Era digital semakin mendekat, dan kini fokusnya bukan hanya pada membangun model AI yang besar, tetapi juga pada menciptakan agent AI yang dapat bertindak otonom, membuat keputusan, bahkan bernegosiasi atas nama penggunanya. Namun, apa yang terjadi jika dua agent AI, satu mewakili pembeli dan satu mewakili penjual, saling berhadapan dalam negosiasi? Sebuah studi terbaru memberikan wawasan menarik yang patut diperhatikan oleh para pemimpin bisnis di Indonesia.
Penelitian ini, yang dipublikasikan di situs preprint arXiv, menguji negosiasi antara AI agent dan menemukan hasil yang mengejutkan: agent yang lebih “kuat” atau lebih canggih cenderung mendapatkan kesepakatan yang lebih baik. Ini seperti memasuki ruang sidang dengan pengacara berpengalaman versus pengacara pemula; permainannya sama, tetapi peluangnya sudah tidak seimbang sejak awal. Studi ini menyimpulkan bahwa akses ke model AI yang lebih maju – yang memiliki kemampuan penalaran lebih baik, data pelatihan yang unggul, dan parameter yang lebih banyak – dapat secara konsisten menghasilkan kesepakatan finansial yang lebih menguntungkan.
Studi Kasus Negosiasi AI-ke-AI
Untuk menguji hipotesis ini, para peneliti menugaskan model AI untuk berperan sebagai pembeli dan penjual dalam tiga skenario negosiasi yang berbeda: elektronik, kendaraan bermotor, dan properti. Setiap agent penjual diberi spesifikasi produk, biaya grosir, dan harga eceran, dengan instruksi untuk memaksimalkan keuntungan. Sebaliknya, agent pembeli diberi anggaran, harga eceran, dan persyaratan produk ideal, dengan tugas menekan harga serendah mungkin.
Setiap agent memiliki sebagian, tetapi tidak semua, detail yang relevan. Pengaturan ini meniru banyak kondisi negosiasi di dunia nyata, di mana para pihak tidak memiliki visibilitas penuh terhadap batasan atau tujuan masing-masing. Model AI yang digunakan termasuk model-model populer seperti GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o-mini (dari OpenAI), DeepSeek R1, DeepSeek V3, dan Qwen2.
Perbedaan Performa yang Mencolok
Hasilnya menunjukkan perbedaan kinerja yang signifikan. ChatGPT-4o dari OpenAI memberikan hasil negosiasi terbaik secara keseluruhan, diikuti oleh GPT-4 dan GPT-4o-mini. GPT-3.5, model tertua dalam studi ini, tertinggal jauh dalam kedua peran – menghasilkan uang paling sedikit sebagai penjual dan menghabiskan paling banyak sebagai pembeli. DeepSeek R1 dan V3 juga menunjukkan kinerja yang baik, terutama sebagai penjual.
Pola menarik lainnya adalah beberapa agent sering gagal menutup kesepakatan tetapi berhasil memaksimalkan keuntungan pada penjualan yang berhasil mereka lakukan, sementara yang lain menyelesaikan lebih banyak negosiasi tetapi puas dengan margin yang lebih rendah. GPT-4 dan DeepSeek R1 berhasil mencapai keseimbangan terbaik, meraih keuntungan solid dan tingkat penyelesaian negosiasi yang tinggi.
Mengapa Ada Kesenjangan Performa?
Para peneliti menemukan bahwa bahkan model yang paling mumpuni pun rentan terhadap kegagalan, seperti terjebak dalam lingkaran negosiasi yang berkepanjangan tanpa mencapai kesepakatan, atau mengakhiri pembicaraan terlalu cepat meskipun diinstruksikan untuk mendapatkan kesepakatan terbaik. Hasil ini mengejutkan para peneliti, yang sebelumnya percaya bahwa Large Language Models (LLM) sudah cukup baik untuk skenario berisiko tinggi.
Disparitas kinerja negosiasi ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk perbedaan dalam data pelatihan dan kemampuan model untuk bernalar serta menyimpulkan informasi yang hilang. Namun, satu faktor tampaknya jelas: ukuran model memainkan peran penting. Sesuai dengan hukum penskalaan Large Language Models, kemampuan cenderung meningkat seiring dengan peningkatan jumlah parameter. Tren ini terbukti dalam studi tersebut: bahkan dalam keluarga model yang sama, model yang lebih besar secara konsisten mampu mencapai kesepakatan yang lebih baik, baik sebagai pembeli maupun penjual.
Implikasi Lebih Luas: Risiko dan Ketidaksetaraan Digital
Studi ini menambah bukti yang berkembang mengenai risiko penerapan agent AI dalam pengambilan keputusan finansial di dunia nyata. Jika interaksi agent-ke-agent menjadi norma, kesenjangan dalam kemampuan AI dapat secara diam-diam memperdalam ketidaksetaraan yang sudah ada. Seseorang atau perusahaan dengan akses ke AI yang lebih canggih bisa mendapatkan keuntungan finansial yang signifikan dibandingkan mereka yang tidak.
Para ahli juga memperingatkan bahwa agent LLM harus dievaluasi berdasarkan profil risikonya, bukan hanya kinerja puncaknya. Tolok ukur saat ini sering menekankan akurasi dan metrik berbasis pengembalian, yang mengukur seberapa baik agent dapat bekerja pada titik terbaiknya, tetapi mengabaikan seberapa aman ia dapat gagal. Dalam konteks keuangan nyata, kelemahan kecil – bahkan tingkat kegagalan 1% – dapat mengekspos sistem pada risiko sistemik. Oleh karena itu, agent AI perlu “diuji stres” sebelum digunakan secara praktis.
Relevansi untuk Bisnis di Indonesia
Temuan studi ini sangat relevan bagi lanskap bisnis di Indonesia yang semakin mengadopsi teknologi digital. Perusahaan-perusahaan, baik skala besar maupun UMKM, mulai memanfaatkan AI dan IoT untuk berbagai keperluan, mulai dari optimasi operasional hingga interaksi dengan pelanggan dan mitra.
Jika di masa depan transaksi bisnis, pengadaan barang, atau bahkan negosiasi kontrak mulai melibatkan agent AI, maka kualitas dan kecanggihan agent yang Anda gunakan bisa menjadi penentu daya saing. Bisnis yang menggunakan AI agent yang kurang canggih berpotensi kehilangan peluang atau bahkan mengalami kerugian finansial saat berhadapan dengan agent lawan yang lebih mumpuni. Ini bukan lagi soal kemampuan negosiasi manusia, tetapi kemampuan proxy digital Anda.
Bagaimana ARSA Technology Dapat Membantu?
Meskipun ARSA Technology tidak menyediakan agent AI khusus untuk negosiasi harga, studi ini menggarisbawahi pentingnya memilih mitra teknologi yang menawarkan solusi AI yang capable, akurat, dan teruji. ARSA Technology, sebagai perusahaan teknologi lokal yang berpengalaman sejak 2018, berfokus pada pengembangan solusi AI dan IoT yang memberikan dampak nyata bagi bisnis di berbagai sektor di Indonesia.
Solusi kami, mulai dari analitik video AI untuk keamanan dan efisiensi operasional, sistem parkir pintar untuk manajemen kendaraan, hingga teknologi kesehatan mandiri dan pelatihan VR, dibangun di atas model AI yang telah dioptimalkan dan diuji untuk memberikan performa terbaik dalam tugas spesifiknya. Memilih ARSA berarti Anda memilih “agent” yang kuat untuk kebutuhan digitalisasi Anda, memastikan data yang akurat, otomatisasi yang efisien, dan keputusan yang tepat. Kami berkomitmen untuk menyediakan teknologi lokal berkualitas global yang dapat diandalkan oleh bisnis Anda.
Kesimpulan
Studi tentang negosiasi AI-ke-AI ini memberikan peringatan penting: di era di mana agent AI semakin berperan dalam transaksi dan keputusan, kualitas dan kemampuan AI Anda akan sangat memengaruhi hasil yang Anda peroleh. Kesenjangan performa antar model AI bukanlah masalah sepele; ini bisa berdampak langsung pada keuntungan finansial dan potensi melebarkan kesenjangan digital. Bagi bisnis di Indonesia, ini adalah pengingat untuk tidak sembarangan dalam memilih dan mengimplementasikan teknologi AI. Pilihlah mitra yang memiliki rekam jejak dan komitmen pada pengembangan solusi AI yang andal dan berkinerja tinggi.
Konsultasikan kebutuhan AI Anda dengan tim ARSA Technology hari ini.
