Workday, perusahaan perangkat lunak sumber daya manusia dan keuangan berbasis cloud, mengumumkan perluasan kemitraan dengan Google untuk membawa sistem agen Sana ke ekosistem Gemini Enterprise. Langkah ini menjawab kebuntuan yang dihadapi banyak perusahaan saat mencoba membangun agen AI sendiri: agen tersebut tidak tahu data mana yang boleh diakses, atas nama siapa, dan bagaimana sistem memverifikasinya.
“Sana memastikan integritas model persetujuan dan keamanan selalu dipatuhi,” kata Gerrit Kazmaier, presiden produk dan teknologi Workday, dalam wawancara dengan VentureBeat. “Sejujurnya, di situlah kami melihat pelanggan kesulitan ketika mencoba membangun AI sendiri dengan mengakses data mentah — kekayaan model keamanan jadi hilang, dan hasilnya menjadi terlalu luas.”
Ketika Hampir Benar Tidak Cukup untuk Penggajian dan Laporan Keuangan
Workday meluncurkan Sana pada Maret 2025. Fokus utamanya bukan pada kecepatan atau kecanggihan model bahasa besar, melainkan pada akurasi yang bisa dipertanggungjawabkan — terutama untuk fungsi HR dan keuangan. “Hampir benar tidak bisa diterima,” tegas Kazmaier. “Pikirkan tentang membayar karyawan dengan benar, menutup buku, atau mengelola jadwal kerja secara andal.”
Tantangan akurasi di domain ini lebih rumit daripada konteks AI pada umumnya. Konfigurasi kebijakan, keamanan berbasis peran, dan hierarki organisasi saling terkait erat. Kesalahan kecil bisa merambat. Dan tidak seperti kebanyakan output AI generatif, pertanyaan HR dan keuangan jarang memiliki putaran koreksi — ketika cek gaji sudah salah diproses atau jadwal wawancara sudah kacau, kerusakan sudah terjadi.
Arsitektur Akurasi: Verifikasi Sebelum Eksekusi
Workday membangun Gemini sebagai lapisan penalaran dasar, kemudian menambahkan mesin konteks dan logika proses bisnis di atasnya. Yang membedakan, Workday juga menyematkan model verifikasi dan klasifikasi yang “menginterogasi” keluaran sebelum dieksekusi. Akurasi dan identitas, menurut Workday, adalah pertanyaan yang sama: apakah sistem tahu cukup tentang agen, manusia yang mengotorisasi, dan kondisi rekam saat ini untuk bertindak dengan benar?
Keunggulan Workday terletak pada data yang sudah dimiliki kliennya. Perusahaan dapat menyimpulkan struktur organisasi pelanggan dari data yang mereka berikan. Penyedia identitas pihak ketiga seperti Okta bahkan memverifikasi informasi mereka dengan memeriksa Workday — menjadikan konteks Workday sebagai sistem rekam bagi banyak perusahaan.
Dalam skema Sana Self-Service Agent, Gemini berfungsi sebagai permukaan percakapan untuk memicu alur kerja. Pengguna kemudian diautentikasi dan diotorisasi melalui model identitas dan keamanan Workday. Agen Sana hanya akan bertindak atas nama pengguna tersebut dan bekerja dalam batas izin yang mereka miliki saat itu. Jejak audit juga mengikuti logika yang sama: Gemini hanya menyimpan log interaksi, sementara audit utama tetap berada di dalam Workday dan pelanggannya.
Tata Kelola Harus Hidup di Sistem Rekam, Bukan di Luarnya
Bagi praktisi di bidang HR dan keuangan, lapisan izin dan tata kelola dalam sistem rekam agen menjadi kunci di sektor yang diatur. “Itu harus hidup di sistem rekam — itu bukan preferensi, itu satu-satunya cara yang berhasil,” kata Dan Obendorfer, direktur produk di Würk, dalam email kepada VentureBeat. “Jika izin Anda didefinisikan di luar tempat data benar-benar berada, Anda sudah kalah.”
Kadan Stadelmann, chief technology officer dan salah satu pendiri Compance.AI, menegaskan hal yang sama. “Tanpa kepemilikan agen — kinerja, biaya, atau tindakan — kekacauan terjadi.”
Pernyataan ini menegaskan bahwa perdebatan tentang agen AI perusahaan kini bergeser dari “model mana yang paling pintar” menjadi “siapa yang memegang kunci pintu data”. Workday memposisikan dirinya sebagai pemegang kunci itu — bukan hanya untuk perangkat lunaknya sendiri, tetapi sebagai lapisan tata kelola yang bisa diandalkan perusahaan lain.
