Konteks adalah Emas Baru: Gelombang AI Agentik Berikutnya Membeli Pemahaman, Bukan Kekuatan Pemrosesan

Revolusi AI sedang menemui jalan buntu – bukan karena daya komputasi yang tidak memadai, tetapi karena organisasi memecahkan masalah yang salah.

Sementara pengeluaran GenAI global diperkirakan mencapai $ 644 miliar 2025, para ahli juga memperingatkan bahwa lebih dari 40% proyek AI agensi akan dibatalkan pada tahun 2027. Memang, aktivitas M&A baru-baru ini – seperti Snowflake Akuisisi $ 250 juta dari Crunchy Data dan Rubrik perolehan dari Predibase – menandakan perubahan mendasar: fase berikutnya dari AI perusahaan bukan hanya tentang kemampuan komputasi… Ini tentang pemahaman yang lebih mendalam.

Uang Cerdas Sedang Bergerak

Menurut Survei S&P Global Market Intelligence tahun 202542% bisnis telah membuang sebagian besar inisiatif AI terbaru mereka, naik dari hanya 17% pada tahun 2024. 46% lainnya meninggalkan demo bukti konsep sebelum produksi dimulai.

Proyek-proyek AI ini gagal bukan karena keterbatasan teknis, melainkan karena kesenjangan semantik. Jika sebuah sistem AI dapat memproses data berukuran petabita tetapi tidak dapat memahami arti "nilai seumur hidup pelanggan" di berbagai kebutuhan departemen, titik kegagalannya kemungkinan besar bersifat kontekstual.

Pertimbangkan strategi di balik Snowflake integrasi kemampuan AI semantik Postgres, yang bertujuan untuk menciptakan fondasi di mana agen AI dapat memahami konteks transaksional dan semantik bisnis — memungkinkan pengembang untuk "membangun agen AI tepercaya" dengan "kelincahan, visibilitas, dan kontrol yang lebih baik." Akuisisi Predibase oleh Rubrik juga bertujuan untuk membantu pelanggan "menerapkan AI agen secara aman" dengan memprioritaskan akurasi kontekstual di samping daya komputasi.

Ketika Konteks Bertemu Skala

Kesuksesan Palantir baru-baru ini kolaborasi dengan Qualcomm untuk memperluas kemampuan pemahaman AI adalah demonstrasi lain dari kekuatan transformatif arsitektur AI yang mengutamakan konteks. Pendekatan “Ontologi” — menciptakan preseden linguistik untuk memetakan konsep, hubungan, dan aturan bisnis ke dalam format yang dapat dibaca mesin — mengubah AI dari pengenalan pola menjadi penalaran bisnis yang lugas dan menunjukkan bagaimana pemahaman semantik memungkinkan AI beroperasi secara efektif, bahkan dalam lingkungan luring atau dengan sumber daya terbatas.

Misalnya saja, terkait inisiatif energi nuklir mereka, AI Palantir tidak hanya memprediksi kegagalan peralatan — tetapi juga memahami dampak bisnis yang berjenjang di seluruh rantai pasokan dan kepatuhan regulasi yang menyebabkan atau diakibatkan oleh kegagalan ini. Demikian pula, dalam pabrikSistem mereka memahami saling ketergantungan antara pengendalian mutu, pengelolaan inventaris, dan komitmen pelanggan, sehingga memungkinkan gambaran menyeluruh atas operasi yang membantu memprediksi dan mengatasi masalah secara dini.

Seperti yang dicatat oleh salah satu eksekutif Palantir, “Pendekatan berbasis Ontologi memungkinkan pengguna untuk membangun alur kerja yang menggabungkan dan memadukan aset logika heterogen,” yang memungkinkan AI untuk “diperkenalkan secara aman ke dalam konteks pengambilan keputusan yang semakin kompleks.”

Revolusi Infrastruktur yang Mengutamakan Konteks

Pergeseran dari arsitektur yang mengutamakan efisiensi ke arsitektur yang mengutamakan makna merupakan sebuah pemikiran ulang yang fundamental terhadap AI perusahaan. Menurut KTT Data & Analisis Gartner 2025 transformasinya bergantung pada tiga faktor penting:

• Arsitektur Data Semantik: Setiap titik data harus memiliki makna bisnis, bukan hanya nilai komputasi. Sebagai perusahaan konsultan Pengetahuan Perusahaan penelitian menunjukkan, lapisan semantik berfungsi sebagai jembatan antara data mentah dan aplikasi, menyediakan “tampilan terpadu dan kontekstual” yang memungkinkan interaksi pengguna yang intuitif.
• Integrasi Logika Bisnis:Untuk memberikan nilai maksimal, AI modern memerlukan integrasi dengan konteks bisnis yang telah ditentukan sebelumnya, sesuai dengan kebutuhan organisasi mana pun. Studio Agen AI Oracle mencontohkan pendekatan ini dengan menyediakan akses ke Oracle Fusion Applications API, penyimpanan pengetahuan, dan alat yang telah ditentukan sebelumnya yang mempertahankan logika bisnis spesifik perusahaan dalam alur kerja bertenaga AI. Solusi tersebut memberdayakan sistem AI agensi dengan mengintegrasikan ontologi bisnis dengan Model Context Protocols (MCP), yang memungkinkan interpretasi data yang lancar dan kaya konteks serta memungkinkan agen AI berfungsi di berbagai sumber data perusahaan.
• Mesin Keputusan Kontekstual: Laporan tempat kerja AI McKinsey tahun 2025 menekankan bahwa sistem AI perusahaan yang sukses harus benar-benar memahami implikasi bisnis dari setiap tugas yang diberikan, untuk setiap organisasi. Namun, hanya 1% perusahaan yang percaya bahwa mereka telah mencapai kematangan AI, yang menyoroti kesenjangan antara kapabilitas saat ini dan persyaratan kontekstual.

Implikasi Kompetitif

Organisasi yang berhasil membangun sistem AI yang kaya konteks akan menciptakan keuntungan yang saling memperkuat bagi diri mereka sendiri.

Setiap interaksi bisnis berpotensi memperdalam pemahaman Agentic AI yang mendalam tentang kebutuhan spesifik setiap bisnis, meningkatkan kinerja, dan menciptakan parit kompetitif yang akan sulit ditiru oleh orang lain melalui kekuatan komputasi saja. Laporan Keadaan AI Generatif Deloitte menegaskan bahwa sementara 60% organisasi melakukan hingga 20 eksperimen AI, mereka yang berfokus pada “tantangan khusus industri dan bisnis” melihat hasil yang jauh lebih baik.

Implikasi dari bakat juga sama pentingnya. Meskipun insinyur AI memiliki gaji premium, kekurangan yang sebenarnya adalah profesional yang memahami implementasi AI dan juga ontologi domain bisnis. Prediksi PwC tahun 2025 menekankan bahwa "kesuksesan AI akan bergantung pada visi dan adopsi, dengan perusahaan membutuhkan pendekatan yang sistematis dan transparan untuk memastikan nilai berkelanjutan." Dengan kata lain, jika orang yang melatih AI untuk memahami kebutuhan bisnis tidak memahami kebutuhan tersebut, agen AI yang mereka ciptakan pun tidak akan memahaminya.

Perintah Strategis

Jadi, apa sebenarnya perubahan arsitektur yang harus dilakukan organisasi?

KTT Data & Analisis Gartner menggarisbawahi pentingnya beralih dari metadata teknis ke metadata semantik—data yang diperkaya dengan definisi bisnis, ontologi, dan hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Pergeseran 'Desain Semantik-Pertama' ini sangat penting bagi organisasi yang ingin memperoleh wawasan yang bermakna dan memastikan kejelasan di seluruh sistem. Pada saat yang sama, tata kelola AI kontekstual yang efektif sangat penting untuk membedakan kapabilitas AI agensi yang sebenarnya dari model yang tidak memadai yang sekadar menawarkan otomatisasi dasar tetapi dipasarkan secara menyesatkan sebagai agen.

Perusahaan yang berhasil dengan AI agen adalah perusahaan yang agen AI-nya telah dikonfigurasi secara strategis untuk memahami konteks bisnis secara mendalam sehingga mereka dapat bertindak secara mandiri dan efektif.

Peluang AI Agentik

Gartner memprediksi bahwa 33% perangkat lunak perusahaan akan mencakup AI agen pada tahun 2028, naik dari kurang dari 1% pada tahun 2024. Meningkatnya penggunaan AI agen menjadikan infrastruktur semantik penting; untuk mencapai hal ini, sistem AI memerlukan:

• Pemahaman kontekstual yang mendalam untuk membuat keputusan otonom yang selaras dengan tujuan bisnis.
• Konsistensi semantik di seluruh sumber data untuk mencegah tindakan yang bertentangan antara departemen dan tugas yang berbeda
• Integrasi logika bisnis untuk memastikan kepatuhan terhadap aturan dan peraturan organisasi

Saat organisasi menggelontorkan miliaran dolar ke dalam pengembangan AI agensi, organisasi yang tidak memiliki fondasi semantik akan menghadapi peningkatan tingkat kegagalan.

Konteks Imperatif

Seiring dengan semakin lazimnya sistem AI agen, kesenjangan antara organisasi dengan infrastruktur semantik dan yang tidak akan semakin lebar. Bagi perusahaan yang berinvestasi dalam AI agen, pilihannya jelas: membangun fondasi semantik sekarang atau menyaksikan pesaing yang peka konteks mengubah investasi AI yang lebih cerdas menjadi keunggulan yang tak tertandingi.

Di era kekuatan komputasi yang melimpah, konteks adalah emas baru, dan mereka yang dapat mengajarkan sistem AI mereka untuk benar-benar memahami bisnis yang mereka layani akan mendapatkan Sentuhan Midas mereka.