Dalam beberapa tahun terakhir, kita menyaksikan lompatan besar dari sekadar generative AI yang mampu menghasilkan teks, gambar, atau kode, menuju AI yang dapat bertindak layaknya agen otonom. Teknologi baru ini memungkinkan AI menetapkan tujuan, merencanakan langkah, mengeksekusi tindakan, hingga mengambil keputusan tanpa harus diarahkan manusia di setiap tahapnya.
Tren ini dikenal sebagai Agentic AI, dan banyak analis menilai bahwa teknologi ini akan menjadi salah satu gelombang inovasi paling strategis dalam satu dekade ke depan. Alasannya jelas, Agentic AI mampu mengotomatisasi proses multi-step, berkolaborasi dengan sistem bisnis, dan meningkatkan efisiensi operasional secara radikal.
Perkembangan ini menandai pergeseran besar, AI tidak lagi hanya menjadi sistem pasif yang merespons perintah, tetapi berubah menjadi entitas aktif yang dapat memahami konteks, beradaptasi, dan menyelesaikan tujuan kompleks secara mandiri.
Apa itu Agentic AI?
Secara sederhana, Agentic AI adalah serangkaian kemampuan yang memungkinkan sebuah sistem AI berfungsi sebagai agen otonom. Teknologi ini tidak hanya memberikan respons, tetapi juga dapat menetapkan tujuan, menyusun langkah, mengambil keputusan, mengakses API atau alat lain, serta menutup loop tindakan secara mandiri.
Agentic AI biasanya bekerja melalui sebuah siklus berkelanjutan yang terdiri atas beberapa komponen inti:
Perception (Persepsi): Agen mengumpulkan informasi dari lingkungan, baik melalui sensor, basis data, interface pengguna, maupun data tidak terstruktur seperti email atau laporan.
Reasoning (Penalaran): Menggunakan Large Language Model (LLM), agen menganalisis data, memahami konteks, dan menentukan solusi atau langkah yang tepat.
Planning (Perencanaan): AI menyusun rencana untuk mencapai tujuan, memecahnya menjadi sub-tugas, dan menentukan strategi eksekusi yang paling efektif.
Action (Tindakan): Berdasarkan rencana tersebut, AI melakukan tindakan nyata, seperti menjalankan tugas, membuat keputusan, atau berinteraksi dengan sistem eksternal.
Reflection (Refleksi): Setelah menyelesaikan tindakan, AI mengevaluasi hasilnya. Umpan balik ini menjadi dasar untuk menyesuaikan langkah berikutnya, sehingga agen dapat terus belajar dan meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu.
Apa Perbedaan Agentic AI dan Agentic Automation?
Agentic AI merujuk pada kemampuan kognitif sebuah agen untuk bernalar, memprioritaskan tujuan, serta menentukan tindakan secara otonom, ibarat “otaknya”. Sementara itu, Agentic Automation adalah penerapan praktis dari kemampuan tersebut, yaitu mengintegrasikan kecerdasan AI ke dalam sistem bisnis (seperti ERP atau CRM) untuk memastikan penyelesaian tugas secara end-to-end dalam proses operasional.
Secara sederhana Agentic AI menyediakan kecerdasan, sementara Agentic Automation menyediakan eksekusi terintegrasi yang membuat kecerdasan tersebut benar-benar berguna dalam lingkungan produksi.
Agentic AI vs. RPA Klasik
Agentic Automation sering dibandingkan dan bahkan dikombinasikan dengan Robotic Process Automation (RPA) klasik. Keduanya memang berfokus pada otomasi, tetapi memiliki perbedaan mendasar dalam pendekatan eksekusi.
Berikut ringkasan perbedaannya:
| Fitur Kunci | RPA (Otomasi Klasik) | Agentic AI |
| Logika Inti | Berbasis aturan (rule-based) mengandalkan logika if-then yang kaku.
| Berbasis tujuan (goal-driven) dengan penalaran berbasis data.
|
| Lingkungan | Membutuhkan lingkungan yang stabil, terstruktur, dan dapat diprediksi. | Mampu bekerja di lingkungan dinamis, tidak terstruktur, dan memerlukan pemahaman konteks.
|
| Eksekusi | Menjalankan tugas sesuai skrip, tidak dapat menyesuaikan diri jika terjadi kegagalan. | Menentukan langkah secara dinamis untuk menjamin tujuan, serta menyesuaikan tindakan secara real-time.
|
| Contoh | Menghasilkan laporan harian atau memasukkan data berulang. | Mengoptimalkan alur kerja, memprioritaskan tugas mendesak saat terjadi perubahan tidak terduga.
|
Alih-alih memilih salah satu, banyak organisasi kini mengadopsi model hybrid: RPA menangani tugas-tugas terstruktur dan repetitif, sedangkan Agentic AI mengelola pengecualian, memahami konteks, dan melakukan penyesuaian cerdas. Kombinasi ini menghadirkan kecepatan dari RPA sekaligus kecerdasan adaptif dari Agentic AI, menciptakan pipeline otomasi yang lebih luwes dan mampu menyelesaikan proses secara end-to-end.
Keuntungan Agentic AI dan Agentic Automation
Jika diterapkan dengan tepat, Agentic AI dapat memberikan sejumlah manfaat operasional yang nyata:
Otomasi Multi-Langkah yang Kompleks dan Adaptif
Agen mampu menyelesaikan alur kerja berlapis mulai dari mengumpulkan data, mendeteksi anomali, berkoordinasi dengan sistem lain, hingga menyelesaikan tindakan akhir tanpa memerlukan instruksi manusia pada setiap sub-langkah.
AI juga dapat mengambil keputusan real-time, seperti mengalihkan rute pengiriman atau melakukan eskalasi tiket secara otomatis. Hal ini membantu menurunkan latensi operasional dan mengurangi beban tugas repetitif.
Skalabilitas dan Efisiensi Operasional
Dengan kemampuan agen untuk berinteraksi lintas sistem dan terintegrasi dengan platform perusahaan seperti ERP, organisasi dapat memperluas cakupan otomasi dengan lebih cepat.
Pendelegasian tugas eksekusi rutin kepada agen memungkinkan tim manusia fokus pada keputusan strategis, inovasi produk, dan hal-hal yang membutuhkan pertimbangan konteks sosial maupun etika.
Baca Juga: Bisakah AI Bekerja Sendiri? Inilah HiAgent dari BytePlus, Platform Cerdas untuk Bisnis Modern
Seberapa Efisien Agentic AI untuk Industri?
Penerapan Agentic AI menunjukkan dampak paling transformatif pada industri yang bergantung pada data real-time dan proses multi-langkah.
Supply Chain & Logistik
Dalam sektor ini, agen otonom unggul dalam mengoptimalkan rute pengiriman dengan mempertimbangkan berbagai data eksternal seperti cuaca, harga bahan bakar, hingga kemacetan pelabuhan. Agentic AI juga dapat mendeteksi gangguan besar, misalnya penutupan jalur pelayaran dan secara otomatis menghitung ulang skenario rerouting yang paling efisien.
Manufaktur
Di industri manufaktur, Agentic AI banyak digunakan untuk pemeliharaan prediktif dan optimalisasi proses produksi. Agen dapat memprediksi potensi kegagalan komponen, menjadwalkan pemeliharaan secara otonom, dan memesan suku cadang yang dibutuhkan. Kemampuan untuk mengeksekusi tindakan end-to-end secara mandiri ini selaras dengan tren yang diidentifikasi Gartner dalam Strategic Technology Trends 2025, yang menempatkan Agentic AI sebagai penggerak utama otomasi proses.
Implementasi tepat terbukti mampu mengurangi downtime secara drastis serta meningkatkan efisiensi changeover.
Customer Service
Dalam layanan pelanggan, agen bertindak sebagai virtual coordinator yang menangani triase tiket secara end-to-end. Agen membaca isi tiket, memahami konteks, dan otomatis mengumpulkan data yang relevan sebelum menyelesaikan kasus-kasus sederhana secara mandiri.
Untuk kasus yang lebih kompleks, agen dapat meneruskan tiket tersebut kepada operator manusia beserta ringkasan yang kaya konteks, sehingga kolaborasi menjadi lebih efisien dan respons pelanggan lebih cepat.
Risiko, Tantangan, dan Alasan Perlu Berhati-hati
Meskipun menawarkan banyak manfaat, Agentic AI juga membawa risiko yang harus dikelola dengan ketat. Implementasi tanpa tata kelola yang memadai dapat menimbulkan konsekuensi operasional hingga masalah kepatuhan.
Berikut beberapa area kritis yang perlu diperhatikan.
1. Governance & Kontrol
Memberikan agen kewenangan bertindak secara otonom menuntut kebijakan yang jelas: batasan tindakan, kondisi eskalasi kepada manusia (kill switch), penetapan pemilik misi, serta mekanisme audit trail. Tanpa tata kelola yang kuat, agen berpotensi melakukan tindakan tidak sah, mengambil keputusan keliru, atau menyebabkan kesalahan konfigurasi.
2. Kesalahan Model & Hallucination
Otonomi agen menjadi berisiko jika keputusan diambil berdasarkan model yang tidak akurat atau data yang keliru.
Diperlukan metrik kualitas untuk memantau frekuensi halusinasi dan akurasi respons. Pemantauan ini penting untuk memicu tindakan korektif, seperti pembaruan basis pengetahuan atau integrasi alat verifikasi tambahan.
3. Keamanan & Akses
Karena agen berinteraksi dengan banyak sistem, diperlukan kontrol akses ketat (prinsip least privilege), enkripsi, serta pemantauan aktivitas. Integrasi dengan API atau alat pihak ketiga dapat memperluas permukaan risiko, terutama jika kredensial bocor atau agen diberikan wewenang berlebihan.
4. Kompleksitas Operasi & Observability
Sistem multi-agen menambah kompleksitas dalam hal error handling, mekanisme fallback, konsistensi data, dan traceability.
Observability yang baik tidak hanya mengukur kesehatan infrastruktur (latensi, throughput), tetapi juga cara agen bernalar, mengambil keputusan, serta keberhasilan dalam memenuhi tujuan pengguna (resolve user intent).
5. Regulasi & Kepatuhan (Emergent Behavior)
Agentic AI menimbulkan tantangan besar bagi regulasi, seperti EU AI Act karena kemampuannya menampilkan perilaku emergent seiring agen terus belajar dan berinteraksi.
Dalam industri yang diatur ketat seperti keuangan atau kesehatan, kepatuhan tidak lagi cukup dilakukan secara statis. Diperlukan validasi dinamis untuk memastikan keandalan dan konsistensi kinerja agen sepanjang siklus hidupnya.
Baca Juga: AI Agent Jadi Ancaman atau Kunci Kelangsungan Bisnis?
Mulai Transisi Digital dan Adopsi AI Anda Bersama Blue Power Technology
Mengadopsi Agentic AI beserta solusi IT lainnya memerlukan perencanaan strategis dan eksekusi yang matang. Sebagai bagian dari CTI Group dan authorized partner berbagai solusi IT serta AI terkemuka, Blue Power Technology (BPT) siap menjadi mitra end-to-end bagi organisasi Anda.
BPT membantu mulai dari konsultasi tata kelola AI hingga implementasi solusi IT kritikal. Kami memastikan proses perencanaan, integrasi, dan layanan after sales berjalan selaras dengan kebutuhan pelanggan, sehingga menghasilkan implementasi Agentic Automation yang optimal dan mendukung kebutuhan bisnis secara menyeluruh.
Temukan solusi IT komprehensif dan panduan adopsi Agentic AI selengkapnya melalui situs resmi BPT sekarang.
Penulis: Pita Cindriyani Utami – Digital Marketing Specialist BPT
Editor: Wilsa Azmalia Putri – Content Writer CTI Group