OPINION: Agentic AI Indonesia Harus Diukur dari Produk yang Dipakai, Bukan Jumlah Demo

Indonesia Product Conference 2026 menyoroti pergeseran AI dari eksperimen menuju produk agentic. Tantangan Indonesia kini bukan membuat lebih banyak demo AI, tetapi membangun produk yang dipercaya, diukur, dan digunakan berulang.

admin

Terbit 29 Sep 2026 • 08:01 WIB3 menit baca

OPINION / ANALYSIS

Executive Brief

Indonesia Product Conference 2026 menempatkan satu perubahan penting di pusat diskusi: AI bergerak dari fase eksperimen menuju produk berbasis agentic AI yang harus dapat digunakan, dipercaya, diukur dan dikembangkan untuk kebutuhan nyata. Menurut SOROT BIZ, ini adalah koreksi yang sehat terhadap pola adopsi AI yang terlalu sering berhenti pada proof of concept. Ukuran kemajuan Indonesia seharusnya bukan jumlah chatbot, hackathon atau demo agent, melainkan berapa banyak workflow yang benar-benar berubah dan menghasilkan nilai ekonomi yang dapat diverifikasi.

Fakta yang menjadi dasar

ANTARA melaporkan pada 28 September 2026 bahwa Indonesia Product Conference (IPC) 2026 mempertemukan lebih dari 1.000 profesional produk dan 25 pembicara lintas industri. Tema yang diangkat adalah “Beyond AI Adoption. Building Products with Agentic AI”. Penyelenggara menekankan pergeseran kebutuhan dari sekadar mengadopsi AI menuju membangun produk yang dapat digunakan, dipercaya, diukur dan dikembangkan.

Konteks ini sejalan dengan pernyataan Gubernur Bank Indonesia Destry Damayanti beberapa hari sebelumnya bahwa kemajuan teknologi perlu diterjemahkan menjadi produktivitas. Indonesia memiliki sekitar 69 persen penduduk usia produktif; bonus demografi hanya bernilai ekonomi jika berubah menjadi kompetensi dan output yang lebih tinggi.

Masalah demo economy

Generative AI menurunkan biaya membuat prototype. Tim kecil kini dapat membuat chatbot, copilot atau agent dalam hitungan hari. Ini bagus untuk eksperimen, tetapi juga menciptakan ilusi progress. Demo yang terlihat impresif belum tentu aman, reliable atau ekonomis ketika digunakan ribuan kali dalam workflow nyata.

Agentic AI membuat tantangan lebih besar karena sistem tidak hanya menjawab pertanyaan. Agent dapat membaca data, memanggil tool, membuat keputusan dan menjalankan tindakan. Semakin besar autonomy, semakin tinggi kebutuhan permission, audit trail, fallback, observability dan human oversight. Produk yang gagal satu persen mungkin terlihat baik di demo, tetapi tingkat error tersebut bisa mahal pada invoice, procurement, customer support atau financial operations.

Indonesia perlu metrik yang lebih keras

Perusahaan sebaiknya mengukur AI melalui outcome. Berapa menit kerja yang benar-benar hilang dari proses? Berapa error yang turun? Berapa revenue tambahan yang dapat diatribusikan? Berapa biaya inference per transaksi? Berapa persen task yang selesai tanpa eskalasi manusia? Apakah customer satisfaction naik atau justru turun?

Metrik semacam ini memaksa organisasi membedakan automation theatre dari operational improvement. Ia juga membantu menentukan apakah workflow sebaiknya memakai agent kompleks, model sederhana atau bahkan rule-based automation. Tidak semua masalah membutuhkan AI paling canggih.

Implikasi bagi talenta dan startup

Untuk talenta Indonesia, skill yang bernilai bukan hanya prompt engineering. Product discovery, process mapping, data engineering, evaluation, security dan change management menjadi lebih penting ketika AI masuk production. Startup juga perlu menghindari positioning yang hanya menjual “AI”. Pembeli enterprise lebih peduli pada hasil: mempercepat reconciliation, mengurangi fraud, meningkatkan conversion atau mengurangi backlog support.

Indonesia memiliki keunggulan berupa pasar besar dan banyak workflow yang masih manual. Tetapi keunggulan itu hanya menjadi moat jika startup membangun proprietary workflow knowledge, data feedback loop dan distribution. Model foundation dapat berubah cepat; pemahaman proses bisnis dan hubungan pelanggan lebih sulit digantikan.

Apa yang perlu dipantau

Dalam 12 bulan ke depan, indikator yang lebih berguna adalah jumlah deployment production, retention pengguna AI features, productivity gain dan kasus agent yang terhubung ke sistem inti seperti ERP, CRM dan payment. Regulasi juga perlu mengikuti tingkat risiko, bukan sekadar label “AI”. Agent yang hanya merangkum dokumen berbeda risikonya dengan agent yang dapat memindahkan uang atau mengubah data pelanggan.

FAQ

Apa itu agentic AI?

Agentic AI adalah sistem AI yang dapat menjalankan rangkaian langkah dan menggunakan tools untuk mencapai tujuan, bukan hanya menghasilkan satu respons teks.

Apa metrik terbaik untuk menilai produk AI?

Tergantung use case, tetapi metrik harus terhubung ke outcome seperti waktu proses, error rate, biaya per task, conversion, revenue, retention atau persentase task yang selesai dengan benar.

Fakta vs Analisis SOROT BIZ

Fakta: tema IPC 2026, jumlah peserta dan fokus pada agentic AI berasal dari ANTARA. Pernyataan mengenai produktivitas dan demografi merujuk laporan ANTARA mengenai Bank Indonesia. Analisis SOROT BIZ: kritik terhadap demo economy, rekomendasi metrik dan implikasi bagi startup adalah opini editorial.