Kami Mempercayai Agen AI yang Rusak Setiap Hari - Shy Ruparel, Temporal

하이라이트

• KPMG menemukan kontribusi produktivitas korporat sebesar 3 triliun dolar dari AI agen pada tahun 2025 dengan sektor layanan keuangan memimpin di angka 94%.

• Survei Temporal menunjukkan bahwa 80,8% orang menggunakan agen AI setiap hari, tetapi hanya 49,1% tim yang benar-benar menjalankannya dalam tahap produksi.

• Sebanyak 41,1% tim teknik mengalami masalah pada agen AI mereka setiap hari atau bahkan setiap jam.

• Perusahaan besar dengan lebih dari 5.000 karyawan membutuhkan waktu hingga berbulan-bulan untuk merilis agen AI ke tahap produksi.

• Sebanyak 35,7% insinyur mengidentifikasi pelacakan status lintas layanan sebagai hambatan utama produktivitas mereka.

타임라인

1. 00:34 - 03:36

   Adopsi Agen AI dan Lanskap Industri

   Layanan keuangan beroperasi berdasarkan alur kerja jangka panjang yang melibatkan banyak sistem, hari, dan orang tanpa toleransi kesalahan. Survei terbaru melibatkan 554 insinyur berpengalaman untuk memetakan kondisi nyata pengembangan agen AI di industri saat ini.

   • Laporan KPMG mencatat 3 triliun dolar dalam produktivitas korporat dari agen AI pada tahun 2025.
   • Sektor layanan keuangan mendominasi dengan 94% perusahaan mengandalkan AI sebagai inti operasional.
   • Sebanyak 62% tim keuangan menghadapi kerugian waktu atau pendapatan akibat masalah keandalan sistem.
2. 03:36 - 09:50

   Empat Kesenjangan Utama dalam Pengembangan AI

   Kesenjangan kepercayaan dan realitas membuktikan bahwa kegagalan agen tidak dapat dihilangkan sepenuhnya. Perusahaan besar di sektor perbankan dan asuransi membutuhkan waktu lama karena harus memastikan jejak audit dan persetujuan yang ketat.

   • Terdapat kesenjangan 30% antara penggunaan harian sebesar 80,8% dan adopsi produksi sebesar 49,1%.
   • Sebanyak 85,5% pengguna mempercayai keluaran agen, tetapi 41,1% mengalami kegagalan sistem setiap hari.
   • Perusahaan besar memerlukan waktu hingga berbulan-bulan untuk merilis agen ke produksi demi auditabilitas.
3. 09:50 - 21:24

   Tantangan Observabilitas dan Eksekusi Tahan Lama

   Sistem observabilitas tradisional hanya mampu memberi tahu kegagalan tanpa memulihkan status secara otomatis. Eksekusi tahan lama merekam setiap langkah peristiwa ke dalam riwayat terpusat, sehingga token LLM tidak terbuang percuma saat terjadi kegagalan sistem.

   • Melacak status lintas layanan dan debugging menjadi dua hambatan utama produktivitas insinyur.
   • Sebanyak 22,2% tim kehilangan progres pekerjaan akibat sistem yang mogok dan dimulai ulang.
   • Platform eksekusi tahan lama seperti Temporal memastikan kode berjalan hingga selesai dan mempertahankan status meskipun pekerja mati.