AWS soal AI Masa Depan: Kolaborasi Manusia dan Agen Cerdas

Bayangkan seorang agen pelayanan pelanggan kartu kredit tak lagi hanya menjawab pertanyaan, tetapi secara real-time menganalisis pola penipuan, mengunci kartu yang tepat, mengajukan laporan polisi, hingga menawarkan produk baru yang lebih aman. Semuanya dalam satu panggilan.

Skenario tersebut bukan khayalan futuristik, melainkan demonstrasi langsung yang diperagakan Amazon Web Services (AWS) pada konferensi re:Invent 2025 di Las Vegas. Inti pesan AWS jelas, beragam sektor industri di masa depan tidak digantikan kecerdasan buatan (AI).

Kolaborasi erat antara manusia dan agen cerdas sebagai satu rekan tim menjadi arah perkembangan AI di masa depan. Tak lagi sekadar otomatisasi.

“Kita tak lagi sekadar mengotomasi tugas. Sekarang, kita berkolaborasi untuk mendorong percepatan di seluruh sektor industri,” ujar Vice President for Agentic AI AWS, Swami Sivasubramanian, dalam paparan arah masa depan AI, Rabu, 3 Desember 2025.

Swami memaparkan beragam teknologi yang dikembangkan dan diluncurkan AWS dalam ajang re:Invent 2025. Tim AWS kemudian melakukan demo kolaborasi tersebut secara real time.

“Dalam beberapa tahun ke depan, rekan tim berbasis agentic AI akan menjadi esensial bagi setiap tim, sama esensialnya dengan orang yang duduk di sebelah Anda,” tegas Senior Vice President of Applied AI Solutions AWS, Colleen Aubrey.

Berbagai teknologi yang diluncurkan AWS dalam ajang re:Invent 2025 menjadi fondasi masa depan AI untuk berintegrasi secara mulus ke dalam alur kerja operasional sehari-hari. Demo langsung di atas panggung memperlihatkan kekuatan kolaborasi ini.

Demo penerapan Agentic AI yang dilakukan Aubrey menggunakan skenario keseharian yang tak jarang terjadi. Aubrey menghubungi layanan pelanggan Amazon Connect untuk melaporkan transaksi mencurigakan.

Alih-alih hanya diproses oleh agen AI yang bekerja hanya dalam parameter yang sudah ditentukan, Aubrey dilayani agen manusia dan asisten AI.

AI bertindak sebagai co-pilot yang supercepat dalam menganalisis permasalahan. Mulai dari fungsi deteksi geolokasi transaksi, membandingkan pola dengan database penipuan, dan memverifikasi skenario skimming kartu.

Author: ch1mebl0g5

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *