Apa Itu Agentic AI dan Kenapa Bisnis Mulai Menggunakannya?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk menjalankan tugas atau mencapai tujuan dengan tingkat kemandirian tertentu. Jika AI biasa cenderung menunggu instruksi lalu memberikan respons, agentic AI dapat menentukan beberapa langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah pekerjaan. Misalnya, sebuah perusahaan menggunakan agentic AI untuk menangani keluhan pelanggan. Sistem tidak hanya menjawab pesan pelanggan, tetapi juga dapat memeriksa riwayat pesanan, mencari informasi transaksi, menentukan apakah pelanggan memenuhi syarat untuk mendapatkan pengembalian dana, membuat respons, hingga memperbarui catatan di sistem perusahaan.

Dengan kata lain, manusia tidak perlu lagi memberikan instruksi untuk setiap langkah yang harus dilakukan. Mereka cukup menentukan tujuan yang ingin dicapai. Setelah itu, AI akan menjalankan rangkaian pekerjaan yang diperlukan sesuai dengan kemampuan dan akses yang dimilikinya.

Agentic AI biasanya menggabungkan beberapa kemampuan, seperti memahami tujuan dalam bahasa sehari-hari, memecah pekerjaan kompleks menjadi beberapa tugas, menggunakan database atau aplikasi, mempertahankan konteks, serta mengevaluasi hasil sebelum menentukan langkah berikutnya. Karena itu, agentic AI sedikit berbeda dari chatbot biasa. Chatbot umumnya memberikan respons berdasarkan pertanyaan pengguna, sedangkan agentic AI dapat menjalankan serangkaian tindakan untuk menyelesaikan sebuah pekerjaan.

Perbedaannya sebenarnya cukup sederhana. Generative AI biasanya digunakan untuk menghasilkan sesuatu. Misalnya, pengguna meminta AI membuat artikel, menyusun email, membuat gambar, atau merangkum laporan.

Sedangkan, agentic AI lebih berfokus pada tindakan. Sistem dapat menggunakan kemampuan generative AI sebagai bagian dari proses, tetapi kemudian melanjutkannya dengan melakukan pekerjaan lain. Sebagai contoh, generative AI bisa membantu membuat email penawaran kepada calon pelanggan. Agentic AI dapat melangkah lebih jauh dengan mencari data calon pelanggan, menentukan siapa yang perlu dihubungi, menyusun email, memasukkannya ke dalam sistem, dan menjadwalkan tindak lanjut. Jadi, perbedaannya bukan sekadar soal “AI bisa berpikir atau tidak”, melainkan sejauh mana AI dapat menjalankan proses untuk mencapai tujuan tertentu.

Salah satu alasan terbesarnya adalah efisiensi. Di dalam perusahaan, ada banyak pekerjaan yang sebenarnya tidak selalu membutuhkan keputusan strategis dari manusia. Memeriksa data, memperbarui informasi, membuat laporan rutin, memantau sistem, mengatur jadwal, hingga menindaklanjuti pelanggan sering kali menghabiskan cukup banyak waktu.

Agentic AI berpotensi mengambil alih sebagian pekerjaan tersebut sehingga karyawan dapat lebih fokus pada tugas yang membutuhkan kreativitas, pertimbangan, komunikasi, dan pengambilan keputusan. Penerapannya juga cukup luas. Dalam layanan pelanggan, AI bisa mengklasifikasikan pertanyaan, mencari informasi akun, memberikan solusi, meneruskan kasus yang rumit kepada manusia, sekaligus mencatat percakapan. Di bidang pengembangan software, agentic AI bisa memeriksa kode, mencari potensi masalah, membuat pengujian, dan membantu dokumentasi. Sementara dalam rantai pasok, teknologi ini dapat digunakan untuk memantau persediaan, mendeteksi keterlambatan, membandingkan pilihan, hingga memberikan rekomendasi penyesuaian.

Yang menarik, agentic AI juga dapat bekerja dengan berbagai sistem sekaligus. Misalnya, CRM, email, database perusahaan, dan aplikasi manajemen proyek. Kemampuan ini membuat agentic AI berpotensi mengurangi pekerjaan manual yang selama ini dilakukan hanya untuk memindahkan informasi dari satu aplikasi ke aplikasi lainnya.

Semakin mandiri sebuah sistem AI, semakin besar pula risikonya. Bayangkan jika AI hanya digunakan untuk membuat draft email. Kesalahan yang terjadi mungkin masih mudah diperbaiki. Namun, bagaimana jika AI memiliki akses untuk mengubah data pelanggan, mengirim pesan kepada klien, menyetujui transaksi, atau menjalankan perubahan pada sistem perusahaan?

Kesalahan kecil bisa memiliki dampak yang jauh lebih besar. Beberapa risiko yang perlu diperhatikan perusahaan, antara lain keputusan yang keliru, akses yang terlalu luas, kebocoran data, prompt injection, serta tindakan AI yang sebenarnya sesuai instruksi tetapi tidak sesuai dengan tujuan bisnis. Karena itu, perusahaan tetap membutuhkan batasan yang jelas. AI sebaiknya memiliki hak akses sesuai kebutuhan, aktivitasnya dapat dipantau, dan tindakan tertentu yang berisiko tinggi tetap membutuhkan persetujuan manusia. Pendekatan ini disebut governed autonomy, yaitu kondisi ketika AI dapat bekerja secara mandiri tetapi tetap berada dalam batasan, pengawasan, dan kebijakan yang ditetapkan manusia.

Pada akhirnya, pertanyaannya mungkin bukan lagi apakah bisnis akan menggunakan agentic AI, tetapi bagian mana dari bisnis yang paling tepat untuk mulai dibantu oleh teknologi tersebut. Kalau kamu mulai tertarik menggunakan AI untuk membantu menjalankan bisnismu, pastikan kamu menggunakannya dengan bijak, ya!