Panduan Agentic AI: Memahami Agen AI yang Cerdas dan Mandiri

Chatbot AI menggunakan Generative AI untuk memberikan respons berdasarkan satu interaksi. Seseorang mengajukan pertanyaan dan chatbot menggunakan natural language process untuk membalas. Selain Generative AI yang sudah dikenal dan digunakan secara umum oleh masyarakat, kini muncul artificial intelligence baru yang disebut agentic AI.

Agentic AI menggunakan penalaran canggih dan perencanaan berulang untuk memecahkan masalah kompleks dengan langkah yang berlapis secara mandiri. Hal ini diatur untuk meningkatkan produktivitas dan operasi di seluruh industri.

Sistem agentic AI menyerap sejumlah besar data dari berbagai sumber data dan aplikasi pihak ketiga untuk menganalisa tantangan, mengembangkan strategi, dan melaksanakan tugas secara independen.

Untuk penerapannya dalam bisnis, agentic AI Dapat digunakan untuk mempersonalisasi layanan pelanggan, menyederhanakan software development, bahkan memfasilitasi interaksi pasien.

Di artikel ini, kami akan mengenalkan agentic AI lebih dalam kepada Anda.

Bagaimana agentic AI bekerja?

Agentic AI menggunakan four-step process untuk memecahkan masalah, yaitu:

1. Perceive

Agen AI mengumpulkan dan memproses data dari berbagai sumber, seperti sensor, basis data, dan antarmuka digital. Hal ini melibatkan ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau identifikasi entitas yang relevan di lingkungan.

2. Reason

Language model yang besar bertindak sebagai orkestrator, atau mesin penalaran, yang memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Langkah ini menggunakan teknik seperti retrieval-augmented generation (RAG) untuk mengakses sumber data milik sendiri dan memberikan output yang akurat dan relevan.

3. Act

Agentic AI bersifat seperti asisten pintar yang bisa terhubung dengan berbagai alat dan program komputer. Setelah merencanakan tugas, AI bisa langsung menjalankannya dengan cepat sesuai perencanaan.

Agar tidak terjadi kesalahan, ada batasan yang diterapkan. Misalnya, AI untuk pelayanan pelanggan bisa menyelesaikan klaim otomatis sampai jumlah tertentu. Jika lebih dari itu, klaim akan diserahkan ke manusia untuk diperiksa.

4. Learn

AI ini terus berkembang dengan cara belajar dari pengalaman, seperti “roda data” yang berputar. Setiap kali AI berinteraksi, data dari interaksi tersebut digunakan untuk memperbaiki sistemnya.

Kemampuan AI ini untuk menyesuaikan diri dan menjadi lebih efektif dari waktu ke waktu, memberikan perusahaan alat yang hebat untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menjalankan operasional dengan lebih efisien.

Baca juga: Perkembangan AI di Indonesia: Mengenal DeepSeek, Si Primadona AI Terbaru

Implementasi agentic AI di industri

Potensi penerapan agen AI sangat luas, hanya dibatasi oleh kreativitas dan keahlian. Dari tugas sederhana seperti membuat dan mendistribusikan konten hingga kasus penggunaan yang lebih kompleks seperti mengatur software perusahaan, kehadiran agen AI diprediksi dapat mengubah industri berikut.

1. Customer service

Dalam pelayanan pelanggan, agentic AI berpotensi merevolusi interaksi dengan otomatisasi respons yang mendalam dan personal. 

AI dapat menangani pertanyaan kompleks secara mandiri, seperti pemrosesan klaim, serta mempelajari preferensi pelanggan untuk memberikan rekomendasi dan solusi yang disesuaikan.

Dengan dukungan 24/7, agentic AI memastikan pelanggan selalu mendapatkan bantuan yang mereka butuhkan.

2. Pembuatan konten

Di bidang content creation, agen AI dapat secara otomatis menghasilkan konten artikel, laporan, dan konten lain dengan gaya yang disesuaikan dengan audiens. 

Selain itu, agen AI juga mampu mengkurasi konten relevan dari berbagai sumber dan membuat ringkasan yang informatif.

Lebih jauh lagi, personalisasi konten memungkinkan agen AI untuk menghasilkan materi yang sangat sesuai dengan minat individu dengan sangat cepat.

3. Software engineering

Agen AI meningkatkan produktivitas developer dengan mengotomatiskan tugas-tugas pengkodean yang berulang. 

Dilansir pada McKinsey Global Institute, diproyeksikan bahwa pada tahun 2030 AI dapat mengotomatiskan hingga 30% jam kerja. Hal ini membebaskan developer untuk fokus pada tantangan yang lebih kompleks dan mendorong inovasi.

4. Kesehatan

Bagi dokter yang menganalisis sejumlah besar data medis dan pasien, agen AI dapat menyaring informasi penting untuk membantu mereka membuat keputusan perawatan yang lebih tepat. 

Selain itu, agen AI juga dapat mengotomatiskan tugas administratif dan mencatat catatan klinis dalam janji temu pasien, sehingga mengurangi beban tugas yang memakan waktu.

5. Analisis video

Perusahaan dan organisasi sektor publik di seluruh dunia tengah mengembangkan agen AI analisis video untuk meningkatkan kemampuan tenaga kerja yang mengandalkan informasi visual dari sejumlah perangkat yang terus bertambah — termasuk kamera, sensor IoT, dan kendaraan. 

Agen AI analisis video dapat menganalisis sejumlah besar video langsung atau yang diarsipkan, meminta tugas melalui natural language, dan melakukan operasi kompleks seperti pencarian video, ringkasan, dan tanya jawab visual. 

Tidak hanya itu, agen AI juga dapat digunakan untuk memberikan peringatan anomali, menyusun laporan insiden, meningkatkan kontrol kualitas melalui inspeksi visual, dan meningkatkan pemeliharaan prediktif.

Baca juga: Terobosan AI Terbaru Google yang Rilis Februari 2025. Apa Saja?

Agentic AI bukan lagi sekedar futuristik, melainkan sebuah realitas yang siap mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. 

Dengan kemampuannya untuk belajar, beradaptasi, dan mengambil keputusan secara mandiri, Agentic AI menawarkan potensi yang tak terbatas di berbagai sektor industri.

Ingin tahu lebih banyak tentang perkembangan di dunia AI? Jelajahi artikel kami di blog PointStar Indonesia!