Agentic AI Adalah: Cara Kerja, Manfaat, dan Contohnya

Pernah membayangkan AI dapat menyusun rencana dan menjalankan tugas sendiri? Nah, agentic AI adalah teknologi yang memungkinkan hal tersebut.

Warga Bimbingan, teknologi ini mulai banyak diterapkan dalam dunia kerja. Microsoft Work Trend Index 2025 mencatat bahwa 46% pemimpin perusahaan global telah menggunakan agen AI untuk mengotomatisasi proses kerja.

Misalnya, AI generatif hanya membuat draf email, sedangkan agentic AI dapat mencari jadwal hingga mengatur pertemuan. Karena itu, MinDi melihat kemampuan memahami dan mengelola AI bakal semakin dibutuhkan.

Kamu bisa mulai mempersiapkan diri dengan mempelajari AI, data, dan pemrograman. Yuk, kembangkan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri melalui Bootcamp Dibimbing.

Baca Juga: Artificial Intelligence: Arti, Jenis, Manfaat, dan Contoh

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dapat merencanakan, mengambil keputusan, dan menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu dengan pengawasan manusia yang terbatas. 

Sistem ini nggak hanya menghasilkan jawaban, tetapi juga dapat menentukan langkah yang perlu dilakukan berdasarkan situasi yang dihadapi.

Menurut IBM, agentic AI terdiri atas satu atau beberapa agen AI yang mampu menyelesaikan tujuan tertentu secara mandiri. Setiap agen dapat memperoleh tugas yang berbeda, kemudian hasil kerjanya dikoordinasikan untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.

Sementara itu, Google Cloud menjelaskan bahwa teknologi ini berfokus pada pengambilan keputusan dan tindakan secara otonom. Sistem dapat memahami lingkungan, menyusun rencana, menjalankan tindakan, dan mengevaluasi hasilnya.

Secara sederhana, kamu bisa membayangkan generative AI sebagai asisten yang memberikan jawaban, sedangkan agentic AI seperti asisten yang ikut menjalankan pekerjaannya. Meski demikian, tujuan, aturan, akses, dan batas tindakan sistem tetap perlu ditentukan oleh manusia.

Apa Saja Karakteristik Agentic AI?

Agentic AI memiliki kemampuan yang lebih luas daripada sistem AI berbasis respons biasa. Berikut beberapa karakteristik utamanya:

1. Berorientasi pada Tujuan

Sistem bekerja berdasarkan tujuan yang telah ditetapkan pengguna atau organisasi. Tujuan tersebut kemudian diterjemahkan menjadi beberapa tugas yang lebih kecil dan terukur.

Misalnya, pengguna memberikan tujuan untuk meningkatkan ketersediaan produk. Sistem dapat memeriksa persediaan, memperkirakan permintaan, dan menyarankan waktu pemesanan ulang.

2. Memiliki Tingkat Otonomi

Agentic AI dapat menentukan tindakan berikutnya tanpa harus menunggu instruksi pada setiap tahapan. Namun, tingkat otonominya tetap bergantung pada izin, aturan, dan batasan yang diberikan.

Tindakan berisiko tinggi sebaiknya tetap memerlukan persetujuan manusia. Contohnya adalah pembayaran, perubahan data penting, atau pengiriman informasi kepada pelanggan.

3. Mampu Menggunakan Berbagai Tools

Sistem dapat terhubung dengan basis data, mesin pencari, kalender, perangkat lunak perusahaan, atau application programming interface (API). Akses tersebut memungkinkan AI melakukan tindakan, bukan sekadar menghasilkan teks.

Misalnya, agen AI dapat membaca jadwal, mencari waktu kosong, membuat undangan, dan mengirimkan pengingat. Seluruh akses harus diatur menggunakan prinsip izin minimum.

4. Adaptif terhadap Perubahan

Agentic AI dapat menyesuaikan rencana ketika menemukan informasi atau kondisi baru. Kemampuan ini membuatnya lebih fleksibel dibandingkan otomatisasi yang hanya mengikuti alur tetap.

Jika salah satu tahapan gagal, sistem dapat mencoba pilihan lain atau meminta bantuan manusia. Meski demikian, mekanisme penghentian tetap diperlukan agar sistem nggak mengulang tindakan tanpa batas.

5. Mampu Melakukan Evaluasi

Setelah menjalankan tindakan, sistem dapat menilai apakah hasilnya sudah sesuai dengan tujuan. Evaluasi tersebut digunakan untuk memperbaiki rencana atau menentukan langkah selanjutnya.

Proses ini sering disebut sebagai reflection. Hasil evaluasinya tetap perlu dicatat agar manusia dapat memeriksa alasan dan tindakan yang diambil.

Bagaimana Cara Kerja Agentic AI?

Cara kerja agentic AI berlangsung melalui siklus pengamatan, penalaran, perencanaan, tindakan, dan evaluasi. Berikut penjelasan setiap tahapannya:

1. Memahami Tujuan

Pertama, sistem menerima tujuan dari pengguna, aplikasi, atau peristiwa tertentu. Instruksinya bisa berupa “buat jadwal rapat tim” atau tujuan yang lebih luas seperti “kurangi keterlambatan pengiriman.”

Tujuan perlu disusun secara jelas, spesifik, dan dilengkapi batasan. Instruksi yang ambigu dapat membuat sistem memilih tindakan yang nggak sesuai dengan kebutuhan pengguna.

2. Mengumpulkan Informasi

Agentic AI kemudian mengumpulkan informasi dari sumber yang diizinkan. Sumber tersebut dapat berupa percakapan pengguna, dokumen, basis data, sensor, atau aplikasi perusahaan.

Pada tahapan ini, sistem memahami kondisi lingkungan dan konteks tugas. Kualitas serta kelengkapan informasi sangat memengaruhi keputusan yang akan dibuat.

3. Menalar dan Menyusun Rencana

Model AI menganalisis informasi, memecah tujuan menjadi beberapa tugas, lalu menentukan urutan pengerjaannya. Sistem juga dapat memperkirakan alat dan data yang diperlukan pada setiap tahapan.

Untuk pekerjaan kompleks, satu agen bisa berperan sebagai perencana, sedangkan agen lain bertugas melakukan pencarian, analisis, atau verifikasi. Pembagian tugas ini dikenal sebagai sistem multi-agent.

4. Menjalankan Tindakan

Setelah rencana terbentuk, sistem menggunakan tools atau API untuk melakukan tindakan. Tindakannya dapat berupa mencari data, memperbarui dokumen, menjalankan kode, mengirim notifikasi, atau membuat laporan.

Akses tindakan harus dibatasi berdasarkan kebutuhan. Sistem yang hanya perlu membaca informasi, misalnya, sebaiknya nggak diberikan izin untuk menghapus atau mengubah data.

5. Mengevaluasi Hasil

Sistem memeriksa apakah tindakan yang dijalankan berhasil mencapai tujuan. Jika belum, agentic AI dapat memperbaiki rencana, mencoba langkah lain, atau meminta keputusan manusia.

Siklus tersebut dapat berlangsung beberapa kali sampai tujuan tercapai atau batas proses terpenuhi. Riwayat tindakan perlu disimpan agar prosesnya dapat diaudit.

Apa Perbedaan Agentic AI dan Generative AI?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Agentic AI dan generative AI dapat menggunakan teknologi dasar yang serupa, seperti large language model (LLM). Namun, keduanya memiliki fokus dan cara penggunaan yang berbeda.

1. Hasil Utama

Generative AI berfokus menghasilkan konten baru berupa teks, gambar, audio, video, atau kode. Hasilnya biasanya diberikan kepada pengguna untuk diperiksa dan digunakan.

Sebaliknya, agentic AI berfokus mencapai tujuan melalui serangkaian keputusan dan tindakan. Konten yang dihasilkan dapat menjadi salah satu bagian dari proses, bukan selalu hasil akhirnya.

2. Pola Interaksi

Generative AI umumnya menunggu prompt, kemudian memberikan jawaban. Jika ingin melanjutkan pekerjaan, pengguna perlu memberikan instruksi berikutnya.

Agentic AI dapat menjalankan beberapa tahapan setelah menerima tujuan tingkat tinggi. Sistem akan memilih langkah, menggunakan alat, dan menyesuaikan rencana selama masih berada dalam batas yang diizinkan.

3. Tingkat Otonomi

Generative AI cenderung digunakan sebagai pendamping pembuatan konten dan analisis. Keputusan serta tindak lanjutnya masih banyak dilakukan oleh pengguna.

Agentic AI memiliki tingkat otonomi lebih tinggi karena dapat mengambil tindakan melalui sistem lain. Oleh sebab itu, tata kelola dan pengawasannya juga perlu lebih ketat.

4. Contoh Penggunaan

Generative AI dapat membuat draf balasan keluhan pelanggan. Agentic AI dapat membaca keluhan, memeriksa riwayat transaksi, memilih solusi berdasarkan kebijakan, membuat tiket, dan meneruskan kasus tertentu kepada staf.

Keduanya juga bisa digunakan secara bersamaan. Generative AI menghasilkan konten, sedangkan agen AI mengatur kapan dan bagaimana konten tersebut digunakan.

Apa Manfaat Agentic AI?

Apabila diterapkan secara tepat, agentic AI dapat membantu organisasi menangani alur kerja yang kompleks. Berikut beberapa manfaat utamanya:

1. Mengotomatiskan Pekerjaan Bertahap

Otomatisasi biasa cocok untuk proses yang memiliki aturan dan urutan tetap. Agentic AI dapat menangani proses bertahap yang memerlukan penyesuaian berdasarkan informasi baru.

Kemampuan ini membantu mengurangi perpindahan pekerjaan manual antaraplikasi. Tim pun dapat lebih fokus pada pekerjaan strategis dan keputusan yang membutuhkan pertimbangan manusia.

2. Mempercepat Pengambilan Keputusan

Sistem dapat mengumpulkan dan menganalisis informasi dari beberapa sumber dalam waktu relatif singkat. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk menentukan tindakan berikutnya.

Namun, keputusan yang berdampak besar tetap memerlukan validasi. Kecepatan nggak boleh menghilangkan proses pemeriksaan terhadap konteks, akurasi, dan risiko.

3. Meningkatkan Konsistensi Proses

Agentic AI dapat menjalankan langkah berdasarkan kebijakan dan kriteria yang sama. Hal ini membantu mengurangi tahapan yang terlewat dalam pekerjaan berulang.

Setiap tindakan juga dapat direkam dalam log. Catatan tersebut memudahkan tim mengevaluasi proses dan menemukan sumber kesalahan.

4. Memberikan Layanan Lebih Personal

Sistem dapat mempertimbangkan riwayat, preferensi, dan konteks pengguna ketika menentukan tindakan. Dengan begitu, rekomendasi atau layanan yang diberikan dapat lebih relevan.

Personalisasi tetap harus memperhatikan persetujuan dan perlindungan data. Jangan sampai peningkatan layanan justru mengorbankan privasi pengguna.

5. Mendukung Operasional Selama 24 Jam

Agen AI dapat memantau sistem dan menangani tugas tertentu di luar jam kerja. Jika menemukan situasi yang melewati batas kewenangannya, sistem dapat mengirimkan peringatan kepada petugas.

Kemampuan ini berguna untuk layanan pelanggan, keamanan sistem, atau pemantauan rantai pasok. Perusahaan tetap perlu menyediakan prosedur eskalasi ketika terjadi kegagalan.

Apa Saja Contoh Agentic AI?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Penerapan agentic AI mulai ditemukan pada berbagai fungsi bisnis. Berikut beberapa contoh yang membantu kamu memahami penggunaannya:

1. Layanan Pelanggan

Agen AI dapat membaca pertanyaan pelanggan, memeriksa riwayat transaksi, dan mencari solusi dari basis pengetahuan. Sistem juga dapat membuat tiket atau meneruskan masalah kompleks kepada staf.

2. Pengembangan Perangkat Lunak

Dalam agentic coding, sistem dapat merencanakan perubahan, menulis kode, menjalankan pengujian, dan memperbaiki kesalahan. Pengembang tetap perlu meninjau keamanan serta kualitas kode sebelum digunakan.

3. Rantai Pasok

Agentic AI dapat memantau persediaan, permintaan, cuaca, dan status pengiriman. Ketika terjadi gangguan, sistem dapat menyusun rute atau jadwal alternatif sesuai aturan perusahaan.

4. Sumber Daya Manusia

Sistem dapat membantu menyaring dokumen, menjadwalkan wawancara, dan mengirimkan pengingat. 

Keputusan penerimaan karyawan tetap perlu melibatkan manusia untuk mengurangi risiko bias.

5. Keamanan Siber

Agen AI dapat membantu melakukan triase awal, menghubungkan data dari beberapa sumber, dan menyusun laporan insiden. 

Tim keamanan kemudian dapat memusatkan perhatian pada ancaman yang membutuhkan analisis lebih mendalam.

Apa Risiko dan Tantangan Agentic AI?

Kemampuan untuk menjalankan tindakan membuat agentic AI memiliki risiko yang berbeda dari chatbot biasa. AWS menyoroti risiko tindakan tanpa izin, proses yang lepas kendali, memori persisten, serta integrasi dengan sistem eksternal.

Beberapa tantangan yang perlu diperhatikan meliputi:

1. Kesalahan keputusan: Sistem dapat salah memahami tujuan atau menggunakan informasi yang nggak akurat.
2. Akses berlebihan: Izin yang terlalu luas dapat menyebabkan perubahan atau penyebaran data yang tidak semestinya.
3. Bias data: Data yang nggak representatif berpotensi menghasilkan keputusan yang merugikan kelompok tertentu.
4. Sulit diaudit: Keputusan yang melibatkan banyak agen dan alat bisa sulit ditelusuri tanpa pencatatan yang memadai.
5. Biaya operasional: Proses berulang, penggunaan model, dan panggilan API dapat meningkatkan biaya komputasi.

Untuk menguranginya, organisasi perlu menetapkan guardrails, batas waktu, batas biaya, mekanisme persetujuan, dan tombol penghentian. Pengujian sebaiknya dimulai dari lingkungan terbatas sebelum sistem memperoleh akses ke proses penting.

Baca Juga: Mengenal AI Engineer: Pengertian, Tugas, dan Manfaatnya

Kesimpulan

Agentic AI adalah sistem AI yang mampu merencanakan dan menjalankan tugas dengan intervensi manusia yang lebih terbatas. Teknologi ini dapat membantu menyelesaikan pekerjaan kompleks secara lebih efisien.

Namun, penggunaannya tetap membutuhkan keamanan, batas akses, dan pengawasan manusia. Dengan penerapan yang tepat, agentic AI dapat mendukung produktivitas individu maupun perusahaan.

Ingin Berkarier di Era Agentic AI? Ikuti Bootcamp Dibimbing!

Perkembangan agentic AI membuka peluang baru di bidang teknologi, data, bisnis, hingga keamanan siber. Agar siap menghadapinya, kamu perlu membangun keterampilan seperti pemrograman, pengolahan data, machine learning, pengembangan sistem, dan pemahaman proses bisnis.

Melalui Bootcamp Dibimbing, kamu akan belajar bersama mentor berpengalaman, mengerjakan proyek nyata, dan membangun portofolio profesional. Programnya dirancang untuk membantu kamu mengembangkan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini.

Program Bootcamp Dibimbing:

1. Live Class: 63+ kelas interaktif bersama mentor ahli dan 16+ video pembelajaran.
2. Project & Portofolio: 26+ assignment untuk membangun portofolio profesional.
3. Mentoring: Pendampingan dari fasilitator dan mentor yang tersedia 24/7.
4. 1-on-1 Consultation: Sesi konsultasi tanpa batas bersama instruktur ahli.
5. Technical Case Study: Simulasi tes rekrutmen untuk meningkatkan kesiapan menghadapi proses seleksi.
6. Career Support: Program penyaluran kerja ke 1.100+ perusahaan mitra.
7. Community: Akses komunitas profesional untuk belajar dan memperluas relasi.
8. Campaign Ads Fund: Pendanaan hingga Rp1 juta untuk praktik campaign ads.

Menariknya, 96% alumni berhasil mendapatkan pekerjaan setelah mengikuti program Dibimbing. Yuk, tingkatkan keterampilan digital dan persiapkan langkah kariermu bersama Bootcamp Dibimbing!

Rekomendasi Bootcamp Terbaik dan terlengkap dari Dibimbing!

Ingin mempersiapkan diri menghadapi perkembangan agentic AI? Kamu dapat memilih program berdasarkan keterampilan dan peran yang ingin dikembangkan.

Berikut beberapa rekomendasi Bootcamp Dibimbing yang relevan:

1. Bootcamp Data Science & AI Machine Learning: Cocok untuk mempelajari dasar AI, machine learning, pengolahan data, serta pengembangan model yang menjadi fondasi sistem agentik.
2. Bootcamp Data Engineering: Membantu kamu memahami pengelolaan basis data dan pembangunan data pipeline agar sistem AI memperoleh data yang akurat.
3. Bootcamp Back-End Development: Cocok untuk mempelajari API, basis data, dan integrasi sistem yang memungkinkan agen AI menggunakan berbagai aplikasi.
4. Bootcamp Full-Stack Web Development: Membantu kamu membangun aplikasi AI secara menyeluruh, mulai dari tampilan pengguna hingga sistem di belakangnya.
5. Bootcamp DevOps Engineering: Cocok untuk mempelajari proses deployment, pemantauan, otomatisasi, dan pengelolaan infrastruktur aplikasi AI.
6. Bootcamp Cyber Security: Membantu memahami keamanan akses, perlindungan data, dan risiko ketika agen AI terhubung dengan sistem perusahaan.
7. Bootcamp Quality Assurance: Cocok untuk mempelajari pengujian sistem agar aplikasi berbasis AI dapat bekerja secara lebih stabil dan sesuai kebutuhan.
8. Bootcamp Business Analyst & Product Strategy: Membantu kamu menentukan kebutuhan pengguna, merancang proses bisnis, dan memilih kasus penggunaan agentic AI yang tepat.

Pilih program yang paling sesuai dengan keterampilan dan target kariermu. Yuk, kunjungi Bootcamp Dibimbing untuk melihat kurikulum, jadwal kelas, serta pilihan program yang dapat mendukung kariermu di era AI.

FAQ

1. Apa Itu AI Agent?

AI agent adalah sistem kecerdasan buatan yang mampu memahami tugas, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem ini dapat menggunakan data, API, atau aplikasi lain sesuai akses yang diberikan.

2. Bagaimana Cara Kerja Agentic AI?

Cara kerja agentic AI dimulai dengan memahami tujuan, mengumpulkan informasi, menyusun rencana, dan menjalankan tindakan. Sistem kemudian mengevaluasi hasilnya dan menyesuaikan langkah jika diperlukan.

3. Apa Manfaat Agentic AI?

Manfaat agentic AI antara lain mengotomatisasi tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan mempercepat pengambilan keputusan. Teknologi ini juga membantu mengurangi pekerjaan manual yang berulang.

4. Apa Saja Contoh Agentic AI?

Contoh agentic AI dapat ditemukan pada layanan pelanggan, analisis data, keamanan siber, pemasaran, dan pengembangan perangkat lunak. Misalnya, agen AI dapat membaca keluhan pelanggan, memeriksa transaksi, lalu menyarankan solusi.

5. Apa Perbedaan Agentic AI dan Generative AI?

Perbedaan agentic AI dan generative AI terletak pada fungsinya. AI generatif berfokus menghasilkan konten, sedangkan agentic AI dapat merencanakan dan menjalankan tindakan untuk menyelesaikan suatu tujuan.