Artificial Intelligence (AI) tidak lagi hanya digunakan untuk menganalisis data atau menghasilkan konten. Perkembangan AI kini memungkinkan sistem memahami tujuan, menentukan langkah yang diperlukan, menggunakan berbagai tools, dan mengambil tindakan untuk menyelesaikan suatu pekerjaan.
Kemampuan tersebut dikenal sebagai Agentic AI.
Bagi bisnis, Agentic AI membuka peluang untuk mengotomatisasi proses yang lebih kompleks, meningkatkan efisiensi operasional, dan membantu menciptakan customer experience yang lebih responsif. Namun, tingkat otonomi yang lebih tinggi juga membutuhkan kesiapan data, sistem, governance, dan human oversight.
Apa Itu Agentic AI?
Agentic AI adalah pendekatan AI yang memungkinkan sistem memahami tujuan, melakukan reasoning, menyusun rencana, menggunakan tools, dan mengambil tindakan dengan intervensi manusia yang lebih minimal.
Berbeda dari sistem AI yang hanya menghasilkan respons berdasarkan input, Agentic AI dapat menjalankan serangkaian tindakan untuk mencapai suatu tujuan.
Sebagai contoh, ketika customer mengajukan permintaan perubahan data, sistem AI biasa mungkin hanya memberikan informasi mengenai prosedurnya.
Agentic AI dapat melangkah lebih jauh dengan memahami permintaan, melakukan verifikasi, mengakses sistem yang diperlukan, menjalankan proses perubahan, kemudian memberikan konfirmasi kepada customer.
Dengan kemampuan tersebut, Agentic AI dapat menjadi bagian dari workflow bisnis, bukan hanya sebagai alat untuk menghasilkan output.
Bagaimana Cara Kerja Agentic AI?
Secara umum, Agentic AI bekerja melalui beberapa tahapan:
1. Understand
AI memahami tujuan, konteks, data, dan informasi yang relevan dengan suatu tugas.
2. Reason
Sistem menganalisis informasi untuk menentukan tindakan yang diperlukan.
3. Plan
AI menyusun langkah-langkah yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan.
4. Act
Sistem menggunakan tools, data, API, atau aplikasi lain untuk menjalankan tindakan.
5. Evaluate
AI mengevaluasi hasil dan menentukan apakah tujuan sudah tercapai atau diperlukan tindakan berikutnya.
Siklus tersebut memungkinkan Agentic AI menangani workflow yang lebih dinamis dibandingkan automation yang hanya bergantung pada aturan tetap.
For example: customer mengajukan permintaan → AI memahami kebutuhan → melakukan verifikasi → mengakses sistem terkait → menjalankan tindakan → mengevaluasi hasil → memberikan konfirmasi.
Apa Perbedaan Agentic AI, Generative AI, dan AI Agent?
Ketiga istilah ini sering digunakan secara bergantian, meskipun memiliki fokus penggunaan yang berbeda.
| Teknologi | Fokus penggunaan |
| Automation | Menjalankan proses berdasarkan aturan dan workflow yang telah ditentukan |
| Generative AI | Menghasilkan konten atau respons berdasarkan input |
| AI Agent | Menjalankan tugas tertentu dengan kemampuan reasoning dan action |
| Agentic AI | Mengorkestrasi AI, tools, dan agent untuk mencapai tujuan atau menyelesaikan workflow yang lebih kompleks |
Dalam praktiknya, batas antara istilah tersebut dapat berbeda tergantung arsitektur dan teknologi yang digunakan.
Hal yang menjadi karakteristik penting Agentic AI adalah kemampuannya menghubungkan reasoning, planning, dan action untuk mencapai tujuan tertentu.
Agentic AI vs Automation: Apa Bedanya?
Automation tradisional umumnya bekerja berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
For example:
Jika customer mengirim formulir → validasi data → kirim notifikasi.
Agentic AI memiliki pendekatan yang lebih dinamis:
Customer memiliki tujuan tertentu → AI memahami tujuan → menentukan langkah yang diperlukan → menggunakan tools yang tersedia → menjalankan tindakan → mengevaluasi hasil.
Perbedaan ini membuat Agentic AI lebih relevan untuk proses yang memiliki banyak kemungkinan, membutuhkan pengambilan keputusan, atau melibatkan beberapa sistem dan tahapan.
Apa Manfaat Agentic AI bagi Bisnis?
Penerapan Agentic AI dapat memberikan beberapa manfaat bagi perusahaan, antara lain:
1. Meningkatkan efisiensi operasional
Proses yang sebelumnya membutuhkan banyak pekerjaan manual dapat dijalankan secara lebih otomatis.
2. Mengurangi pekerjaan repetitif
AI dapat menangani aktivitas rutin sehingga karyawan dapat lebih fokus pada pekerjaan yang membutuhkan judgment dan keahlian manusia.
3. Mempercepat proses bisnis
Agentic AI dapat menjalankan beberapa tahapan dalam workflow tanpa harus menunggu setiap langkah dilakukan secara manual.
4. Meningkatkan customer experience
AI dapat membantu memberikan respons dan menyelesaikan kebutuhan customer dengan lebih cepat dan kontekstual.
5. Meningkatkan skalabilitas
Perusahaan dapat menangani volume pekerjaan yang lebih besar tanpa harus meningkatkan sumber daya secara proporsional.
Namun, manfaat tersebut tidak otomatis muncul hanya dengan menerapkan teknologi. Nilainya bergantung pada pemilihan use case, kualitas data, kesiapan sistem, serta bagaimana Agentic AI diintegrasikan ke dalam proses bisnis.
Contoh Penerapan Agentic AI dalam Bisnis
Agentic AI dapat diterapkan pada berbagai proses, terutama yang memiliki workflow kompleks dan membutuhkan koordinasi antara data, sistem, dan tindakan.
Customer Service
Agentic AI dapat memahami kebutuhan customer, mencari informasi yang relevan, mengakses sistem, dan mengambil tindakan untuk menyelesaikan permintaan.
Hal ini memungkinkan customer service bergerak dari sekadar memberikan informasi menuju proses penyelesaian kebutuhan secara lebih end-to-end.
Contact Center
Dalam contact center, Agentic AI dapat membantu mengorkestrasi berbagai proses sebelum, selama, hingga setelah interaksi dengan customer.
Penerapannya dapat mencakup customer interaction, knowledge retrieval, workflow automation, hingga Quality Assurance.
Untuk melihat penerapan Agentic AI yang lebih spesifik pada sektor BFSI, baca Agentic AI: A Solution for BFSI Contact Center Efficiency.
Quality Assurance
Agentic AI juga dapat membantu proses Quality Assurance dengan menganalisis interaksi customer, mengidentifikasi potensi masalah, dan memberikan insight kepada tim QA.
Pendekatan ini dapat membantu mengurangi ketergantungan pada sampling manual dan memperluas coverage proses evaluasi. Un
Baca juga: Agentic AI QA: Driving Contact Center Efficiency Beyond Manual Sampling
Business Operations
Di luar contact center, Agentic AI dapat digunakan untuk membantu workflow seperti pemrosesan dokumen, pencarian informasi, validasi data, koordinasi antar sistem, hingga eskalasi kasus.
Apakah Agentic AI Akan Menggantikan Manusia?
Kemampuan Agentic AI untuk bekerja secara lebih mandiri tidak berarti seluruh pekerjaan manusia akan digantikan.
Pendekatan yang lebih efektif adalah AI dan manusia bekerja secara kolaboratif.
Agentic AI dapat menangani pekerjaan yang repetitif, membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar, atau mengikuti workflow tertentu.
Sementara itu, manusia tetap memiliki peran penting dalam menangani kasus kompleks, mengambil keputusan yang membutuhkan judgment, memberikan empati, dan menangani kondisi di luar kemampuan sistem.
Karena itu, Agentic AI lebih tepat dipandang sebagai penguat kemampuan manusia, bukan sekadar pengganti tenaga kerja.
Apa Tantangan dalam Menerapkan Agentic AI?
Semakin tinggi tingkat otonomi AI, semakin penting pula perusahaan memperhatikan aspek kontrol dan governance.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan antara lain:
- Data privacy, untuk memastikan data digunakan secara aman dan sesuai ketentuan.
- Security, untuk mencegah akses atau tindakan yang tidak semestinya.
- Accuracy, untuk memastikan keputusan dan tindakan AI dapat diandalkan.
- Compliance, agar penerapan AI sesuai dengan regulasi dan kebijakan perusahaan.
- Human oversight, untuk memastikan manusia tetap memiliki kontrol terhadap keputusan atau tindakan penting.
- Integration, agar Agentic AI dapat bekerja dengan sistem dan workflow yang sudah digunakan.
Karena itu, implementasi Agentic AI tidak hanya membutuhkan kesiapan teknologi, tetapi juga kesiapan proses, data, manusia, dan governance.
Untuk memahami lebih lanjut mengenai pengelolaan risiko dan governance AI, baca AI TRiSM: Fungsi, Manfaat, dan Penerapannya dalam Bisnis.
Bagaimana Bisnis Memulai Implementasi Agentic AI?
Perusahaan tidak harus langsung menerapkan Agentic AI pada seluruh proses bisnis. Pendekatan bertahap dapat membantu memastikan teknologi memberikan nilai yang terukur.
1. Identify
Identifikasi proses yang memiliki volume tinggi, repetitif, membutuhkan banyak pekerjaan manual, atau melibatkan banyak tahapan.
2. Assess
Evaluasi kesiapan data, sistem, workflow, risiko, serta kebutuhan human oversight.
3. Pilot
Mulai dari satu use case dengan tujuan dan indikator keberhasilan yang jelas.
4. Scale
Setelah use case terbukti memberikan nilai, penerapan dapat diperluas dan diintegrasikan dengan proses bisnis lainnya.
Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat memastikan bahwa implementasi Agentic AI tidak hanya berfokus pada penggunaan teknologi, tetapi benar-benar menghasilkan dampak terhadap bisnis.
Agentic AI untuk Contact Center
Contact center merupakan salah satu area yang memiliki potensi besar untuk penerapan Agentic AI.
Contact center menangani volume interaksi yang tinggi dan melibatkan berbagai proses, mulai dari memahami kebutuhan customer, mencari informasi, mengakses sistem, hingga menyelesaikan permintaan.
Agentic AI dapat membantu menghubungkan berbagai tahapan tersebut dalam satu workflow yang lebih adaptif.
Dengan demikian, contact center dapat berkembang dari sistem yang hanya merespons customer menjadi sistem yang mampu memahami kebutuhan dan mengambil tindakan untuk membantu menyelesaikannya.
Penerapannya dapat mencakup customer service, workflow automation, hingga Quality Assurance.
Conclusion
Agentic AI membawa perubahan dari AI yang hanya memberikan informasi atau menghasilkan konten menuju AI yang mampu memahami tujuan, merencanakan langkah, dan mengambil tindakan.
Bagi bisnis, kemampuan tersebut membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi pekerjaan repetitif, mempercepat proses, dan menciptakan customer experience yang lebih responsif.
Namun, tingkat otonomi yang lebih tinggi juga membutuhkan governance, keamanan, integrasi sistem, serta human oversight yang tepat.
Pada akhirnya, keberhasilan Agentic AI bukan ditentukan oleh seberapa mandiri teknologi dapat bekerja, tetapi oleh seberapa baik teknologi tersebut membantu perusahaan mencapai tujuan bisnis dengan tetap berada dalam kendali manusia.
