Apa itu Agentic AI? Bayangkan ketika kecerdasan buatan (AI) tak hanya piawai membuatkan rencana perjalanan liburan yang sesuai kebutuhan. Tapi AI juga bisa langsung memesankan tiket pesawat dan hotel.
Agentic AI bukan lagi sekadar konsep futuristik. Generasi baru kecerdasan buatan ini dapat bertindak layaknya asisten pribadi serba bisa, mulai dari merencanakan, memesan, hingga mengeksekusi berbagai hal tanpa campur tangan manusia.
Tengah ramai dibicarakan karena digadang-gadang bisa membuat hidup lebih praktis, kehadiran teknologi ini tetap menyisakan sejumlah pertanyaan. Untuk memahami hal ini lebih jauh, mari kita simak apa itu Agentic AI dan bagaimana cara kerjanya.
Apa Itu Agentic AI?
Ada banyak definisi Agentic AI. Wikipedia, misalnya, menyebutnya sebagai sistem yang dapat membuat keputusan sesuai konteks secara mandiri, melakukan tugas tanpa campur tangan manusia secara langsung, dan terus menerus belajar.
Definisi yang dibuat AWS juga kurang lebih sama, dengan memasukkan karakteristik otonom, mandiri, dan independen. Namun penyedia layanan cloud ini juga menggarisbawahi kata “agentic”, yang berarti sistem AI ini adalah agen. Dan setiap agen dapat bertindak secara independen, tapi tetap berorientasi pada tujuan (goal-driven).
AWS juga menyebutkan, agen AI otonom ini dapat berkomunikasi satu sama lain maupun dengan sistem software lainnya untuk mengotomatisasi proses bisnis.
Sementara dalam sistem yang terdiri dari banyak agen AI, dalam definisi IBM, tiap agen dapat menangani sub-tugas tertentu untuk mencapai satu tujuan tertentu. Dalam menjalankan tugas-tugas ini, para agen dikoordinasikan melalui orkestrasi AI.
Sedangkan menurut Google Cloud, Agentic AI dapat menentukan tujuan, rencana, dan menjalankan tugas dengan campur tangan manusia yang minimal.
Dari berbagai definisi tersebut, kita dapat menarik kesimpulan tentang beberapa karakteristik agentic AI yang menonjol: otonom, berorientasi tujuan, proaktif, adaptif, kesadaran kontekstual, integrasi dan multimodal, kolaborasi multiagen, perencanaan, penalaran
Agentic AI vs Agen AI
Selain Agentic AI, kita juga kerap menemui istilah agen AI atau AI agent. Apakah ada perbedaannya? Sering dianggap serupa, padahal keduanya memiliki perbedaan mendasar.
AI agent biasanya dirancang untuk menjalankan tugas tertentu secara otomatis, misalnya chatbot yang menjawab pertanyaan pelanggan atau sistem rekomendasi yang menyarankan produk.
Mereka bekerja berdasarkan instruksi atau konteks yang diberikan, tanpa memahami tujuan besar di balik tugas tersebut.
Sedangkan Agentic AI memiliki kecerdasan otonom yang lebih luas. Teknologi ini mampu memahami tujuan jangka panjang, memecahnya menjadi langkah-langkah, memilih alat atau AI agent yang tepat, lalu mengeksekusi rencana secara mandiri.
Jika AI agent ibarat seorang staf ahli yang fokus pada satu pekerjaan, Agentic AI berperan layaknya manajer proyek yang bisa mengoordinasikan banyak staf, menyesuaikan strategi sesuai kondisi, dan memastikan hasil akhirnya sesuai target.
Agentic AI vs Gen AI
Hal lain yang kerap jadi pertanyaan adalah perbedaan antara Agentic AI dan generative AI.
Fokus pada otomatisasi workflow, Agentic AI mampu mengambil keputusan dan bertindak agar proses bisa terus berjalan. Sedangkan kemampuan Gen AI adalah merespons input dan menghasilkan output. Oleh karena itu, tugas Gen AI adalah kreasi konten.
Untuk melihat perbedaan di antara keduanya, mari kita gunakan analogi penulis lepas dan sekretaris pribadi.
Generative AI itu seperti penulis lepas. Anda bilang: “Tolong tuliskan draft email untuk X,” maka ia akan membantu membuat draft email. Namun menyalin dan menempel, lalu mengirimkan email harus Anda kerjakan sendiri. Pekerjaan Gen AI berhenti di tahap pembuatan teks.
Nah, Agentic AI lebih mirip sekretaris pribadi. Anda cukup bilang: “Tolong follow-up X, dua hari setelah proposal dikirim.” “Sekretaris” ini akan mencari data kontak X (dari CRM), menulis email, mengirimkannya atas nama Anda (melakukan API call ke layanan email si X), lalu mencatat bahwa tindak lanjut sudah dilakukan (di CRM). Semua beres tanpa Anda harus turun tangan lagi.
Meski punya keunggulan masing-masing, keduanya dapat bekerja sama. Gen AI bisa menjadi tool dan atau komponen inti dalam Agentic AI.
Pada analogi “follow-up email” tadi, Agentic AI dapat memanfaatkan tool Gen AI untuk membuat draft email. Gen AI menjadi salah satu tool untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu dalam workflow yang lebih luas.
Di sisi lain, model generatif seperti LLM juga bisa berperan sebagai otak utama sistem Agentic AI. Fungsi model ini adalah ‘berpikir’: memahami tujuan besar pengguna, memecahnya jadi langkah-langkah yang bisa dikerjakan, dan memilih alat yang tepat untuk menjalankannya.
Oleh karena itu, agen AI tidak hanya memberitahu waktu yang tepat untuk berlibur ke Bali, tapi ia juga bisa memesankan tiket dan hotel.
Agentic AI vs RPA
Kemampuan Agentic AI untuk melakukan serangkaian tugas juga mengingatkan kita pada robotic process automation (RPA).
RPA dirancang untuk mengotomatisasi tugas-tugas rutin, berulang, dan berbasis aturan. Contohnya, memindahkan data dari email ke spreadsheet, atau menyalin data dari satu sistem ke sistem lain. RPA sangat efektif untuk efisiensi tetapi kaku. Ia membutuhkan intervensi manusia jika misalnya ada perubahan format data atau aturan yang tidak terduga.
Sebaliknya, Agentic AI lebih fleksibel karena didukung model AI generatif seperti LLM. Sistem ini tidak hanya menjalankan instruksi, tetapi juga bisa memahami tujuan besar, membuat keputusan, dan menyesuaikan langkah sesuai situasi dan kondisi.
Kita bisa analogikan RPA seperti kereta api atau kereta listrik, jalurnya sudah tetap, pemberhentiannya sudah pasti, dan tidak bisa berbelok walau ada hambatan. Jadi RPA hanya mengeksekusi instruksi.
Sedangkan Agentic AI ibarat sopir taksi online. Anda cukup menyebutkan tujuan, ia akan mencari rute terbaik dan menyesuaikan kondisi di jalan. Dengan kata lain, Agentic AI bisa mengambil keputusan cerdas untuk mencapai tujuan.
Cara Kerja Agentic AI
Siklus kerja Agentic AI umumnya terdiri dari empat tahap utama:
1. Perceive (mengamati)
Sistem mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti API, database, dokumen, atau sensor, dan memproses informasi tersebut untuk memahami konteks atau kondisi lingkungan saat itu.
2. Reason (menalar)
Model bahasa besar (LLM) bertindak sebagai otak sistem—memahami tujuan pengguna, menganalisis data, dan menyusun rencana tindakan secara detail.
3. Act (bertindak)
Setelah merumuskan strategi, Agentic AI menjalankan langkah-langkahnya. Sistem berinteraksi langsung dengan aplikasi atau layanan eksternal melalui API, menjalankan langkah, seperti mengirim email, memperbarui database, atau men-trigger alat lain. Semua aksi atau tindakan dilengkapi dengan kontrol keamanan dan audit trail untuk kepatuhan operasional.
4. Learn (belajar)
Teknologi ini selalu belajar dari hasil tindakan dan umpan balik lingkungan melalui loop data (“data flywheel”). Teknik seperti reinforcement learning (misalnya Q-learning, PPO) digunakan untuk menyempurnakan performa sistem dari waktu ke waktu.
Manfaat Agentic AI
Teknologi ini menawarkan berbagai manfaat yang tidak hanya mengakselerasi kinerja bisnis tapi juga mendorong transformasi yang lebih luas.
Dirangkum dari berbagai sumber, inilah manfaat utama agentic AI:
1. Efisiensi operasional dan peningkatan produktivitas
Agentic AI menyelesaikan tugas rutin dan kompleks dengan cepat dan tepat, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan. Dengan demikian, manusia bisa lebih fokus pada pekerjaan strategis dan kreatif.
2. Pengambilan keputusan cerdas dan adaptif
Sistem ini bisa menganalisis data langsung, memahami situasi, dan menyesuaikan keputusan secara cepat. Bidang-bidang yang membutuhkan ketepatan tinggi, seperti keuangan, kesehatan, dan keamanan, dapat menuai manfaat dari teknologi ini.
3. Penghematan biaya dan optimasi sumber daya
Dengan mengotomatisasi proses yang biasanya memerlukan tenaga manual, Agentic AI dapat memangkas biaya operasional, mengurangi kebutuhan staf tambahan, dan meminimalkan risiko kesalahan manusia.
4. Skalabilitas dan fleksibilitas
Salah satu manfaat yang signifikan dari sistem Agentic AI adalah skalabilitas. Ia dapat menangani peningkatan beban kerja tanpa menambah pengawasan manusia secara proporsional. Agen-agen ini dirancang untuk mampu beradaptasi dengan volume dan kompleksitas yang semakin besar secara efisien.
5. Pengalaman pelanggan yang lebih baik melalui personalisasi
Agentic AI dapat menyajikan interaksi yang lebih personal dan proaktif, seperti menyelesaikan masalah secara otomatis atau memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan data pengguna. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.
6. Peningkatan ketahanan dan manajemen risiko
Sistem ini mampu memantau anomali, mengelola kepatuhan regulasi, dan merespons ancaman secara real-time. Adaptabilitas Agentic AI memungkinkan menjaga operasional tetap andal dan aman.
Jadi, Agentic AI bukan hanya alat otomatisasi tapi merupakan evolusi cerdas yang proaktif dan goal-driven dalam ekosistem digital modern.
Contoh Penggunaan
Dengan berbagai manfaat tersebut, bagaimana Agentic AI dapat digunakan secara nyata?
1. Layanan pelanggan / contact center
Agentic AI dapat menyelesaikan masalah pelanggan end-to-end (cek status, kirim solusi, update CRM), sehingga memangkas waktu respons dan beban kerja agen manusia.
2. Keuangan & perbankan
Agentic AI membantu mengambil keputusan cepat berdasarkan data pasar dalam deteksi penipuan real-time, otomasi underwriting, dan eksekusi trading yang adaptif.
3. Kesehatan
Teknologi ini bisa membantu triase pasien, monitoring pasien (wearables), penjadwalan darurat, dan rekomendasi tindakan awal, yang pada akhirnya akan mengurangi beban administratif tenaga medis.
4. Logistik & rantai pasok
Agen otonom dapat memprediksi permintaan, merencanakan ulang rute, dan mengkoordinasikan pemesanan ulang secara otomatis sehingga mengurangi keterlambatan dan biaya inventaris.
5. Ritel & e-commerce
Agentic AI mampu melakukan personalisasi skala besar (proaktif rekomendasi, follow-up penjualan), otomatisasi pemenuhan, dan optimasi stok.
6. Manufaktur & pemeliharaan (predictive maintenance) Agen akan memantau mesin, menjadwalkan perawatan preventif, dan meminimalkan downtime.
7. Keamanan siber & IT Ops
Deteksi ancaman dan respons otomatis akan mempercepat waktu respons insiden dan mengurangi false positives.
8. Asuransi
Automasi penanganan klaim, klasifikasi, dan penilaian risiko akan mempercepat proses klaim dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
9. Media & kreatif
Agentic AI dapat melakukan orkestrasi alur kerja produksi hingga personalisasi konten untuk audiens yang berbeda.
10. Sektor publik/ pemerintahan & telekomunikasi
Teknologi ini bisa membantu dalam otomatisasi layanan warga, monitoring infrastruktur, dan orkestrasi insiden di jaringan telekom yang besar.
Tren Adopsi Agentic AI
Dengan sejumlah manfaat dan contoh penggunaannya di banyak sektor, tak sedikit perusahaan dan organisasi yang melirik Agentic AI, termasuk di kawasan Asia Tenggara.
Dikutip dari TechNode Global, dalam laporan yang berjudul “Agentic Automation: Unlocking Seamless Orchestration for the Modern Enterprise”, IDC menyatakan bahwa saat ini sekitar 42% organisasi di Asia Tenggara sudah menerapkan Agentic AI. Sementara itu, hampir 44% berencana menggunakannya dalam 12 bulan ke depan.
Survei ini juga menunjukkan bahwa tiga dari lima organisasi (sekitar 86%) akan menggunakan AI agent dalam satu tahun ke depan.
Menurut laporan yang sama, customer support automation diprediksi akan menyumbang 58% dari total penggunaan Agentic AI di Asia Tenggara.
Adopsi untuk otomatisasi layanan pelanggan ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, memangkas biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Menurut prediksi IDC, sektor-sektor yang akan menuai manfaat dari Agentic AI, seperti ritel, keuangan, telekomunikasi, dan manufaktur.
Menurut FutureCIO, tren ini menandai pergeseran dari eksperimen skala kecil menuju penerapan Agentic AI yang lebih luas, memberi gambaran bagaimana otomatisasi bisa berkembang lebih jauh. Adalah hal yang menarik untuk melihat sejauh mana teknologi ini akan diadaptasi di berbagai industri.
