Editor's Note: Selama dua dekade terakhir, parit perlindungan SaaS sebagian besar dibangun di atas UI. Dashboard, bidang, alur persetujuan, dan kebiasaan pengguna bukan hanya antarmuka operasional, tetapi juga membentuk cara kerja organisasi dan tatanan data. Ketika AI dapat langsung membaca data, memanggil alat, dan menjalankan proses, ikatan yang dibentuk oleh ingatan otot manusia mulai melemah, dan UI tidak lagi menjadi antarmuka inti perangkat lunak perusahaan.
Ini tidak berarti sistem pencatatan kehilangan nilainya, tetapi pertahanannya sedang berpindah: dari antarmuka pengguna dan kebiasaan penggunaan, ke model data, sistem izin, tanggung jawab kepatuhan, logika bisnis, siklus eksekusi, dan jaringan kolaborasi multi-pihak. Perangkat lunak yang benar-benar memiliki hambatan di masa depan mungkin tidak lagi hanya menjadi database yang mencatat pekerjaan manusia, tetapi sistem tindakan yang mampu menangkap konteks, memulai tugas, mengoordinasikan agen, dan terus menghasilkan data baru selama proses eksekusi.
Ketika perangkat lunak bergerak menuju headless, masalah inti perangkat lunak perusahaan pun berubah: nilai tidak lagi hanya tentang siapa yang memiliki data, tetapi siapa yang dapat mengorganisasi tindakan di sekitar data.
Berikut adalah teks aslinya:
Bulan lalu, Salesforce mengumumkan akan membuka API dan meluncurkan produk headless. Pada dasarnya, ini berarti Salesforce sedang mempertaruhkan bahwa nilai intinya di era Agent tidak lagi terutama berasal dari UI, tetapi dari lapisan data. Ini adalah positioning yang cukup cerdas.
Namun, perlu dicatat bahwa dari sudut pandang teknis, rilis ini tampaknya tidak membawa banyak perubahan substansial. API yang sekarang disebut Salesforce sebagai "produk headless" sebagian besar sudah ada selama bertahun-tahun. Dengan kata lain, ini lebih seperti rilis pemasaran khas Salesforce.
Gagasan inti dari produk baru ini adalah bahwa Agent dapat langsung mengakses data dalam sistem pencatatan, tanpa perlu lagi berinteraksi melalui UI yang dirancang untuk manusia. Fungsi UI tradisional adalah membantu pengguna manusia melacak alur, mengelola tugas, dan mendorong alur kerja; namun setelah Agent terlibat, kebutuhan akan lapisan antarmuka ini mulai berkurang.
Hal yang benar-benar patut dibahas dalam rilis ini bukan hanya produk baru apa yang diluncurkan Salesforce, tetapi pertanyaan yang lebih mendasar yang diajukannya: jika antarmuka pengguna dilepas dan hanya database inti yang dibuka, maka apa yang tersisa dari sebuah sistem pencatatan? Seberapa besar perbedaan antara sistem itu dengan database Postgres, seperangkat skema data yang dirancang dengan baik, serta sekumpulan API?
Lebih lanjut, apakah faktor-faktor klasik yang dulu membuat sistem pencatatan memiliki pertahanan jangka panjang masih berlaku? Ataukah standar persaingan baru telah muncul?
Di era SaaS, sistem pencatatan memiliki moat karena pengguna manusia hidup lama di dalam antarmukanya. Antarmuka membawa kebiasaan operasional, alur organisasi, dan akumulasi data, sehingga menciptakan biaya migrasi yang tinggi. Namun di era Agent, keunggulan ini sedang melemah. Tingkat pertahanan yang benar-benar kuat sedang turun ke model data, sistem izin, logika alur kerja, dan kemampuan kepatuhan; sekaligus naik ke efek jaringan, kemampuan menghasilkan data eksklusif, dan kemampuan eksekusi di dunia nyata.
Ketika perangkat lunak bergerak menuju headless, di mana parit perlindungan akan berpindah?
UI dulu adalah produk itu sendiri
Sistem Catatan (System of Record, SoR) merujuk pada sumber fakta otoritatif untuk jenis data bisnis tertentu. Ini adalah tempat di mana "versi resmi" dari data seperti hubungan pelanggan, catatan karyawan, atau transaksi keuangan disimpan, serta sistem inti yang digunakan oleh alat-alat lain untuk membaca dan menulis data. CRM adalah sistem catatan untuk data terkait pendapatan, HRIS adalah sistem catatan untuk data terkait personel, dan ERP adalah sistem catatan untuk data terkait dana dan keuangan.
Kekuatan sistem-sistem ini bukan hanya karena mereka menyimpan data, tetapi karena pada akhirnya mereka menjadi "versi realitas" yang menjadi dasar operasi seluruh organisasi.
Selama dua dekade terakhir, yang dijual Salesforce kepada pelanggan sebenarnya adalah seperangkat cara untuk membantu pemimpin penjualan mengelola tim mereka. Dasbor, tampilan saluran penjualan, alat prediksi, dan aliran informasi dinamis adalah produk yang benar-benar dibeli. Model bisnisnya didirikan atas penjualan kursi kepada pengguna, yang pada dasarnya memberikan akses terhadap fungsi-fungsi tersebut. Basis data inti memang penting, tetapi dalam pengalaman produk lebih berperan sebagai infrastruktur yang tak terlihat.
Artinya, yang benar-benar mendorong keterikatan pengguna adalah UI.
Antarmuka membatasi standar data, membentuk bahasa bersama: petunjuk, peluang penjualan, akun pelanggan. Ini membuat ribuan perwakilan penjualan terus memasukkan data yang sebelumnya mungkin tidak mereka sukai untuk dimasukkan. Di masa lalu, antarmuka adalah mekanisme yang mempertahankan konsistensi dan ketersediaan data. Salesforce begitu kuat menempel hingga banyak kepala penjualan tetap membawa Salesforce ke perusahaan baru setelah pindah kerja, bukan karena antarmukanya luar biasa, tetapi karena telah menjadi ingatan otot.
Namun, Agent sedang memulai gangguan terhadap pola ini. Mereka tidak lagi perlu berinteraksi dengan perangkat lunak melalui UI, tetapi dapat langsung membaca dan menulis data dasar. Ini juga mendorong munculnya sejumlah alat dan alternatif baru yang melewati antarmuka tradisional. Salesforce bukan satu-satunya contoh: kami baru-baru ini juga membahas bagaimana ekosistem yang lebih cocok untuk pemanggilan AI sedang tumbuh di sekitar SAP.
Sementara itu, agen yang dapat mengoperasikan komputer juga akan membuat faktor-faktor manusia tradisional seperti preferensi, pelatihan, dan konteks yang tidak didokumentasikan menjadi semakin tidak penting seiring berjalannya waktu. Dengan kata lain, syarat-syarat yang diperlukan untuk menjadi sistem pencatatan yang berkelanjutan sedang berubah.
Kriteria penilaian sebelumnya
Sebelum membahas perubahan apa yang akan terjadi di era Agent, penting untuk kembali lebih tepat ke satu pertanyaan: apa yang sebenarnya membuat sistem pencatatan memiliki daya tarik di masa lalu?
Faktor-faktor sebelumnya terutama terkait dengan bagaimana manusia menggunakan perangkat lunak dan preferensi manusia itu sendiri. Perangkat lunak sulit diganti sebagian besar karena UI, kebiasaan penggunaan, alur kerja manusia, serta pengaturan institusional yang telah tertanam dalam proses organisasi.
Pertama, seberapa sering itu diakses?
CRM digunakan setiap hari oleh tim GTM dan berbagai departemen terkait lainnya. Karena penggunaan yang sering ini, CRM menjadi infrastruktur kritis. Namun, lapisan manusia yang dibangun di atasnya—seperti rapat tim, kebiasaan operasional, dan ritme manajemen yang telah terbentuk selama bertahun-tahun—seringkali merupakan bagian paling sulit untuk dipindahkan. Alasannya adalah, hal ini bahkan sering tidak dianggap sebagai "sesuatu yang perlu dipindahkan".
Kedua, apakah itu hanya penulisan, atau membaca dan menulis?
Sistem catatan yang benar-benar menarik biasanya merupakan sistem dua arah, baik untuk membaca maupun menulis. Sebagai contoh, CRM bukan hanya sistem penulisan yang bertugas menyimpan arsip, tetapi juga terus dibaca. Setiap catatan panggilan, setiap pembaruan tahap, setiap pembuatan tugas, semuanya dimasukkan oleh pengguna tertentu, dan pengguna tersebut biasanya juga peduli bagaimana data tersebut akan digunakan setelahnya.
Aliran dua arah ini berarti bahwa setiap alternatif harus mampu menerima data operasional real-time, bukan hanya mengekspor data historis. Hampir tidak ada titik peralihan yang benar-benar aman selama proses migrasi. Oleh karena itu, setelah perusahaan berhasil go-live, mereka sering kali tetap berada dalam sistem pemasok asli dalam jangka panjang.
Sebaliknya, sistem pelacakan kandidat (ATS) biasanya lebih mendekati sistem "hanya tulis". Setelah kandidat diterima atau ditolak, alasan perusahaan untuk kembali menggunakan data tersebut relatif terbatas.
Ketiga, berapa banyak SOP yang tidak didokumentasikan?
Konteks bisnis yang benar-benar krusial sering kali tidak tertulis di mana pun di wiki, tetapi terakumulasi dalam aturan alur kerja yang dibangun selama bertahun-tahun oleh administrator dan sistem integrator.
Sebagai contoh sistem penjualan, konteks yang tidak didokumentasikan ini mungkin mencakup: transaksi enterprise senilai lebih dari 100.000 dolar AS memerlukan persetujuan VP; transaksi di wilayah EMEA harus melalui tinjauan privasi; diskon untuk klien strategis hanya dapat melewati persetujuan keuangan pada akhir kuartal.
Konteks-konteks ini sering menentukan apakah suatu hal dapat didorong tepat waktu, atau dapat diselesaikan tanpa melanggar proses penting. Migrasi sistem berarti harus membongkar ulang setiap aturan otomatisasi; jika tidak, perusahaan bisa kehilangan sebagian memori organisasi secara langsung.
Keempat, seberapa kompleks ketergantungan internal atau eksternal?
Masalah utamanya adalah: berberapa banyak sistem internal, proses tim, atau pihak berkepentingan eksternal yang bergantung pada sistem pencatatan ini?
Konektivitas internal merujuk pada seberapa banyak perangkat lunak atau alur kerja turunan yang bergantung padanya. Konektivitas eksternal merujuk pada apakah pihak eksternal seperti auditor, akuntan, atau lembaga pengawas perlu mengakses data di dalamnya secara langsung. ERP adalah contoh khas.
Semakin tinggi keterhubungan, baik internal maupun eksternal, semakin kompleks hubungan yang perlu dipisahkan dan dibangun kembali saat migrasi.
Kelima, dari sudut pandang kepatuhan, seberapa pentingkah data tersebut?
Masalah intinya sederhana: apakah sistem ini memiliki kritisitas kepatuhan?
Sistem kritis kepatuhan seperti sistem gaji, ERP, dan data sumber daya manusia harus menyediakan sumber fakta yang secara hukum dapat dipertanggungjawabkan dan memiliki kontrol akses administrator yang ketat. Setiap migrasi mungkin memerlukan intervensi langsung dari auditor dan lembaga regulasi. Hal ini membuat sistem-sistem tersebut memiliki tingkat keterikatan yang jauh lebih tinggi.
Data sales and customer support tools like Zendesk sit at the other end. While businesses certainly care about continuity and context, data migration or unauthorized access typically does not immediately trigger regulatory risks.
Tidak semua sistem pencatatan memiliki tingkat biaya perpindahan yang sama. Membandingkan CRM dan ATS dalam dimensi yang sama akan menunjukkan perbedaan yang sangat jelas.
ATS adalah alat alur kerja yang melayani proses terbatas, berfokus pada rekrutmen. Setelah kandidat diterima atau ditolak, catatan terkait sebagian besar menjadi data yang hanya ditulis sekali. Cakupan integrasinya lebih sempit, dan penggunanya lebih kecil serta lebih terfokus.
ERP berada di ujung lainnya. Buku besar itu sendiri merupakan jejak audit, dan akuntan, auditor, serta lembaga pengawas akan menjadi pihak berkepentingan langsung dalam proses migrasi.
Mengganti ATS itu menyakitkan, tetapi masih dapat ditoleransi. Mengganti CRM seperti melakukan operasi terbuka dada. Mengganti ERP seperti melakukan operasi terbuka dada pada pasien yang sedang berlari maraton.
Secara tradisional, sistem pencatatan tidak benar-benar memanfaatkan sumber daya moat seperti data propietari atau efek jaringan; biasanya, alur kerja itu sendiri sudah cukup untuk membentuk hambatan. Dalam beberapa hal, menggabungkan alat dengan jaringan lebih merupakan ciri bisnis konsumen; SoR historis tidak mengikuti jalur ini.
Data propietaris. Banyak sistem pencatatan meskipun menyimpan sejumlah besar data pelanggan, tidak benar-benar memanfaatkan data tersebut secara mendalam, dan dalam banyak kasus, ketentuan kontrak juga tidak mengizinkan mereka melakukannya. Oleh karena itu, meskipun CRM memiliki kumpulan data yang kaya dan secara teori dapat menggabungkan data dari berbagai pelanggan untuk menghasilkan wawasan lintas pelanggan, mereka belum pernah melakukannya dengan cara yang benar-benar bermakna. Tentu saja, produk seperti Einstein dari Salesforce pernah melakukan beberapa upaya.
Efek jaringan. Untuk sistem pencatatan, moat ideal seharusnya adalah efek jaringan: misalnya, CRM menjadi lebih berharga karena penjual perangkat lunak dapat menemukan pembeli di dalamnya. Namun, seperti halnya data, secara historis efek jaringan pada sistem pencatatan selalu lemah, bahkan bisa dikatakan hampir tidak ada.
Jika UI hilang, setelah Agent datang, apa yang tersisa dari perangkat lunak?
Agen tidak memerlukan browser. Yang dibutuhkannya adalah API, konteks, instruksi, dan kemampuan untuk menjalankan tindakan. Ada dua hal yang memungkinkan semua ini berskala besar: pertama, LLM kini memiliki kemampuan penalaran yang cukup kuat, sehingga Agen dapat membaca konteks, membuat rencana, memilih alat, menjalankan tindakan, dan mengevaluasi hasilnya, tanpa perlu intervensi manusia dalam sebagian besar tugas; kedua, MCP telah standardisasi cara akses alat, menyediakan antarmuka umum bagi Agen untuk memanggil kemampuan eksternal.
Sebuah Agent dengan akses ke MCP dapat menyelesaikan operasi yang sebelumnya dilakukan pengguna manusia di platform dalam waktu milidetik dan dalam skala besar, tanpa memerlukan browser. Dalam kondisi konteks yang memadai, Agent yang dapat mengoperasikan komputer bahkan dapat langsung menggunakan antarmuka perangkat lunak yang sudah ada, tanpa harus bergantung pada API.
Secara sederhana, pembeli perangkat lunak sekarang memiliki tiga jalur:
Pertama, terus gunakan sistem yang sudah ada dan tambahkan Agent di atasnya.
Gunakan mereka melalui CLI dan API dari sistem yang ada, baik dengan menggunakan produk Agent asli pabrikan seperti Agentforce dari Salesforce atau Joule dari SAP, maupun membangun Agent sendiri di atasnya. Tentu saja, di sini kita asumsikan sementara bahwa API lengkap dan dapat digunakan, serta mengabaikan kompleksitas yang mungkin timbul dari "headlessization" dalam operasional nyata.
Kedua, sistem pencatatan yang dibangun sepenuhnya sendiri.
Perusahaan dapat membangun model data, logika operasional, sistem izin, pelacakan audit, integrasi sistem, serta stack Agent mereka sendiri dari nol. Jalur ini kemungkinan besar akan memanfaatkan alat pengembangan Agent dan alat database pihak ketiga.
Ketiga, beli alternatif berbasis AI.
Perusahaan juga dapat membeli perangkat lunak generasi baru yang dirancang sejak awal untuk era Agent. Produk semacam ini menekankan keterbacaan mesin, menjadikan orkestrasi Agent sebagai kemampuan utama, bukan sekadar menambahkan fitur AI secara tambal sulam pada sistem lama. Produk semacam ini juga mungkin bersifat headless.
Lalu, hal-hal apa saja dari kriteria penilaian lama yang akan dipertahankan?
Faktor-faktor yang didorong oleh perilaku dan preferensi manusia, seperti frekuensi kunjungan dan indikator terkait ingatan otot manusia seperti sifat baca-tulis, akan secara perlahan melemah. Agent mungkin melemahkan nilai "ingatan otot" sebagai parit perlindungan, tetapi mereka tidak akan menghilangkan parit perlindungan dari logika operasional dan konteks bisnis. Dalam beberapa hal, mereka justru akan membuat logika-logika ini menjadi lebih penting, karena agar dapat menjalankan tugas dengan aman, Agent harus bergantung pada aturan, izin, dan definisi proses yang jelas.
SOP yang tidak didokumentasikan tetap penting dalam jangka pendek.
Logika institusional yang terakumulasi dalam aturan alur kerja organisasi adalah hal yang dibutuhkan Agent untuk menjalankan tugas secara tepat atas nama Anda. Sekaligus, ini juga merupakan bagian paling sulit untuk direkonstruksi. Setidaknya saat ini, belum dapat diekspor dengan bersih, terutama ketika sebagian proses masih memerlukan partisipasi manusia. Namun, menangkap konteks kini menjadi semakin mudah; seiring Agent menggantikan lebih banyak pekerjaan manual, pentingnya faktor ini akan perlahan menurun.
Konektivitas masih sulit dipisahkan, dan akan meluas lebih dalam.
Arti konektivitas sedang berubah. Ini tidak lagi hanya untuk mendukung pekerjaan manusia, tetapi untuk mempertahankan koneksi antara fungsi dan perangkat lunak yang secara tradisional terpisah.
Seorang CRM Agent perlu menghubungkan data dan konteks dari berbagai tahap seperti penjualan, penagihan, dan keberhasilan pelanggan. Jika platform Anda juga menjadi simpul transaksi antara beberapa organisasi eksternal, misalnya pembeli, penjual, dan mitra semuanya melakukan interaksi melalui sini, ketergantungan akan semakin mendalam.
Ketika produsen menambahkan Agent, mungkin sulit untuk berkolaborasi dengan lancar antara objek dan logika dasar perangkat lunak yang berbeda; perusahaan yang hanya mengandalkan satu database mandiri dan sekelompok Agent juga akan menghadapi masalah serupa.
Data kunci kepatuhan tetap penting.
Data yang melibatkan lembaga regulasi, risiko regulasi, atau risiko hukum tetap memerlukan sumber fakta data yang tunggal dan dapat dipercaya. Jika pelanggan sudah percaya pada produk yang ada, kemungkinan mereka beralih sistem akan lebih rendah.
Sebagai contoh data gaji dan akuntansi, agen mungkin memang memerlukan akses ke data tersebut, tetapi perusahaan biasanya tidak mungkin memilih untuk membangun dan memelihara sistem semacam ini secara internal dalam jangka panjang.
Di dunia yang sepenuhnya teragentisasi, salah satu masalah terberat adalah: Agent mana yang diberi wewenang untuk melakukan apa? Mereka bertindak atas nama siapa? Bagaimana tindakan-tindakan ini diaudit? Jika sebuah sistem pencatatan dapat menjadi lapisan identitas dan otorisasi di antara interaksi Agent, maka ia akan memperoleh peran struktural yang benar-benar sulit digantikan. Hambatan di sini bukan hanya data apa yang dimilikinya, tetapi arsitektur kepercayaan seperti apa yang dijalankannya.
Melihat ke depan, bagi perusahaan rintisan berbasis AI, sekelompok faktor baru akan menjadi semakin penting dan menentukan apakah mereka dapat membangun pertahanan.
Pertama, seberapa sulitkah membangun kembali sistem catatan ini?
Data akan menjadi semakin penting di beberapa tingkatan.
Pertama, dalam jangka pendek, kuncinya adalah seberapa mudah atau sulitnya mengekstraksi dan membangun kembali data dasar sistem catatan. AI sedang membuat hal ini lebih mudah, dan sejumlah alat sedang membantu pengguna melakukan migrasi dan pembangunan kembali semacam ini.
Dalam jangka pendek, pihak-pihak yang sudah ada dapat dan kemungkinan besar akan membuat hal ini menjadi lebih sulit: mereka dapat membuat API sulit digunakan, terbatas, tidak lengkap, atau tidak ekonomis secara finansial, bahkan tidak menyediakan API sama sekali. Namun, seiring perkembangan alat ekstraksi yang terus meningkat, terutama kemampuan Agent yang dapat mengoperasikan komputer, pemulihan data akan menjadi semakin mudah.
Sementara itu, perusahaan baru juga sedang membangun kembali serangkaian data yang lebih kaya dari email, telepon, agen suara, dan dokumen internal. AI menurunkan biaya 80% pertama dalam membangun ulang sistem pencatatan. Yang benar-benar membedakan antara titik masuk yang berguna dan alternatif yang sejati adalah sisa 20%: pengecualian, proses persetujuan, persyaratan kepatuhan, dan alur kerja dalam skenario tepi.
Kedua, apakah memiliki data propietari yang benar-benar bermakna?
Selanjutnya, data itu sendiri akan menjadi lebih berharga.
Data yang benar-benar defensif bukanlah data yang Anda impor, melainkan data yang secara unik dihasilkan oleh produk Anda. Kami sering menyebutnya "taman dinding data": data ini bersifat eksklusif, terikat regulasi, atau memerlukan pembaruan berkelanjutan. Sebuah penyedia perangkat lunak yang menginvestasikan sumber daya besar untuk mengumpulkan data otoritatif dan lengkap akan memiliki keunggulan nyata dibandingkan penyedia generik atau pesaing yang tidak memiliki data semacam ini.
Data juga memiliki arah penting lainnya: apakah itu bergantung pada tindakan yang dihasilkan di dalam produk.
Perusahaan terbaik tidak hanya menyimpan data yang diimpor dari tempat lain. Mereka menghasilkan jejak data baru secara terus-menerus karena berada di dalam proses tersebut, seperti perilaku yang diamati, tingkat respons, pola waktu, hasil proses, tolok ukur industri, pola anomali, dan jejak eksekusi Agent.
Kuncinya adalah: data sekarang adalah konteks.
Ketiga, apakah Anda menguasai lapisan aksi?
Di dunia lama, menyimpan catatan saja sudah cukup. Tetapi di dunia baru, Agen akan langsung mengambil tindakan, dan pertahanan mungkin akan beralih ke produk yang dapat membentuk siklus tertutup: dari mengambil tindakan, menangkap hasil, hingga memanfaatkan umpan balik untuk menyempurnakan keputusan di masa depan.
Untuk ERP, ini bisa mencakup persetujuan pengeluaran, pemicu pembayaran gaji, verifikasi faktur, pengiriman pemberitahuan, dll. Produk yang mampu menutup siklus lebih defensif karena mereka menanamkan proses eksekusi, bukan hanya berhenti pada tingkat pengamatan. Mereka menghasilkan data unik yang terus meningkat seiring penggunaan, dan menjadi lebih sulit diganti karena penghapusan mereka akan merusak alur kerja.
Of course, as more context is accumulated and edge cases are handled more thoroughly, the value here will continue to rise.
Keempat, apakah mencakup tahap eksekusi di dunia nyata?
Beberapa model bisnis terhubung dengan operasi dunia nyata, dan tahapan-tahapan ini tidak sepenuhnya otomatis. Contoh paling jelas adalah perusahaan yang memiliki jaringan operasional, seperti DoorDash. Mereka secara historis bukan bagian dari sistem pencatatan, tetapi sangat menginspirasi di sini.
Secara lebih luas, perusahaan mana pun yang dapat memperluas siklus perangkat lunak hingga ke layanan, pemenuhan, logistik, operasi lapangan, atau pembayaran, memiliki pertahanan yang berbeda dari SaaS murni. Perusahaan semacam ini tidak hanya menyimpan catatan atau merekomendasikan tindakan; mereka mengirimkan personel, memindahkan barang, atau menyelesaikan layanan spesifik.
Bagi para pengusaha, ini berarti peluang mungkin muncul di pasar-pasar di mana perangkat lunak semakin mampu membuat keputusan, dan Agent semakin mampu mengoordinasikan proses, tetapi satu kilometer terakhir masih memerlukan eksekusi di dunia nyata. Misalnya, perangkat lunak vertikal yang terikat dengan layanan lapangan merupakan arah yang khas.
Kelima, apakah ada efek jaringan?
Secara historis, sebagian besar sistem pencatatan memiliki efek jaringan yang lemah karena pada dasarnya merupakan perangkat lunak internal. Namun di era Agent, jika sebuah sistem tertanam dalam alur kerja multi-pihak, efek jaringan bisa menjadi jauh lebih signifikan.
Jika sebuah sistem bertanggung jawab untuk mengoordinasikan interaksi berulang antara banyak pihak, seperti pembeli dan penjual, majikan dan karyawan, perusahaan dan auditor, pemasok dan pelanggan, pembayar dan penyedia layanan, maka setiap penambahan pihak peserta dapat membuat jaringan ini semakin bernilai bagi pihak berikutnya.
Salah satu caranya adalah kolaborasi alur kerja bersama: produk menjadi tempat di mana kedua pihak dalam proses melakukan transaksi, bertukar konteks, dan menangani pengecualian.
Cara lainnya adalah berbasis pada kecerdasan: sistem dapat menampilkan norma industri, anomali, dan rekomendasi tindakan berdasarkan pola yang diamati di jaringan, yang saling memperkuat nilai data yang disebutkan sebelumnya.
Cara ketiga adalah kepercayaan dan standardisasi: setelah pihak lawan transaksi mulai mengandalkan serangkaian jalur yang sama untuk menyelesaikan persetujuan, serah terima, kepatuhan, atau pembayaran, produk ini tidak lagi sekadar database, tetapi infrastruktur kolaboratif pasar itu sendiri, sehingga akan lebih sulit digantikan.
Keenam, seberapa kuat kemampuan teknis pembeli?
Di dunia di mana siapa pun secara teoretis dapat membangun Agent sendiri, kemampuan nyata berbagai pihak pembeli untuk membangun tetap sangat berbeda. Terutama di industri vertikal dan di kalangan pembeli fungsional yang sebelumnya tidak memiliki sumber daya teknis internal yang kuat, kemungkinan mereka membangun, memelihara, dan terus meningkatkan database, logika alur kerja, stack Agent, dan lapisan tata kelola sendiri tetap sangat rendah.
Biaya juga penting di sini. Secara teori, DIY dapat mengurangi biaya lisensi perangkat lunak, tetapi seringkali memindahkan pengeluaran ke implementasi, pemeliharaan, dan kompleksitas internal.
Ini berarti masih ada peluang nyata di kategori-kategori yang operasinya kompleks tetapi pasokan teknologinya terbatas, seperti manufaktur, latar belakang konstruksi, proses industri, alur kerja layanan lapangan, dan bidang akuntansi.
Beberapa faktor lain juga sama pentingnya dan akan secara bertahap menjadi ambang batas dasar perangkat lunak.
Misalnya, ontologi perlu berubah. Banyak gagasan tentang "database mandiri" yang meremehkan nilai yang dibawa oleh model objek itu sendiri. Perangkat lunak yang ada dibangun untuk dashboard, laporan, dan pengguna manusia, yang menangkap objek dalam alur kerja, seperti peluang penjualan, tiket, kandidat, dll.
Namun, skema era Agent perlu menangkap penalaran, tindakan, pelacakan status, penanganan pengecualian, delegasi tugas, serta kolaborasi lintas sistem. Model objek asli mungkin bukan lagi peluang, tiket, dan kandidat, melainkan tugas, niat, thread, strategi, atau hasil.
Demikian pula, sistem izin juga perlu diperbarui. Ini tidak lagi hanya mengelola pengguna manusia, tetapi juga mengelola Agent. Ini mencakup: siapa yang dapat melakukan apa, melalui Agent mana, dengan strategi apa, memerlukan persetujuan apa saja, meninggalkan jejak audit bagaimana, serta bagaimana melakukan rollback dan penanganan anomali.
Tentu, semua ini tidak terlepas dari masalah biaya, seperti berapa biaya untuk membangun dan memelihara Agent serta database, seberapa tinggi biaya akses API. Ini kembali menimbulkan beberapa pertanyaan inti: seberapa sulit merekonstruksi data, seberapa banyak ketergantungan yang ada, dan seberapa dalam sistem tertanam.
Jadi, kesimpulannya apa?
Seiring dengan vendor perangkat lunak yang ada beralih ke headless, mereka sebenarnya sedang membuat taruhan implisit: lapisan data akan tetap menjadi sumber utama nilai. Di beberapa kategori, terutama bidang seperti jasa keuangan yang sangat terikat aturan regulasi, taruhan ini mungkin masih berlaku untuk beberapa waktu, dan proses headless mungkin berjalan lebih lambat.
Namun bagi para pengusaha perangkat lunak, seiring produsen yang sudah ada mulai menghilangkan antarmuka, cara bersaing dengan mereka dan cara membangun perangkat lunak yang memiliki pertahanan jangka panjang sedang berubah.
Sistem pencatatan generasi berikutnya telah mulai menunjukkan bentuk yang berbeda: mereka tidak lagi hanya menjadi gudang data untuk mencatat pekerjaan manusia, tetapi memiliki sifat Agent—mampu menangkap konteks, memulai pekerjaan secara aktif, dan mencatat jejak data yang dihasilkan selama eksekusi.
Lebih jauh lagi, perusahaan paling menarik akan meluas ke tingkat eksekusi dunia nyata: mereka akan mengoordinasikan staf lapangan, penyedia logistik, tim layanan, dan aset fisik, atau berada di antara beberapa pihak sebagai lapisan perantara kolaborasi multi-pihak.
Perusahaan-perusahaan ini akan menggabungkan berbagai model bisnis dunia lama. Sementara inti dari sistem pencatatan tradisional, yaitu data, secara perlahan akan mundur ke latar belakang, menjadi fondasi dasar yang mendukung seluruh sistem.
Klik untuk mengetahui posisi yang sedang dibuka oleh BlockBeats
Selamat bergabung dengan komunitas resmi BlockBeats:
Grup langganan Telegram: https://t.me/theblockbeats
Grup Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Akun resmi Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia