AI (Artificial Intelligence) yang umumnya disebut Kecerdasan Buatan bahkan Akal Imitasi (demi konsistensi akronim) telah mengalami transformasi pesat dalam beberapa tahun terakhir. AI telah mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi. Pada awalnya, AI difokuskan pada tugas-tugas spesifik seperti pengenalan pola.
Namun, kemunculan Generative AI menandai era baru di mana mesin mampu menciptakan konten orisinal, seperti teks, gambar, atau kode program, berdasarkan input pengguna. Saat ini, pada tahun 2025, kita menyaksikan evolusi selanjutnya: Agentic AI, yang tidak hanya menghasilkan output tetapi juga bertindak secara otonom untuk mencapai tujuan kompleks.
Evolusi ini bukan sekadar peningkatan teknis, melainkan langkah menuju Artificial General Intelligence (AGI), di mana AI dapat meniru kecerdasan manusia secara keseluruhan. Artikel ini akan mengeksplorasi perjalanan tersebut, dengan penekanan pada perbedaan, aplikasi, dan implikasi masa depan.
Generative AI: AI yang bersifat reaktif
Generative AI (GenAI), yang populer sejak peluncuran model seperti ChatGPT pada akhir 2022, berjalan berdasarkan prinsip reaktif (segera bereaksi terhadap sesuatu, dalam hal ini prompt). Sistem ini menggunakan model bahasa besar (Large Language Models atau LLM) dan teknik pembelajaran mendalam untuk menghasilkan respons terhadap prompt pengguna. Contohnya, Generative AI dapat menulis esai, mendesain gambar, atau menganalisis data dengan akurasi tinggi. Keberhasilan ini didasarkan pada pelatihan data masif, di mana AI belajar dari pola historis untuk memprediksi output.
Namun, keterbatasannya jelas: AI ini bergantung pada intervensi manusia dan tidak mampu menangani tugas dinamis yang memerlukan perencanaan jangka panjang atau adaptasi real-time. Misalnya, meskipun dapat merencanakan itinerary perjalanan, ia tidak dapat secara mandiri memesan tiket atau menyesuaikan rencana berdasarkan perubahan cuaca.
Evolusi ke Agentic AI mengatasi keterbatasan tersebut dengan memperkenalkan elemen otonomi dan pengambilan keputusan. Agentic AI dibangun di atas fondasi Generative AI, tetapi menambahkan lapisan seperti persepsi lingkungan, perencanaan strategis, dan eksekusi tindakan.
Tidak seperti pendahulunya yang reaktif, Agentic AI bersifat proaktif: ia dapat mengobservasi situasi, merumuskan rencana, menggunakan alat eksternal (seperti API atau database), dan belajar dari hasil untuk meningkatkan performa. Konsep ini sering digambarkan sebagai “agen” yang mirip dengan asisten virtual cerdas, mampu menangani workflow multistep tanpa pengawasan konstan.
Perbedaan mendasar antara keduanya terletak pada ruang lingkup dan kemampuan. Generative AI fokus pada penciptaan konten, sementara Agentic AI menekankan pengambilan keputusan dan aksi. Dalam konteks bisnis, Generative AI mendukung tugas seperti pembuatan laporan atau analisis data, tetapi Agentic AI dapat mengotomatisasi proses end-to-end, seperti manajemen rantai pasok yang menyesuaikan inventaris secara real-time berdasarkan prediksi permintaan.
Teknologi pendukung Agentic AI mencakup pembelajaran penguatan (reinforcement learning) dan representasi pengetahuan, yang memungkinkan integrasi dengan sistem lain. Hasilnya, efisiensi meningkat secara signifikan, terutama dalam skenario variabel seperti diagnostik kesehatan atau penilaian risiko keuangan.
Agentic AI: AI yang proaktif
Pada tahun 2025, perkembangan Agentic AI semakin pesat, didorong oleh inovasi dari perusahaan teknologi besar. Amazon Web Services (AWS) baru saja meluncurkan Amazon Bedrock AgentCore, yang memungkinkan pembangunan agen AI untuk tugas enterprise seperti otomatisasi layanan pelanggan. Sementara itu, IBM memprediksi bahwa agen AI akan menjadi narasi dominan, dengan fokus pada arsitektur multi-agen yang bekerja secara kolaboratif.
Tren lain termasuk penerapan di industri vertikal, seperti agen khusus untuk manufaktur yang mampu memperbaiki data pipeline secara otonom. McKinsey menyoroti paradoks GenAI, di mana agen AI horizontal (untuk tugas umum) dan vertikal (spesifik) akan mendominasi, meningkatkan produktivitas hingga 40% di sektor tertentu.
Selain itu, kemajuan seperti memori jangka panjang dan penalaran yang lebih baik telah membuat agen lebih cerdas, sebagaimana dilaporkan dalam tinjauan pertengahan tahun. Platform seperti Dataiku dan Salesforce juga merilis alat agenik yang mendukung integrasi dengan ekosistem cloud, mempercepat adopsi di bisnis.
Agentic AI: Jembatan menuju AGI
Evolusi ini tidak berhenti di Agentic AI; ia merupakan jembatan menuju AGI. AGI didefinisikan sebagai AI yang mampu melakukan tugas intelektual apa pun yang bisa dilakukan manusia, dengan fleksibilitas dan adaptasi penuh. Integrasi antara Generative dan Agentic AI dianggap sebagai langkah krusial untuk mencapai AGI, karena menggabungkan kemampuan kreatif dengan otonomi.
Penelitian terbaru menunjukkan bahwa Agentic AI mendekati AGI dengan menambahkan elemen seperti pembelajaran mandiri dan interaksi multi-modal, meskipun AGI masih bersifat hipotetis dan memerlukan terobosan etis serta regulasi. Tantangan utama termasuk bias algoritma, privasi data, dan potensi penyalahgunaan, yang memerlukan kerangka kerja etis untuk memastikan manfaat bagi masyarakat.
Evolusi dari Generative AI ke Agentic AI menandai perubahan besar: dari mesin yang hanya mampu menghasilkan konten secara reaktif menjadi sistem yang mampu bertindak secara otonom, merencanakan, dan mengeksekusi keputusan. Pergeseran ini bukan sekadar upgrade teknologi, melainkan lompatan paradigma yang membuka peluang baru di hampir setiap sektor—dari bisnis, kesehatan, pendidikan, hingga keamanan. Diskusi tentang Artificial General Intelligence (AGI) semakin menekankan bahwa kita sedang bergerak menuju bentuk kecerdasan buatan yang lebih menyerupai manusia, meskipun dengan kebutuhan akan pengawasan yang ketat agar tidak keluar jalur.
Di era 2025, perusahaan dan peneliti dituntut untuk tidak hanya mengadopsi teknologi ini demi daya saing, tetapi juga memastikan penerapannya selaras dengan prinsip etika, transparansi, dan tanggung jawab sosial. Evolusi AI pada akhirnya bukan semata tentang efisiensi atau otomatisasi, melainkan tentang membentuk masa depan yang lebih inklusif, adaptif, dan berkelanjutan. Dengan kata lain, bagaimana kita mengarahkan Agentic AI hari ini akan sangat menentukan kualitas peradaban digital di masa depan.
