JJakarta, KBRAEDENANDERSON.com – Sebuah era baru dalam kecerdasan buatan mulai terbentuk dengan munculnya Agentic AI. Kelas kecerdasan buatan ini berfokus pada sistem otonom. Sistem ini mampu membuat keputusan dan menjalankan tugas tanpa intervensi langsung manusia. Agentic AI diprediksi akan merevolusi berbagai sektor. Ini karena kemampuannya merespons kondisi secara otomatis dan menghasilkan hasil proses. Sektor-sektor tersebut meliputi pengembangan perangkat lunak hingga layanan pelanggan dan keamanan siber.
Apa Itu Agentic AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Konsep inti dari Agentic AI adalah penggunaan agen AI untuk melakukan tugas-tugas otomatis secara mandiri. Berbeda dengan Robotic Process Automation (RPA) atau agen AI tradisional yang biasanya memiliki aturan tetap, Agentic AI beroperasi secara independen. Ia membuat keputusan melalui pembelajaran berkelanjutan. Selain itu, ia menganalisis data eksternal serta kumpulan data kompleks.
Untuk berfungsi, agen-agen ini mungkin memerlukan berbagai teknik AI. Teknik tersebut termasuk natural language processing (NLP), machine learning (ML), dan computer vision. Kebutuhan teknik ini tergantung pada lingkungannya. Secara khusus, reinforcement learning (RL) menjadi esensial. RL membantu Agentic AI membuat pilihan yang terarah. RL mendukung agen dalam mempelajari tindakan terbaik melalui metode coba-coba. Agen yang menggunakan RL terus-menerus menjelajahi lingkungannya. Mereka akan menerima imbalan atau hukuman atas tindakan mereka. Ini kemudian menyempurnakan kemampuan pengambilan keputusan mereka seiring waktu.
Selain itu, deep learning – sebagai lawan dari metode berbasis aturan – mendukung Agentic AI melalui jaringan saraf multi-lapisan. Jaringan ini mempelajari fitur dari kumpulan data yang luas dan kompleks. Pembelajaran multimodal juga memungkinkan agen AI mengintegrasikan berbagai jenis informasi. Contohnya seperti teks, gambar, audio, dan video. Hasilnya, sistem Agentic AI mampu membuat keputusan independen. Mereka berinteraksi dengan lingkungannya dan mengoptimalkan proses tanpa campur tangan langsung manusia.
Jejak Sejarah dan Perkembangan Signifikan
Akar konseptual Agentic AI dapat kita telusuri hingga karya Alan Turing pada pertengahan abad ke-20 tentang kecerdasan mesin. Ada juga karya Norbert Wiener tentang sistem umpan balik. Istilah agent-based process management system telah digunakan sejak tahun 1998. Istilah ini menggambarkan konsep penggunaan agen otonom untuk manajemen proses bisnis. Prinsip psikologis agency juga dibahas dalam karya sosiolog Albert Bandura pada tahun 2008. Bandura mempelajari bagaimana manusia dapat membentuk lingkungannya. Penelitian ini kemudian membentuk cara manusia memodelkan dan mengembangkan agen kecerdasan buatan.
Beberapa tonggak penting lainnya dalam sejarah Agentic AI meliputi IBM Deep Blue. Ini menunjukkan bagaimana agency dapat bekerja dalam domain terbatas. Ada juga kemajuan dalam machine learning di tahun 2000-an. Selanjutnya, AI terintegrasi ke dalam robotika. Terjadi pula kebangkitan generative AI seperti model GPT OpenAI dan platform Agentforce Salesforce.
Dalam dekade terakhir, kemajuan signifikan dalam AI telah mendorong perkembangan Agentic AI. Terobosan dalam deep learning, reinforcement learning, dan jaringan saraf memungkinkan sistem AI belajar sendiri. Mereka juga membuat keputusan dengan panduan manusia yang minimal. Contohnya, mobil self-driving menggunakan Agentic AI untuk menangani skenario jalan yang kompleks. Pada tahun 2025, firma riset Forrester bahkan menobatkan Agentic AI sebagai teknologi baru teratas.
Aplikasi di Berbagai Sektor
Agentic AI telah menemukan aplikasinya di berbagai bidang. Ini menjanjikan efisiensi dan inovasi yang belum pernah ada sebelumnya:
- Pengembangan Perangkat Lunak: Agen AI dapat menulis sebagian besar kode. Mereka juga dapat meninjaunya, bahkan melakukan tugas non-kode seperti merekayasa balik spesifikasi dari kode.
- Otomatisasi Dukungan Pelanggan: Agen AI dapat meningkatkan layanan pelanggan. Mereka meningkatkan kemampuan chatbot untuk menjawab berbagai pertanyaan yang lebih luas. Ini lebih baik daripada hanya memiliki kumpulan jawaban terbatas yang diprogram sebelumnya oleh manusia.
- Alur Kerja Perusahaan: Agen AI dapat secara otomatis mengotomatiskan tugas rutin. Mereka memproses data yang dikumpulkan, tanpa perlu API yang diprogram sebelumnya untuk tugas tertentu.
- Intelijen Bisnis: Agen AI dapat mendukung intelijen bisnis. Mereka menghasilkan analitik yang lebih berguna, seperti merespons perintah suara bahasa alami.
Contoh Nyata di Dunia Industri
Agentic AI telah berhasil diterapkan di berbagai departemen dan organisasi di berbagai industri. Tujuannya adalah mengotomatiskan tugas-tugas kompleks:
- Manufaktur dan Pemeliharaan Prediktif: Siemens AG menggunakan Agentic AI untuk menganalisis data sensor real-time dari peralatan industri. Mereka memprediksi kegagalan sebelum terjadi. Setelah penerapan Agentic AI dalam operasi mereka, Siemens berhasil mengurangi waktu henti yang tidak terencana hingga 25%.
- Keuangan dan Perdagangan Algoritmik: JPMorgan & Chase mengembangkan berbagai alat untuk layanan keuangan. Salah satunya adalah “LOXM”. Alat ini menjalankan perdagangan frekuensi tinggi secara otonom. Ia beradaptasi dengan volatilitas pasar lebih cepat daripada pedagang manusia.
Perbedaan dengan Konsep Terkait
Penting untuk membedakan Agentic AI dari konsep AI lainnya:
- Otomatisasi Agentic: Terkadang disebut otomatisasi proses agentic. Ini mengacu pada penerapan Agentic AI untuk menghasilkan dan mengoperasikan alur kerja. Model bahasa besar, misalnya, dapat membangun dan menjalankan alur kerja otomatis (agentic). Ini mengurangi atau menghilangkan kebutuhan intervensi manusia.
- Generative AI: Agentic AI dicirikan oleh kemampuan pengambilan keputusan dan tindakan. Sebaliknya, Generative AI dibedakan oleh kemampuannya untuk menghasilkan konten asli berdasarkan pola yang dipelajari.
- Robotic Process Automation** (RPA):** RPA menjelaskan bagaimana alat perangkat lunak dapat mengotomatiskan tugas-tugas berulang. Ini dilakukan dengan alur kerja yang telah ditentukan dan penanganan data terstruktur. Instruksi statis RPA membatasi nilainya. Agentic AI lebih dinamis. Ia memungkinkan data tidak terstruktur diproses dan dianalisis. Ini termasuk analisis kontekstual, serta memungkinkan interaksi dengan pengguna.
Dengan kemampuannya yang terus berkembang, Agentic AI siap menjadi kekuatan transformatif yang akan membentuk masa depan otomatisasi dan interaksi manusia dengan teknologi.
Baca juga berita lainnya di kbraedenanderson.com
