Databricks telah mengumumkan pergeseran signifikan dalam adopsi AI perusahaan menuju sistem agensif, yang memungkinkan organisasi untuk menerapkan alur kerja cerdas. Awalnya, janji AI generatif menghasilkan hasil yang terbatas, yang sebagian besar terdiri dari chatbot terisolasi dan proyek percontohan yang terhenti. Namun, data terbaru menunjukkan bahwa pasar sedang berkembang, dengan lebih dari 20.000 organisasi, termasuk 60% perusahaan Fortune 500, bergerak menuju arsitektur di mana model AI dapat merencanakan dan mengeksekusi alur kerja secara mandiri.
Data menunjukkan peningkatan yang luar biasa sebesar 327% dalam penggunaan alur kerja multi-agen di platform Databricks antara Juni dan Oktober 2025. Tren ini menandakan bahwa AI menjadi bagian fundamental dari arsitektur sistem. Pusat pertumbuhan ini adalah pengenalan 'Supervisor Agent', yang mengatur tugas dengan memecah kueri kompleks dan mendelegasikan mereka kepada sub-agen yang spesialis, daripada mengandalkan satu model untuk semua permintaan.
Sejak diluncurkan pada Juli 2025, Supervisor Agent dengan cepat menjadi agen yang paling banyak digunakan, mewakili 37% dari penggunaan pada bulan Oktober. Model ini mencerminkan struktur organisasi manusia, di mana seorang manajer mengawasi pelaksanaan tugas daripada melakukan setiap tugas sendiri. Supervisor Agent mengelola deteksi niat dan pemeriksaan kepatuhan, secara efisien mengarahkan pekerjaan ke alat yang sesuai.
Perusahaan teknologi memimpin dalam mengadopsi sistem multi-agen ini, mengembangkan hampir empat kali lebih banyak daripada sektor lainnya. Namun, utilitas sistem agensif semakin meluas di berbagai industri. Misalnya, sebuah perusahaan layanan keuangan dapat menggunakan sistem multi-agen untuk pengambilan dokumen secara bersamaan dan kepatuhan regulasi, memberikan respons yang terverifikasi tanpa intervensi manusia.
Saat agen AI beralih dari sekadar menjawab pertanyaan menjadi mengeksekusi tugas, tuntutan pada infrastruktur data yang mendasarinya sedang berubah. Basis data tradisional, yang dirancang untuk interaksi manusia yang dapat diprediksi, sedang ditantang oleh pola baca dan tulis frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh agen AI. Saat ini, agen AI bertanggung jawab untuk menciptakan 80% basis data, peningkatan signifikan dari hanya 0,1% dua tahun lalu. Pergeseran ini memungkinkan pengembang untuk dengan cepat menciptakan lingkungan sementara, meningkatkan produktivitas dalam pengembangan aplikasi data dan AI. Selain itu, organisasi semakin mengadopsi strategi multi-model untuk mengurangi ketergantungan pada vendor, dengan 78% menggunakan beberapa keluarga Model Bahasa Besar pada Oktober 2025.