Perusahaan mulai beralih ke agentic AI untuk mengotomatisasi proses bisnis yang kompleks. Namun, tanpa fondasi desain yang jelas, sistem ini sulit dikendalikan dan diskalakan. Artikel terbaru dari Machine Learning Mastery menekankan pentingnya penggunaan design patterns sebagai kerangka kerja untuk membangun AI yang lebih terstruktur, terukur, dan siap digunakan.
Oleh Deddy H. Pakpahan *)
Fokus:
■ Agentic AI menjadi lapisan pengambilan keputusan di bank, menggantikan proses manual dengan sistem berbasis data, analitik, dan aksi real-time.
■ Penerapan design patterns seperti ReAct, Reflection, dan Tool Use meningkatkan kualitas keputusan, efisiensi operasional, serta kontrol risiko.
■ Keberhasilan implementasi AI ditentukan oleh governance yang kuat agar sistem tetap transparan, dapat diaudit, dan sesuai regulasi perbankan.
Gelombang adopsi agentic AI mulai bergerak dari tahap eksperimen menuju implementasi nyata di berbagai industri. Namun, tantangan utama justru muncul di fase ini, yakni bagaimana memastikan sistem AI yang otonom tetap konsisten, dapat diaudit, dan tidak gagal di tengah proses. Tanpa pendekatan desain yang terstruktur, banyak organisasi menemukan bahwa AI mereka sulit dikendalikan—bahkan ironisnya untuk tugas sederhana sekalipun.
Perkembangan agentic AI—sistem kecerdasan buatan yang mampu mengambil keputusan dan bertindak secara mandiri—mendorong perubahan cara perusahaan membangun teknologi. Tidak lagi sekadar model prediktif, AI kini diharapkan mampu menjalankan alur kerja kompleks, berinteraksi dengan sistem eksternal, hingga berkolaborasi dengan agen lain.
Namun, laporan terbaru Machine Learning Mastery menyoroti satu persoalan mendasar dimana sebagian besar sistem agentic AI masih dibangun tanpa kerangka desain yang jelas. Akibatnya, perilaku agen menjadi tidak konsisten, sulit diuji, dan berisiko gagal saat dioperasikan dalam skala besar.
Dalam praktiknya, banyak pengembang masih mengandalkan pendekatan coba-coba—mengubah prompt atau parameter model setiap kali terjadi kesalahan. Padahal, menurut kajian tersebut, masalah utama sering kali bukan pada model, melainkan pada arsitektur sistem.
Tanpa struktur yang jelas, agen dapat mengalami berbagai kegagalan: loop tanpa akhir, penggunaan alat yang tidak tepat, hingga keputusan yang berubah-ubah meski input sama. Dalam sistem multi-step, satu kesalahan di awal bahkan bisa merusak seluruh proses berikutnya.
Peran Design Pattern dalam Agentic AI
Untuk mengatasi hal ini, design pattern diperkenalkan sebagai pendekatan standar dalam merancang sistem AI. Pola ini berfungsi sebagai kerangka kerja yang menentukan bagaimana agen berpikir, bertindak, mengevaluasi hasil, dan berinteraksi dengan sistem lain.
Beberapa pola utama yang kini digunakan dalam implementasi produksi antara lain:
1. ReAct (Reasoning and Acting)
Menggabungkan proses berpikir dan aksi dalam satu siklus berulang: agen menganalisis, bertindak, lalu mengevaluasi hasil sebelum melanjutkan. Pola ini efektif untuk tugas kompleks, namun memiliki konsekuensi pada biaya dan latensi.
2. Reflection
Memberikan kemampuan bagi agen untuk mengevaluasi dan memperbaiki hasilnya sendiri sebelum dikirim ke pengguna. Cocok untuk kasus yang membutuhkan akurasi tinggi, seperti analisis hukum atau pengembangan kode.
3. Tool Use
Memungkinkan agen terhubung dengan sistem eksternal seperti API, database, atau aplikasi lain. Tanpa pola ini, AI hanya berfungsi sebagai sistem pengetahuan, bukan sistem aksi.
4. Planning
Digunakan untuk tugas kompleks yang membutuhkan perencanaan awal. Agen menyusun langkah-langkah sebelum mengeksekusi, sehingga mengurangi risiko kesalahan di tengah proses.
5. Multi-Agent System
Menggunakan beberapa agen dengan peran berbeda untuk menyelesaikan tugas secara kolaboratif. Pendekatan ini meningkatkan kualitas output, tetapi menambah kompleksitas koordinasi.
AI sebagai Decision Layer
Machine Learning Mastery membahas agentic AI secara umun. Nah, menariknya ini juga bisa kita tarik ke induatei perbankan. Di industri perbankan, agentic AI tidak lagi sekadar chatbot atau automation biasa. Ia mulai berperan sebagai “decision layer” yang membantu analisis, eksekusi, hingga pengawasan proses bisnis secara end-to-end.
Namun, tanpa desain arsitektur yang tepat, implementasi AI justru berpotensi menimbulkan masalah baru. Keputusan bisa menjadi tidak konsisten, sulit diaudit, dan berisiko melanggar regulasi. Di titik inilah design patterns menjadi fondasi penting untuk memastikan sistem AI tetap terstruktur, dapat dikontrol, dan bisa dipertanggungjawabkan.
Dalam praktik di industri perbankan, salah satu pola yang paling relevan adalah ReAct Pattern, yang banyak digunakan untuk deteksi fraud dan layanan nasabah. Dalam skenario ini, AI tidak hanya membaca transaksi, tetapi juga melakukan proses penalaran sebelum bertindak. Sistem akan memeriksa histori nasabah, menarik data tambahan seperti lokasi dan perangkat, lalu mengambil keputusan berupa penandaan, pemblokiran, atau eskalasi.
Misalnya, ketika terjadi transaksi mendadak di luar negeri, AI akan mengenali anomali tersebut, memverifikasi data pendukung, dan merekomendasikan pemblokiran sementara disertai notifikasi ke nasabah. Pendekatan ini terbukti mampu mengurangi kerugian akibat fraud dan mempercepat respons dibanding sistem berbasis aturan statis. Namun, risikonya tetap ada, terutama potensi false positive jika logika penalaran tidak stabil, sehingga keberadaan audit trail menjadi keharusan.
Selain itu, reflection pattern banyak diterapkan dalam analisis kredit dan manajemen risiko. Dalam pendekatan ini, AI tidak berhenti pada satu keputusan, tetapi melakukan evaluasi terhadap hasilnya sendiri sebelum memberikan output akhir. Dalam kasus pengajuan kredit, misalnya, sistem dapat memberikan penilaian awal “layak”, lalu mengidentifikasi kelemahan seperti pendapatan yang tidak stabil, dan akhirnya merevisi keputusan menjadi “layak dengan mitigasi risiko”. Mekanisme ini meningkatkan kualitas keputusan sekaligus mengurangi bias model. Lebih penting lagi, pendekatan ini mendukung kebutuhan explainability yang menjadi tuntutan regulator seperti Otoritas Jasa Keuangan serta kebutuhan audit internal bank.
Di sisi operasional, tool use pattern memainkan peran penting dalam integrasi sistem perbankan modern. AI tidak lagi berdiri sendiri, melainkan terhubung dengan berbagai sistem eksternal seperti API pembayaran, layanan e-KYC, hingga biro kredit. Dalam proses pembukaan rekening digital, misalnya, AI dapat memverifikasi identitas melalui OCR, memeriksa daftar hitam, dan mengaktifkan rekening secara otomatis.
Dampaknya adalah efisiensi operasional yang signifikan dan penurunan cost-to-income ratio. Namun, semakin luas akses AI terhadap sistem, semakin besar pula risiko keamanan dan fraud, sehingga diperlukan lapisan persetujuan manusia untuk transaksi yang sensitif.
Untuk kebutuhan yang lebih kompleks, seperti pembiayaan proyek atau layanan corporate banking, planning pattern menjadi relevan. AI digunakan untuk menyusun rencana secara sistematis, mulai dari analisis profil nasabah, perhitungan risiko, hingga rekomendasi struktur pembiayaan dan simulasi skenario. Dalam pembiayaan properti, misalnya, AI dapat mengurai arus kas proyek, menghitung sensitivitas terhadap perubahan suku bunga, dan menyarankan tenor serta skema pembiayaan yang optimal.
Pendekatan ini membantu mempercepat siklus pengambilan keputusan sekaligus mendukung peran relationship manager dalam memberikan solusi yang lebih komprehensif.
Lebih jauh lagi, arah pengembangan industri mengarah pada multi-agent system, yang menjadi fondasi bank masa depan. Dalam sistem ini, berbagai agen AI dengan fungsi spesifik—seperti analis risiko, detektor fraud, penasihat nasabah, dan pemeriksa kepatuhan—bekerja secara terkoordinasi di bawah satu orkestrator.
Dalam proses pengajuan kredit, misalnya, setiap agen akan memberikan analisis sesuai perannya, yang kemudian disintesis menjadi keputusan akhir. Model ini menghasilkan keputusan yang lebih komprehensif dan scalable, tetapi juga menghadirkan tantangan baru berupa kompleksitas tinggi yang sulit dikendalikan tanpa tata kelola yang kuat.
Di sinilah aspek governance dan manajemen risiko menjadi faktor penentu. Berbeda dengan startup teknologi, bank harus tunduk pada regulasi ketat dari Otoritas Jasa Keuangan dan kebijakan Bank Indonesia, serta standar global seperti model risk management. Implikasinya jelas: setiap sistem AI harus dapat dijelaskan, dilacak, dan dikendalikan. Tanpa tiga elemen ini, implementasi AI hampir pasti akan ditolak oleh regulator.
Dari perspektif strategis, perubahan ini menandai pergeseran fundamental dalam model operasional bank. Agentic AI bukan lagi sekadar alat, melainkan fondasi baru dalam pengambilan keputusan.
Bank perlahan bergerak dari model berbasis proses (process-driven) menuju model berbasis keputusan (decision-driven). Dalam konteks ini, keunggulan kompetitif tidak lagi ditentukan oleh produk semata, melainkan oleh kecepatan dan kualitas keputusan yang dihasilkan.
Pada akhirnya, penerapan agentic AI di perbankan bukan sekadar soal teknologi, melainkan soal bagaimana merancang arsitektur keputusan yang tepat. Bank yang berhasil adalah mereka yang memulai dari use case sederhana seperti kombinasi ReAct dan tool use, membangun governance sejak awal, lalu secara bertahap mengembangkan sistem menuju arsitektur multi-agent. Sebaliknya, bank yang langsung melompat ke kompleksitas tinggi tanpa fondasi yang kuat berisiko menghadapi biaya besar, risiko operasional yang meningkat, serta resistensi dari regulator.
Digionary
● Agentic AI: Sistem AI yang mampu bertindak dan mengambil keputusan secara mandiri
● Design Pattern: Pola desain standar untuk membangun sistem yang konsisten dan reusable
● Guardrails: Mekanisme pengamanan untuk membatasi risiko dalam sistem AI
● Human-in-the-loop: Keterlibatan manusia dalam proses pengambilan keputusan AI
● Latensi: Waktu yang dibutuhkan sistem untuk merespons permintaan
● Multi-Agent System: Sistem yang terdiri dari beberapa agen AI yang bekerja sama
● ReAct: Pola AI yang menggabungkan proses berpikir dan tindakan secara iteratif
● Reflection: Mekanisme evaluasi dan perbaikan output oleh AI
● Tool Use: Kemampuan AI menggunakan alat eksternal seperti API atau database
#AgenticAI #ArtificialIntelligence #AIDesign #MachineLearning #TechStrategy #DigitalTransformation #AIArchitecture #AIGovernance #AITrends #FutureOfWork #EnterpriseAI #DataDriven #AIInnovation #AITools #AIDevelopment #AIIndonesia #TeknologiAI #AIEngineering #SmartSystems #AIAdoption
