Tim AI di perusahaan besar kini beralih dari satu platform orkestra tunggal. Sekarang, rata-rata perusahaan menjalankan tiga platform sekaligus. Ini bukan kebetulan, tetapi cerminan kurangnya kepercayaan terhadap satu vendor untuk memimpin, berdasarkan data dari VB Pulse.
Keputusan ini bukan hanya untuk menghindari penjeratan vendor dan mempertahankan fleksibilitas, meskipun itu adalah bagian besar dari strategi mereka. Banyak perusahaan merasakan ketidakpastian dan bahkan ketidakpercayaan terhadap kemampuan keamanan serta izin dari vendor. Mereka ingin memiliki kontrol yang lebih besar.
Saat ini, Microsoft memimpin dalam penggunaan utama, sementara Anthropic tampak jauh lebih dominan dalam pilihan yang dipertimbangkan ke depan. Namun, banyak perusahaan masih menghadapi tantangan, terutama terkait penggunaan token dan visi atas pengeluaran agennya.
Temuan ini didapat dari analisis berkelanjutan mengenai cara perusahaan benar-benar menerapkan dan menggunakan AI: platform pilihan mereka, apa yang memandu pengambilan keputusan, prioritas mereka, ekspektasi AI, bagaimana mereka mengontrol biaya, dan apakah AI mereka benar-benar berfungsi sebagai agen atau sekadar chatbot dengan label “agen”.
VB Intelligence mengumpulkan umpan balik dari para pembangun yang berada di lapangan, seperti insinyur perangkat lunak dan machine learning (ML), manajer produk dan program, serta direktur dan VP data/AI/analitik.
Kekhawatiran akan visibilitas dan kontrol
Dari survei terhadap 107 perusahaan, orkestra agen kini jadi lebih beragam. Mayoritas perusahaan tidak terikat pada satu model: 85% menggunakan dua atau lebih alat orkestra, dan 64% menggunakan tiga. Hanya 15% yang menggunakan satu platform orkestra tunggal.
Microsoft AI Foundry/Copilot Studio muncul dalam 70% tumpukan, OpenAI’s Agents SDK dalam 68%, dan Anthropic’s Claude Platform dalam 47%. Para pembangun yang disurvei juga menggunakan Google’s Enterprise Agent Platform, LangChain/LangGraph, Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock, dan LlamaIndex. Selain itu, 22% pembangun menjalankan orkestra khusus in-house.
Tren penggunaan campuran ini diperkirakan akan berlanjut. Lebih dari setengah responden (53%) mengatakan bahwa kontrol utama akan bersifat hibrida pada akhir 2026. Empat belas persen mengharapkan menggunakan layanan yang dikelola oleh penyedia, 13% berencana menggunakan kontrol in-house, dan 11% bertaruh pada platform eksternal yang terpisah dari penyedia model.
Lebih dari dua pertiga responden merencanakan perubahan platform dalam setahun: 15% dalam tiga bulan mendatang, 24% dalam tiga hingga enam bulan, dan 28% dalam enam hingga dua belas bulan. Claude Agent SDK jadi alat yang paling banyak dipertimbangkan; 43% pembangun menjelajahi model yang dikembangkan oleh Anthropic. Sekitar sepertiga sedang melihat Google’s Enterprise Agent Platform, sementara 31% fokus pada orkestra in-house, dan 25% menyelidiki opsi dari OpenAI.
Sepertinya perusahaan mengambil pelajaran dari pengalaman penjeratan di era cloud. Mereka tidak memilih satu “pemenang”. Alih-alih, mereka membangun masa depan di mana banyak platform orkestra, model, dan agen saling bekerja sama di kontrol hibrida.
Secara umum, responden puas dengan platform yang mereka gunakan, memberi nilai 4.17 dari 5 untuk kepuasan keseluruhan. Namun, mereka kurang puas dengan kemudahan implementasi (nilai 3.91 dari 5) dan nilai uang (3.63 dari 5). Penting untuk mengawasi nilai-nilai ini seiring perkembangan platform orkestra dan peta jalan AI.
Di mana perusahaan menginvestasikan uang mereka
Logika pembelian perusahaan kini didasarkan pada campuran beberapa faktor. Di luar fleksibilitas (29% responden), pertimbangan utama lainnya adalah keamanan dan izin (17%), keandalan produksi (15%), serta kontrol atas eksekusi agen (15%). Hanya satu dari sepuluh yang menganggap gravitas model — keselarasan bawaan dengan model dasar terkini — sebagai faktor penting dalam keputusan pembelian. Sementara itu, 8% menyebut kemudahan pengembangan, 4% menyebut total biaya kepemilikan, dan hanya 2% yang memandang latensi dan performa memori sebagai penting.
Pengeluaran juga mencerminkan prioritas perusahaan pada visibilitas, keamanan, dan kontrol. Pembangun menginvestasikan sebagian besar dana mereka untuk pemantauan dan pemecahan masalah agen (31%) serta penegakan keamanan dan izin (30%). Alat kerja menghabiskan 19% lagi dari total anggaran. Ini merupakan pergeseran dari sebulan sebelumnya, ketika alat kerja menjadi yang teratas dalam pengeluaran orkestra.
Perusahaan secara umum mengoptimalkan keandalan penyelesaian tugas (30%), manajemen alur kerja multi-tahapan (27%), produktivitas pengembang (23%), dan stabilitas operasional (13%). Hanya 7% responden yang menyebut pengalaman pengguna sebagai prioritas utama saat ini, menunjukkan bahwa banyak yang masih fokus pada orkestra dan bukan pengalaman pengguna.
Intinya, perusahaan menunjukkan bahwa keberhasilan alur kerja terjadi ketika melibatkan beberapa langkah untuk menyelesaikan. Penyederhanaan pengembangan dan pengalaman pengguna mungkin jadi perhatian lebih besar saat platform-platform mulai diimplementasikan.
Masalah visibilitas
Kekhawatiran terbesar para pembangun ketika memilih platform berkisar pada kontrol dan pengawasan. Mereka tidak ingin vendor membatasi kemampuan mereka untuk melihat apa yang dilakukan oleh agen mereka di platform tertentu. Faktor-faktor yang menjadi perhatian utama mencakup batasan keamanan dan izin (37%), penjeratan vendor (23%), visi dan pengamatan yang terbatas (22%), serta ketidaksesuaian pada model dan alat (16%).
Ada juga tantangan dalam pengendalian penggunaan token agen; satu dari lima perusahaan masih tidak dapat menghentikan pengeluaran agen yang tidak terkontrol secara real-time.
Pembangun menggunakan berbagai strategi untuk menjaga pengeluaran agen tetap sesuai rencana: 30% mengandalkan kontrol platform bawaan (seperti batas anggaran atau throttling) dan 25% membangun sistem pintu gerbang khusus (middleware proxy untuk mencegat agen yang melampaui batas). Sementara itu, 25% menggunakan pengaturan dinamis untuk membebankan pekerjaan berat ke model biaya rendah, dan 21% masih bergantung pada pemantauan reaktif, seperti pencatatan setelah kejadian; perusahaan-perusahaan ini tidak memiliki saklar mati real-time.
Menariknya, ukuran organisasi tidak banyak mempengaruhi kematangan kontrol fiskal; 18% perusahaan dengan lebih dari 10.000 karyawan hanya menggunakan kontrol reaktif, dibandingkan dengan 23% pada yang lebih kecil.
Jelas, meskipun perusahaan menyadari masalah dengan pengeluaran, banyak yang belum menerapkan sistem untuk mengendalikannya.
Kebanyakan perusahaan masih belum menjalankan agen multi-tahap yang sebenarnya
Dari survei, sepertinya para pembangun menyetujui bahwa ‘agen’ perlahan-lahan bergerak maju dari sekadar chatbot yang hias dalam label yang lebih menarik.
Berikut rincian angkanya: Hanya 2% responden melaporkan bahwa 76 hingga 100% sistem mereka adalah canggih dan sebagian besar otonom; 14% mengatakan antara 51 hingga 75% sistem mereka adalah saluran multi-agen yang kompleks; dan 47% melaporkan bahwa 26 hingga 50% sistem mereka adalah orkestra sejati.
Di sisi lain, 35% responden mengatakan hanya 1 hingga 25% sistem mereka adalah orkestra sejati; sebagian besar implementasi masih berupa asisten dasar, dan 3% masih menggunakan chatbot saja.
Ini sejalan dengan survei VB dari Juni: 71% responden mengatakan bahwa seperempat atau lebih dari “agen” yang dikerahkan dapat secara otonom menyelesaikan pekerjaan multi-tahap, dan hanya sepuluh persen yang menyebutkan telah menerapkan agen pada skala besar.
Tidak diragukan lagi bahwa perusahaan sedang membangun kontrol dan infrastruktur untuk agen; tetapi bagi banyak dari mereka, gelombang agen sejati masih jauh di depan mata.
