau tidak, tapi pada apakah eksekusinya bisa dikendalikan;
Permasalahan bukan pada apakah AI itu cerdas atau tidak, melainkan pada apakah batasannya sudah diatur secara tegas;
Titik krusial bukan pada apakah efisiensinya tinggi atau tidak, melainkan pada apakah alurnya bisa dikonsolidasikan.
Inilah juga alasan kenapa belakangan saya menilai kembali beberapa proyek yang membangun infrastruktur eksekusi di level dasar, dan merasa apa yang mereka lakukan jauh lebih penting dari yang terlihat di permukaan—bukan memberikan “gas” pada AI, tapi justru memasangkan “rem”. Lebih gamblang lagi, memasangkan “sangkar struktural” pada eksekusi otomatis.
Semakin perusahaan ingin mengandalkan AI untuk kemudahan, semakin dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengikat aksi eksekusi, cakupan otoritas, jalur pembayaran, dan konsistensi aturan menjadi satu kesatuan. Dan saat ini, di seluruh industri, sangat sedikit proyek yang bisa menjelaskan hal ini dengan bahasa terstruktur.
# Semakin cerdas model, semakin tinggi risiko eksekusi tak terkendali
Banyak orang pertama kali melihat sistem agen cerdas dijalankan di perusahaan akan merasa kagum:
Otomatisasi pemesanan, otomatisasi pengaturan anggaran, otomatisasi transfer lintas negara, otomatisasi integrasi SaaS, otomatisasi refund, otomatisasi pengalihan API routing.
Namun CTO perusahaan melihat gambaran yang sama sekali berbeda:
- Apakah sistem ini melampaui wewenang?
- Apakah ia melewati sistem manajemen risiko?
- Ia memilih vendor yang mana?
- Apa dasarnya memilih jalur ini?
- Apakah transaksi ini tercatat untuk audit?
- Apakah anggaran akan