Mengenal AI Agentik, Apa Bedanya dengan AI Generatif?

AI agentik adalah lompatan besar dalam dunia kecerdasan buatan. Berbeda dari AI tradisional yang hanya merespons perintah atau menganalisis data, AI agentik mampu bertindak secara mandiri. Ia bisa menetapkan tujuan, menyusun rencana, lalu menjalankan berbagai langkah untuk mencapainya. Semua ini bisa dilakukan dengan sedikit atau bahkan tanpa campur tangan manusia.

Bayangkan sistem AI yang bukan hanya membantu membuat keputusan, tapi juga bisa mengevaluasi situasi. Tak berhenti sampai di situ, ia juga bisa menyesuaikan strategi di tengah jalan, dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks dari awal hingga akhir.

Inilah yang membuat AI agentik begitu menarik. Kemampuannya mengelola proses yang rumit secara otonom menjadikannya kandidat kuat untuk merevolusi alur kerja di berbagai industri, dari manufaktur hingga layanan pelanggan.

AI agentik bekerja lewat proses empat langkah yang menyerupai cara manusia memecahkan masalah, yaitu perceive, reason, act, dan learn. Pertama, AI akan mengumpulkan dan memproses data dari berbagai sumber, mulai dari sensor, basis data, hingga antarmuka digital.

Setelah itu, model bahasa besar (large language model) berperan sebagai “otak” yang memahami tugas, merancang solusi, dan mengoordinasikan model. Model ini khusus untuk fungsi tertentu seperti membuat konten, memproses gambar, atau memberikan rekomendasi.

Langkah berikutnya adalah bertindak. AI agentik bisa terhubung ke perangkat lunak dan alat eksternal melalui API sehingga dapat mengeksekusi rencana secara otomatis dan cepat. Sistem ini juga bisa dibekali “pagar pengaman” untuk memastikan bahwa setiap tindakan dilakukan sesuai dengan tujuan yang benar.

Terakhir, AI akan belajar dari setiap interaksi yang terjadi. Lewat data flywheel, AI agentik terus menyempurnakan diri, menjadi semakin cerdas dan efektif dari waktu ke waktu.

Meski sering disebut berdampingan, AI agentik dan AI generatif punya peran yang berbeda dalam ekosistem kecerdasan buatan. AI generatif fokus pada menciptakan sesuatu yang baru, seperti teks, gambar, musik, kode—berdasarkan perintah yang diberikan.

Model bahasa besar (LLM) menjadi inti dari AI generatif, dan kemampuannya biasanya terbatas pada pembuatan konten atau menjalankan fungsi sederhana sesuai permintaan pengguna.

Sementara itu, AI agentik bisa dibilang sebagai “versi lanjutan” yang membawa AI generatif ke tingkat berikutnya. Ia tidak hanya membuat konten, tetapi juga mampu merencanakan, mengambil keputusan, dan bertindak menggunakan berbagai alat eksternal.

LLM tetap menjadi otaknya, namun AI agentik menggunakan otak itu untuk mengeksekusi serangkaian tindakan yang lebih kompleks dan bertujuan akhir.

Istilah AI agentic dan agen AI memang terdengar mirip, tapi sebenarnya memiliki makna yang berbeda. Agen AI adalah bagian kecil dari keseluruhan sistem, seperti alat khusus yang dirancang untuk menjalankan satu tugas tertentu. Contohnya menjadwalkan pertemuan atau mengambil data dari situs web.

Sementara itu, AI agentik adalah sistem besar yang mengoordinasikan banyak agen AI untuk menyelesaikan serangkaian tugas yang lebih kompleks.

Bayangkan agen AI sebagai obeng atau palu dalam kotak peralatan, sedangkan AI agentik adalah tukangnya. Ia tahu kapan dan bagaimana menggunakan semua alat tersebut untuk membangun sebuah rumah. Dengan kata lain, AI agentik bukan hanya kumpulan agen, tapi juga strategi dan koordinasi yang membuat semuanya bekerja untuk mencapai satu tujuan.

Salah satu penerapan AI agentik yang mulai terlihat dampaknya adalah di bidang layanan pelanggan. AI agentik mampu memperkuat sistem self-service dan mengotomatisasi komunikasi rutin, sehingga mempercepat waktu respons dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Menurut data SalesForce, lebih dari separuh profesional layanan melaporkan adanya peningkatan signifikan dalam interaksi dengan pelanggan berkat bantuan AI ini.

Selain itu, muncul tren baru berupa digital humans agen AI yang dirancang menyerupai manusia secara visual dan perilaku. Mereka menjadi representasi digital merek perusahaan dan mampu berinteraksi secara real-time dengan pelanggan.

Kehadiran AI generatif telah mendorong batas kecerdasan buatan ke tiga area terobosan utama, yaitu sintesis informasi, pembuatan konten, dan komunikasi dalam bahasa manusia. Teknologi ini tak hanya membuat AI lebih pintar, tapi juga lebih mudah diakses oleh berbagai lapisan organisasi.

Menurut laporan McKinsey, AI generatif berpotensi menghasilkan nilai tambahan sebesar 2,6 hingga 4,4 triliun dolar AS di atas nilai yang sudah dihasilkan AI tradisional.

Sejak kemunculan ChatGPT dua setengah tahun lalu, cara perusahaan berinteraksi dengan AI berubah drastis. Transformasi ini tidak hanya datang dari kemampuan baru yang ditawarkan AI generatif, tetapi juga dari kekuatannya dalam demokratisasi teknologi.

McKinsey mencatat 78 persen perusahaan kini sudah menggunakan AI generatif dalam setidaknya satu fungsi bisnis, naik tajam dari 55 persen tahun sebelumnya.

AI agentik hadir sebagai revolusi dalam cara kita bekerja dan berinovasi. Dengan kemampuan untuk berpikir, bertindak, dan belajar secara mandiri, teknologi ini membuka jalan menuju masa depan yang lebih efisien dan cerdas. Namun, pemanfaatannya perlu diiringi pemahaman yang tepat agar kita bisa memaksimalkan potensinya tanpa kehilangan kendali.

Referensi

"Seizing the agentic AI advantage". Diakses pada Juli 2025. McKinsey.
"What Is Agentic AI? ". Diakses pada Juli 2025. NVIDIA.
"What Is Agentic AI? ". Diakses pada Juli 2025. Google Cloud.