Apa Yang Dimaksud Dengan Agentic Ai? Definisi, Contoh, Dan Cara Kerjanya

Agentic AI adalah jenis kepintaran buatan tingkat lanjut yang bisa menetapkan tujuan, membikin rencana, bernalar, dan mengambil tindakan sendiri untuk mencapai hasil tertentu tanpa perlu banyak kombinasi tangan manusia.

Berbeda dengan AI tradisional yang hanya menanggapi perintah, agentic AI berkarakter proaktif dan bisa memulai tugas secara mandiri. Teknologi ini bisa mengambil keputusan, berfokus pada hasil yang mau dicapai, serta bisa menyesuaikan diri dan bekerja sama dengan manusia.

Di tulisan ini, kami bakal menjelaskan apa itu agentic AI, caranya berpikir, merencanakan, dan bertindak, serta membagikan contoh penerapannya di beragam industri seperti bisnis, keuangan, dan jasa kesehatan. Langsung saja, simak di bawah ini yuk!

Apa yang dimaksud dengan agentic AI?

Agentic AI adalah jenis kepintaran buatan yang tidak hanya merespons perintah, tapi juga bisa mengambil inisiatif sendiri untuk mencapai tujuan tertentu.

Kalau AI tradisional umumnya dirancang untuk menjalankan tugas yang sudah ditentukan berasas perintah yang jelas, seperti menjawab pertanyaan alias mengelompokkan data, agentic AI bekerja dengan tingkat otonomi (kemandirian) yang lebih tinggi. Teknologi ini bisa memahami konteks, menganalisis data, menalar tindakan terbaik yang perlu dilakukan, lampau menjalankannya untuk mencapai tujuan tanpa perlu pengawasan manusia secara terus-menerus.

Sebagai contoh, bayangkan mobil yang bisa mengemudi sendiri. AI tradisional hanya bakal mengikuti perintah sederhana, misalnya “jalankan mobil dari titik A ke titik B.”

Sementara itu, agentic AI bisa menganalisis kondisi jalan, membaca situasi lampau lintas, memperkirakan hambatan, dan menyesuaikan perilakunya, seperti mengubah rute alias menurunkan kecepatan, agar bisa mencapai tujuan dengan aman.

Pergeseran dari model reaktif (di mana AI hanya merespons input) ke model proaktif (di mana AI bisa mengambil keputusan sendiri untuk mencapai hasil) merupakan salah satu karakter utama agentic AI.

Baik untuk mengoptimalkan proses upaya maupun mengelola smart home, agentic AI tidak sekadar menjalankan instruksi. Sistem ini bisa mengantisipasi kebutuhan pengguna, memecahkan masalah kompleks, dan terus belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.

Bagaimana langkah kerja agentic AI?

Untuk memahami langkah kerja agentic AI, bayangkan prosesnya seperti siklus yang terdiri dari empat tahap utama: persepsi, penalaran, tindakan, dan pembelajaran. Siklus ini memungkinkan AI bekerja secara mandiri, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan yang membantunya semakin dekat dengan tujuan yang mau dicapai.

Berikut penjelasan setiap tahapnya:

1. Persepsi

Tahap pertama dimulai ketika AI “memahami” lingkungannya dengan mengumpulkan data dari beragam sumber. AI bisa mengambil informasi langsung melalui hardware, alias dari sistem eksternal dengan menggunakan MCP (model context protocol) dan API (application programming interface).

Di pabrik pintar, misalnya, AI bisa mengumpulkan informasi real-time tentang kondisi mesin. Sedangkan pada mobil self-driving, agentic AI mengumpulkan informasi melalui kamera, LiDAR, dan radar untuk memetakan jalan serta mengenali situasi di sekitarnya.

2. Penalaran

Setelah informasi terkumpul, AI bakal memproses dan menafsirkannya untuk memahami situasi yang sedang terjadi. Tahap ini melibatkan pemecahan masalah kompleks menjadi bagian-bagian mini yang lebih mudah dikelola.

Contohnya, AI yang bekerja mengoptimalkan rantai pasok bakal menerima informasi seperti jumlah stok saat ini, keterlambatan dari pemasok, dan permintaan pelanggan. Setelah menganalisis informasi tersebut, AI bakal menentukan langkah terbaik, seperti menyesuaikan agenda produksi alias mencari pemasok alternatif.

Di sisi lain, agentic AI pada mobil self-driving bisa menilai kondisi lampau lintas, cuaca, serta keadaan jalan untuk mengambil keputusan yang paling aman.

3. Tindakan

Setelah menalar informasi yang diterima, AI kemudian mengambil tindakan untuk mencapai tujuannya.

Dalam contoh rantai pasok, tindakan ini bisa berupa pengalihan rute pengiriman, memberi rekomendasi kepada pengguna, alias mengaktifkan sistem tertentu seperti menyalakan mesin alias menyesuaikan suhu ruangan.

Sementara pada kendaraan self-driving, tahap ini mencakup penyesuaian kecepatan mobil, pengalihan arah, alias penghentian mobil sepenuhnya andaikan dibutuhkan.

4. Pembelajaran

Tahap terakhir adalah pembelajaran dari hasil tindakan sebelumnya. Di sini, AI mengevaluasi hasil tindakannya dengan mempertimbangkan beberapa pertanyaan, seperti:

• Apakah tindakan ini sudah membantu mencapai tujuan?
• Jika belum, apa yang perlu diperbaiki?
• Apakah hasilnya bakal berbeda jika langkah A diganti dengan langkah B?

AI kemudian menyesuaikan perilakunya berasas hasil pertimbangan tersebut. Seiring waktu, sistem bakal semakin efektif dan efisien. Contohnya, AI penyimpanan yang mendeteksi hambatan dalam rantai pasok bisa belajar dari pengalaman tersebut dan memperbaiki tindakannya di masa depan, misalnya dengan mengubah agenda pengiriman alias rute distribusi.

Siklus pembelajaran dan penyempurnaan yang berjalan terus-menerus inilah yang membikin agentic AI semakin pandai dan berdikari dari waktu ke waktu. Setiap perulangan membuatnya lebih baik dalam memahami situasi kompleks serta mengoptimalkan tindakannya untuk mencapai tujuan dengan efisiensi yang lebih tinggi.

Karakteristik utama agentic AI

Berikut beberapa karakter utama yang membikin agentic AI bisa bekerja secara berdikari dan efisien:

Otonomi

Sebagai landasan agentic AI, otonomi merujuk pada keahlian sistem untuk beraksi nyaris sepenuhnya tanpa kombinasi tangan manusia. Dengan otonomi ini, AI bisa menjalankan tugas secara berdikari tanpa perlu terus diawasi.

Sebagai contoh, pada teknologi smart home, asisten berbasis AI bisa memantau penggunaan energi, mendeteksi anomali, dan menyesuaikan suhu ruangan agar tetap nyaman sekaligus efisien. Sistem ini bisa mengambil keputusan sendiri tanpa mengharuskan pengguna melakukan pengaturan manual.

Berorientasi pada tujuan

Agentic AI dirancang untuk mencapai tujuan tertentu, bukan sekadar merespons perintah. Setelah memahami tujuan utamanya, AI bakal memecahnya menjadi langkah-langkah yang bisa dijalankan dan mengeksekusinya secara mandiri.

Contohnya, AI dalam jasa pengguna mungkin mempunyai tujuan untuk menyelesaikan masalah dengan sigap dan tepat. Teknologi ini bakal menilai pertanyaan pelanggan, memilih tindakan terbaik (misalnya memberikan pedoman penyelesaian masalah alias mengarahkan pengguna ke pemasok manusia), lampau menjalankannya secara otomatis.

Penalaran dan perencanaan

Agentic AI tidak bertindak secara acak. Teknologi ini bisa menalar masalah yang kompleks dan merencanakan tindakannya. Dengan menganalisis beragam kemungkinan serta memprediksi hasil dari setiap keputusan yang diambil, agentic AI bisa menyusun strategi untuk mencapai tujuannya.

Sebagai contoh, AI yang bekerja mengoptimalkan rantai pasok tidak hanya mengikuti rutinitas tetap. Sistem ini menganalisis informasi stok yang terus berubah, mempelajari tren permintaan, dan memperkirakan kebutuhan di masa depan. Berdasarkan hasil kajian tersebut, AI bisa menyesuaikan agenda produksi, mengalihkan sumber daya, alias merampingkan proses agar tetap efisien.

Kemampuan beradaptasi

Dalam praktiknya, kondisi di bumi nyata sering kali tidak melangkah sesuai rencana. Oleh lantaran itu, agentic AI kudu bisa beradaptasi dengan perubahan situasi alias info baru.

Misalnya, robot berbasis AI di penyimpanan bisa saja menghadapi halangan tidak terduga, seperti keterlambatan pengiriman alias perubahan stok. Dalam situasi seperti ini, AI bakal mencari pengganti prosesnya, mengubah urutan tugas, alias mengatur ulang prioritas agar operasi tetap melangkah lancar meski kondisinya berubah.

Proaktif

Salah satu keahlian paling krusial dari agentic AI adalah sifatnya yang proaktif. Artinya, sistem ini tidak menunggu instruksi, tapi bisa memprediksi potensi masalah dan mengambil tindakan sebelum masalah tersebut terjadi.

Dalam industri manufaktur, misalnya, sistem berbasis agentic AI bisa memantau keahlian mesin secara berkala dan menjadwalkan perawatan lebih awal sebelum terjadi kerusakan. Hal ini tidak hanya mencegah downtime, tapi juga membantu menghemat waktu dan biaya perbaikan.

Kolaborasi

Agentic AI juga bisa bekerja sama dengan sistem AI lainnya maupun dengan manusia. Kolaborasi ini memungkinkan proses pengambilan keputusan dan pemecahan masalah menjadi lebih sigap dan akurat.

Contohnya, AI di sektor finansial bisa bekerja berdampingan dengan analis manusia untuk mendeteksi kegiatan transaksi mencurigakan. AI bakal secara otomatis menandai potensi kecurangan secara lebih akurat, sementara analis manusia bisa konsentrasi memeriksa kasus yang lebih kompleks.

Contoh penerapan agentic AI

Agentic AI sekarang mulai banyak digunakan di beragam industri untuk menangani tugas-tugas yang terdiri dari beberapa langkah serta proses kompleks yang tadinya perlu waktu lama alias kombinasi tangan manusia. Berikut beberapa contoh penerapan agentic AI di bumi nyata:

Otomatisasi proses bisnis

Peran utama AI di bumi upaya salah satunya adalah mengotomatisasi pekerjaan administratif dan operasional sehingga tenaga kerja bisa konsentrasi pada tugas yang lebih strategis dan krusial. Beberapa contohnya termasuk:

• Pemrosesan faktur. Agentic AI bisa menangani seluruh proses pembuatan dan pengiriman faktur, mengirim pengingat pembayaran, hingga memperbarui catatan akuntansi secara otomatis. Hal ini membantu mengurangi akibat kesalahan manusia sekaligus mempercepat proses pembayaran.
• Layanan pelanggan. Chatbot berbasis AI bisa menjawab pertanyaan pelanggan, menangani keluhan, dan memberikan rekomendasi produk yang relevan. Hostinger, misalnya, telah menggunakan sistem AI untuk membantu pengguna menyelesaikan beragam hambatan produk dengan sigap dan efisien, demi meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Manufaktur

Dalam industri manufaktur, agentic AI berkedudukan krusial dalam mengoptimalkan operasi dan meminimalkan downtime. Beberapa penerapannya meliputi:

• Pemeliharaan prediktif. Agentic AI bisa memantau kondisi mesin secara real-time, menganalisis informasi sensor, dan memprediksi potensi kerusakan sebelum terjadi. Apabila terdeteksi adanya risiko, sistem bisa menjadwalkan perawatan, memesan suku cadang, alias menyesuaikan rute produksi agar pabrik tetap beraksi tanpa gangguan besar.
• Optimalisasi rantai pasok. Teknologi AI ini bisa memprediksi perubahan permintaan dan penawaran, menyesuaikan agenda produksi, serta mengatur pasokan bahan secara otomatis. Dengan begitu, stok tetap terjaga, bahan tidak menumpuk, dan pengiriman bisa melangkah efisien tanpa perlu banyak pengawasan manusia.

Layanan keuangan

Di sektor keuangan, agentic AI banyak dimanfaatkan untuk mengelola akibat dan mendukung kegiatan perdagangan. Beberapa contohnya antara lain:

• Deteksi penipuan. AI bisa memantau transaksi secara real-time dan menggunakan algoritma canggih untuk mengenali pola mencurigakan. Apabila sistem mendeteksi potensi penipuan, AI bisa langsung membekukan akun, memberi notifikasi kepada pengguna, dan memicu proses investigasi lanjutan.
• Trading otomatis. Agentic AI bisa melakukan transaksi finansial secara berdikari berasas kondisi pasar yang sedang berlangsung. Dalam skenario high-frequency trading, AI apalagi bisa membikin keputusan dalam hitungan milidetik, jauh lebih sigap daripada manusia untuk mengoptimalkan strategi investasi.

Kesehatan

Di bagian medis, agentic AI membantu master dan tenaga kesehatan meningkatkan kecermatan pemeriksaan serta efisiensi perawatan pasien. Contohnya termasuk:

• Bantuan diagnosis. AI bisa menganalisis rekam medis dan hasil pencitraan medis seperti X-ray alias MRI untuk mendeteksi potensi penyakit. Misalnya, sistem AI bisa memindai mammogram dan menemukan tanda awal kanker payudara, kemudian memberi peringatan kepada master untuk melakukan pemeriksaan lanjutan.
• Rencana perawatan yang dipersonalisasi. Agentic AI bisa meninjau riwayat medis pasien, informasi genetik, dan kondisi kesehatan terkini untuk merekomendasikan perawatan yang sesuai. Sistem ini juga bisa secara berdikari menyarankan pengobatan, perubahan style hidup, alias memperbarui rekomendasi terapi seiring munculnya informasi medis baru.

Agentic AI vs generative AI

Agentic AI dan generative AI adalah dua jenis kepintaran buatan yang berbeda, masing-masing mempunyai kegunaan dan tujuan tersendiri. Meski keduanya bisa saling melengkapi, peran dan langkah kerjanya tidaklah sama.

Tujuan utama generative AI adalah membikin konten baru, yang bisa berupa teks, gambar, musik, alias apalagi kode pemrograman. Sistemnya bekerja dengan menganalisis kumpulan informasi dalam jumlah besar untuk mempelajari pola, lampau menghasilkan konten baru berasas informasi tersebut. Contohnya:

• Chatbot seperti ChatGPT, yang menghasilkan respons berasas konteks percakapan untuk memberikan pengalaman hubungan yang lebih personal.
• DALL·E, yang bisa membikin gambar berasas penjelasan teks dan menghasilkan karya visual dari input pengguna.

Sementara itu, agentic AI berfokus pada pengambilan tindakan secara mandiri untuk mencapai tujuan tertentu. Kalau generative AI berkedudukan sebagai “pembuat” konten, agentic AI berkedudukan sebagai “pelaku” yang membikin keputusan dan bertindak menuju hasil yang diinginkan.

Sistem ini bisa memahami lingkungannya, menimbang opsi terbaik, lampau menjalankan langkah-langkah yang diperlukan tanpa perlu pengawasan manusia secara terus-menerus. Beberapa contohnya seperti

• Kendaraan self-driving yang bisa menavigasi jalan, menghindari rintangan, dan mengambil keputusan mengemudi berasas informasi real-time untuk beranjak dari satu titik ke titik lain.
• Sistem maintenance prediktif di pabrik yang bisa mendeteksi keausan mesin dan menjadwalkan perbaikan otomatis sebelum terjadi kerusakan sehingga mencegah waktu henti produksi.

Aspek	Generative AI	Agentic AI
Tujuan	Membuat konten baru (teks, gambar, musik)	Mencapai tujuan tertentu melalui tindakan
Proses	Reaktif (memberikan hasil berasas input)	Proaktif (memahami, menalar, dan bertindak)
Fokus utama	Menghasilkan konten berasas pola data	Menyelesaikan tugas secara berdikari untuk mencapai hasil tertentu
Contoh	ChatGPT, DALL·E, Claude	Kendaraan self-driving, sistem maintenance prediktif, asisten pintar

Apa pentingnya menggunakan agentic AI?

Agentic AI mempunyai peran krusial bagi upaya lantaran bisa mengotomatiskan tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak tahapan, meningkatkan efisiensi dan mengurangi perlunya tindakan dari manusia. Dengan begitu, perusahaan bisa menghemat waktu dan meminimalkan kesalahan.

Dalam industri seperti manufaktur dan layanan kesehatan, agentic AI membantu mengoptimalkan proses operasional, memprediksi kebutuhan perawatan, serta mendukung pengambilan keputusan agar tenaga kerja bisa konsentrasi pada pekerjaan yang lebih strategis.

Selain meningkatkan efisiensi, agentic AI juga mendorong inovasi dengan memberikan wawasan baru dan mengotomatiskan proses yang sebelumnya terlalu rumit untuk dilakukan secara manual. Kemampuan sistem ini untuk terus belajar dan menyesuaikan diri dari waktu ke waktu menjadikannya tool canggih yang sangat berguna, terutama di industri yang berkembang sigap seperti keuangan.

Seiring kemajuan teknologi, agentic AI mempunyai potensi besar untuk mengubah langkah upaya beroperasi, menghadirkan model upaya baru, dan membuka kesempatan pertumbuhan di beragam sektor.

Tren dan prediksi agentic AI di masa depan

Menurut statistik AI terbaru, teknologi AI diperkirakan bakal memberikan kontribusi lebih dari $826,73 miliar terhadap ekonomi dunia pada tahun 2030.

Pertumbuhan ini menunjukkan peningkatan pesat dalam penggunaan AI di beragam industri, mulai dari keuangan hingga layanan kesehatan. Banyak perusahaan sekarang beranjak ke agentic AI untuk meningkatkan efisiensi, menekan biaya operasional, dan mempercepat inovasi. Di sektor keuangan, misalnya, sistem AI sudah banyak digunakan untuk automasi tugas seperti penemuan penipuan dan perdagangan saham, sehingga mengurangi ketergantungan pada pengawasan manual.

Salah satu tren utama di kembali perkembangan ini adalah integrasi LLM (Large Language Model). Awalnya, LLM digunakan untuk menghasilkan konten, namun sekarang model ini juga membantu agentic AI berakal dan mengambil keputusan secara lebih cerdas. Integrasi ini membikin agentic AI semakin adaptif dalam menghadapi informasi baru alias kondisi yang tidak terduga.

Di masa depan, platform automasi seperti Hostinger Horizons dan n8n bakal semakin memudahkan upaya dalam mengimplementasikan agentic AI, sehingga akses teknologi ini menjadi lebih terbuka dan terjangkau. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang menggunakannya, agentic AI diprediksi bakal terus mendorong pertumbuhan, efisiensi, dan penemuan di beragam bagian industri.