Dari Sistem Catatan ke Sistem Aksi: Mempersiapkan AI Agen
Diterbitkan: 2025-07-10Selama dua dekade terakhir, perusahaan telah membangun tumpukan teknologi yang dipicu oleh "sistem catatan." CRMS. Pelacak Proyek. Basis pengetahuan. Platform ini berfungsi sebagai sumber kebenaran tunggal bagi bisnis, memungkinkan tim untuk menangkap pengetahuan, melacak kemajuan, dan melestarikan data pada skala. Mereka sangat penting untuk menciptakan konsistensi, akuntabilitas, dan keselarasan di seluruh organisasi.
Tetapi sementara sistem catatan hebat dalam menyimpan informasi, mereka mengandalkan orang untuk mengekstraksi nilai dari informasi itu - secara manual mencari, mengganti alat, menafsirkan data, dan mengambil langkah berikutnya. Dan di situlah retakan mulai terlihat.
Dalam Laporan Tahunan Grammarly, pergeseran produktivitas , kami menemukan bahwa 77% profesional diliputi oleh banyaknya informasi. Dan 83% mengatakan mereka tidak memiliki alat atau sumber daya untuk menemukan dan menggunakan informasi secara efektif. Produktivitas tidak menderita karena kami kekurangan data - itu menderita karena kami tidak memiliki kemampuan untuk mengubah data itu menjadi tindakan.
Di situlah agen AI masuk - bukan sebagai pengganti sistem catatan tetapi sebagai katalis yang mengubahnya. Agen adalah lapisan yang hilang yang mengubah data tersimpan menjadi nilai nyata. Mereka bekerja melintasi alat, menarik konteks dari sistem, dan secara proaktif menjalankan tugas, menjembatani kesenjangan antara wawasan dan tindakan.
Dengan agen di tempat, sistem catatan menjadi sistem aksi. Fondasi tetap ada, tetapi sekarang mereka diaktifkan - nilai pengiriman tidak hanya melalui akses, tetapi melalui eksekusi yang cerdas.
Apa itu Agen AI?
Mari kita kembali sedikit dan tentukan AI Agen. Pikirkan AI agen sebagai pasangan Anda dalam menyelesaikan pekerjaan. Tidak seperti chatbots tradisional yang menunggu perintah, agen adalah kolaborator proaktif yang bekerja atas nama Anda. Mereka memahami apa yang sedang Anda kerjakan, data apa yang Anda butuhkan, dan langkah -langkah apa yang diperlukan untuk memajukan hal -hal.
Karena saya suka menggambarkannya, agen adalah mitra Anda dalam kejahatan. Mereka ada di sana saat Anda membutuhkannya, membantu Anda melewati pekerjaan Anda lebih cepat, dengan hasil yang lebih baik. Apakah menyiapkan dek QBR lintas fungsional menggunakan wawasan dari CRM Anda, utas email, dan dashboard analitik, atau pesan multibahasa yang menghasilkan otomatis untuk tim pemasaran global, agen tidak hanya membuat saran-mereka bertindak atas nama Anda untuk meningkatkan produktivitas dan memperkuat dampak Anda.
Namun, tidak semua agen diciptakan sama - dan itu hal yang baik. Sebagian besar dari apa yang kita lihat hari ini adalah agen tugas, yang dirancang untuk menangani tindakan spesifik dan berulang seperti merangkum catatan atau menulis ulang konten. Saat kami maju, kita akan melihat munculnya alur kerja multi-agen-sistem di mana banyak agen berkoordinasi untuk menyelesaikan tugas lintas fungsional yang lebih kompleks. Akhirnya, beberapa agen akan mencapai tingkat otonomi penuh, di mana mereka dapat merencanakan, mengeksekusi, dan mengadaptasi alur kerja ujung ke ujung dengan kebutuhan minimal untuk intervensi setelah Anda mengatur pagar yang tepat.
Untuk tim perusahaan, nilai sebenarnya dari AI agen terletak pada bagaimana ia memanfaatkan data yang terkunci di beberapa sistem catatan dan bergeser ke sistem tindakan. Jadi, bagaimana pergeseran ini bermain dalam alur kerja nyata? Mari kita mulai dengan sistem catatan yang sebagian besar dari kita tahu dengan baik: platform manajemen hubungan pelanggan, atau CRM.
CRM Anda masih akan ada. Anda tidak akan menggunakannya dengan cara yang sama.
Hari ini, panggilan log Sales Reps, perbarui tahap pipa, dan tarik laporan di CRM Anda - seringkali dengan melompat di antara antarmuka dan mengklik melalui bidang.
Besok? CRM masih akan ada, tetapi perwakilan tidak perlu menghabiskan waktu yang berharga di sana. Mereka bahkan tidak perlu membukanya. Sebaliknya, agen AI akan diintegrasikan ke dalam alat yang sudah mereka gunakan, seperti email mereka atau dalam halaman CODA. Ini akan menarik riwayat pelanggan dari CRM Anda, konteks dari email, dan data penjualan dari alat intelijen bisnis Anda. Kemudian, itu akan menghasilkan pesan tindak lanjut, menyarankan tindakan berikutnya, memperbarui tahap peluang, dan mencatat aktivitas-semuanya secara otomatis, di latar belakang.
Ini adalah pergeseran dari sistem catatan ke sistem aksi. Sistem catatan rekaman dan menyimpan informasi. Sistem tindakan membuatnya bekerja dengan agen cerdas yang mengubah catatan itu menjadi tindakan.
Ini tidak spekulatif. Kami sudah melihat sistem agen awal muncul dalam penjualan, dukungan, dan operasi. Tetapi hari ini, sebagian besar sistem ini masih terbatas-mereka sering terkandung dalam satu platform, dan berfokus pada eksekusi tingkat tugas tunggal. Seiring waktu, saya berharap lebih banyak platform untuk merangkul perubahan ini dengan memposisikan diri mereka bukan sebagai antarmuka yang berdiri sendiri, tetapi sebagai sumber kebenaran yang dapat diandalkan yang dapat diakses oleh agen untuk mendorong tindakan. Diferensiasi sebenarnya tidak akan ada dalam berapa banyak dasbor yang dapat Anda masuki - itu akan berada dalam seberapa baik sistem Anda bekerja bersama melalui agen cerdas yang beroperasi di seluruh mereka.
Menulis ulang peran alat perusahaan
- Apakah sistem ini menawarkan API terbuka dan interoperabilitas?
- Dapatkah agen mengakses konteks yang tepat, pada waktu yang tepat, lintas platform?
- Apakah alur kerja saya ditentukan oleh alat atau hasil?
Di Grammarly, kami telah lama fokus pada memberikan dukungan AI yang terasa intuitif, kontekstual, dan tertanam langsung ke dalam alur kerja Anda. Dalam banyak hal, itulah fondasi dari apa yang akan dirasakan oleh Agen AI - sistem yang muncul pada saat yang tepat, memahami apa yang Anda coba lakukan, dan membantu memajukan pekerjaan Anda. Sekarang kami sedang membangun fondasi itu dengan agen -agen yang melangkah lebih jauh: menggambar pada konteks perusahaan, mengambil tindakan di seluruh alat, dan secara proaktif menyelesaikan tugas, tidak hanya menyarankan mereka.
Generasi produktivitas perusahaan berikutnya akan datang dari agen dan aplikasi yang bekerja untuk orang tersebut, bukan sebaliknya.
- Alex Gay, Wakil Presiden Pemasaran di Grammarly