Dalam kurun waktu dua tahun terakhir, dunia telah menyaksikan lompatan eksponensial dalam artificial intelligence (AI) melalui kehadiran AI generatif menuju agentic AI. Pada 2025, tak sedikit penyedia layanan dan orang yang bekerja menggunakan teknologi membicarakannya.
Perjalanan agentic AI dimulai dari sistem yang menjawab pertanyaan menjadi sistem yang menyelesaikan tugas. Teknologi ini bukan sekadar alat bantu, melainkan sebuah entitas digital yang memiliki agensi untuk merencanakan, mengambil keputusan, dan mengeksekusi langkah kompleks secara mandiri.
Apa Itu Agentic AI?
Agentic AI merupakan sistem AI yang dapat mencapai tujuan tertentu dengan pengawasan terbatas.
Sistem ini terdiri dari agen AI, yakni model pembelajaran mesin yang meniru pengambilan keputusan manusia untuk memecahkan masalah secara real-time. Dalam sistem multiagen, setiap agen melakukan subtugas spesifik yang diperlukan untuk mencapai tujuan dan pekerjaan mereka dikoordinasikan melalui orkestrasi AI.
Agentic AI dibangun di atas teknik AI generatif dengan menggunakan large language model (LLM) yang berfungsi di lingkungan dinamis serta memperluas kemampuan dengan menerapkan keluaran generatif untuk tujuan tertentu.
Sekadar ilustrasi, AI generatif seperti ChatGPT dari OpenAI dapat menghasilkan teks, gambar, atau kode. Agentic AI dapat menggunakan konten yang dihasilkan tersebut untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks secara otonom dengan memanggil alat eksternal.
Misalnya, agentic AI tidak hanya memberi tahu waktu terbaik untuk mendaki Gunung Everest berdasarkan jadwal kerja Anda, juga dapat memesankan penerbangan dan hotel.
Perbedaan AI standar dan agentic AI adalah:
- AI standar: bersifat reaktif, menunggu perintah pengguna untuk memberikan satu tugas
- Agentic AI: bersifat proaktif untuk melakukan penalaran, mengakses perangkat lunak lain untuk menyelesaikan tugas, dan menganalisis hasil kerja serta menyuntingnya guna keperluan pelaporan
Menurut Andrew Ng, pakar AI dari Stanford University, agentic workflow ialah fase AI tidak lagi memberikan jawaban dalam sekali jalan (zero-shot), melainkan melalui proses berpikir berulang (iterative process) yang jauh lebih menyerupai cara manusia bekerja.
Baca juga: Artificial Intelligence: Ancaman Atau Dukungan?
Cara Kerja Agentic AI
Agentic AI bisa mengambil banyak bentuk dan kerangka kerja yang berbeda, sehingga ia dapat menyelesaikan masalah yang berbeda. Berikut langkah-langkah yang dilakukan oleh agentic AI untuk menjalankan operasinya:
Perception
Agentic AI memulai pekerjaannya dengan mengumpulkan data dari lingkungannya melalui sensor, API, basis data, atau interaksi pengguna. Langkah ini memastikan bahwa sistem memiliki informasi terkini untuk dianalisis dan ditindaklanjuti.
Reasoning
Setelah data terkumpul, AI memprosesnya untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. Dengan menggunakan natural language processing (NLP), computer vision, atau kemampuan AI lainnya, sistem menafsirkan pertanyaan pengguna, mendeteksi pola, dan memahami konteks yang lebih luas. Kemampuan ini membantu AI menentukan tindakan apa yang harus diambil berdasarkan situasi tersebut.
Goal setting
AI menetapkan tujuan berdasarkan sasaran yang telah ditentukan sebelumnya atau masukan pengguna. Setelah itu, mengembangkan strategi untuk mencapai tujuan yang kerap menggunakan pohon keputusan, pembelajaran penguatan, atau algoritma perencanaan lainnya.
Decision making
AI mengevaluasi berbagai kemungkinan tindakan dan memilihnya yang optimal berdasarkan faktor, seperti efisiensi, akurasi, dan hasil yang diprediksi. AI dapat menggunakan model probabilistik, fungsi utilitas, atau penalaran berbasis pembelajaran mesin untuk menentukan tindakan terbaik.
Execution
Setelah memilih suatu tindakan, AI akan mengeksekusinya, baik dengan berinteraksi dengan sistem eksternal (API, data, atau robot) atau memberikan respons kepada pengguna.
Learning and adaptation
Setelah mengeksekusi suatu tindakan, AI mengevaluasi hasilnya, mengumpulkan umpan balik untuk meningkatkan keputusan di masa mendatang. Melalui pembelajaran penguatan (reinforcement learning) atau pembelajaran mandiri (self-supervised learning), AI menyempurnakan strateginya dari waktu ke waktu. Proses ini membuatnya lebih efektif dalam menangani tugas serupa di masa depan.
Orchestration
Ini adalah koordinasi dan pengelolaan sistem dan agen. Platform orkestrasi mengotomatiskan alur kerja AI, melacak kemajuan penyelesaian tugas, mengelola penggunaan sumber daya, memantau aliran data dan memori, serta menangani kejadian kegagalan. Dengan arsitektur yang tepat, puluhan, ratusan, atau bahkan ribuan agen secara teoritis dapat bekerja secara harmonis.
Artikel berikutnya: Fenomena Office Frogging Pada Tenaga Kerja Terkini, Bagaimana Respons Perusahaan?
6 Penggunaan Agentic AI di Lingkungan Kerja
Agentic AI berpotensi diaplikasikan di berbagai bidang. Mulai dari mengerjakan tugas sederhana seperti mendistribusikan konten hingga kasus penggunaan yang lebih kompleks seperti mengorkestrasi perangkat lunak perusahaan.
Tak heran jika AI beragen ini disebut mampu mentransformasi berbagai industri. Apa saja penggunaan agentic AI di dunia kerja?
1) Customer service
Dalam bidang customer service, agentic AI dapat meningkatkan self-service dan mengotomatiskan komunikasi rutin (tanya jawab masalah) kepada pelanggan. Dengan demikian, perusahaan dapat berinteraksi dengan pelanggan dengan respons cepat, sehingga membantu kebutuhan sekaligus meningkatkan kepuasan mereka.
2) Software engineering
Agentic AI meningkatkan produktivitas developer dengan mengotomatiskan tugas pengkodean yang berulang. Diproyeksikan pada 2030, AI dapat mengotomatiskan hingga 30% jam kerja. Dampaknya, ia membebaskan pengembang untuk fokus pada tantangan yang lebih kompleks dan inovatif.
3) Healthcare
Bagi dokter yang menganalisis sejumlah data atau rekam medis pasien, perangkat lunak atau tools dengan agentic AI dapat menyaring informasi penting. Jadi, mereka dapat membuat keputusan perawatan yang lebih tepat. Otomatisasi tugas administratif dan catatan klinis kunjungan pasien yang memakan waktu, memungkinkan dokter fokus pada pengembangan hubungan dengan pasien. Agentic AI juga memberikan dukungan 24/7, menawarkan informasi tentang penggunaan obat yang diresepkan, penjadwalan dan pengingat janji temu, dan membantu pasien mematuhi rencana perawatan.
4) Content creation
AI beragen membantu bidang content marketing menciptakan konten berkualitas dan personal bagi pelanggan. Kondisi ini memungkinkan tim marketing fokus pada strategi dan inovasi. Dengan menyederhanakan pembuatan konten, bisnis dapat berkompetisi sekaligus meningkatkan keterlibatan pelanggan.
5) Video analitycs
Video analitycs berteknologi AI beragen akan menganalisis sejumlah besar video langsung atau arsip. Bahkan ia dapat meminta tugas melalui bahasa alami dan melakukan operasi kompleks, seperti pencarian video, peringkasan, dan menjawab pertanyaan secara visual. Ini dapat digunakan untuk memberikan peringatan anomali, menyusun laporan insiden, meningkatkan kontrol kualitas melalui inspeksi visual, dan meningkatkan pemeliharaan prediktif.
6) HR software
Di bidang HR, Anda akan memerlukan perangkat lunak yang dapat melakukan beberapa hal. Sebut saja, autonomous sourcing dengan menyaring percakapan di media sosial, mengatur jadwal wawancara dengan mencocokkan kalender, dan mengirimkan penawaran kerja yang dipersonalisasi.
Tim HR dapat memiliki platform performance management yang memantau kinerja karyawan dan memberikan umpan balik saat itu juga tanpa perlu menunggu evaluasi tahunan. Untuk menangani tugas berulang, tim bisa memanfaatkan HRIS guna menyelesaikan hal-hal administrasi yang akurat sesuai regulasi pemerintah.
Ya, agentic AI membawa keuntungan pada berbagai bidang, tetapi juga membawa tantangan besar yang berhubungan dengan keamanan data dan bias algoritma.
Dalam HR, Anda dan tim perlu memastikan perangkat lunak atau platform beragen AI tidak melakukan diskriminasi karena bias data. Alhasil, Anda perlu memegang prinsip bahwa manusia adalah pemegang keputusan akhir dalam segala hal. Mulai dari keputusan penerimaan karyawan, promosi jabatan, hingga pemutusan hubungan kerja.
Mengadopsi AI bukan lagi sebuah pilihan, melainkan keharusan bagi tim HR untuk tetap kompetitif di era digital, sehingga Anda bisa fokus pada empati, strategi, dan hubungan antarmanusia.
Leave a Reply