Dulu, saya berpikir terobosan terbesar dalam AI akan datang dari pembuatan model yang bisa berpikir lebih baik daripada model sebelumnya.
Jendela konteks yang lebih besar. Penalaran yang lebih baik. Jawaban yang lebih akurat. Setiap generasi baru seolah membawa kita semakin dekat ke AI yang mampu menangani tugas-tugas yang makin kompleks.
Namun, belakangan ini saya mulai memikirkan pertanyaan yang berbeda.
Apa yang terjadi ketika AI berhenti bekerja sendiri?
Bayangkan sebuah bisnis di mana satu agen meneliti pasar baru, agen lain menganalisis perilaku pelanggan, agen ketiga menyusun strategi pemasaran, dan agen keempat menjalankan kampanye. Setiap agen mungkin sangat ahli dalam tugasnya masing-masing. Namun, seluruh sistem tetap bisa gagal jika para agen ini tidak dapat mengoordinasikan tindakan mereka, bertukar informasi dengan andal, atau beroperasi di berbagai layanan.
Ini mengubah cara saya memandang fase AI berikutnya.
Hambatannya mungkin bukan lagi kecerdasan semata. Bisa jadi, hambatannya adalah infrastruktur yang menghubungkan kecerdasan itu dengan dunia nyata.
Model AI dapat menyusun rencana, tetapi rencana bukanlah pelaksanaan. Agen dapat menyelesaikan satu tugas, tetapi sebuah ekonomi membutuhkan banyak pihak untuk berinteraksi. Dan ketika interaksi itu terjadi di berbagai aplikasi, platform, dan sistem, kompatibilitas dan kepercayaan menjadi hal yang penting.
Bagian dari ekonomi agen yang menurut saya sangat menarik adalah hal itu.
Kite sedang membangun infrastruktur untuk lingkungan baru ini, tempat agen AI dapat menjadi peserta aktif, bukan sekadar alat yang menunggu instruksi manusia. Menurut saya, peluang yang lebih besar terletak pada upaya menjadikan aktivitas otonom praktis dalam skala besar, bukan sekadar membuat masing-masing agen lebih mengesankan.
Tentu saja, visi yang menarik berbeda dengan adopsi luas. Pengembang membutuhkan alasan yang jelas untuk mengintegrasikan infrastruktur ini, bisnis membutuhkan manfaat yang terukur, dan pengguna perlu yakin bahwa sistem otonom dapat beroperasi sesuai harapan. Tantangan-tantangan inilah yang patut diperhatikan seiring perkembangan ekosistem.
Kesimpulan saya, terobosan besar AI berikutnya mungkin bukan model lain yang meraih skor lebih tinggi pada tolok ukur.
Bisa jadi, terobosannya adalah infrastruktur yang memungkinkan ribuan agen andal bekerja sama sebagai satu sistem yang saling terhubung.
Catatan teknis: Perbedaannya terletak pada kemampuan model dan kemampuan sistem. Meningkatkan kemampuan satu agen dapat memperbaiki kinerja suatu tugas, sedangkan meningkatkan infrastruktur di antara agen berpotensi membuka alur kerja yang sepenuhnya baru.
Evaluasi diri: Agen yang saling terhubung juga menambah jumlah ketergantungan dan potensi titik kegagalan. Otomatisasi yang lebih tinggi tidak serta-merta menghasilkan hasil yang lebih baik. Ukuran keberhasilan yang sebenarnya adalah apakah sistem ini memberikan hasil yang andal dan nilai nyata di luar yang sudah dapat dicapai oleh satu agen.
Saya mengamati Kite dari sudut pandang yang lebih luas ini.
Menurut Anda, apa yang akan menciptakan lebih banyak nilai dalam jangka panjang: model AI yang lebih cerdas atau infrastruktur yang lebih baik untuk menghubungkan semuanya?
