Cara Kerja dan Pengertian AI Agents

Cara Kerja dan Pengertian AI Agents

Bukankah hebat jika setiap orang di perusahaan Anda — dari CEO hingga tenaga penjualan — memiliki asisten? Seseorang yang selalu siap membantu, yang mengenal pelanggan Anda dengan baik, dan yang dapat menawarkan saran terperinci tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Dengan berbagai jenis AI Agents yang terus berkembang, semakin banyak perusahaan yang menuai manfaat dari AI Agents generatif yang dapat memanfaatkan data pelanggan tepercaya Anda dan dengan cepat memberikan wawasan berharga. Jika dilakukan secara manual, pengumpulan dan analisis data semacam itu akan menghabiskan waktu dan tenaga Anda.

Namun, AI Agents dapat melakukannya secara instan, sehingga karyawan Anda dapat bekerja pada masalah yang lebih kompleks dan kritis.

AI Agents dapat melakukan lebih dari sekadar analisis data dan layanan pelanggan instan. Dengan AI Agents, perusahaan dapat meningkatkan skala tim dengan cepat, mencapai indikator kinerja utama, dan memecahkan masalah sebelum menjadi masalah besar.

Apa itu Pengertian AI Agents?

AI Agents adalah jenis sistem kecerdasan buatan (AI) yang dapat memahami dan merespons pertanyaan pelanggan tanpa campur tangan manusia. Mereka dibuat menggunakan pembuat agen, seperti Agentforce, dan mengandalkan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menangani berbagai tugas.

Agen cerdas ini dapat mencakup apa saja mulai dari menjawab pertanyaan sederhana hingga menyelesaikan masalah kompleks — bahkan melakukan banyak tugas. Yang terpenting, AI Agents dapat terus meningkatkan kinerja mereka melalui pembelajaran mandiri. Hal ini berbeda dengan AI tradisional, yang memerlukan masukan manusia untuk melakukan tugas tertentu.

Bagaimana AI Agents Bekerja?

Berikut rincian cara kerja AI Agents:

• Persepsi dan Pengumpulan Data : AI Agents mulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber termasuk interaksi pelanggan, riwayat transaksi, dan media sosial. Data ini penting untuk memahami konteks dan nuansa pertanyaan pelanggan. AI Agents tingkat lanjut dapat mengintegrasikan dan memproses data secara real time, memberi mereka informasi terkini untuk menangani pertanyaan secara efektif.
• Pengambilan Keputusan : Dengan menggunakan model pembelajaran mesin yang canggih, AI Agents menganalisis data yang dikumpulkan untuk mengidentifikasi pola dan membuat keputusan. Misalnya, mereka dapat menentukan respons yang paling tepat terhadap pertanyaan pelanggan berdasarkan interaksi sebelumnya dan konteks saat ini. Proses pengambilan keputusan ini ditingkatkan oleh kemampuan agen untuk belajar dari pengalaman sebelumnya dan menyempurnakan responsnya dari waktu ke waktu.
• Eksekusi Tindakan : Setelah keputusan dibuat, AI Agents dapat mengeksekusi tindakan yang diperlukan. Ini dapat mencakup menjawab pertanyaan pelanggan, memproses permintaan, atau mengeskalasi masalah yang rumit ke agen manusia. Eksekusi dirancang agar lancar dan efisien, memastikan bahwa pelanggan menerima respons yang tepat waktu dan akurat.
• Pembelajaran dan Adaptasi : AI Agents terus belajar dari setiap interaksi, menyempurnakan algoritma mereka untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas. Mereka memperbarui basis pengetahuan dan menggunakan umpan balik untuk meningkatkan interaksi di masa mendatang. Kemampuan pembelajaran berkelanjutan ini memastikan bahwa AI Agents tetap efektif dan relevan, bahkan saat ekspektasi pelanggan dan lingkungan bisnis berubah.

Dengan menggabungkan kemampuan ini, AI Agents dapat menangani berbagai tugas secara mandiri, seperti membuat rekomendasi produk, memecahkan masalah, dan terlibat dalam interaksi tindak lanjut. Hal ini membebaskan agen manusia untuk fokus pada aktivitas yang lebih kompleks dan bernilai tambah.

Jenis-jenis AI Agents

Meskipun AI Agents dapat membantu berbagai industri, agen cerdas ini tidak semuanya sama. Berikut ini beberapa jenis agen yang dapat Anda gunakan untuk membantu bisnis Anda.

1. Agen Sederhana

Agen sederhana ini berfungsi menggunakan prinsip “kondisi-tindakan” Opens in a new window. Mereka hanya bereaksi terhadap persepsi mereka saat ini, artinya mereka tidak memiliki pemahaman mendalam tentang dunia di sekitar mereka.

Ini berfungsi dengan baik dalam beberapa skenario, seperti chatbot pelanggan, namun membatasi kasus penggunaan di lingkungan industri yang kompleks.

2. Agen Berbasis Model

Agen-agen ini memiliki model internal dunia di sekitar mereka, yang berarti mereka dapat memahami lingkungan mereka dan melihat hal-hal yang tidak langsung terlihat.

Mereka dapat “mengisi celah” dalam informasi yang hilang dan membuat keputusan otonom berdasarkan pemahaman mereka terhadap konteks. Hal ini membuat mereka jauh lebih kompleks dan lincah daripada agen sederhana.

3. Agen Berbasis Utilitas

Agen-agen ini menggunakan fungsi utilitas untuk membuat keputusan. Mereka dapat mengevaluasi berbagai tindakan berdasarkan ukuran utilitas yang diharapkan untuk memilih pendekatan yang optimal.

Model ini ideal ketika ada beberapa solusi untuk suatu masalah, dan agen perlu memutuskan yang terbaik, seperti mobil otonom yang memutuskan rute teraman dan tercepat.

4. Agen Berbasis Tujuan

Alat-alat canggih ini dirancang khusus untuk mencapai tujuan tertentu. Mereka mempertimbangkan konsekuensi tindakan mereka dan dapat membuat keputusan berdasarkan apakah mereka dapat menggunakan tindakan tersebut untuk mencapai tujuannya.

Ini berarti mereka dapat menavigasi skenario yang sangat rumit secara mandiri dan menanggapi lingkungan melalui sensor.

5. Agen Pembelajaran

Agen-agen ini terus berkembang seiring waktu melalui pembelajaran penguatan. Hal ini khususnya penting dalam industri yang gesit, di mana bisnis perlu terus mengikuti tren baru. Misalnya, asisten virtual dapat terus meningkatkan layanannya dengan mempelajari lebih lanjut tentang persyaratan dan keinginan pelanggan.

6. Agen Hierarkis

Agen-agen ini memiliki struktur hierarki. AI Agents tingkat tinggi memprogram dan mengarahkan agen tingkat rendah untuk bekerja menuju tujuan bersama. Struktur ini memungkinkan bisnis untuk memecah proses multi-langkah yang rumit menjadi tugas-tugas yang lebih sederhana, sehingga setiap AI Agents dapat fokus pada satu tanggung jawab.

Cara Menerapkan AI Agents

Jika Anda bersiap untuk menerapkan AI Agents generatif, berikut adalah beberapa praktik terbaik yang perlu diingat:

1. Tetapkan Tujuan yang Jelas

Mulailah dengan menetapkan apa yang ingin Anda capai dengan agen cerdas Anda. Baik itu mengurangi waktu respons, meningkatkan kepuasan pelanggan, atau memangkas biaya operasional, memiliki tujuan yang jelas akan memandu proses implementasi Anda dan membantu Anda mengukur keberhasilan.

2. Menilai dan Menyiapkan Data Anda

AI Agents mengandalkan data berkualitas tinggi agar dapat berfungsi secara efektif. Pastikan Anda memiliki sistem pengumpulan dan pengelolaan data yang kuat. Ini termasuk data interaksi pelanggan, riwayat transaksi, dan informasi relevan lainnya. Data yang bersih dan terstruktur akan memungkinkan AI Agents Anda memberikan respons yang akurat dan relevan.

3. Pilih Jenis AI Agents yang Tepat

Pilih jenis AI Agents yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Misalnya, jika Anda memerlukan agen untuk menangani pertanyaan rutin pelanggan, agen reaktif mungkin sudah cukup.

Untuk tugas yang lebih rumit, pertimbangkan agen yang berorientasi pada tujuan atau agen yang dapat belajar yang dapat beradaptasi dengan perubahan kebutuhan pelanggan dan memberikan dukungan yang lebih canggih.

4. Integrasikan dengan Sistem yang Sudah Ada

Pastikan AI Agents Anda terintegrasi dengan CRM, alat komunikasi dan kolaborasi, serta alat layanan pelanggan lainnya yang sudah ada. Integrasi ini akan memungkinkan aliran informasi yang lancar dan meningkatkan kemampuan AI Agents Anda, sehingga mereka dapat mengakses data yang relevan dan memberikan dukungan yang lebih efektif.

5. Fokus pada Pengalaman Pengguna

Rancang AI Agents Anda dengan mempertimbangkan pengguna akhir. Pastikan interaksi bersifat intuitif, dan respons tepat waktu dan akurat, sehingga memberikan pengalaman pelanggan yang positif.

Uji AI Agents Anda secara menyeluruh untuk mengidentifikasi dan mengatasi potensi masalah sebelum penerapan, guna memastikan bahwa agen tersebut memenuhi harapan pelanggan.

6. Pantau dan optimalkan

Pantau kinerja AI Agents Anda secara berkala dan kumpulkan umpan balik dari pengguna. Gunakan informasi ini untuk melakukan perbaikan berkelanjutan pada AI Agents Anda, memastikan mereka tetap efektif dan relevan.

Optimalisasi berkelanjutan ini akan membantu Anda beradaptasi dengan perubahan kebutuhan pelanggan dan meningkatkan kinerja AI Agents Anda secara keseluruhan.

7. Rencanakan Pengawasan Manusia

Meskipun AI Agents dapat menangani banyak tugas secara mandiri, penting untuk memiliki rencana untuk intervensi manusia bila diperlukan. Pastikan ada pedoman yang jelas tentang kapan dan bagaimana agen manusia harus turun tangan untuk membantu, menyediakan jaring pengaman untuk interaksi yang lebih kompleks atau sensitif.

8. Pastikan Privasi dan Keamanan Data

Terapkan langkah-langkah privasi dan keamanan data yang kuat untuk melindungi informasi pelanggan yang ditangani oleh AI Agents Anda. Ini termasuk kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data dan audit keamanan rutin untuk melindungi data sensitif dan menjaga kepercayaan pelanggan.

Bagaimana AI Agents dapat Membantu Tim

AI Agents dapat memberikan dorongan yang sangat dibutuhkan bagi perusahaan Anda, di berbagai departemen. Mulai dari menyediakan dukungan pelanggan yang dipersonalisasi hingga membuat dan menerapkan promosi yang disesuaikan dengan target pasar Anda, berikut cara teknologi ini dapat membantu tim Anda mencapai lebih banyak hal.

1. AI Agents untuk Tim Layanan

Dengan adanya agen AI, tim layanan pelanggan Anda dapat menjawab pertanyaan pelanggan saat mereka tidur — secara harfiah. AI merespons pertanyaan pelanggan Anda 24/7, meneruskan kasus prioritas ke agen manusia Anda, termasuk semua konteks yang diperlukan.

Agen Layanan Agentforce dapat melakukan ini secara mandiri di semua saluran, memanfaatkan data pelanggan tepercaya Anda dan dapat meresponsnya.

Anda dapat menyiapkan Agen Layanan Agentforce dalam hitungan menit dengan templat bawaan, atau dengan cepat menyesuaikan agen agar sesuai dengan kebutuhan Anda.

2. AI Agents untuk Tim Penjualan

Mirip dengan bagaimana tim layanan Anda dapat menggunakan AI untuk menanggapi pertanyaan sepanjang waktu, tim penjualan dapat menggunakan AI Agents untuk menjawab pertanyaan produk secara otomatis setiap saat dan menjadwalkan rapat untuk tim penjualan.

Agen Sales Development Representative (SDR) merespons dengan segera dan akurat, menggunakan respons yang didasarkan pada data Anda. Anda dapat mengatur seberapa sering, saluran mana, dan kapan Agen SDR Anda terlibat sebelum mengeskalasi ke karyawan Anda.

3. AI Agents untuk Tim Perdagangan

AI Agents juga sangat dapat membantu tim perdagangan Anda. AI Agents menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan bahkan memberi pembeli asisten pribadi, yang diambil dari data pelanggan tepercaya Anda.

Dengan Agentforce, AI Agents dapat menanggapi pelanggan secara langsung di situs perdagangan Anda atau di aplikasi pengiriman pesan seperti WhatsApp. AI dapat membantu orang melakukan pembelian lebih cepat dengan memandu kueri penelusuran dan menyesuaikan rekomendasi produk untuk pembeli.

4. AI Agents untuk Tim Pemasaran

Ingin kampanye pemasaran yang lebih baik dan optimal? Agen AI dapat membantu tim pemasaran Anda membuat kampanye yang lebih baik — lebih cepat. Dengan Agentforce Campaigns, agen AI menghasilkan ringkasan kampanye dan segmen audiens target, lalu membuat konten relevan yang berbicara kepada audiens tersebut.

Agen AI juga terus menganalisis kinerja kampanye terhadap indikator kinerja utama Anda dan secara proaktif merekomendasikan peningkatan.

Anggaplah agen AI sebagai bantuan yang selalu tersedia untuk semua tim Anda. Mereka memungkinkan karyawan Anda menyelesaikan lebih banyak pekerjaan, memberikan pelanggan personalisasi yang mereka harapkan.

AI Agents: Generasi Berikutnya dari Teknologi Bisnis

Penerapan AI Agents merupakan titik balik yang signifikan. Mengotomatisasi tugas biasanya bergantung pada masukan yang telah ditentukan sebelumnya dari pengguna manusia, tetapi sekarang, AI Agents dapat melakukan tugas dan belajar dengan intervensi minimal.

Seiring berkembangnya pembelajaran mesin, large language models (LLM), dan natural language processing (NLP), demikian pula kemampuan mereka untuk belajar, meningkatkan, dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Kita dapat mengharapkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, produktivitas yang lebih tinggi, dan lebih banyak ruang bagi para ahli untuk fokus pada proses yang bernilai tinggi.