Bagaimana Agensi Sebenarnya Menggunakan Ejen AI dengan Klien Sekarang
Agensi pemasaran, kreatif, pembangunan dan perunding sudah melepasi peringkat perintis dengan AI agentik. Inilah yang benar-benar berjalan dalam kerja klien hari ini, apa yang masih kebanyakannya cakap-cakap, dan soalan pengebilan, pendedahan serta liabiliti yang belum diselesaikan oleh sesiapa.
Pada Jun, ketika pembuat perjanjian industri pengiklanan berkumpul di selatan Perancis untuk ziarah tahunan mereka, agensi menghabiskan seminggu berlumba-lumba membuat pengumuman ejen AI. WPP berkata ia sedang menguji ejen pembelian dan perancangan media untuk inventori video premium. Dentsu menjalin perkongsian dengan pembangun ejen AI bernama Newton Research untuk mempercepat penyediaan kempen dan analitik. Agensi bebas Butler/Till, bekerja dengan DoubleVerify, sudah membina ejen berasaskan Claude untuk mengalihkan bajet iklan daripada inventori berkualiti rendah. Tiada satu pun daripadanya sekadar demo. Ini ialah agensi yang menerangkan alat yang berjalan dalam akaun klien sebenar, menurut laporan Digiday.
Minggu itu menangkap sesuatu yang benar tentang kedudukan AI agentik sekarang: ia bukan lagi sekadar slaid dalam dek pembentangan. Ia muncul pada papan pemuka kempen, kertas kerja audit dan pangkalan kod — lebih pantas daripada model pengebilan, norma pendedahan dan rangka liabiliti yang dibina untuk dunia tanpanya. Inilah yang agensi benar-benar jalankan hari ini, dan di mana geseran sebenar berada.
Kerja yang sudah melepasi peringkat perintis
Titik data paling jelas tentang penerimaan datang daripada tinjauan Januari 2025 terhadap 547 pembuat keputusan agensi pemasaran AS oleh NinjaCat: 91% sudah menggunakan AI dalam suatu bentuk, dan 59% berkata mereka secara aktif menggunakan ejen AI secara khusus — sistem autonomi yang melaksanakan tugas, bukan sekadar menjana cadangan. Dua aplikasi yang paling kerap disebut agensi ialah kerja data dan wawasan (74%) serta strategi dan pengoptimuman kempen (72%). Dalam amalan, itu bermakna ejen yang menyatukan metrik merentas platform iklan, menangkap anomali sebelum ia membazirkan perbelanjaan, dan menghantar pelaporan terus ke peti masuk klien tanpa penganalisis menyusun dek secara manual.
Laporan State of Data 2025 IAB memberikan angka tentang sejauh mana perkara itu benar-benar berlaku: hanya 30% agensi, jenama dan penerbit yang telah mengintegrasikan AI sepenuhnya merentas kitaran hayat kempen media setakat ini, walaupun agensi dan penerbit dalam kumpulan itu mendahului jenama. Di mana ia telah diguna pakai, IAB mendapati AI memenuhi atau melebihi jangkaan dalam lebih 70% kes, meningkatkan produktiviti sebanyak 47% dan memotong kira-kira 12 jam seminggu kerja manual bernilai rendah bagi setiap orang.
Lapisan agentik secara khusus — ejen pembelian media yang melaksanakan, bukan sekadar mengesyorkan — masih dalam fasa skala awal tetapi bergerak pantas. Digiday melaporkan pada September bahawa 58% eksekutif iklan menjangka pembelian agentik mencapai skala yang bermakna dalam setahun, memetik penyelidikan IAB Europe. Caitlin Gelles dari Dentsu, naib presiden eksekutif teknologi data dan pengukuran, menggambarkan tarikan itu kepada Digiday dengan istilah operasi yang terus terang: "Ia mengambil masa berjam-jam untuk menyediakan kempen merentas sistem… apabila anda boleh menyimpan nuansa itu dalam pangkalan data RAG, atau mengambil cara klien suka membeli dan membiarkan AI mencari kecekapan itu, di situlah nilai masuk."
Agensi pembangunan dan transformasi digital menjalankan versi selari strategi yang sama. Dept, kumpulan agensi Belanda, membina reka bentuk semula platform e-dagang untuk jenama kecergasan Switzerland Blackroll menggunakan ejen AI pada tindanan teknologi Gemini dan Antigravity Google — Dept berkata projek itu selesai 3.8 kali lebih pantas daripada anggaran pra-AI mereka sendiri. Ketua pegawai eksekutif Blackroll, Scott Zalaznik, memberitahu Digiday bahawa syarikat kini menggunakan ejen AI untuk majoriti ujian dan pembangunan ciri e-dagangnya. Dept sejak itu menjadikan pendekatan itu tawaran berbayar bernama Agent Studio, pada dasarnya menyewakan aliran kerja pembinaan ejennya sendiri kepada klien yang mahukan keupayaan itu tanpa membinanya sendiri.
Firma perunding sudah lebih jauh, dan masih berhujah tentang hasilnya
Jika agensi pemasaran berada di pertengahan peralihan, firma perunding besar sudah melabur sepenuhnya dari segi volum — dan kini tersekat pada soalan yang lebih sukar: apakah nilai semua ini. Ketua pegawai eksekutif McKinsey, Bob Sternfels, berkata pada Januari bahawa firma telah mengerahkan puluhan ribu ejen AI dalaman dan akhirnya mahu satu untuk setiap seorang daripada 40,000 pekerjanya, menurut Business Insider. Tetapi seperti yang dikatakan Mina Alaghband, bekas rakan kongsi McKinsey yang kini ketua pegawai pelanggan di Writer: "Saya rasa kita kini berada dalam zaman kekeliruan." Setahun lalu metriknya ialah penggunaan. Kini firma cuba mengukur sesuatu yang lebih sukar — nilai yang benar-benar tercipta.
Ketua pegawai AI PwC, Dan Priest, memberitahu Business Insider bahawa firma telah berhenti mengira ejen dan mula mengira berapa ramai manusia yang benar-benar menggunakan setiap satu. EY menjejaki KPI produktiviti, kualiti dan kecekapan kos pada ejennya setiap bulan. BCG mempunyai nombor paling konkrit: rakan kongsi Scott Wilder berkata pekerja kini menghabiskan kira-kira 15% kurang masa pada kerja bernilai rendah seperti membina slaid, melabur semula kira-kira 70% masa yang dipulihkan itu ke analisis yang lebih dalam — dan menyimpan baki 30%, dalam kata-katanya, sebagai lebih banyak tidur atau kelas yoga. Walaupun dalam firma yang mengenakan bil mengikut jam, masa yang dijimatkan oleh AI tidak secara automatik bertukar menjadi lebih banyak jam yang dibil.
"AI akhirnya mungkin lonceng kematian bagi jam yang boleh dibil," kata Jack Newton, ketua pegawai eksekutif Clio — dakwaan yang firma perkhidmatan profesional telah buat dan tarik balik selama tiga puluh tahun, kecuali kali ini aritmetik di belakangnya terbuka kepada umum.
Model pengebilan ialah perkara pertama yang benar-benar pecah
Daripada geseran yang dihadapi agensi, pengebilan ialah yang paling segera kerana matematikanya tidak dapat dielakkan. Jika AI memotong masa sesuatu tugas daripada lima jam kepada satu, dan anda masih mengenakan bil mengikut jam, anda telah memberikan klien diskaun 80% tanpa disedari. Satu analisis Forbes terhadap tinjauan Gartner 2026 ke atas 743 profesional audit dan penyelidikan berasingan daripada syarikat perisian undang-undang Clio mendapati corak itu muncul merentas industri perkhidmatan profesional yang berkaitan: 93% pemimpin audit melaporkan menggunakan AI sedikit-sebanyak tetapi hanya 38% mempunyai strategi untuknya, dan Clio menganggarkan kira-kira tiga perempat tugas undang-undang yang boleh dibil kini boleh diautomasikan oleh AI generatif.
Harga belum mengejar. Clio mendapati 86% firma undang-undang solo dan 78% firma kecil tidak membuat sebarang perubahan harga sebagai respons, berbanding 51% firma pasaran pertengahan dan 46% firma perusahaan — semakin kecil firma, semakin senyap ia menelan diskaun itu. Sementara itu 71% klien memberitahu penyelidik bahawa mereka sebenarnya lebih suka yuran tetap berbanding pengebilan mengikut jam sejak awal, yang menunjukkan pengebilan mengikut jam sentiasa menjadi pengganti bagi sesuatu yang klien benar-benar mahu: hasil yang boleh diramal, bukan lembaran masa. Ketua pegawai undang-undang Salesforce, Sabastian Niles, menjadikan jangkaan pihak klien itu eksplisit dalam catatan forum tadbir urus Harvard Law School yang dipetik Forbes: "Keuntungan sudah tentu mesti dikongsi juga dengan klien melalui penjimatan, kecekapan kos dan model perniagaan baharu." Wall Street Journal merangkum peralihan yang sama di bawah tajuk "Di dalam peralihan tidak kemas perunding daripada pengebilan mengikut jam", menerangkan firma perkhidmatan profesional yang bergelut mencipta semula cara mereka mengenakan bayaran apabila AI mengancam menjadikan jam yang boleh dibil lapuk.
Agensi pemasaran sudah menguji alternatif yang ditemui tinjauan NinjaCat: 28% telah beralih daripada jam yang boleh dibil standard ke arah harga berasaskan nilai atau hasil, dan 45% kini menjual penyelesaian serta automasi berasaskan AI sebagai perkhidmatan berpakej dan bukannya menyerapkannya ke dalam retainer sedia ada — menukar keuntungan kecekapan menjadi produk baharu, bukan invois yang lebih kecil.
Patutkah klien diberitahu bahawa ejen menyentuh kerja mereka?
Soalan pendedahan kurang jelas penyelesaiannya berbanding soalan pengebilan, kebanyakannya kerana tiada satu peraturan yang boleh dirujuk. Penyelidikan State of Data 2025 IAB mendapati kira-kira separuh jenama sudah bimbang tentang cara agensi dan penerbit menggunakan AI bagi pihak mereka — jurang kepercayaan yang wujud sebelum sesiapa memutuskan rupa pendedahan yang sepatutnya.
Panduan paling jelas setakat ini datang daripada bidang perkhidmatan profesional berkaitan yang bergelut dengan soalan yang sama untuk klien mereka sendiri. Dalam rencana yang disiarkan secara sindiket daripada Journal of Accountancy, penanggung insurans CNA menasihati firma CPA bahawa tanpa satu undang-undang yang mengawal semuanya — landskap undang-undang ialah tampalan Gramm-Leach-Bliley Act, undang-undang pendedahan negeri yang bertaburan di tempat seperti California dan Utah, serta AI Act EU untuk firma dengan klien Eropah — pendedahan sukarela dan khusus masih laluan yang lebih selamat, kerana klien yang kemudian mengetahui AI menyentuh kerja mereka tanpa diberitahu boleh membacanya sebagai penipuan, sama ada ada sesuatu yang tidak kena atau tidak. Tulisan itu menunjuk Pendapat Formal 2024 American Bar Association tentang AI generatif, yang menetapkan garis pemisah yang jelas: bahasa boilerplate yang tertanam dalam surat pelantikan tidak dikira sebagai persetujuan termaklum. Pendedahan mesti benar-benar menerangkan apa yang AI lakukan dan apa yang manusia semak selepas itu.
Setiap bidang perkhidmatan profesional yang terkena soalan ini — perakaunan, undang-undang, dan kini agensi — sampai pada jawapan kasar yang sama: pendedahan belum diwajibkan undang-undang dalam kebanyakan kes, tetapi menyembunyikannya ialah pertaruhan reputasi yang kian berisiko apabila semakin ramai klien mula menganggap AI sudah terlibat.
Siapa yang menanggung apabila ejen tersilap
Liabiliti ialah geseran yang paling kurang difikirkan agensi, kerana ia belum memaksa isu itu — belum ada kegagalan AI agensi yang menjadi tajuk utama seperti dalam profesion undang-undang, yang menyaksikan peguam dikenakan sanksi kerana memetik kes palsu rekaan AI dalam pemfailan sebenar. David Partida dari Law.com menjalankan siri enam bahagian sepanjang 2026 yang menjejaki masalah ini tepat ketika ia bergerak daripada teori kepada rutin, termasuk ansuran bertajuk "Apa yang berlaku apabila AI bertindak sendirian — dan siapa yang membayarnya?" serta "Siapa yang bertanggungjawab apabila AI tersilap?". Rencana pendamping di laman yang sama, "Akauntabiliti untuk ralat AI oleh peguam dan hakim", menyatakan bahawa peguam semakin banyak memfailkan hujah yang mengandungi petikan kes palsu yang dijana AI — biasanya dijejak kepada ralat pengguna, bukan alat itu sendiri — dan mahkamah sudah membetulkan keputusan yang terhasil melalui usul dan rayuan. Panduan profesional yang menumpu pada isu ini, daripada pendapat ABA hingga nasihat CNA kepada firma CPA, konsisten: firma yang bergantung pada output ejen AI tanpa semakan manusia yang bebas menanggung liabiliti sama seperti jika seorang kakitangan junior tanpa pengawasan yang melakukan kesilapan itu. Ejen tidak memikul liabiliti. Firma yang menghantar outputnya kepada klien yang memikul.
Agensi belum mempunyai versi pengiraan seumpama ini dalam rekod awam — yang boleh dikatakan titik geseran yang paling wajar diperhatikan, kerana hasil kerja agensi bergerak pantas dan sering mendapat penelitian yang kurang sebelum sampai ke peti masuk klien.
Satu idea daripada The AI Organization wajar dipinjam di sini: keterbacaan, iaitu mampu menunjukkan — bukan sekadar mendakwa — siapa atau apa yang menyentuh secebis kerja dan bila. Agensi yang dapat menghasilkan rekod sebenar tentang apa yang ejen lakukan, apa yang manusia semak, dan bila mereka menandatangani, menjawab soalan pendedahan dan liabiliti dengan bukti, bukan kenyataan dasar. Produk AI FabricLoop sendiri, Loop Agent, dibina di atas MCP dengan pemberian kebenaran yang jelas dan diaudit tepat atas sebab ini: supaya penggunaan AI yang berhadapan dengan klien ialah sesuatu yang firma boleh tunjukkan, bukan sekadar tegaskan.
Apa maksudnya ini jika anda menjalankan agensi
Ketepikan pengumuman-pengumuman itu, dan coraknya sempit tetapi nyata. AI agentik sedang memperoleh tempatnya hari ini pada kerja yang boleh diulang, diukur dan disemak sebelum sampai kepada klien: pelaporan kempen, pelaksanaan pembelian media dalam had perlindungan (guardrail) yang ditetapkan, penyelidikan peringkat pertama dan analisis persaingan, serta — menurut nombor Dept — sebahagian yang bermakna daripada kitaran bina dan uji e-dagang. Itu bukan senarai kecil, dan bagi agensi yang masih melakukan kerja itu secara manual, ia kelebihan kos sebenar yang terbentang di depan mata.
Ia masih kebanyakannya cakap-cakap pada kerja yang memerlukan pertimbangan yang belum ada siapa tahu cara mengesahkan pada skala: keputusan kreatif yang membawa risiko jenama, syor strategik yang klien bayar tepat kerana mereka mempercayai orang yang membuatnya, dan apa-apa sahaja di mana kesilapan boleh sampai kepada klien sebelum manusia melihatnya. Agensi yang dipetik merentas pelaporan ini — Dentsu, PwC, BCG — menggambarkan model yang sama di bawah aplikasi mereka yang berbeza: ejen melakukan kerja yang boleh dimampatkan, manusia menyemak bahagian yang membawa risiko, dan masa yang dibebaskan dilabur semula dan bukannya disimpan sebagai margin. Itu cerita yang lebih membosankan daripada "AI menggantikan agensi". Ia juga cerita yang benar-benar berlaku dalam akaun klien sekarang.