Memasuki 2026, cara perusahaan berinteraksi dengan kecerdasan buatan mengalami perubahan besar. AI tidak lagi sekadar chatbot atau alat analisis data.
Teknologi agentic AI mulai berfungsi sebagai sistem yang dapat membuat antarmuka otomatis, menyesuaikan alur kerja, dan menjalankan tugas operasional secara mandiri.
Perubahan ini menempatkan AI sebagai mitra kerja, bukan hanya alat.
Kolaborasi antara Manusia dan AI
Menurut para ahli, interaksi AI pada 2026 akan berkembang dari sekadar menerima perintah menjadi kolaborasi aktif. AI akan:
- mengajukan pertanyaan klarifikasi,
- memberi tindak lanjut otomatis,
- memberikan rekomendasi berdasarkan kondisi nyata,
- mengambil keputusan operasional sederhana.
Pendekatan ini memungkinkan pabrik bekerja dengan alur instruksi yang jelas sehingga AI tahu kapan harus bertindak dan kapan harus meminta konfirmasi manusia.
Pengambilan Keputusan Otomatis
Tim Long dari Snowflake menyebut bahwa agentic AI akan memengaruhi keputusan operasional secara langsung, seperti:
- mengatur prioritas pengiriman untuk mengejar deadline,
- memilih rute terbaik untuk distribusi bahan,
- mengalihkan produk untuk pemeriksaan kualitas,
- menentukan urutan produksi optimal.
Perusahaan yang lebih cepat mengadopsi teknologi ini diyakini akan mendapatkan keunggulan operasional.
Dampak terhadap Pengembangan Perangkat Lunak
Perubahan ini juga akan memengaruhi cara pengembangan sistem industri. Agentic AI mampu mengambil alih pekerjaan teknis seperti integrasi API, penulisan dokumentasi, dan tugas rekayasa teknis lainnya.
Developer tetap berperan dalam desain dan pemecahan masalah kreatif, tetapi beban teknis di belakangnya akan jauh berkurang.
Zafer Sahinoglu dari Mitsubishi Electric menyebut bahwa proyek yang dulunya membutuhkan 10 engineer selama bertahun-tahun kini bisa diselesaikan oleh tim kecil dalam hitungan bulan.
Pergantian Model Bisnis Perangkat Lunak
Deloitte memprediksi bahwa kemampuan agentic AI dapat mengubah cara perusahaan membeli perangkat lunak. Model lisensi tradisional bisa digantikan oleh:
- model berbasis konsumsi,
- model berbasis hasil,
- atau kombinasi keduanya.
Dalam jangka panjang, sistem AI canggih bahkan mungkin menggantikan beberapa perangkat lunak industri yang ada saat ini.
Fondasi Data Menjadi Penentu Keberhasilan
Walaupun teknologi berkembang pesat, kualitas data tetap menjadi faktor utama. Pengalaman banyak pabrik menunjukkan bahwa data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau tidak terhubung antar sistem membuat model AI sulit memberikan hasil akurat.
Michael Mills dari Fluke Corporation mengingatkan bahwa banyak model prediktif gagal karena dasar datanya bermasalah.
Proses “membersihkan sebelum mengoding” menjadi langkah penting sebelum menerapkan machine learning.
Para ahli menilai bahwa sebelum mengejar teknologi baru, perusahaan harus memastikan:
- struktur data sudah seragam,
- aset dan peralatan memiliki hierarki jelas,
- sistem seperti SCADA, ERP, CMMS, dan IIoT terhubung.
Dengan fondasi yang kuat, AI dapat bekerja lebih efektif dan menghasilkan wawasan yang benar-benar bernilai.
Seleksi Investasi yang Lebih Ketat
Kondisi ekonomi yang belum stabil membuat perusahaan lebih berhati-hati dalam berinvestasi teknologi. Analis merekomendasikan fokus pada tiga area:
- Efisiensi operasional
- Kesiapan data dan integrasi sistem
- Kemampuan penjualan dan respons pasar
Untuk beberapa perusahaan, fokus lain yang tidak kalah penting adalah keamanan siber, terutama karena meningkatnya serangan ransomware yang menargetkan industri.
Kesimpulan
Perusahaan yang akan bertahan bukan hanya yang memiliki teknologi paling baru, tetapi yang mampu:
- mengatur data dengan baik,
- menghubungkan sistem secara menyeluruh,
- memahami peran manusia dalam otomatisasi,
- dan menerapkan teknologi sesuai kebutuhan bisnis.
Menurut para ahli, 2026 akan menjadi tahun penting bagi pemimpin industri yang mampu memadukan teknologi, data, dan manusia sebagai satu strategi terpadu.
0 Tanggapan
Empty Comments