Agentic AI: Pengertian, Contoh Aplikasi, dan Cara Kerjanya

Agentic AI adalah jenis kecerdasan buatan maju yang mampu menetapkan tujuan, merencanakan rencana, dan mengeksekusi tindakan sendiri untuk mencapai hasil tertentu tanpa perlu banyak bantuan manusia. Berbeda dengan AI konvensional yang hanya merespons perintah, agentic AI bekerja proaktif dan mandiri. Teknologi ini tidak hanya menjalankan tugas yang telah ditetapkan, melainkan juga memahami konteks, menganalisis data, dan mengambil keputusan berdasarkan situasi. Contohnya, mobil otonom yang tidak hanya mengikuti instruksi “berangkat dari titik A ke titik B”, tetapi juga menganalisis kondisi jalan, memperkirakan rintangan, dan menyesuaikan rute serta kecepatan untuk mencapai tujuan dengan aman.

Meskipun nama agentic AI dan AI agent terdengar serupa, keduanya berbeda. AI agent masih berkembang dari model reaktif dan hanya dapat menyelesaikan tugas terbatas tanpa kemampuan untuk menyesuaikan diri secara dinamis. Sementara agentic AI lebih canggih, mampu memahami konteks, menganalisis data, dan bertindak sesuai situasi yang berubah. Pergeseran dari model reaktif ke proaktif ini adalah ciri utama agentic AI. Selain mengoptimalkan proses bisnis atau manajemen smart home, agentic AI juga bisa mengantisipasi kebutuhan pengguna, menyelesaikan masalah kompleks, dan terus belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya.

Untuk memahami cara kerja agentic AI, perhatikan empat tahap operasinya: persepsi, penalaran, tindakan, dan pembelajaran. Siklus ini memungkinkan AI untuk bekerja secara mandiri, mengambil keputusan, dan mengejar tujuan dengan efisiensi tinggi. Tahap persepsi dimulai dengan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti sensor, API, atau model konteks. Contohnya, di pabrik cerdas, AI memantau kondisi mesin secara real-time, sementara di mobil otonom, teknologi ini menggabungkan data dari kamera, LiDAR, dan radar untuk memetakan lingkungan.

Setelah data terkumpul, tahap penalaran dimulai dengan pemrosesan dan analisis data untuk memahami situasi. Misalnya, AI yang mengoptimalkan rantai pasok akan mempertimbangkan stok saat ini, keterlambatan pemasok, dan permintaan pelanggan sebelum menentukan langkah terbaik. Sementara itu, agentic AI di mobil otonom menilai lalu lintas, cuaca, dan kondisi jalan untuk membuat keputusan yang aman. Tahap tindakan kemudian menjalankan langkah-langkah yang direncanakan. Dalam konteks rantai pasok, tindakan ini bisa berupa pengalihan rute pengiriman, rekomendasi kepada pengguna, atau pengaturan sistem seperti menyalakan mesin. Sedangkan di kendaraan otonom, tahap ini melibatkan penyesuaian kecepatan, pengarahan mobil, atau penghentian sepenuhnya jika diperlukan.

Tahap terakhir adalah pembelajaran, di mana AI mengevaluasi hasil tindakannya. Pertanyaan yang timbul antara lain: “Apakah tindakan ini membantu mencapai tujuan?” Jika tidak, apa yang harus diperbaiki? “Apa hasilnya jika langkah A diganti dengan langkah B?” Berdasarkan evaluasi ini, AI menyempurnakan perilakunya. Contohnya, sistem gudang yang mendeteksi masalah dalam rantai pasok akan belajar dari pengalaman dan mengoptimalkan langkah-langkah di masa depan, seperti mengubah jadwal pengiriman atau rute distribusi. Siklus pembelajaran dan penyempurnaan ini terus berlangsung, membuat agentic AI semakin cerdas dan mandiri.

Agentic AI memiliki karakteristik utama yang membuatnya bekerja dengan mandatiris serta efisien. Otonomi adalah salah satu ciri penting milik teknologi ini, yang memungkinkan sistem beroperasi dengan minimum campur tangan manusia. Misalnya, asisten berbasiskan AI di rumah cerdas bisa memantau penggunaan energi, mendeteksi anomali, dan menyesuaikan suhu ruangan tanpa perlu pengaturan manual. Selain itu, agentic AI juga berorientasi pada tujuan, bukan hanya merespons perintah. Setelah memahami tujuan utama, sistem ini memecahnya menjadi langkah-langkah yang bisa dijalankan secara mandiri. Contohnya, AI di layanan pelanggan memiliki tujuan untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan tepat. Teknologi ini akan menilai pertanyaan pelanggan, memilih tindakan terbaik, kemudian menjalankannya secara otomatis.

Agentic AI juga memiliki kemampuan penalaran dan perencanaan yang kuat. Sistem ini tidak bertindak semena-mena, tetapi mampu menganalisis masalah kompleks dan menyusun strategi terbaik. Pada contoh rantai pasok, AI tidak hanya mengikuti rutinitas, tetapi juga menganalis data stok, mempelajari tren permintaan, dan memprediksi kebutuhan di masa depan. Berdasarkan hasil analisis, sistem ini bisa menyesuaikan jadwal produksi, mengalihkan sumber daya, atau merampingkan proses. Di samping itu, agentic AI juga memiliki kemampuan beradaptasi dengan perubahan situasi. Contohnya, robot di gudang yang menghadapi keterlambatan pengiriman akan mencari alternatif proses, mengubah urutan tugas, atau mengatur ulang prioritas agar operasinya tetap berjalan lancar.

Sifat proaktif agentic AI adalah salah satu keunggulannya. Sistem ini tidak menunggu instruksi, tetapi memprediksi potensi masalah dan mengambil tindakan sebelum masalah itu terjadi. Misalnya, di industri manufaktur, agentic AI dapat memantau kinerja mesin dan menjadwalkan perawatan lebih awal sebelum terjadi kerusakan, sehingga mencegah downtime dan menghemat biaya. Selain itu, agentic AI juga bisa berkolaborasi dengan sistem AI lain atau manusia. Kolaborasi ini memudahkan proses pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. Misalnya, di sektor keuangan, AI bisa bekerja bersama analis manusia untuk mendeteksi aktivitas transaksi curang. Sistem akan menandai potensi kecurangan secara otomatis, sementara analis fokus pada kasus yang lebih kompleks.

Agentic AI kini banyak digunakan di berbagai industri untuk menangani tugas kompleks. Dalam bisnis, teknologi ini mengotomatisasi pekerjaan administratif dan operasional, seperti pemrosesan faktur dan layanan pelanggan. Sistem AI bisa menangani pembuatan faktur, pengiriman, dan pembayaran sehingga risiko kesalahan manusia berkurang. Di bidang manufaktur, agentic AI meminimalkan downtime dengan pemeliharaan prediktif dan optimalisasi rantai pasok. Teknologi ini memantau kondisi mesin, menganalisis data, dan memprediksi kerusakan sebelum terjadi. Di sektor keuangan, agentic AI membantu mendeteksi penipuan dan melakukan trading otomatis. Sistem ini memantau transaksi secara real-time dan membeku akun apabila terdeteksi aktivitas curang.

Di bidang kesehatan, agentic AI mendukung dokter dan tenaga medis dengan meningkatkan akurasi diagnosis dan efisiensi perawatan pasien. Contohnya, AI bisa menganalisis rekam medis dan hasil pencitraan seperti X-ray untuk mendeteksi penyakit. Sistem juga dapat merekomendasikan perawatan berdasarkan riwayat medis, data genetik, dan kondisi pasien saat ini. Tujuan utama generative AI adalah membuat konten baru, seperti teks, gambar, atau audio, dengan menganalisis data besar untuk mempelajari pola. Contohnya, ChatGPT menghasilkan teks berdasarkan konteks percakapan, sementara DALL·E membuat gambar dari deskripsi teks. Sementara itu, agentic AI berfokus pada pengambilan tindakan mandiri untuk mencapai tujuan tertentu. Contoh penerapannya adalah kendaraan otonom yang bisa menavigasi jalan dan mengambil keputusan mengemudi, serta sistem pemeliharaan prediktif di pabrik yang menjadwalkan perbaikan sebelum kerusakan terjadi.

Agentic AI memiliki peran penting bagi bisnis karena mengotomatisasikan tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi kesalahan manusia. Dalam industri manufaktur dan kesehatan, teknologi ini memprediksi kebutuhan perawatan dan mendukung pengambilan keputusan. Selain itu, agentic AI mendorong inovasi dengan memberikan wawasan baru dan mengotomatisasikan proses rumit. Siklus pembelajaran dan adaptasi menjadikannya alat canggih untuk industri berkembang seperti keuangan. Di masa depan, agentic AI diprediksi akan berkembang pesat dengan dukungan integrasi LLM dan platform automasi. Teknologi ini akan mengubah operasi bisnis, menghadirkan model bisnis baru, dan mendorong pertumbuhan di berbagai sektor.

Baca Seputar Tutorial lainnya di Seputar Tutorial Page