{"id":5515,"date":"2026-10-31T17:44:04","date_gmt":"2026-10-31T10:44:04","guid":{"rendered":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/?p=5515"},"modified":"2026-10-31T17:44:04","modified_gmt":"2026-10-31T10:44:04","slug":"dari-pencatat-ke-pengambil-tindakan-peran-agentic-ai-dalam-mengubah-customer-relationship-management-di-era-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/2026\/10\/dari-pencatat-ke-pengambil-tindakan-peran-agentic-ai-dalam-mengubah-customer-relationship-management-di-era-digital\/","title":{"rendered":"Dari Pencatat ke Pengambil Tindakan: Peran Agentic AI dalam Mengubah Customer Relationship Management di Era Digital"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

Sumber: <\/span>https:\/\/www.salesbabu.com\/blog\/what-is-customer-relationship-management\/<\/span><\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Selama ini, <\/span>Customer Relationship Management<\/span><\/i> (CRM) dikenal sebagai sistem untuk mengelola penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Namun, penggunaannya sering kali masih berfokus pada penyimpanan data, sementara aktivitas seperti meneruskan keluhan, mengirim pesan tindak lanjut, dan memperbarui catatan dilakukan secara manual. Kini, pendekatan tersebut mulai berubah dengan hadirnya <\/span>agentic AI<\/span><\/i>, yaitu teknologi kecerdasan buatan yang tidak hanya memberikan jawaban atau rekomendasi, tetapi juga mampu menjalankan tugas secara mandiri berdasarkan tujuan dan aturan yang ditetapkan. Menurut Gartner, pada 2029, sebanyak 80% masalah layanan pelanggan yang umum diperkirakan dapat diselesaikan oleh <\/span>agentic AI<\/span><\/i> tanpa campur tangan manusia.<\/span><\/p>\n

Lalu, apa yang berubah dalam sistem CRM? Dengan <\/span>agentic AI<\/span><\/i>, sistem dapat mengarahkan kasus ke tim yang tepat, mengirim pesan tindak lanjut, dan memperbarui catatan pelanggan secara otomatis. Berbeda dengan <\/span>Generative AI<\/span><\/i> yang umumnya digunakan untuk membuat teks atau merangkum percakapan,<\/span> agentic AI<\/span><\/i> dapat menjalankan tindakan melalui alur kerja dan sistem yang terintegrasi. Dengan demikian, AI berkembang dari sekadar asisten menjadi teknologi yang turut menjalankan proses bisnis, dengan tingkat kemandirian sesuai aturan dan pengawasan perusahaan.<\/span><\/p>\n

Sebagai contoh, ketika pelanggan mengeluhkan pesanan yang belum tiba, CRM konvensional biasanya mengharuskan staf membaca, mengategorikan, dan meneruskan keluhan tersebut. Dengan <\/span>agentic AI<\/span><\/i>, sistem AI dapat menganalisis keluhan dan riwayat pelanggan, memberikan informasi status pesanan jika tersedia, mengirim pesan tindak lanjut, serta memperbarui catatan pelanggan. Jika masalah terlalu kompleks atau berada di luar kewenangannya, sistem akan meneruskannya kepada staf beserta konteks percakapan. Proses ini mempercepat penanganan masalah rutin, sementara manusia tetap menangani kasus yang membutuhkan pertimbangan lebih lanjut.<\/span><\/p>\n

Salah satu contoh penerapannya adalah Salesforce Agentforce, yang tersedia secara umum sejak Oktober 2024. Teknologi ini memungkinkan perusahaan membangun sistem AI untuk mendukung penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Salah satu produknya, Agentforce Service Agent, mendukung layanan melalui kanal seperti suara, WhatsApp, Facebook Messenger, dan <\/span>website<\/span><\/i>. Sistem ini dapat dikonfigurasi untuk menangani pertanyaan pesanan, masalah pengiriman, pengelolaan akun, reservasi, dan pertanyaan umum. Jika diperlukan, percakapan dapat dialihkan kepada staf dengan menyertakan konteks interaksi.<\/span><\/p>\n

Selain penerapannya dalam CRM, sistem AI juga dapat dikelompokkan berdasarkan cara mengambil keputusan. IBM mengidentifikasi lima jenis agen AI, yaitu <\/span>simple reflex agent<\/span><\/i> yang merespons berdasarkan aturan sederhana; <\/span>model-based reflex agent<\/span><\/i> yang mempertimbangkan kondisi melalui model internal;<\/span> goal-based agent<\/span><\/i> yang bekerja untuk mencapai tujuan; <\/span>utility-based agent<\/span><\/i> yang memilih tindakan berdasarkan manfaat yang diharapkan; serta <\/span>learning agent<\/span><\/i> yang meningkatkan kinerjanya melalui pengalaman dan umpan balik. Setiap jenis memiliki karakteristik berbeda dan dapat diterapkan sesuai kebutuhan sistem.<\/span><\/p>\n

Dari sisi bisnis, <\/span>agentic AI<\/span><\/i> dapat meningkatkan efisiensi dengan mengotomatisasi pekerjaan rutin sehingga tim layanan pelanggan dapat lebih fokus pada masalah yang membutuhkan empati dan penilaian manusia. Analisis interaksi pelanggan juga membantu perusahaan mengenali pola keluhan dan menentukan perbaikan produk maupun layanan. Gartner memperkirakan penerapan <\/span>agentic AI<\/span><\/i> dapat mengurangi biaya operasional layanan pelanggan hingga 30% pada 2029. Namun, pencapaian tersebut bergantung pada kesiapan dan strategi implementasi masing-masing perusahaan.<\/span><\/p>\n

Meskipun menawarkan manfaat, penerapan <\/span>agentic AI<\/span><\/i> memiliki tantangan, terutama terkait kualitas data pelanggan. Sistem AI membutuhkan data yang lengkap, akurat, dan terkini agar dapat menghasilkan keputusan serta tindakan yang tepat. Data yang tidak lengkap atau tersebar di berbagai sistem dapat menyebabkan kesalahan analisis dan tindakan. Perusahaan juga perlu menetapkan batas kewenangan AI, menentukan kasus yang harus dialihkan kepada manusia, serta menerapkan kebijakan keamanan dan pengawasan yang jelas. Oleh karena itu, kualitas data, kesiapan sistem, dan pelatihan karyawan menjadi faktor penting dalam keberhasilan penerapannya.<\/span><\/p>\n

Pada akhirnya, <\/span>agentic AI<\/span><\/i> mengubah CRM dari sekadar sistem penyimpanan data menjadi sistem yang mampu menjalankan tindakan dan mendukung proses bisnis secara aktif. Teknologi ini berpotensi meningkatkan efisiensi, mempercepat penyelesaian masalah, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Namun, keberhasilannya tetap bergantung pada kualitas data, aturan yang jelas, keamanan sistem, dan pengawasan manusia. Dengan persiapan yang tepat, <\/span>agentic AI <\/span><\/i>dapat memperkuat strategi CRM modern tanpa menghilangkan peran manusia dalam membangun hubungan pelanggan.<\/span><\/p>\n

\n

Referensi:<\/b><\/p>\n

Bigin by Zoho. (2026). <\/span>Seven CRM trends that will define 2026 and 2027<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.bigin.com\/articles\/seven-crm-trends-that-will-define-2026-and-2027.html<\/span><\/a><\/p>\n

CIO. (t.t.). <\/span>7 CRM trends for 2026: AI brings decisive action to customer workflows<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.cio.com\/article\/1255983\/customer-relationship-management-crm-trends.html<\/span><\/a><\/p>\n

Gartner. (2025, 5 Maret). <\/span>Gartner predicts agentic AI will autonomously resolve 80% of common customer service issues without human intervention by 2029<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2025-03-05-gartner-predicts-agentic-ai-will-autonomously-resolve-80-percent-of-common-customer-service-issues-without-human-intervention-by-20290<\/span><\/a><\/p>\n

IBM. (t.t.). <\/span>Types of AI agents<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/ai-agent-types<\/span><\/a><\/p>\n

Salesforce. (2024, 29 Oktober). <\/span>Salesforce’s Agentforce is here: Trusted, autonomous AI agents to scale your workforce<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.salesforce.com\/news\/press-releases\/2024\/10\/29\/agentforce-general-availability-announcement\/<\/span><\/a><\/p>\n

Soft1. (t.t.). <\/span>The new CRM trends for 2026<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.soft1.eu\/blog\/?p=19237<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sumber: https:\/\/www.salesbabu.com\/blog\/what-is-customer-relationship-management\/   Selama ini, Customer Relationship Management (CRM) dikenal sebagai sistem untuk mengelola penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Namun, penggunaannya sering kali masih berfokus pada penyimpanan data, sementara aktivitas seperti meneruskan keluhan, mengirim pesan tindak lanjut, dan memperbarui catatan dilakukan secara manual. Kini, pendekatan tersebut mulai berubah dengan hadirnya agentic AI, yaitu teknologi kecerdasan […]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":5518,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-5515","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5515","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5515"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5515\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5519,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5515\/revisions\/5519"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5518"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5515"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5515"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5515"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}