Di era digital saat ini, AI semakin terintegrasi dalam operasional bisnis, termasuk di contact center di mana interaksi pelanggan semakin kompleks dan memerlukan respons cepat serta scalable. Di Indonesia, dengan pertumbuhan e-commerce dan layanan digital yang pesat, AI agents (seperti chatbot otonom atau sistem AI yang menangani tugas secara mandiri) menjadi kunci untuk efisiensi. Namun, sering kali fokus hanya pada customer experience (CX), sementara agent experience (AX) untuk AI agents itu sendiri diabaikan. AX yang optimal memastikan AI agents dapat beroperasi dengan lancar, andal, dan efisien, yang pada akhirnya meningkatkan kualitas layanan keseluruhan serta mengurangi intervensi manusia.

Agent experience adalah pengalaman holistik yang dirasakan AI agents saat berinteraksi sebagai pengguna produk atau platform. Dalam konteks customer service, AI Agent di customer service mengubah cara kerja contact center dengan menangani tugas otonom, sementara customer experience agent adalah peran AI agents sebagai penghubung utama antara pelanggan dan brand di mana pengalaman AI agents yang baik menghasilkan CX superior. Artikel ini akan membahas definisi AX, mengapa penting, cara kerja AI dalam mendukungnya, manfaat AI Agent, serta langkah-langkah praktis untuk mengoptimalkannya.

Apa itu Agent Experience (AX)?

Agent Experience (AX) adalah pengalaman holistik yang dimiliki AI agents sebagai pengguna produk atau platform. Ini mencakup seberapa mudah AI agents mengakses, memahami, dan beroperasi dalam lingkungan digital untuk mencapai tujuan pengguna, seperti menangani pertanyaan pelanggan atau memproses transaksi secara otonom.

Komponen utama AX meliputi:

• Aksesibilitas dan onboarding: Pengaturan cepat tanpa intervensi manusia, seperti API keys yang mudah dibuat dan dirotasi.
• Dokumentasi dan struktur: Format yang mudah dibaca oleh large language models (LLM), seperti OpenAPI specs atau llms.txt, untuk menghindari batas konteks.
• Interaksi dan keandalan: Desain produk yang prediktif, dengan error handling yang jelas dan izin granular untuk menghindari kegagalan.
• Optimasi untuk otonomi: Log aktivitas, feedback loop, dan integrasi standar seperti Model Context Protocol (MCP) agar AI agents bisa chaining tugas tanpa ambiguitas.

Berbeda dengan user experience (UX) untuk manusia atau developer experience (DX) untuk programmer, AX fokus pada AI agents sebagai “pengguna pertama” yang beroperasi secara programatis tanpa inferensi konteks atau akal sehat manusia. Di contact center modern, AX memastikan AI agents seperti virtual assistant dapat berintegrasi mulus dengan sistem untuk layanan yang andal.

Mengapa Agent Experience Penting dalam Contact Center Modern?

AX menjadi krusial karena AI agents semakin mendominasi interaksi di contact center, di mana volume pertanyaan pelanggan melonjak dan memerlukan otonomi tinggi. Pengalaman AI agent yang buruk menyebabkan AI agents gagal tugas, biaya tinggi, atau memerlukan intervensi manusia, yang akhirnya mengurangi efisiensi dan meningkatkan frustrasi pelanggan, sehingga CSAT dan NPS menurun.

Dari sisi bisnis, dengan prediksi bahwa akan banyak aplikasi enterprise menggunakan agentic AI pada 2028, AX yang baik dapat meningkatkan adopsi AI agents, mengurangi biaya operasional, dan memastikan keandalan. Tren omnichannel membuat AI agents harus menangani data dari berbagai saluran tanpa hambatan. Tanpa AX optimal, risiko kegagalan otonom meningkat, menghambat skalabilitas.

Bagaimana Cara Kerja Agent Experience AI?

Agent Experience AI bekerja dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam alur kerja agen secara real-time, sehingga agen tetap menjadi pusat interaksi sementara AI berperan sebagai “co-pilot” yang membantu. Proses kerjanya meliputi:

• Pengumpulan & analisis data real-time: AI mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai saluran (telepon, chat, email, WhatsApp) untuk membentuk profil lengkap.
• Bantuan selama interaksi: Generative AI memberikan saran respons kontekstual, next-best-action, atau kalimat empati berdasarkan riwayat dan sentiment pelanggan. Sentiment analysis mendeteksi emosi pelanggan secara otomatis untuk memandu agen memberikan respons yang tepat.
• Otomatisasi tugas rutin: Robotic Process Automation (RPA) menangani verifikasi data, update status, atau pengiriman konfirmasi, sehingga agen fokus pada interaksi bernilai tinggi.
• Smart routing & after-call support: AI mengarahkan tiket ke agen dengan keahlian paling sesuai. Setelah panggilan, AI menghasilkan ringkasan otomatis (summarization) untuk handover cepat atau coaching.
• Siklus pembelajaran berkelanjutan: Setiap interaksi digunakan untuk melatih model AI lebih lanjut, sehingga saran semakin akurat dan relevan.

Apa Saja Manfaat AI Agent di Customer Service?

Penggunaan AI Agent (agent assist atau copilots) memberikan manfaat signifikan bagi tiga pihak, yaitu agen itu sendiri, pelanggan, serta perusahaan atau bisnis. Berikut adalah masing-masing penjelasannya:

Agen

• Mengurangi beban kerja rutin sehingga agen bisa fokus pada interaksi kompleks dan emosional.
• Memberikan panduan real-time yang dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan resolusi.
• Mengurangi stres & burnout menghasilkan kepuasan kerja dan retensi agen yang meningkat.

Pelanggan

• Respons lebih cepat dan konsisten.
• Interaksi layanan yang lebih personal dan empati.
• Pengalaman pelanggan keseluruhan yang lebih baik.

Bisnis/Perusahaan

• Penurunan Average Handle Time (AHT) dan biaya operasional.
• Peningkatan produktivitas agen hingga 30–50%.
• Retensi agen dan pelanggan yang lebih tinggi.\
• Insight data mendalam untuk perbaikan proses dan strategi.

Bagaimana Cara Mengoptimalkan Agent Experience?

Mengoptimalkan agent experience memerlukan pendekatan holistik dan bertahap. Berikut langkah-langkah praktis:

• Desain dokumentasi LLM-friendly: Gunakan format seperti llms.txt atau OpenAPI specs yang ringkas dan prediktif.
• Implementasikan standar integrasi: Adopsi MCP untuk kontekstualisasi, dengan schema slimming untuk hindari batas token.
• Optimasi autentikasi & keamanan: Berikan API keys granular, rotasi otomatis, dan failure paths jelas.
• Monitor & test secara rutin: Gunakan observability tools, automated testing, dan metrik seperti success rate serta cost per task.
• Bangun feedback loop hybrid: Integrasikan komentar kolaboratif untuk perbaikan, sambil mendukung tim manusia-AI.
• Pilih platform yang AI-ready: Sesuaikan dengan SOP contact center untuk interaksi omnichannel otonom.

Dengan pendekatan ini, AI agents akan beroperasi lebih andal, efisien, dan terintegrasi, yang pada akhirnya meningkatkan customer experience secara keseluruhan.

Optimalkan Layanan Pelanggan Anda dengan Solusi AI Contact Center dari Phintraco Technology!

Pengalaman AI agent merupakan faktor penting dalam meningkatkan pengalaman pelanggan. Oleh karena itu, optimalkan agent experience Anda dengan solusi AI contact center dari Phintraco Technology.

Solusi AI contact center Phintraco Technology dilengkapi fitur agent assist cerdas, generative AI, smart routing, sentiment analysis, predictive insights, dan summarization otomatis. Semuanya dirancang untuk meningkatkan agent experience sekaligus customer experience. AI agents menjadi lebih otonom, andal, dan efektif sehingga hasilnya adalah layanan pelanggan yang unggul dan bisnis yang tumbuh.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila