Agen AI mungkin akan segera melampaui orang sebagai pengguna aplikasi utama

'Ledakan besar biner' terjadi ketika model fondasi AI memecahkan hambatan bahasa alami, memulai pergeseran dalam sistem teknologi kita: bagaimana kita merancangnya, menggunakannya, dan bagaimana mereka beroperasi.

Pengguna aplikasi masa depan mungkin terlihat sangat berbeda dari apa yang kita ketahui saat ini -- dan kita tidak hanya berbicara tentang lebih banyak GenZer. Banyak pengguna mungkin sebenarnya agen AI otonom.

Itulah kata dari serangkaian prediksi baru untuk dekade mendatangyang dikeluarkan oleh Accenture, yang menyoroti bagaimana masa depan kita dibentuk oleh otonomi bertenaga AI. Pada tahun 2030, agen - bukan orang - akan menjadi "pengguna utama sebagian besar sistem digital internal perusahaan," kata rekan penulis studi tersebut. Pada tahun 2032, "berinteraksi dengan agen melampaui aplikasi dalam waktu rata-rata yang dihabiskan konsumen di perangkat pintar."

Ini menandai momen transisi, apa yang oleh penulis utama laporan, CTO Accenture Karthik Narain, disebut Binary Big Bang. "Ketika model fondasi memecahkan hambatan bahasa alami," tulis Narain, "mereka memulai pergeseran dalam sistem teknologi kita: bagaimana kita merancangnya, menggunakannya, dan bagaimana mereka beroperasi."

Perkembangan baru ini "mendorong batas perangkat lunak dan pemrograman, melipatgandakan output digital perusahaan, dan meletakkan dasar bagi otak digital kognitif yang menanamkan AI secara mendalam ke dalam DNA perusahaan," tambah Narain.

Lanskap pengembangan teknologi yang muncul akan berfokus pada tiga bidang, katanya: sistem agen, inti digital, dan antarmuka pengguna generatif. Ini akan diterapkan pada blok bangunan yang sangat dapat disusun dan modular.

Sistem agen

Sistem agen saat ini "menunjukkan janji besar dengan potongan-potongan kecil kode, dan diberikan dokumentasi dan contoh, dapat memanggil fungsi dan API dengan akurasi tinggi," lapornya. "Mereka dapat membuat fungsi dan API untuk digunakan nanti. Perusahaan dengan cepat mengintegrasikan kemampuan ini ke dalam model baru untuk mempercepat kecepatan teknik."

Tim Accenture menambahkan notasi ini:

"Salah satu sistem agen terkemuka untuk rekayasa perangkat lunak saat ini adalah Sonnet Claude 3.5 Anthropic. "Ketika diuji di SWE-Bench Verified, tolok ukur rekayasa perangkat lunak dari masalah dunia nyata dari GitHub, ia mencapai tingkat penyelesaian 49% yang luar biasa.38 Pada tahun 2023, agen memiliki tingkat kurang dari 5%."

Inti digital

Inti digital adalah arsitektur dan infrastruktur teknologi yang menjalankan perusahaan bertenaga AI. Agen akan mengandalkan inti digital yang memungkinkan mereka untuk "menghubungkan sumber data dengan platform analitik yang dapat menggunakan data itu untuk mendorong pengambilan keputusan dan tindakan yang berguna." Sistem agen saat ini tidak dapat membangun dan memelihara seluruh inti digital - "tetapi mereka menangani bagian-bagiannya," Narain menunjukkan.

Sekitar setengah dari eksekutif yang menanggapi survei Accenture, 48%, melaporkan bahwa mereka segera mengharapkan agen untuk dapat meningkatkan dan memodernisasi fungsi dan integrasi. Setidaknya 46% mengatakan agen akan segera dapat memastikan kualitas fungsi dan sistem digital, dan 45% mengantisipasi agen akan mengakses fungsi dari sistem internal.

Namun, mengakses fungsi dari sistem pihak ketiga masih jauh - hanya 29% yang melihat ini di cakrawala dekat. Hanya 38% yang melihat agen mereka mampu mengakses data dari seluruh organisasi.

UI generatif

Perkembangan menarik lainnya yang dilihat Narain dan rekan penulisnya muncul dengan munculnya agen AI adalah UI generatif, yang melibatkan pemanfaatan teknik AI untuk menghasilkan antarmuka pengguna yang sangat dipersonalisasi. "Selama beberapa dekade, biaya pengembangan perangkat lunak yang tinggi dan biaya distribusi perangkat lunak yang rendah telah mendorong gagasan untuk membuat UI tunggal yang harus berfungsi untuk setiap pengguna. Tapi sekarang, ketika sistem agen maju dan mulai mengambil lebih banyak tindakan atas nama kita di dunia digital, mereka mendorong paradigma perangkat lunak baru di mana kode yang lebih murah dan antarmuka yang mengutamakan bahasa membuat komponen UI kustom yang dihasilkan secara dinamis semakin layak."

Untuk memulai, rekan penulis Accenture mendesak tim untuk bereksperimen dengan agen secara internal. "Cara yang baik untuk memulai adalah dengan membuat agen internal khusus tugas. Setelah memulai dari yang kecil, Anda dapat bergerak secara modular, seiring waktu memperluas fungsi dan data yang dapat diakses oleh agen internal Anda dan menggunakannya untuk belajar dan mempersiapkan diri untuk membangun agen yang menghadap ke eksternal di masa depan."

Ketika agen otonom berkembang biak, menjaga konsistensi dan kepercayaan menjadi sangat penting. "Perusahaan perlu mengawasi mereka dengan cermat dan memastikan pagar pembatas sudah ada," lanjut laporan itu. "Data apa yang diakses oleh sistem ini, siapa yang mengarahkannya, apa kualitas output mereka, dan banyak lagi? Transparansi di sini akan membantu meningkatkan kepercayaan karyawan pada sistem. Saat Anda membuat sistem pemantauan, susun tata kelola dan peta jalan teknologi untuk implementasi. Selain itu, kembangkan rencana komunikasi dan pemeliharaan sehingga organisasi Anda memahami cara kerja pemantauan dan pagar pembatas Anda mengikuti kemajuan. "
Akhirnya, untuk menjaga hal-hal tetap membumi, Narain dan rekan penulisnya memperingatkan bahwa "agen AI adalah prestasi teknis yang luar biasa tetapi sama sekali tidak sempurna. Mereka mahal secara komputasi, non-deterministik, dan dapat kurang dapat dijelaskan. Tetapi sama seperti retrieval augmented generation (RAG) dapat membumikan LLM, begitu pula kode dan fungsi dapat membumikan agen, membuatnya lebih dapat dijelaskan dan meningkatkan kepercayaan pada mereka."