Apa itu Agentic AI?

Anda mungkin sudah pernah mendengar tentang AI agents — tapi sebenarnya, apa itu agentic AI?

Meskipun Anda mungkin belum mengenalnya, agentic AI sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari Anda. Dalam Blueprism Global Enterprise AI Survey untuk 2025, 29% bisnis melaporkan sudah menggunakan agentic AI — dan 44% berencana mengimplementasikannya dalam setahun ke depan.

Kepopulerannya memang masuk akal. "Sistem agentic AI memahami tujuan atau visi pengguna serta konteks masalah yang ingin mereka selesaikan," jelas pakar AI Enver Cetin.

Sistem agentic sedang mengubah cara kita bekerja.

Kami membantu bisnis menerapkan agentic AI setiap hari — berikut hal-hal terpenting yang perlu Anda ketahui tentangnya.

Apa itu Agentic AI?

AI agentik mengacu pada perangkat lunak yang mampu mengambil keputusan secara mandiri, biasanya dirancang untuk mencapai tujuan tertentu dengan intervensi manusia seminimal mungkin.

Sistem ini membuat keputusan berdasarkan perubahan kondisi dengan memanfaatkan pemahaman konteks, penalaran, dan pembelajaran.

Agentic AI umumnya ditemukan pada asisten virtual, otomasi bisnis, dan kendaraan otonom.

Agentic AI vs AI Agents

Agentic AI dan AI agents sangat berkaitan – agentic AI menggambarkan kemampuannya, sedangkan AI agents adalah program yang mengimplementasikan kemampuan tersebut.

Jadi, agentic AI adalah konsep yang lebih luas tentang otonomi dan tindakan, sementara AI agents adalah perangkat lunak yang mewujudkan konsep itu.

Namun, agentic AI juga dapat hadir dalam format selain AI agents, seperti sistem terintegrasi, kerangka kerja, atau bahkan platform berskala besar.

Agentic AI vs. Gen AI

Meskipun merupakan kemampuan AI yang berbeda, agentic AI dan generative AI (AI yang menghasilkan teks, gambar, musik, kode, dll.) sering kali bekerja bersama.

Agentic AI mengacu pada program dengan pengambilan keputusan mandiri, dan beberapa keputusan tersebut bisa melibatkan generasi. Misalnya, sistem agentic AI dapat menggunakan gen AI untuk:

• Membuat pesan pemasaran yang dipersonalisasi
• Membagikan rekomendasi produk dinamis melalui conversational AI

Bagaimana Cara Kerja Agentic AI?

AI agentik menggabungkan persepsi, penalaran, dan aksi untuk beroperasi secara mandiri.

Prosesnya dimulai dengan mengumpulkan informasi dari lingkungannya, seperti teks, gambar, atau masukan pengguna. Dengan alat seperti natural language processing (NLP) atau pengenalan pola, AI ini menafsirkan data untuk memahami konteks dan mengidentifikasi tugas yang harus dilakukan.

Selanjutnya, sistem menerapkan penalaran untuk mengevaluasi pilihan, merencanakan langkah terbaik, dan menjalankan tugas—mulai dari merespons pengguna, mengelola sistem, hingga memecahkan masalah.

Setelah itu, sistem memantau hasil dan belajar dari umpan balik, sehingga kinerjanya semakin baik seiring waktu.

Siklus persepsi, perencanaan, aksi, dan pembelajaran ini memungkinkan agentic AI menangani tugas-tugas kompleks dan beradaptasi dengan tantangan baru dengan pengawasan manusia yang minimal.

Kasus Penggunaan Agentic AI

AI agentik sangat serbaguna. Jika dipadukan dengan platform yang fleksibel, potensinya hanya dibatasi oleh kreativitas.

AI ini tidak hanya dapat menghasilkan output, tetapi juga melakukan analisis dan menyarankan langkah selanjutnya.

Para ahli bahkan memperkirakan bahwa 15% keputusan sehari-hari akan dibuat menggunakan agentic AI pada tahun 2028. Jika Anda pernah meminta saran kepada ChatGPT tentang cara melakukan sesuatu — Anda sebenarnya sudah melakukannya.

Berikut beberapa cara paling umum bisnis meningkatkan enterprise chatbots mereka dengan agentic AI:

Otomasi Dukungan Pelanggan

Anda mungkin sudah mengenal chatbot dukungan pelanggan lama, tetapi agentic AI juga dapat mendorong sistem pelanggan yang lebih kompleks.

Gartner memprediksi agentic AI akan secara otomatis menangani 80% masalah layanan pelanggan (tanpa campur tangan manusia) pada tahun 2029.

Dan sejujurnya? Saya percaya itu. Saya telah melihat beberapa klien kami mengotomatiskan 98% pertanyaan layanan pelanggan mereka menggunakan AI agent. Mereka bisa sangat efektif jika diterapkan dengan benar.

Berbeda dengan bot tradisional yang bergantung pada skrip kaku, agentic AI beradaptasi secara dinamis dengan kebutuhan pengguna. Dengan memahami konteks dan maksud, AI ini memberikan solusi yang dipersonalisasi, memperlancar interaksi pelanggan, dan meningkatkan kepuasan.

Biasanya digunakan untuk:

• Menyelesaikan masalah secara mandiri
• Meneruskan masalah kompleks ke agen manusia (dengan konteks)
• Analisis interaksi pelanggan untuk mengidentifikasi tren

Pemasaran yang Dipersonalisasi

Agentic AI dirancang untuk meningkatkan efisiensi di seluruh proses penjualan, termasuk AI lead generation, kualifikasi prospek, tindak lanjut, dan penjadwalan demo.

AI ini juga dapat berperan penting dalam ranah chatbot marketing yang sedang berkembang dengan meningkatkan conversational AI sederhana — menganalisis interaksi pelanggan untuk menyempurnakan strategi penargetan dan mengoptimalkan keterlibatan, semuanya tanpa campur tangan manusia.

Manajemen Prospek Penjualan

Ada banyak cara menggunakan AI dalam penjualan. Agentic AI dapat menggabungkan yang terbaik dari semuanya.

AI ini dapat meningkatkan pipeline penjualan dengan mengkualifikasi, memprioritaskan, dan membina prospek secara mandiri. Sistem agentic dapat menganalisis data keterlibatan untuk mengidentifikasi prospek bernilai tinggi dan memastikan tindak lanjut tepat waktu — kembali ke funnel pemasaran yang dipersonalisasi.

Agentic AI dapat digunakan untuk:

• Memberi skor prospek berdasarkan keterlibatan dan potensi nilai
• Mengirim tindak lanjut yang dipersonalisasi melalui email atau chat
• Memberi tahu tim penjualan tentang peluang prioritas tinggi

Bantuan di Bidang Kesehatan

Di bidang kesehatan, AI agentik dapat mempercepat proses administratif dan klinis. Sistem ini dapat menjadwalkan janji temu, memilah pasien berdasarkan gejala, bahkan membantu pengkodean medis.

Manajemen Keuangan dan Risiko

Chatbot keuangan terbaik kini sudah agentic.

Agentic AI membantu mengotomatiskan tugas-tugas sederhana dan memberikan informasi yang lebih mendalam untuk membantu karyawan membuat keputusan berbasis data. AI ini juga dapat:

• Menandai transaksi mencurigakan untuk ditinjau
• Menganalisis data pasar atau klien untuk rekomendasi
• Mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan dan pelaporan pengeluaran
• Memberikan wawasan tren untuk meningkatkan pengambilan keputusan

Moderasi Konten

Memindai saluran media sosial, mengidentifikasi konten target, dan mengambil tindakan (menghapus, merespons, atau melacak sentimen pengguna) sepenuhnya dapat dilakukan oleh sistem agentic AI. Biarkan karyawan menangani interaksi kompleks, sementara sistem agentic menangani sisanya.

Asisten Koding

Pada tahun 2023, 10% insinyur perangkat lunak menggunakan asisten koding. Tetapi Gartner memprediksi bahwa 75% pengembang perangkat lunak akan menggunakan agentic AI untuk menyelesaikan tugas harian mereka.

Asisten ini dapat menghasilkan kode, tetapi juga dapat bertindak sebagai editor dan peninjau, memeriksa ulang pekerjaan untuk menemukan masalah. Saya bisa bilang, rekan-rekan insinyur perangkat lunak saya bekerja jauh lebih cepat sekarang dibandingkan beberapa tahun yang lalu.

Otomasi HR

Menggunakan chatbot HR adalah cara mudah agar staf HR bisa fokus pada tugas-tugas strategis.

AI agentik menyederhanakan operasional HR dengan mengotomatisasi tugas-tugas berulang seperti menyeleksi CV, menjadwalkan wawancara, dan membimbing karyawan baru selama proses orientasi.

AI ini bahkan bisa menangani persetujuan dan pemesanan cuti atau membuat jadwal karyawan.

Jenis Agentic AI

Ada banyak cara menerapkan agentic AI. Berikut 5 jenis agentic AI yang paling umum, termasuk aplikasi nyata AI agents dan sistem yang mereka jalankan.

1. Agentic AI Reaktif

Definisi: Sistem yang merespons rangsangan atau situasi tertentu tanpa memori jangka panjang atau kemampuan belajar.

Contoh: Chatbot yang menangani pertanyaan yang sudah ditentukan, sistem rekomendasi.

AI agentik reaktif unggul dalam menjalankan tugas-tugas sederhana dengan cepat dan akurat. Sistem ini sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan respons langsung berdasarkan kondisi yang sudah diketahui, seperti menjawab FAQ atau memberikan rekomendasi produk.

2. AI Agentik Deliberatif

Definisi: Sistem yang menggunakan penalaran dan perencanaan untuk mengambil keputusan, sering kali mempertimbangkan hasil jangka panjang.

Contoh: Kendaraan otonom yang menavigasi lalu lintas, AI yang mengelola rantai pasok.

AI deliberatif menggunakan logika dan prediksi untuk mengelola tugas-tugas kompleks, memastikan keputusan sejalan dengan tujuan yang lebih luas. Sistem ini penting untuk aplikasi yang membutuhkan perencanaan strategis dan kemampuan beradaptasi.

3. AI Agentik Interaktif

Definisi: AI yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia atau sistem lain, sering kali di lingkungan yang dinamis.

Contoh: Asisten virtual, robot kolaboratif (cobot) di lingkungan industri.

AI agentik interaktif berfokus pada menciptakan interaksi yang lancar antara manusia dan mesin. Sistem ini sangat penting di lingkungan di mana memahami dan merespons kebutuhan pengguna menjadi kunci keberhasilan.

4. AI Agentik Adaptif

Definisi: Sistem yang belajar dan berkembang seiring waktu melalui umpan balik dan data, menyesuaikan perilakunya sesuai kebutuhan.

Contoh: Agen AI untuk platform pembelajaran personalisasi, sistem penetapan harga dinamis di e-commerce.

AI adaptif memanfaatkan data untuk terus menyempurnakan pengambilan keputusan dan perilakunya. Jenis AI ini sangat efektif di situasi yang membutuhkan fleksibilitas dan peningkatan berkelanjutan demi hasil yang optimal.

5. Sistem Multi-Agen (MAS)

Definisi: Jaringan AI agentik yang bekerja sama atau bersaing untuk mencapai tujuan bersama atau individu.

Contoh: Robotika kawanan, sistem AI terdistribusi untuk jaringan listrik cerdas.

Sistem multi-agen melibatkan beberapa entitas AI yang saling berinteraksi untuk memecahkan masalah kompleks dan berskala besar. Sistem ini sangat efektif di lingkungan terdistribusi di mana tugas-tugas dapat memperoleh manfaat dari beragam perspektif atau strategi kolaboratif.

Manfaat AI Agentik

Pembuatan Keputusan Mandiri

‍AI agentik mengambil alih tugas-tugas berulang atau kompleks, sehingga tim Anda tidak perlu selalu turun tangan.

Peningkatan Efisiensi

‍Dengan menganalisis data, mengambil keputusan, dan bertindak secara cepat, AI agentik membantu bisnis menghemat waktu dan sumber daya.

Skalabilitas

‍Baik Anda mengelola 10 proses atau 10.000, AI agentik dapat mengikuti kebutuhan yang terus berkembang tanpa kesulitan.

Adaptabilitas

‍AI agentik tidak hanya mengikuti instruksi—ia menyesuaikan diri dengan informasi baru dan perubahan kondisi, sehingga tetap relevan dan akurat.

Peningkatan Pemecahan Masalah

‍Dengan kemampuan bernalar dan belajar, AI agentik mampu menghadapi tantangan paling sulit sekalipun dan menghasilkan solusi yang cerdas serta kreatif.

Efisiensi Biaya

‍Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang memakan waktu, AI agentik membantu memangkas biaya sekaligus memaksimalkan pemanfaatan sumber daya Anda.

Peningkatan Pengalaman Pengguna

‍Dari dukungan pelanggan hingga pemasaran, AI agentik memberikan interaksi yang personal dan responsif sehingga pengguna tetap terlibat.

Ketersediaan 24/7

‍Tidak seperti tim manusia, AI agentik tidak pernah berhenti bekerja, menawarkan layanan dan produktivitas sepanjang waktu.

Terapkan AI agentik di organisasi Anda

Botpress adalah platform AI agent paling canggih, digunakan oleh lebih dari setengah juta pembuat di seluruh dunia.

Platform ini sangat fleksibel dan dapat diintegrasikan dengan perangkat lunak atau platform apa pun. Cocok untuk berbagai kasus penggunaan di semua industri atau departemen, mulai dari keuangan hingga HR.

Dengan standar keamanan tinggi, pustaka integrasi dan template bawaan, serta pembuatan bot cerdas secara otomatis, Botpress adalah cara terbaik untuk membangun sistem AI agentik.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

FAQ

1. Bagaimana AI agentik menangani pengambilan keputusan etis?

AI agentik menangani pengambilan keputusan etis dengan mengikuti aturan, kebijakan, atau batasan yang telah ditentukan oleh pengembangnya – AI ini tidak memahami etika secara mandiri. Perilaku AI mencerminkan kerangka etika yang tertanam dalam pemrogramannya, sehingga pengawasan manusia tetap penting.

2. Apakah AI agentik dapat mengabaikan masukan atau instruksi manusia?

AI agentik tidak dapat mengabaikan masukan atau instruksi manusia kecuali memang dirancang secara khusus untuk itu. Secara default, AI ini beroperasi dalam batasan yang ketat, namun pengembang dapat mengaktifkan jalur eskalasi atau pengabaian bersyarat untuk skenario tertentu jika diperlukan.

3. Apa saja risiko atau keterbatasan AI agentik?

Risiko utama AI agentik meliputi pengambilan keputusan berdasarkan data yang bias atau melakukan tindakan yang tidak diinginkan jika konfigurasinya kurang tepat. Menemukan dan memperbaiki masalah ini bisa sulit tanpa jejak audit yang rinci dan sistem human-in-the-loop.

4. Apakah AI agentik selalu berbasis cloud atau bisa dijalankan di on-premise?

AI agentik tidak terbatas pada cloud dan dapat dijalankan di on-premise. Meskipun penerapan cloud populer karena skalabilitasnya, banyak sektor seperti kesehatan, keuangan, dan pertahanan menggunakan AI agentik di on-premise untuk memenuhi persyaratan keamanan.

5. Bagaimana kinerja AI agentik dibandingkan dengan tim manusia di industri tertentu?

AI agentik melampaui tim manusia dalam tugas-tugas yang berulang dan berbasis data, seperti pemrosesan dokumen atau triase tiket dukungan. Namun, untuk peran yang membutuhkan kecerdasan emosional atau pertimbangan moral, seperti terapi atau arbitrase hukum, manusia tetap menjadi pilihan terbaik.