Tiga Prediksi Utama a16z untuk AI Agent di Tahun 2026: Hilangnya Kolom Input, Prioritas Penggunaan Agen, dan Kebangkitan Agen Suara

a16z memprediksi bahwa AI sedang berevolusi dari alat pasif menjadi agen aktif.

Penulis: Long Yue

Sumber: Wallstreet Insights

Pada seminar daring "Big Ideas for 2026" yang baru-baru ini diselenggarakan oleh Andreessen Horowitz (A16z), sebuah perusahaan modal ventura ternama, tim mitra mereka menggambarkan peta jalan evolusi teknologi AI yang jelas: kecerdasan buatan sedang berkembang dari alat percakapan yang menunggu instruksi, menjadi "agen" yang mampu secara proaktif melaksanakan tugas.

Pada saat yang sama, mereka mengajukan "tiga prediksi besar" yang dapat merombak industri: interaksi antarmuka pengguna akan bergeser dari "prompt" ke "eksekusi", desain produk akan beralih dari "berpusat pada manusia" ke "prioritas agen", dan agen suara akan berkembang dari demonstrasi teknologi menuju penerapan skala besar.

Prediksi Pertama: Hilangnya kotak input.

Marc Andrusko, mitra tim investasi aplikasi AI a16z, dengan berani memprediksi, "Pada tahun 2026, kotak input sebagai antarmuka utama aplikasi AI akan lenyap." Ia percaya bahwa aplikasi AI generasi berikutnya tidak lagi memerlukan pengguna untuk memasukkan instruksi secara rumit, melainkan akan mengamati perilaku pengguna, secara proaktif campur tangan dan memberikan rencana tindakan untuk ditinjau.

Di balik perubahan ini, terdapat lompatan besar dalam nilai komersial AI. Andrusko menunjukkan, "Dulu kita fokus pada pengeluaran perangkat lunak global sebesar 300 hingga 400 miliar dolar AS per tahun, namun kini yang membuat kami bersemangat adalah pengeluaran tenaga kerja di Amerika Serikat saja yang mencapai 13 triliun dolar AS. Ini membuat peluang pasar perangkat lunak meningkat sekitar 30 kali lipat."

Ia membandingkan agen AI masa depan dengan "karyawan tingkat S" terbaik: "Karyawan dengan inisiatif tertinggi akan mengidentifikasi masalah, mendiagnosis akar penyebab, menerapkan solusi, dan baru kemudian memberi tahu Anda: 'Silakan setujui solusi yang saya temukan.' Inilah masa depan aplikasi AI."

Prediksi Kedua: "Prioritas penggunaan agen" dan keterbacaan mesin.

Stephanie Zhang, mitra investasi pertumbuhan a16z, mengajukan logika desain yang revolusioner: perangkat lunak tidak lagi dirancang untuk mata manusia. Ia menegaskan: "Hal-hal yang penting untuk konsumsi manusia, mungkin tidak lagi penting untuk konsumsi agen cerdas. Arah optimasi baru bukan lagi pada hierarki visual, melainkan keterbacaan mesin (Machine Legibility)."

Menurut Stephanie, prinsip "5W1H" atau antarmuka UI yang indah yang selama ini kita optimalkan demi perhatian manusia, akan direkonstruksi di era agen cerdas. Ia memprediksi: "Kita mungkin akan melihat banyak konten yang sangat personal dan berfrekuensi tinggi yang dihasilkan untuk minat agen cerdas, ini seperti penumpukan kata kunci di era agen cerdas."

Perubahan ini akan berdampak mendalam pada semua aspek mulai dari pembuatan konten hingga desain perangkat lunak.

Prediksi Ketiga: Kebangkitan agen suara.

Pada saat yang sama, Olivia Moore, mitra tim investasi aplikasi AI a16z, mengamati bahwa "agen suara AI mulai mendapatkan tempat." Ia menyatakan, agen suara telah berkembang dari konsep fiksi ilmiah menjadi sistem nyata yang sedang dibeli dan diterapkan secara besar-besaran oleh perusahaan. Khususnya di bidang perawatan kesehatan, perbankan dan keuangan, serta perekrutan, agen suara sangat diminati karena keandalannya yang tinggi, kepatuhan yang kuat, serta kemampuannya mengatasi masalah kekurangan tenaga kerja.

Ia membagikan temuan menarik: "Di bidang perbankan dan layanan keuangan, AI suara sebenarnya berkinerja lebih baik, karena manusia sangat pandai melanggar peraturan kepatuhan, sedangkan AI suara selalu dapat mengeksekusi dengan tepat."

Moore menekankan, "AI tidak akan mengambil pekerjaan Anda, tetapi seseorang yang menggunakan AI akan melakukannya." Ini menandakan bahwa pusat panggilan tradisional dan industri BPO akan menghadapi perubahan mendalam, dan penyedia layanan yang dapat memanfaatkan teknologi AI untuk menawarkan harga lebih rendah atau volume penanganan lebih besar akan memperoleh keunggulan kompetitif.

Poin-poin utama seminar daring kali ini:

• Akhir dari UI: Era kotak prompt sebagai antarmuka interaksi utama akan segera berakhir, AI akan beralih dari "respon pasif" ke "pengamatan dan intervensi proaktif".
• Peningkatan pasar 30 kali lipat: Target pasar AI sedang bergeser dari pengeluaran perangkat lunak sebesar 400 miliar dolar AS ke pengeluaran tenaga kerja sebesar 13 triliun dolar AS, logika bisnis mengalami lompatan fundamental.
• Model karyawan tingkat S: AI ideal harus seperti karyawan dengan inisiatif tinggi: menemukan masalah, mendiagnosis penyebab, memberikan solusi dan mengeksekusi, hanya menyisakan langkah terakhir untuk konfirmasi manusia.
• Keterbacaan mesin (Machine Legibility): Tujuan desain perangkat lunak sedang bergeser dari "prioritas manusia" ke "prioritas agen cerdas", UI berbasis hierarki visual tidak lagi menjadi inti.
• Alienasi pembuatan konten: Persaingan merek akan bergeser dari menarik perhatian manusia ke "optimasi mesin pencari generatif" (GEO), bahkan mungkin muncul banyak "konten berfrekuensi tinggi" yang dihasilkan khusus untuk diambil oleh AI.
• Keunggulan kepatuhan AI suara: Di industri dengan hambatan tinggi seperti keuangan, AI suara berkinerja lebih baik daripada manusia karena dapat mematuhi persyaratan kepatuhan 100% dan jejaknya dapat dilacak.
• Penetrasi di bidang medis dan pemerintahan: Agen suara sedang mengatasi masalah tingkat perputaran tinggi di industri medis, dan di masa depan diharapkan dapat menyelesaikan masalah layanan publik seperti panggilan darurat 911 dan DMV (kantor kendaraan bermotor).
• Industrialisasi AI suara: AI suara sedang berkembang menjadi industri lengkap, bukan hanya pasar tunggal, setiap lapisan rantai nilai akan muncul pemenang, dari model dasar hingga aplikasi tingkat platform terdapat peluang besar.
• Dari alat ke "karyawan AI": AI tidak lagi sekadar alat bantu sederhana, melainkan karyawan digital yang mampu menangani siklus bisnis lengkap secara mandiri.

Transkrip lengkap seminar tim AI a16z (diterjemahkan oleh alat AI):

Penyiar 00:00 Selamat datang di "Big Ideas for 2026". Kita akan mendengar Marc Andrusko membahas evolusi antarmuka pengguna AI, serta perubahan mendasar dalam cara kita berinteraksi dengan sistem cerdas. Stephanie Zhang akan membahas makna mendesain untuk agen, bukan manusia, perubahan yang sedang membentuk ulang pengembangan produk. Olivia Moore akan membagikan pandangannya tentang kebangkitan agen suara AI dan peran mereka yang semakin besar dalam kehidupan sehari-hari kita. Ini bukan sekadar prediksi, melainkan wawasan dari mereka yang bekerja langsung dengan para pendiri dan perusahaan yang membangun dunia masa depan.

Marc Andrusko 00:31 Saya Marc Andrusko, mitra di tim investasi aplikasi AI kami. Gagasan besar saya untuk tahun 2026 adalah hilangnya kotak input sebagai antarmuka utama aplikasi AI. Gelombang aplikasi berikutnya akan membutuhkan jauh lebih sedikit prompt. Mereka akan mengamati apa yang Anda lakukan, dan secara proaktif campur tangan, memberikan rencana tindakan untuk Anda tinjau.

Marc Andrusko 00:49 Peluang yang kami kejar sebelumnya adalah pengeluaran perangkat lunak global sebesar 300 hingga 400 miliar dolar AS per tahun. Sekarang yang membuat kami bersemangat adalah pengeluaran tenaga kerja di Amerika Serikat saja yang mencapai 13 triliun dolar AS. Ini membuat peluang pasar perangkat lunak atau total addressable market (TAM) meningkat sekitar 30 kali lipat. Jika Anda mulai dari sini, lalu berpikir, baiklah, jika kita semua ingin perangkat lunak ini bekerja untuk kita, idealnya, kemampuannya setidaknya harus setara dengan manusia, bahkan lebih baik, bukan? Jadi saya suka berpikir, hmm, bagaimana cara kerja karyawan terbaik? Bagaimana cara kerja karyawan manusia terbaik? Baru-baru ini saya sering membahas grafik yang beredar di Twitter. Itu adalah piramida lima tipe karyawan, dan mengapa karyawan dengan inisiatif tertinggi adalah yang terbaik. Jika Anda mulai dari dasar piramida, di sana ada orang yang menemukan masalah, lalu datang kepada Anda untuk meminta bantuan, bertanya apa yang harus dilakukan. Ini adalah karyawan dengan inisiatif terendah.

Tapi jika Anda naik ke tingkat S, yaitu karyawan dengan inisiatif tertinggi yang bisa Anda miliki, mereka akan menemukan masalah, melakukan riset yang diperlukan untuk mendiagnosis sumber masalah, meneliti berbagai solusi yang mungkin, menerapkan salah satunya, lalu memberi tahu Anda kapan saja, atau datang kepada Anda di saat terakhir dan berkata, "Silakan setujui solusi yang saya temukan ini." Saya pikir seperti inilah aplikasi AI di masa depan. Dan saya pikir inilah yang diinginkan semua orang. Inilah arah yang kita semua upayakan. Jadi saya sangat yakin kita hampir sampai. Saya pikir model bahasa besar (LLM) terus menjadi lebih baik, lebih cepat, lebih murah, dan saya pikir pada tingkat tertentu, perilaku pengguna masih perlu melibatkan manusia di tahap akhir untuk menyetujui sesuatu, terutama dalam skenario berisiko tinggi. Tapi saya pikir model sudah sepenuhnya mampu mencapai tingkat di mana mereka dapat mengajukan saran yang sangat cerdas atas nama Anda, dan Anda pada dasarnya hanya perlu mengklik konfirmasi.

Marc Andrusko 02:27 Seperti yang kalian tahu, saya sangat terpesona dengan konsep CRM asli AI. Saya pikir ini adalah contoh sempurna yang menunjukkan seperti apa aplikasi proaktif ini nantinya. Di dunia saat ini, seorang tenaga penjualan mungkin membuka CRM mereka, menelusuri semua peluang terbuka, memeriksa kalender hari itu, lalu berpikir, baiklah, tindakan apa yang bisa saya ambil sekarang untuk memberikan dampak terbesar pada corong penjualan dan kemampuan closing saya. Sedangkan untuk CRM masa depan, agen AI atau AI CRM Anda seharusnya terus-menerus melakukan semua hal ini untuk Anda, tidak hanya mengidentifikasi peluang paling jelas di saluran Anda, tetapi juga menelusuri email Anda selama dua tahun terakhir, menemukan, Anda tahu, ini pernah menjadi prospek potensial, tetapi Anda membiarkannya diam. Mungkin kita harus mengirim email ini kepada mereka, menarik mereka kembali ke proses Anda, bukan? Jadi saya pikir, dalam hal menyusun email, mengatur kalender, meninjau catatan panggilan lama, peluangnya tidak terbatas.

Marc Andrusko 03:22 Pengguna biasa masih akan menginginkan persetujuan di tahap akhir. Hampir 100% kasus, mereka akan menginginkan bagian manusia "in the loop" menjadi pengambil keputusan akhir. Itu bagus.

Marc Andrusko 03:33 Saya pikir ini adalah cara evolusi alaminya. Saya bisa membayangkan dunia di mana pengguna tingkat lanjut (power user) akan menginvestasikan banyak energi ekstra untuk melatih aplikasi AI apa pun yang mereka gunakan, agar aplikasi itu mengetahui sebanyak mungkin tentang perilaku dan cara kerja mereka. Aplikasi ini akan memanfaatkan jendela konteks yang lebih besar, memanfaatkan fungsi memori yang telah terintegrasi ke banyak model bahasa besar, sehingga pengguna tingkat lanjut benar-benar dapat mempercayai aplikasi tersebut untuk menyelesaikan 99,9% bahkan 100% pekerjaan. Mereka akan bangga dengan jumlah tugas yang dapat diselesaikan tanpa persetujuan manusia.

Stephanie Zhang 04:09 Hai, saya Stephanie Zhang, mitra investasi di tim investasi pertumbuhan a16z. Gagasan besar saya untuk tahun 2026 adalah: menciptakan untuk agen, bukan untuk manusia. Salah satu hal yang sangat saya antisipasi di tahun 2026 adalah orang-orang harus mulai mengubah cara mereka mencipta. Ini mencakup segala hal mulai dari pembuatan konten hingga desain aplikasi. Orang-orang mulai berinteraksi dengan sistem seperti web atau aplikasi melalui agen sebagai perantara. Hal-hal yang penting untuk konsumsi manusia, tingkat kepentingannya akan berbeda untuk konsumsi agen.

Stephanie Zhang 04:41 Saat saya SMA, saya mengikuti kelas jurnalisme. Di kelas itu, kami belajar pentingnya memulai paragraf pertama artikel berita dengan 5W dan 1H (siapa, kapan, di mana, apa, mengapa, bagaimana), serta memulai laporan feature dengan pengantar. Kenapa? Untuk menarik perhatian manusia, manusia mungkin akan melewatkan pernyataan mendalam yang tersembunyi di halaman H5, tetapi agen tidak akan.

Stephanie Zhang 05:02 Selama bertahun-tahun, kita mengoptimalkan untuk perilaku manusia yang dapat diprediksi. Anda ingin menjadi salah satu hasil pencarian teratas di Google? Anda ingin menjadi salah satu produk teratas yang terdaftar di Amazon. Optimasi ini tidak hanya berlaku untuk web, tetapi juga untuk desain perangkat lunak kita. Aplikasi dirancang untuk mata dan klik manusia. Desainer mengoptimalkan untuk antarmuka pengguna (UI) yang baik dan alur yang intuitif. Namun seiring meningkatnya penggunaan agen, desain visual akan semakin kurang penting untuk pemahaman keseluruhan. Dulu, saat terjadi insiden, insinyur akan masuk ke dashboard Grafana mereka, mencoba menyusun apa yang terjadi. Sekarang, AI SRE (Site Reliability Engineer) akan menerima data telemetri. Mereka akan menganalisis data tersebut dan langsung melaporkan hipotesis dan wawasan di Slack, untuk dibaca manusia.

Dulu, tim penjualan harus mengklik dan menelusuri CRM seperti Salesforce untuk mengumpulkan informasi. Sekarang, agen akan mengambil data tersebut dan meringkas wawasan untuk mereka. Kita tidak lagi mendesain untuk manusia, melainkan untuk agen. Standar optimasi baru bukan lagi hierarki visual, melainkan keterbacaan mesin. Ini akan mengubah cara kita mencipta dan alat yang kita gunakan. Apa yang dicari agen, ini adalah pertanyaan yang belum kita ketahui jawabannya. Tapi yang kita tahu, agen jauh lebih baik daripada manusia dalam membaca seluruh teks sebuah artikel, sedangkan manusia mungkin hanya membaca beberapa paragraf pertama. Ada banyak alat di pasaran, organisasi yang berbeda menggunakannya untuk memastikan ketika konsumen meminta ChatGPT, menanyakan kartu kredit perusahaan terbaik atau sepatu terbaik, mereka bisa muncul. Jadi ada banyak alat yang kita sebut SEO (catatan: seharusnya SEO atau konsep serupa, di sini adalah transliterasi), yang digunakan orang, tetapi semua orang bertanya satu pertanyaan: Apa yang ingin dilihat agen AI?

Stephanie Zhang 06:43 Saya suka pertanyaan ini, tentang kapan manusia mungkin benar-benar keluar dari lingkaran. Kita sudah melihat ini terjadi dalam beberapa kasus. Perusahaan portofolio kami Dekagon sudah secara mandiri menjawab pertanyaan untuk banyak klien mereka. Namun dalam kasus lain, seperti operasi keamanan atau penyelesaian insiden, biasanya kami melihat lebih banyak manusia dalam lingkaran, agen AI pertama-tama mencoba mencari tahu masalahnya, menganalisis, dan memberikan berbagai kemungkinan kepada manusia. Ini biasanya kasus dengan tanggung jawab lebih besar dan analisis lebih kompleks, kami melihat manusia tetap dalam lingkaran. Dan sampai model dan teknologi mencapai akurasi yang sangat tinggi, mereka mungkin akan tetap di lingkaran lebih lama.

Stephanie Zhang 07:33 Saya tidak tahu apakah agen akan menonton Instagram Reels. Ini benar-benar menarik, setidaknya dari sisi teknis, mengoptimalkan keterbacaan mesin, mengoptimalkan wawasan, mengoptimalkan relevansi benar-benar sangat penting, terutama dibandingkan masa lalu yang lebih menekankan cara-cara mencolok untuk menarik perhatian dan menangkap perhatian. Kami telah melihat banyak kasus konten yang sangat personal dan berjumlah besar, mungkin Anda tidak membuat satu artikel yang sangat relevan dan penuh wawasan, tetapi membuat banyak konten berkualitas rendah, namun untuk berbagai hal yang menurut Anda mungkin ingin dilihat agen. Ini hampir seperti kata kunci di era agen, biaya pembuatan konten mendekati nol, membuat banyak konten menjadi sangat mudah. Inilah potensi risiko munculnya banyak konten demi menarik perhatian agen.

Olivia Moore 08:48 Saya Olivia Moore, mitra di tim investasi aplikasi AI kami. Gagasan besar saya untuk tahun 2026 adalah, agen suara AI akan mulai mendapatkan tempat. Pada tahun 2025, kami melihat agen suara berkembang dari sesuatu yang tampak seperti fiksi ilmiah, menjadi sistem nyata yang sedang dibeli dan diterapkan secara besar-besaran oleh perusahaan. Saya senang melihat platform agen suara berkembang, bekerja lintas platform dan mode, untuk menangani tugas secara lengkap, membawa kita lebih dekat ke visi karyawan AI sejati. Kami telah melihat hampir setiap bidang vertikal memiliki klien perusahaan yang menguji agen suara, jika tidak sudah menerapkannya dalam skala cukup besar.

Olivia Moore 09:25 Perawatan kesehatan mungkin adalah yang terbesar di sini. Kami melihat agen suara muncul di hampir setiap bagian tumpukan perawatan kesehatan, termasuk panggilan ke perusahaan asuransi, apotek, penyedia layanan, dan juga panggilan ke pasien yang mungkin lebih sensitif. Ini bisa berupa fungsi dasar seperti penjadwalan dan pengingat, tetapi juga termasuk panggilan yang lebih sensitif seperti tindak lanjut pasca operasi, bahkan panggilan penerimaan awal psikiatri, semuanya ditangani oleh AI suara. Sejujurnya, saya pikir salah satu pendorong utama di sini adalah tingkat perputaran staf yang tinggi dan kesulitan rekrutmen di industri perawatan kesehatan saat ini, sehingga agen suara yang dapat menjalankan tugas dengan tingkat keandalan tertentu menjadi solusi yang cukup baik. Kategori lain yang serupa adalah perbankan dan layanan keuangan. Anda mungkin berpikir di sana terlalu banyak kepatuhan dan regulasi, AI suara belum bisa beroperasi di sana. Tapi ternyata, ini adalah bidang di mana AI suara benar-benar berkinerja lebih baik, karena manusia sangat pandai melanggar kepatuhan dan aturan, sedangkan AI suara selalu bisa melakukannya. Dan yang penting, Anda dapat melacak kinerja AI suara dari waktu ke waktu. Terakhir, saya ingin mengatakan bidang lain di mana teknologi suara membuat terobosan adalah perekrutan. Ini mencakup dari pekerjaan ritel garis depan hingga posisi insinyur tingkat pemula, bahkan posisi konsultan tingkat menengah. Dengan AI suara, Anda dapat menciptakan pengalaman bagi kandidat, mereka dapat langsung melakukan wawancara kapan saja yang sesuai bagi mereka, lalu mereka akan diteruskan ke proses rekrutmen manual berikutnya.

Olivia Moore 10:46 Seiring model dasar menjadi semakin baik, tahun ini kami melihat peningkatan besar dalam akurasi dan latensi. Sebenarnya, dalam beberapa kasus, saya mendengar ada perusahaan agen suara yang sengaja memperlambat kecepatan agen mereka atau menambahkan suara latar agar terdengar lebih seperti manusia. Ketika berbicara tentang BPO (Business Process Outsourcing) dan pusat panggilan, saya pikir beberapa di antaranya akan mengalami transisi yang lebih mulus, sementara yang lain mungkin menghadapi tebing yang lebih curam ketika menghadapi ancaman dari AI, terutama AI suara. Seperti yang orang katakan, AI tidak akan mengambil pekerjaan Anda, tetapi seseorang yang menggunakan AI akan melakukannya.

Olivia Moore 11:16 Yang kami lihat adalah, banyak pelanggan akhir mungkin masih hanya ingin membeli solusi, bukan teknologi yang harus mereka terapkan sendiri. Jadi, dalam jangka pendek hingga menengah, mereka mungkin masih akan menggunakan pusat panggilan atau BPO. Tapi mereka mungkin akan memilih yang bisa menawarkan harga lebih rendah atau menangani volume lebih besar, karena memanfaatkan AI. Menariknya, di beberapa wilayah, berdasarkan karyawan tetap, manusia sebenarnya masih lebih murah daripada AI suara terbaik. Jadi, seiring model menjadi lebih baik, apakah biaya di sana akan turun, dan apakah pusat panggilan di pasar tersebut akan menghadapi ancaman yang lebih besar dari sekarang, ini akan menjadi hal yang menarik untuk diamati.

Olivia Moore 11:50 AI sebenarnya sangat baik dalam percakapan multibahasa dan aksen berat. Sering kali, saat saya rapat, mungkin ada satu kata atau frasa yang tidak saya dengar dengan jelas, lalu saya melihat catatan rapat (Granola) saya, dan itu mencatatnya dengan sangat sempurna. Jadi saya pikir ini adalah contoh bagus dari apa yang dapat dilakukan sebagian besar penyedia ASR atau speech-to-text.

Olivia Moore 12:08 Sekarang ada beberapa use case yang saya harap akan lebih banyak terlihat tahun depan, apa pun yang terkait dengan pemerintah. Kami adalah investor Prepared 911, jika Anda bisa menangani panggilan 911—mereka menangani panggilan non-darurat—tetapi jika Anda bisa menangani itu dengan AI suara, Anda juga seharusnya bisa menangani panggilan DMV (kantor kendaraan bermotor) dan panggilan pemerintah lainnya, yang saat ini sangat membuat frustrasi bagi konsumen, dan sama frustrasinya bagi karyawan di ujung telepon.

Olivia Moore 12:32 Saya juga ingin melihat lebih banyak AI suara untuk konsumen. Sejauh ini, ini terutama B2B (business-to-business), karena sangat jelas untuk menggantikan atau melengkapi manusia di telepon dengan AI yang jauh lebih murah. Di bidang AI suara konsumen, salah satu kategori yang membuat saya bersemangat adalah seputar kesehatan dan kebugaran yang lebih luas. Kami telah melihat pendamping suara bermunculan di fasilitas hidup berbantuan, panti jompo, baik sebagai pendamping penghuni maupun untuk melacak berbagai indikator kesehatan seiring waktu. Kami melihat AI suara sebagai sebuah industri, bukan sekadar pasar, dan menurut kami, ini berarti akan ada pemenang di setiap lapisan tumpukan teknologi. Jika Anda tertarik pada AI suara, atau ingin memulai bisnis di bidang AI suara, saya sarankan Anda melihat model-model tersebut. Ada banyak platform hebat seperti 11 Labs, di mana Anda dapat menguji membuat suara Anda sendiri dan membuat agen suara Anda sendiri. Anda akan mendapatkan pemahaman yang baik tentang apa yang mungkin dan apa yang akan terjadi di masa depan.