Mengenal Agentic AI: Evolusi Baru dalam Dunia Artificial Intelligence
- Bella
- Dec 4
- 3 min read
Selama satu dekade terakhir, kecerdasan buatan telah berkembang pesat dari sekadar sistem yang mengikuti perintah, hingga algoritma yang bisa belajar dari data. Namun kini, dunia teknologi sedang bergerak menuju fase yang lebih dinamis dengan hadirnya AI agentik (agentic AI), yaitu kecerdasan buatan yang tidak lagi sekedar menunggu perintah. Teknologi ini mampu menetapkan tujuannya sendiri, mengambil keputusan secara mandiri, dan terus belajar serta beradaptasi dari setiap pengalaman yang dilaluinya.
Apa sebenarnya AI agentik? Dan kenapa ini penting untuk masa depan bisnis dan teknologi?
Evolusi AI: Dari Generatif ke Agentik
Beberapa tahun terakhir, kita menyaksikan ledakan kreativitas digital berkat kehadiran generative AI. Teknologi ini telah mencuri perhatian dunia dengan kemampuannya menciptakan teks, gambar, kode, bahkan musik. Model seperti ChatGPT, DALL·E, dan Copilot menjadi bintang baru dalam dunia digital, memudahkan pekerjaan kreatif dan teknis hanya lewat sebuah perintah. Namun, dibalik kecanggihan itu, generative AI masih bersifat pasif. Generative AI menghasilkan konten berdasarkan permintaan pengguna, tanpa kesadaran tujuan dan hanya bergerak jika diperintah.
Di sinilah letak perbedaan mendasar Agentic AI. Agentic AI membawa lompatan baru. Alih-alih menunggu perintah, ia mampu menetapkan dan menyesuaikan tujuannya sendiri, menyusun strategi, bertindak mandiri, dan mengevaluasi hasilnya untuk belajar. Agentic AI tidak hanya menjawab, tapi juga memutuskan.
Dengan kata lain, Agentic AI tidak sekedar alat bantu. Agentic AI bertindak layaknya asisten virtual strategis yang mirip manusia, tapi dalam bentuk digital yang bisa bekerja lintas aplikasi dan terus belajar dari setiap interaksi.
Bagaimana Agentic AI Bekerja?
Bayangkan sebuah sistem digital yang bukan hanya cerdas, tapi juga punya visi dan kemampuan eksekusi. Agentic AI dirancang dengan arsitektur modular yang memungkinkan fleksibilitas luar biasa. Meskipun kompleks, alurnya sangat terstruktur dan logis. Biasanya, sistem ini mencakup:
1. Goal Setting Module
AI menerima (atau menetapkan) tujuan, seperti “optimalkan performa pemasaran” atau “buat rencana konten mingguan”.
2. Task planning engine
Dengan tujuan di tangan, AI akan menyusun urutan tindakan strategi atau langkah - langkah berdasarkan data dan konteks yang tersedia.
3. Autonomous execution
Agentic AI bisa membuka aplikasi lain, menulis email, menjadwalkan meeting, bahkan melakukan percobaan kecil untuk mencari strategi terbaik.
4. Continuous learning loop
Hasil dari setiap tindakan akan dianalisis. Jika gagal, AI akan belajar dan menyusun pendekatan baru sesuai rencana. Seperti manusia, namun tanpa rasa lelah.
Contoh Nyata di Dunia Nyata
Meskipun terdengar futuristik, teknologi agentik sudah mulai masuk ke berbagai sektor. Perkembangannya cepat, dan aplikasinya pun semakin konkret.
Software development: Tools seperti Auto-GPT dan Devin AI dapat menulis kode, melakukan debugging, dan bahkan menjalankan proyek software secara end-to-end.
Automated research: Agentic AI mampu menjalankan riset pasar, menganalisis tren, dan menyusun laporan lengkap secara mandiri.
Personal assistant AI: Mulai dari mengatur jadwal rapat, mengirim email follow-up, hingga mengelola waktu, semua bisa dilakukan tanpa campur tangan pengguna.
Healthcare diagnostics: Dalam dunia medis, agentic AI dapat membantu menganalisis gejala, merekomendasikan tes laboratorium, hingga menyusun langkah awal perawatan secara otomatis.
Apa Bedanya dengan AI yang Kita Punya Sekarang?
Sebelum benar-benar memahami keistimewaan Agentic AI, penting untuk melihat posisinya dalam lanskap teknologi kecerdasan buatan yang sudah ada. Banyak dari kita mungkin sudah terbiasa dengan generative AI yang luar biasa dalam menghasilkan konten, tetapi belum tentu mampu mengambil keputusan secara otonom. Di sisi lain, Agentic AI dirancang untuk bertindak, bukan sekedar merespons. Perbandingan berikut akan membantu menjelaskan perbedaan antara keduanya:
Aspek | Al Generatif | Agentic Al |
Respon | Menghasilkan konten berdasarkan prompt | Bisa bertindak sendiri tanpa perintah langsung |
Tujuan | Bergantung pada input pengguna | Dapat menetapkan dan menyesuaikan tujuan secara mandiri |
Fleksibilitas | Terfokus pada satu tugas (misalnya menghasilkan teks/gambar) | Mampu beroperasi lintas aplikasi dan konteks |
Evaluasi hasil | Tidak melakukan penilaian sendiri | Selalu mengevaluasi dan menyempurnakan pendekatan |
Interaksi sistem | Umumnya berdiri sendiri | Terintegrasi dengan sistem lain secara dinamis |
Tantangan dan Pertanyaan Etis
Namun, semakin besar kemampuan, semakin besar pula tanggung jawab. Di balik potensinya yang luar biasa, Agentic AI juga menimbulkan banyak pertanyaan yang belum terjawab.
Kontrol dan pengawasan: Jika AI bisa bertindak sendiri, siapa yang bertanggung jawab kalau ia salah ambil keputusan?
Keamanan dan akses: Agentic AI sering butuh akses lintas sistem, sehingga potensi penyalahgunaannya juga besar.
Transparansi dan kepercayaan: Proses pengambilan keputusan AI yang kompleks seringkali menjadi kotak hitam yang sulit dipahami oleh manusia.
Agentic AI bukan hanya representasi teknologi canggih, tapi juga penanda pergeseran cara kita bekerja dan berpikir. Di masa depan, kita tidak lagi sekadar menggunakan AI, tetapi kita akan bekerja berdampingan dengannya.
Yang perlu dilakukan bukan hanya menguasai teknologi ini, tapi juga memastikan ia tetap berada dalam kendali manusia, digunakan secara etis, dan dimanfaatkan untuk mendorong kemajuan. Bukan menggantikan manusia, tapi melengkapinya.
Sumber:
Comments