Apa yang dimaksud dengan agentic AI? Definisi, contoh, dan cara kerjanya

Agentic AI adalah jenis kecerdasan buatan tingkat lanjut yang mampu menetapkan tujuan, membuat rencana, bernalar, dan mengambil tindakan sendiri untuk mencapai hasil tertentu tanpa perlu banyak campur tangan manusia.

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

Di artikel ini, kami akan menjelaskan apa itu agentic AI, caranya berpikir, merencanakan, dan bertindak, serta membagikan contoh penerapannya di berbagai industri seperti bisnis, keuangan, dan layanan kesehatan. Langsung saja, simak di bawah ini yuk!

Apa yang dimaksud dengan agentic AI?

Agentic AI adalah jenis kecerdasan 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 berdasarkan perintah yang jelas, seperti menjawab pertanyaan atau mengelompokkan data, agentic AI bekerja dengan tingkat otonomi (kemandirian) yang lebih tinggi. Teknologi ini mampu memahami konteks, menganalisis data, menalar tindakan terbaik yang perlu dilakukan, lalu menjalankannya untuk mencapai tujuan tanpa perlu pengawasan manusia secara terus-menerus.

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

Sementara itu, agentic AI bisa menganalisis kondisi jalan, membaca situasi lalu lintas, memperkirakan hambatan, dan menyesuaikan perilakunya, seperti mengubah rute atau 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 karakteristik utama agentic AI.

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

Bagaimana cara kerja agentic AI?

Untuk memahami cara 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 ingin dicapai.

Berikut penjelasan setiap tahapnya:

1. Persepsi

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

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

2. Penalaran

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

Contohnya, AI yang bertugas mengoptimalkan rantai pasok akan menerima data seperti jumlah stok saat ini, keterlambatan dari pemasok, dan permintaan pelanggan. Setelah menganalisis data tersebut, AI akan menentukan langkah terbaik, seperti menyesuaikan jadwal produksi atau mencari pemasok alternatif.

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

3. Tindakan

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

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

Sementara pada kendaraan self-driving, tahap ini mencakup penyesuaian kecepatan mobil, pengalihan arah, atau penghentian mobil sepenuhnya apabila 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 akan berbeda jika langkah A diganti dengan langkah B?

AI kemudian menyesuaikan perilakunya berdasarkan hasil evaluasi tersebut. Seiring waktu, sistem akan semakin efektif dan efisien. Contohnya, AI gudang yang mendeteksi kendala dalam rantai pasok bisa belajar dari pengalaman tersebut dan memperbaiki tindakannya di masa depan, misalnya dengan mengubah jadwal pengiriman atau rute distribusi.

Siklus pembelajaran dan penyempurnaan yang berlangsung terus-menerus inilah yang membuat agentic AI semakin cerdas dan mandiri dari waktu ke waktu. Setiap iterasi membuatnya lebih baik dalam memahami situasi kompleks serta mengoptimalkan tindakannya untuk mencapai tujuan dengan efisiensi yang lebih tinggi.

Karakteristik utama agentic AI

Berikut beberapa karakteristik utama yang membuat agentic AI mampu bekerja secara mandiri dan efisien:

Otonomi

Sebagai landasan agentic AI, otonomi mengacu pada kemampuan sistem untuk beroperasi hampir sepenuhnya tanpa campur tangan manusia. Dengan otonomi ini, AI bisa menjalankan tugas secara mandiri 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 akan memecahnya menjadi langkah-langkah yang bisa dijalankan dan mengeksekusinya secara mandiri.

Contohnya, AI dalam layanan pelanggan mungkin memiliki tujuan untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan tepat. Teknologi ini akan menilai pertanyaan pelanggan, memilih tindakan terbaik (misalnya memberikan panduan penyelesaian masalah atau mengarahkan pelanggan ke agen manusia), lalu menjalankannya secara otomatis.

Penalaran dan perencanaan

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

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

Kemampuan beradaptasi

Dalam praktiknya, kondisi di dunia nyata sering kali tidak berjalan sesuai rencana. Oleh karena itu, agentic AI harus mampu beradaptasi dengan perubahan situasi atau informasi baru.

Misalnya, robot berbasis AI di gudang bisa saja menghadapi hambatan tidak terduga, seperti keterlambatan pengiriman atau perubahan stok. Dalam situasi seperti ini, AI akan mencari alternatif prosesnya, mengubah urutan tugas, atau mengatur ulang prioritas agar operasi tetap berjalan lancar meski kondisinya berubah.

Proaktif

Salah satu kemampuan paling penting 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 kinerja 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 cepat dan akurat.

Contohnya, AI di sektor keuangan bisa bekerja berdampingan dengan analis manusia untuk mendeteksi aktivitas transaksi mencurigakan. AI akan secara otomatis menandai potensi kecurangan secara lebih akurat, sementara analis manusia bisa fokus memeriksa kasus yang lebih kompleks.

Contoh implementasi agentic AI

Agentic AI kini mulai banyak digunakan di berbagai industri untuk menangani tugas-tugas yang terdiri dari beberapa langkah serta proses kompleks yang tadinya perlu waktu lama atau campur tangan manusia. Berikut beberapa contoh penerapan agentic AI di dunia nyata:

Otomatisasi proses bisnis

Peran utama AI di dunia bisnis salah satunya adalah mengotomatisasi pekerjaan administratif dan operasional sehingga karyawan bisa fokus 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 risiko kesalahan manusia sekaligus mempercepat proses pembayaran.
• Layanan pelanggan. Chatbot berbasis AI mampu menjawab pertanyaan pelanggan, menangani keluhan, dan memberikan rekomendasi produk yang relevan. Hostinger, misalnya, telah menggunakan sistem AI untuk membantu pelanggan menyelesaikan berbagai kendala produk dengan cepat dan efisien, demi meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Manufaktur

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

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

Layanan keuangan

Di sektor keuangan, agentic AI banyak dimanfaatkan untuk mengelola risiko dan mendukung aktivitas 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 keuangan secara mandiri berdasarkan kondisi pasar yang sedang berlangsung. Dalam skenario high-frequency trading, AI bahkan bisa membuat keputusan dalam hitungan milidetik, jauh lebih cepat daripada manusia untuk mengoptimalkan strategi investasi.

Kesehatan

Di bidang medis, agentic AI membantu dokter dan tenaga kesehatan meningkatkan akurasi diagnosis serta efisiensi perawatan pasien. Contohnya termasuk:

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

Agentic AI vs generative AI

Agentic AI dan generative AI adalah dua jenis kecerdasan buatan yang berbeda, masing-masing memiliki fungsi dan tujuan tersendiri. Meski keduanya bisa saling melengkapi, peran dan cara kerjanya tidaklah sama.

Tujuan utama generative AI adalah membuat konten baru, yang bisa berupa teks, gambar, musik, atau bahkan kode pemrograman. Sistemnya bekerja dengan menganalisis kumpulan data dalam jumlah besar untuk mempelajari pola, lalu menghasilkan konten baru berdasarkan data tersebut. Contohnya:

• Chatbot seperti ChatGPT, yang menghasilkan respons berdasarkan konteks percakapan untuk memberikan pengalaman interaksi yang lebih personal.
• DALL·E, yang mampu membuat gambar berdasarkan deskripsi 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 berperan sebagai “pembuat” konten, agentic AI berperan sebagai “pelaku” yang membuat keputusan dan bertindak menuju hasil yang diinginkan.

Sistem ini bisa memahami lingkungannya, menimbang opsi terbaik, lalu 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 berdasarkan data real-time untuk berpindah 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 berdasarkan input)	Proaktif (memahami, menalar, dan bertindak)
Fokus utama	Menghasilkan konten berdasarkan pola data	Menyelesaikan tugas secara mandiri untuk mencapai hasil tertentu
Contoh	ChatGPT, DALL·E, Claude	Kendaraan self-driving, sistem maintenance prediktif, asisten pintar

Apa pentingnya menggunakan agentic AI?

Agentic AI memiliki peran penting bagi bisnis karena mampu 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 karyawan bisa fokus 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 cepat seperti keuangan.

Seiring kemajuan teknologi, agentic AI memiliki potensi besar untuk mengubah cara bisnis beroperasi, menghadirkan model bisnis baru, dan membuka peluang pertumbuhan di berbagai sektor.

Tren dan prediksi agentic AI di masa depan

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

Pertumbuhan ini menunjukkan peningkatan pesat dalam penggunaan AI di berbagai industri, mulai dari keuangan hingga layanan kesehatan. Banyak perusahaan kini beralih 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 deteksi penipuan dan perdagangan saham, sehingga mengurangi ketergantungan pada pengawasan manual.

Salah satu tren utama di balik perkembangan ini adalah integrasi LLM (Large Language Model). Awalnya, LLM digunakan untuk menghasilkan konten, namun kini model ini juga membantu agentic AI bernalar dan mengambil keputusan secara lebih cerdas. Integrasi ini membuat agentic AI semakin adaptif dalam menghadapi data baru atau kondisi yang tidak terduga.

Di masa depan, platform automasi seperti Hostinger Horizons dan n8n akan semakin memudahkan bisnis dalam mengimplementasikan agentic AI, sehingga akses teknologi ini menjadi lebih terbuka dan terjangkau. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang menggunakannya, agentic AI diprediksi akan terus mendorong pertumbuhan, efisiensi, dan inovasi di berbagai bidang industri.