Banyak perusahaan global mulai memakai AI agent untuk mengotomatisasi pekerjaan, mulai dari riset prospek, rekonsiliasi keuangan, orkestrasi rantai pasok, hingga penyusunan kontrak. Namun, ketika sistem itu masuk ke lingkungan produksi, hasilnya kerap jauh dari janji demo: agent salah membaca instruksi, gagal menangani data yang berantakan, berhenti di tengah alur kerja, atau mengambil tindakan yang tidak sesuai konteks. Fenomena ini menjadi perhatian industri teknologi internasional karena masalahnya bukan semata kemampuan model AI, melainkan lemahnya observability, evaluasi, kontrol, dan desain rekayasa di sekitar sistem agentic AI.
Dalam dua tahun terakhir, AI agent dipromosikan sebagai “tenaga kerja digital” baru. Berbeda dari chatbot biasa, AI agent dirancang untuk menjalankan tugas bertahap: memahami tujuan, mengambil data dari berbagai sistem, menggunakan alat, membuat keputusan antara, lalu mengeksekusi tindakan. Di atas kertas, pendekatan ini menjanjikan otomatisasi bisnis yang lebih fleksibel dibanding skrip tradisional. Namun di lapangan, fleksibilitas yang sama juga membuat sistem ini sulit diprediksi.
Artikel AI Accelerator Institute yang terbit pada 20 Mei 2026 menyoroti jurang besar antara janji agentic AI dan performanya di lingkungan nyata. Disebutkan bahwa pitch deck perusahaan sepanjang 2025 banyak menampilkan AI agent sebagai solusi produktivitas besar. Demo terlihat rapi, proyeksi penghematan menarik, dan alur kerja tampak mulus. Masalah muncul setelah sistem menyentuh data produksi, pengguna nyata, integrasi lama, serta kondisi bisnis yang tidak pernah sepenuhnya bersih.
Data adopsi menunjukkan jurang pilot dan produksi
Angka yang dikutip dalam laporan tersebut memperlihatkan persoalan serius. Survei pada Maret 2026 terhadap 650 pemimpin teknologi perusahaan menemukan 78 persen responden memiliki setidaknya satu pilot AI agent berjalan. Namun, hanya 14 persen yang berhasil menskalakan agent tersebut menjadi penggunaan operasional di seluruh organisasi. Artinya, mayoritas proyek masih tertahan di fase uji coba, bukan menjadi sistem inti bisnis.
Gartner juga memperkirakan lebih dari 40 persen proyek agentic AI akan dibatalkan pada akhir 2027. Alasan pembatalan itu, menurut laporan yang dikutip, jarang berkaitan langsung dengan kemampuan model. Faktor yang lebih dominan adalah kegagalan rekayasa: sistem sulit dipantau, sulit dievaluasi, rapuh ketika terhubung dengan aplikasi lain, dan tidak memiliki mekanisme kontrol yang memadai saat agent membuat keputusan salah.
Bagi pembaca Indonesia, tren ini penting karena banyak perusahaan lokal juga mulai mengeksplorasi AI produksi untuk layanan pelanggan, pemasaran, analisis data, otomasi dokumen, dan operasi internal. Jika pola global ini berulang, risiko terbesar bukan sekadar “AI kurang pintar”, melainkan perusahaan terlalu cepat menaruh agent di proses bisnis penting tanpa fondasi teknis dan tata kelola yang cukup.
Mengapa AI agent rapuh di dunia nyata
AI agent sering terlihat canggih karena demo biasanya memakai skenario bersih. Data sudah dipilih, instruksi jelas, akses sistem dibatasi, dan hasil yang diharapkan relatif mudah diverifikasi. Produksi berbeda total. Data pelanggan bisa tidak lengkap, format dokumen berubah, API pihak ketiga lambat, hak akses tidak konsisten, dan instruksi pengguna sering ambigu. Dalam situasi seperti itu, agent harus membuat banyak keputusan kecil yang dapat menumpuk menjadi kesalahan besar.
Masalah utama muncul karena AI agent tidak hanya menghasilkan teks. Ia bisa memanggil tool, mengubah data, mengirim pesan, membuat tiket, mengeksekusi transaksi, atau memicu alur kerja lain. Ketika output model keliru, dampaknya tidak berhenti di layar percakapan. Kesalahan bisa masuk ke sistem operasional, memengaruhi pelanggan, atau menciptakan pekerjaan koreksi bagi tim manusia.
- Observability lemah: banyak organisasi belum dapat melihat dengan jelas mengapa agent mengambil keputusan tertentu, tool apa yang dipanggil, data mana yang digunakan, dan di titik mana alur kerja gagal.
- Evaluasi belum matang: pengujian sering hanya mengukur jawaban akhir, bukan kualitas langkah-langkah agent dalam menjalankan tugas kompleks.
- Kontrol tindakan terbatas: agent kadang diberi akses terlalu luas tanpa pembatasan risiko, persetujuan manusia, atau aturan eskalasi yang jelas.
- Integrasi produksi rumit: sistem perusahaan memiliki aplikasi lama, data silo, aturan bisnis tidak terdokumentasi, dan dependensi eksternal yang berubah-ubah.
- Instruksi mudah bergeser: prompt yang bekerja pada satu skenario dapat gagal ketika konteks bertambah panjang, data bertentangan, atau pengguna memberi perintah yang tidak lengkap.
Inilah sebabnya kegagalan AI agent tidak bisa diselesaikan hanya dengan mengganti model yang lebih baru. Model yang lebih kuat dapat mengurangi sebagian kesalahan, tetapi tidak otomatis menciptakan sistem produksi yang andal. Tanpa pemantauan, pembatasan, pengujian, dan desain fallback, agent tetap rentan gagal saat menghadapi kasus yang tidak terduga.
Implikasi untuk bisnis dan regulator
Implikasi global dari kegagalan ini cukup luas. Di sektor keuangan, agent yang salah menafsirkan data dapat memicu keputusan kredit, pelaporan, atau kepatuhan yang bermasalah. Di layanan pelanggan, agent yang diberi kewenangan terlalu besar bisa memberi janji kompensasi yang tidak sesuai kebijakan. Di rantai pasok, kesalahan membaca sinyal inventori dapat berdampak pada pemesanan dan distribusi. Di bidang hukum atau kontrak, kesalahan kecil pada konteks dapat menciptakan risiko hukum.
Karena itu, perusahaan mulai dipaksa melihat AI agent sebagai sistem rekayasa yang memerlukan standar operasi, bukan sekadar fitur berbasis model bahasa. Pendekatan yang lebih sehat adalah menempatkan agent dalam batas kerja sempit, menguji skenario ekstrem, mencatat setiap langkah, dan memastikan keputusan berisiko tinggi tetap melalui persetujuan manusia.
Untuk pasar Indonesia, pelajaran paling praktis adalah memulai dari proses yang dampak kesalahannya rendah tetapi volume pekerjaannya tinggi. Misalnya klasifikasi dokumen internal, ringkasan laporan, pencarian informasi, atau bantuan analisis awal. Penggunaan pada transaksi finansial, keputusan pelanggan, atau komunikasi eksternal sebaiknya dilakukan bertahap dengan audit ketat.
AI agent tetap berpotensi besar untuk otomatisasi bisnis, tetapi hype tidak boleh menggantikan disiplin produksi. Data internasional menunjukkan banyak proyek sudah berjalan, namun hanya sebagian kecil yang benar-benar berhasil diskalakan. Kegagalan paling umum bukan karena AI tidak bisa melakukan demo, melainkan karena sistem tidak siap menghadapi dunia nyata. Bagi perusahaan yang ingin memakai agentic AI, pekerjaan terpenting kini bukan membuat demo yang memukau, tetapi membangun observability, evaluasi, kontrol, dan tata kelola agar AI produksi dapat dipercaya.
