Bila kita deploy AI agents dalam operasi bisnes, satu benda yang saya belajar dengan jelas: jangan terus suruh agent buat kerja ikut cara kita. Tanya dia dulu apa yang dia nampak. Kebanyakan masa, kita dah tahu outcome yang kita nak. Tapi bila kita bagi arahan terlalu detail awal-awal, kita sebenarnya paksa AI ikut cara fikir kita yang sedia ada. Hasilnya mungkin sama, tapi proses jadi kaku, kompleks, atau kurang efisien.
Cara saya buat sekarang: saya minta agent brief apa yang dia nampak, mana yang rasa tak optimum, dan apa cadangan dia. Baru saya decide apa nak execute. Dengan cara ni, AI agent jadi rakan penyelesaian masalah, bukan sekadar ikut arahan. Dia boleh spot step yang tak perlu, proses berulang, peluang automate, architecture yang lebih efisien, risiko yang terlepas pandang, atau cara lebih simple untuk dapat outcome yang sama.
Workflow yang saya makin kerap guna dalam operasi: observe, diagnose, recommend, challenge, dan execute. Pertama, biar AI faham environment. Lepas tu, biar dia identify inefficiencies, cadangkan improvement, cabar approach sedia ada, dan baru proceed dengan execution.
Satu kesilapan besar bila guna AI agents ialah anggapan yang better prompting mesti bermaksud bagi lebih banyak arahan. Kadang-kadang, prompting yang lebih baik ialah memberi agent ruang yang cukup untuk discover jalan yang lebih baik. Objective kena kekal clear, tapi method tak semestinya kena datang dari kita.
Di sinilah AI agents menjadi betul-betul berguna - bukan setakat automate kerja, tapi membantu redesign cara kerja itu sepatutnya dilakukan.
#AI #AIAgents #AgenticAI #Automation #DigitalTransformation #AIProductivity #BusinessStrategy #NeuralOps
