Oleh: Eko Tjiptojuwono, SE, MM, MMPar.
Kemampuannya untuk beroperasi secara mandiri, membuat keputusan yang tepat, dan beradaptasi dengan lingkungan yang kompleks tanpa bantuan manusia merupakan kemajuan besar dalam kecerdasan buatan. Bentuk AI tingkat lanjut ini dirancang untuk menangani proses multi-langkah dan mencapai tujuan tertentu. Ini membedakannya dari sistem AI tradisional, yang biasanya beroperasi dengan parameter yang telah ditetapkan sebelumnya.
Karakteristik Utama AI Agentik
– Otonomi
Kapasitas untuk beroperasi secara mandiri adalah inti dari AI agentik. Sistem ini dapat memulai dan menyelesaikan tugas sesuai tujuan tanpa pengawasan manusia yang terus-menerus, meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi dalam menjalankan alur kerja yang kompleks.
– Pengambilan Keputusan dan Penalaran
Dengan algoritme yang canggih, sistem AI agentik dapat menganalisis situasi, mempertimbangkan opsi, dan menentukan tindakan yang tepat berdasarkan data waktu nyata. Kemampuan ini memungkinkannya untuk mensimulasikan penilaian manusia, membuat keputusan yang sadar konteks, dan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya.
– Perilaku Berorientasi Sasaran
AI agentik memiliki kemampuan untuk menetapkan dan mengejar tujuan yang lebih luas daripada AI tradisional, yang biasanya berfokus pada pelaksanaan tugas tertentu. Selain itu, ia dapat memecah tugas-tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola dan terus menyesuaikan strateginya berdasarkan umpan balik lingkungannya.
– Kemampuan beradaptasi
Sistem ini dibuat fleksibel, yang memungkinkan mereka untuk mengubah pendekatan mereka sebagai tanggapan terhadap perubahan keadaan atau informasi baru. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mengelola alur kerja yang dinamis di mana kondisi dapat berubah secara tak terduga.
– Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
AI Agentik memfasilitasi interaksi intuitif manusia-mesin dengan memanfaatkan kemampuan NLP untuk memahami dan menghasilkan teks seperti manusia, yang meningkatkan kemampuan sistem untuk memahami instruksi yang kompleks dan merespons dengan tepat.
Aplikasi Praktis
AI Agentik menemukan aplikasi di berbagai industri karena kemampuannya untuk mengotomatiskan proses yang kompleks secara efisien:
– Perawatan Kesehatan
AI agentik dapat membantu dalam pengaturan medis dengan menganalisis data pasien dan membuat rekomendasi perawatan berdasarkan pedoman klinis yang berkembang.
– Keuangan
Organisasi keuangan menggunakan AI agentik untuk menilai risiko dan mendeteksi penipuan. Sistem mereka terus mempelajari pola transaksi untuk menyesuaikan strategi pemantauannya.
– Manufaktur
Dengan memprediksi perubahan permintaan dan menyesuaikan jadwal produksi secara mandiri, AI agentik dapat membantu mengoptimalkan manajemen rantai pasokan dalam industri manufaktur.
– Layanan Pelanggan
Chatbot yang didukung oleh AI agentik tidak membutuhkan intervensi manusia untuk menangani pertanyaan pelanggan dan dapat memberikan respons yang disesuaikan berdasarkan interaksi sebelumnya.
Potensi Masa Depan
Karena sistem ini semakin canggih, masa depan AI agentik sangat menjanjikan. AI agentik dapat membuat solusi inovatif sambil tetap otonomi dengan menerapkan kemampuan generatif. Sinergi ini dapat menyebabkan aplikasi bisnis yang lebih serbaguna, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendorong inovasi.
Untuk memastikan bahwa sistem otonom ini bekerja dengan aman dan efektif sambil mencapai tujuan organisasi, organisasi harus memasukkan mekanisme pengawasan manusia, seperti proses pengambilan keputusan yang transparan dan pemantauan waktu nyata.
Sebagai kesimpulan, kemampuan seperti pemahaman kontekstual, kemampuan beradaptasi, otonomi, dan kemampuan pengambilan keputusan AI agentik merupakan perubahan paradigma dalam kecerdasan buatan. Kemampuannya untuk mengelola alur kerja yang kompleks secara mandiri membuatnya menjadi kekuatan transformasional di berbagai industri. Ini akan memungkinkan operasi yang lebih efisien dan solusi kreatif di masa depan.
Kemampuan pengambilan keputusan AI agentik berbeda dari AI konvensional karena kemampuan beradaptasi, otonomi, dan pendekatan pemecahan masalah proaktif.
Otonomi dalam Pengambilan Keputusan
AI agentik dirancang untuk beroperasi secara otonom. Sebaliknya, sistem AI tradisional bergantung pada aturan dan algoritme yang telah ditetapkan sebelumnya, memerlukan instruksi yang jelas dan seringkali reaktif, dan tidak memiliki kemampuan untuk bertindak secara independen. Dengan sendirinya, AI ini dapat membuat tujuan dan membuat keputusan tanpa pengawasan manusia.
Dengan autonomi ini, AI agentik dapat terlibat dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks yang tidak dapat dicapai oleh AI tradisional karena dapat mengevaluasi berbagai skenario dan memilih tindakan terbaik berdasarkan pemahaman kontekstual dan data waktu nyata.
Penalaran Adaptif
Meskipun AI tradisional sering bergantung pada model statis untuk menganalisis data, yang membatasi kemampuan pengambilan keputusannya, AI agentik menggunakan algoritme canggih yang memungkinkannya untuk bernalar secara dinamis. Ini adalah perbedaan utama. AI ini terus mengumpulkan data dari lingkungannya, mengevaluasi situasi saat ini, dan mengembangkan strategi. Kemampuan beradaptasi ini memastikan bahwa AI agen dapat secara efektif merespons kondisi yang berubah dan tantangan yang tak terduga. Ini membuat sistem tradisional jauh lebih fleksibel.
Pemecahan Masalah Berorientasi Sasaran
AI agentik unggul dalam perilaku berorientasi sasaran, yang merupakan perbedaan besar dari kerangka operasional AI tradisional. Sementara sistem tradisional dapat melakukan hal-hal seperti pemrosesan data atau pembuatan konten sesuai permintaan pengguna, AI agentik dapat menentukan dan mengejar tujuan yang lebih luas secara mandiri.
Dengan menggunakan pendekatan proaktif terhadap pemecahan masalah ini, AI agentik dapat mengatur alur kerja multi-langkah di berbagai sistem tanpa memerlukan campur tangan manusia. AI juga memecah tugas-tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola dan membuat keputusan strategis untuk mencapai tujuan-tujuan ini secara efisien.
Pembelajaran dan Peningkatan Berkelanjutan
AI agentik menggabungkan pembelajaran berkelanjutan melalui putaran umpan balik, sedangkan AI tradisional mungkin memerlukan pelatihan ulang dengan set data baru untuk meningkatkan kinerjanya. Dia meningkatkan kemampuan pengambilan keputusannya dari waktu ke waktu dengan menganalisis hasil keputusannya dan menyesuaikan strateginya dengan pengalaman sebelumnya.
Dengan proses pembelajaran dinamis ini, AI agentik dapat menangani situasi baru dengan lebih baik daripada sistem tradisional, yang sering menghadapi masalah di luar parameter pelatihannya.
Integrasi dengan Sistem Perusahaan
Terakhir, kemampuan AI agentik untuk berintegrasi dengan lancar dengan sistem perusahaan membuatnya lebih mampu membuat keputusan. AI konvensional memiliki pengaruh yang terbatas karena beroperasi dalam alur kerja dan aplikasi tertentu.
Sebaliknya, AI agentik dapat berkolaborasi dengan berbagai sistem, mengotomatiskan proses kompleks yang mencakup berbagai departemen di perusahaan. Integrasi holistik ini memungkinkan pendekatan yang lebih komprehensif untuk pengambilan keputusan yang mempertimbangkan berbagai faktor dan hasil potensial yang lebih luas.
Singkatnya, kecerdasan buatan agentik memungkinkan integrasi, belajar terus, berorientasi pada tujuan, dan pengambilan keputusan otonom. Ini menunjukkan kemajuan besar dalam kecerdasan buatan. Kemampuan ini menjadikannya alat yang berguna bagi perusahaan yang ingin meningkatkan efisiensi dan mengatasi masalah kompleks dalam lingkungan yang semakin berkembang.
Sumber Referensi:
Craig, L., 2024. What is Agentic AI? Complete Guide. TechTarget.
Davies, G. dan A. Bessa, 2024. What is Agentic AI? Definition, Features, and Governance Considerations. Knime.
Helena, 2024. Understanding Agentic AI: Definition & Real-Life Applications. DataNorth.
Saxena, S., 2025. What is Agentic AI and Why It’s the Next Big Thing. Gnani.ai.
Shetty, A., 2025. Agentic AI 101: What Is It, How It Works, and How It Differs from AI Agents. Yellow.ai.
Thomas, M., 2025. Agentic AI Explained: The Future of Decision Making. Alexander Clifford.