Aera Mengumumkan Enam Pembaruan untuk Membangun dan Mengelola Keputusan AI Perusahaan

Agen AI di perusahaan mungkin merekomendasikan penggantian pemasok atau pemindahan persediaan. Agar rekomendasi itu menjadi keputusan bisnis yang dapat diandalkan, diperlukan lebih dari sekadar rekomendasi: data yang relevan, perbandingan berbagai alternatif, pemeriksaan kebijakan, izin untuk bertindak, dan catatan tentang apa yang terjadi setelahnya. Aera Technology menyatukan langkah-langkah tersebut melalui enam penambahan pada platform kecerdasan pengambilan keputusan berbasis agennya, yang diumumkan di AeraHUB 26 NYC pada 27 Oktober.

Rilis ini mencakup pembuatan Skill dengan bahasa alami, Decision Ledger, Policy Studio, interoperabilitas agen, Dynamic UX, dan Command Center. Gagasan utamanya adalah perusahaan perlu mengelola keputusan yang dibuat agen dengan kesengajaan yang sama seperti saat mengelola data dan sistem yang digunakan agen tersebut.

Pendekatan ini melampaui peningkatan produktivitas masing-masing karyawan. Aera menyasar keputusan operasional berulang, seperti apa yang harus diproduksi, ke mana barang harus dikirim, dan kapan harus membeli. Keputusan semacam ini dapat berdampak pada beberapa departemen, dan hasilnya perlu menjadi masukan bagi keputusan berikutnya.

Berlandaskan Platform yang Menghubungkan Data, Model, dan Eksekusi

Aera menyediakan fondasi teknisnya. Perusahaan ini menjelaskan bahwa Decision Data Model menyelaraskan informasi dari sistem perusahaan dan sumber eksternal, serta dipadukan dengan orkestrasi berbagai aturan bisnis, optimasi, simulasi, pembelajaran mesin, dan agen. Platform ini juga mendukung interaksi dengan pengguna menggunakan bahasa alami.

Skills mengemas berbagai kemampuan tersebut untuk menangani masalah bisnis tertentu. Sebuah Skill menggabungkan integrasi data, analitik, logika pengambilan keputusan, dan eksekusi ke sistem sasaran. Dengan demikian, Skill menjadi kemampuan operasional yang dapat digunakan kembali, bukan sekadar jawaban yang dihasilkan di jendela obrolan.

Enam penambahan yang diumumkan membahas cara perusahaan membuat, mengawasi, dan memperluas otomatisasi tersebut. Penambahan ini juga mencerminkan kendala praktis yang dihadapi agen perusahaan: penalaran hanya berguna jika sistem memiliki akses ke konteks bisnis yang relevan dan cara yang terkendali untuk menjalankan kesimpulannya.

Skill Building Mengubah Permintaan Bisnis Menjadi Rencana Otomatisasi

Pengalaman Skill Building yang diperbarui dimulai dengan tantangan bisnis yang disampaikan dalam bahasa sehari-hari. Pengguna dapat meminta Aera membangun kemampuan untuk menandai pemasok yang berisiko. Sistem kemudian mengusulkan rencana, yang ditinjau, disempurnakan, dan disetujui pengguna sebelum menjadi otomatisasi keputusan yang dikelola.

Menurut Aera, proses ini sering kali dapat dilakukan dalam satu sesi kerja. Rilis tersebut tidak menyertakan tolok ukur waktu independen, tetapi perubahan yang diharapkan sudah jelas: mengurangi pekerjaan konfigurasi khusus antara saat masalah dijelaskan dan saat tanggapan yang dapat diulang diterapkan.

Tahap peninjauan tetap penting. Permintaan operasional dapat menyembunyikan berbagai pilihan, seperti data mana yang tepercaya, apa yang dianggap sebagai risiko, dan siapa yang berwenang bertindak. Rencana yang diusulkan memungkinkan pilihan-pilihan tersebut dibahas sebelum otomatisasi disetujui. Pengguna selanjutnya dapat menyempurnakan dan memperbarui Skills melalui percakapan seiring berubahnya kebutuhan bisnis.

Decision Ledger dan Policy Studio Menjadikan Tata Kelola Bagian dari Alur Kerja

Decision Ledger dirancang untuk menyimpan konteks di balik suatu pilihan: situasi, penalaran, kebijakan yang dievaluasi, tindakan yang diambil, dan hasil akhirnya. Fitur ini mencatat keputusan yang dibuat di Aera maupun keputusan yang dikirim dari sistem lain melalui API-nya. Aera juga menyatakan bahwa sistemnya dapat mengenali keputusan yang muncul dalam percakapan dan meminta seseorang mengonfirmasinya.

Catatan tersebut dapat berguna ketika tim perlu memahami alasan suatu pengecualian disetujui atau apakah intervensi sebelumnya berhasil. Sistem transaksi mungkin menunjukkan bahwa persediaan telah dipindahkan; catatan keputusan dimaksudkan untuk menjelaskan keadaan dan pertimbangan untung-rugi yang melatarbelakangi pemindahan tersebut.

Policy Studio menangani aturan yang mengatur pelaksanaan. Tim mengunggah dokumen kebijakan atau menjelaskan suatu aturan, lalu Aera menyusun draf aturan untuk disetujui seseorang. Aturan tersebut dapat diuji terhadap keputusan langsung sebelum diberlakukan. Setelah aktif, aturan dapat memblokir keputusan, mewajibkan persetujuan, atau mengeluarkan peringatan, sementara hasil evaluasinya dicatat di Decision Ledger.

Hubungan antara kedua produk ini memiliki konsekuensi penting: pemeriksaan kebijakan dilakukan saat keputusan dibuat, dan hasilnya menjadi bagian dari riwayat keputusan tersebut. Hal ini memberi organisasi cara untuk menghubungkan kontrol dengan bukti penerapannya, alih-alih merekonstruksi prosesnya setelah kejadian.

Menghubungkan Agen Perusahaan Tanpa Kehilangan Konteks Bisnis

Penambahan interoperabilitas ini menghubungkan Aera dengan Microsoft Copilot Studio, agen eksternal melalui Agent2Agent (A2A), dan alat eksternal melalui Model Context Protocol (MCP). Ketiganya merupakan jalur integrasi yang berbeda: A2A mendukung kolaborasi ant agen, sedangkan MCP menyediakan antarmuka untuk mengakses alat dan konteks.

Bagi organisasi yang telah menerapkan asisten dan agen, daya tariknya terletak pada penggunaan kembali. Kemampuan pengambilan keputusan Aera dapat berpartisipasi dalam alur kerja yang sudah ada, sementara sistem lain tetap menggunakan antarmuka dan fungsinya sendiri. Tantangan produknya adalah memastikan konteks bisnis, izin, dan pemeriksaan kebijakan tetap berlaku ketika pekerjaan melintasi batas-batas tersebut.

Pengumuman tersebut menggambarkan interoperabilitas sebagai sarana untuk menghubungkan penalaran dengan tata kelola dan pelaksanaan. Integrasi itu sendiri bukan bukti bahwa keluaran setiap agen yang terhubung sudah benar; hal tersebut tetap bergantung pada proses pengambilan keputusan, data sumber, dan kontrol yang mengatur tindakan.

Dynamic UX dan Command Center Menampilkan Keputusan dengan Jelas

Dynamic UX memungkinkan pengguna membuat dan menyesuaikan pengalaman melalui prompt berbahasa alami serta diagram, tabel, rekomendasi, dan item tindakan dari Aera, lalu menerbitkan pengalaman tersebut sebagai bagian dari sebuah Skill. Aera menjelaskan bahwa desain ulang ini beralih dari kotak masuk rekomendasi tradisional menuju ruang kerja interaktif yang disesuaikan dengan peran masing-masing.

Fitur ini berguna karena keputusan yang berbeda memerlukan bukti yang berbeda pula. Manajer pengadaan yang meninjau risiko pemasok dan perencana yang menilai pemindahan inventaris mungkin memerlukan perbandingan, ambang batas, dan tindakan yang berbeda, meskipun keduanya menggunakan platform dasar yang sama.

Command Center menyajikan gambaran menyeluruh di tingkat perusahaan, mencakup aktivitas pengambilan keputusan, kinerja, dan dampak bisnis untuk keputusan terstruktur maupun situasional, baik ketika orang mendapat bantuan maupun ketika pelaksanaan diotomatisasi. Fitur ini dirancang untuk membantu organisasi menilai hasil dan mengidentifikasi bagian dari proses pengambilan keputusan yang perlu ditingkatkan seiring meluasnya penerapan.

“Visi kami sejak awal adalah mengelola keputusan sebagai aset digital: terdokumentasi, diatur, dan terus disempurnakan,” kata Shariq Mansoor, salah satu pendiri sekaligus kepala petugas teknologi Aera.

Enam penambahan ini mendukung visi tersebut pada berbagai tahap siklus hidup: membangun kapabilitas, menerapkan kebijakan, mengoordinasikan sistem, menyajikan bukti, mencatat hasil, dan memantau kinerja. Nilai bisnisnya akan bergantung pada seberapa baik semua bagian tersebut bekerja sama dalam operasi sehari-hari. Bagi AI perusahaan, perubahan pentingnya adalah beralih dari menghasilkan rekomendasi yang masuk akal ke mengelola tindakan yang penalaran, batasan, dan hasilnya dapat ditelaah.