Apa itu Agentic AI, Manfaat, serta Bedanya Agen AI

Banyak alat AI sekarang terasa seperti kalkulator canggih. Ia sangat membantu, tapi Anda tetap butuh untuk menekan tombolnya berulang kali. Untuk menyelesaikan satu tugas besar, Anda masih harus memecahnya menjadi banyak perintah kecil dan mengawasinya terus-menerus. Agentic AI dirancang untuk mengubah cara kerja yang merepotkan ini.

Bayangkan Anda bisa memberi AI satu tujuan besar, misalnya “riset kompetitor dan buat rangkuman presentasinya,” lalu ia akan mengerjakannya sendiri dari awal sampai akhir. AI agentik tidak lagi menunggu perintah satu per satu, tapi bisa merencanakan langkah, menggunakan berbagai aplikasi, dan bahkan memperbaiki pendekatannya jika menemukan kendala.

Pada dasarnya, Anda tidak lagi hanya punya alat bantu, tapi punya ‘asisten’ digital yang benar-benar bisa berpikir dan bertindak. Artikel ini akan mengupas tuntas apa sebenarnya agentic AI, apa saja manfaatnya, dan apa bedanya dengan sekadar agen AI biasa.

Key Takeaways

• Agentic AI adalah jenis kecerdasan buatan yang mampu membuat keputusan dan mengambil tindakan secara otonom tanpa intervensi manusia.
• Beberapa manfaat AI agentik antara lain meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya operasional, meningkatkan kepuasan pelanggan, skalabilitas baik, inovasi dan meningkatkan daya saing.
• Tantangan AI agentic seperti tenaga kerja, transparansi, keamanan data dan keseimbangan otonomi AI dapat menghambat proses implementasi dan penggunaan agentic AI yang optimal.
• AI agentik cenderung merupakan bagian dari software ERP dan sejenis seperti ScaleOcean.

Coba Demo Gratis!

1. Apa itu Agentic AI?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan otonom yang bisa bertindak mandiri untuk menyelesaikan pekerjaan. Sistem ini mampu membuat keputusan, merencanakan langkah-langkah, dan menjalankan serangkaian tugas untuk mencapai tujuan yang kompleks tanpa perlu campur tangan manusia secara terus-menerus.

Hal ini menjadi pembeda utama dari jenis AI lain yang mungkin lebih Anda kenal. Berbeda dengan AI generatif yang fokusnya menghasilkan konten (seperti teks atau gambar), AI agentik lebih fokus pada penyelesaian alur kerja dan eksekusi tindakan secara mandiri.

2. Karakteristik Utama AI Agentik

AI Agentik merupakan teknologi yang semakin berkembang dan memiliki sejumlah karakteristik utama yang membedakannya dari sistem AI tradisional. Beberapa karakteristik ini memungkinkan AI agentik untuk beroperasi secara lebih efektif dan mandiri dalam lingkungan yang kompleks. Berikut adalah penjelasan mengenai karakteristik utama dari AI Agentik:

a. Otonomi

Teknologi AI agentik dapat beroperasi secara mandiri tanpa memerlukan intervensi manusia yang konstan. AI dapat mengambil keputusan sendiri dengan situasi yang dinamis. serta mengelola tugas yang diperlukan, dan melaksanakan perintah yang sesuai telah ditentukan.

Agentic AI yang otonom ini dapat membantu Anda dalam lingkungan yang tidak dapat diprediksi, tanpa membutuhkan input manusia secara terus menerus. Ini akan membuat Anda dapat meningkatkan efisiensi dan responsivitas dalam berbagai aplikasi.

b. Kemampuan Beradaptasi

Agentic AI juga dapat belajar dan beradaptasi secara cepat dari pengalaman. Agen-agen dalam teknologi AI ini dapat menganalisis interaksi dan infornasi baru yang diperoleh, serta menyesuaikan perilaku dan strateginya untuk mengatasi perubahan situasi.

Dengan kemampuan ini, AI mampu untuk tetap efektif meskipun kondisi atau data yang tersedia berubah, menjadikannya sangat berguna dalam lingkungan yang penuh ketidakpastian dan perubahan yang cepat.

c. Berorientasi pada Tujuan

AI agentik juga dirancang dengan tujuan spesifik yang harus dicapai, baik itu untuk mengoptimalkan portofolio investasi, menyelesaikan masalah pelanggan, atau mengelola proses bisnis. Setiap agen AI memilki misi yang sistematis, dan membimbingnya dalam menentukan langkah-langkah yang harus diambil untuk mencapai tujuan tersebut.

Model AI berbeda dengan generative AI, di mana AI akan fokus pada tujuan tertentu, sehingga memastikan setiap tindakan yang diambil adalah bagian dari upaya untuk mencapai hasil yang optimal tanpa terganggu oleh faktor eksternal yang tidak relevan.

d. Pembelajaran dan Peningkatan

Setiap kali agen-agen AI beroperasi dalam suatu konteks atau menyelesaikan tugas tertentu, mereka dapat menganalisis hasil dari tindakan mereka dan menyesuaikan strategi untuk meningkatkan kinerja di masa depan.

Pembelajaran ini tidak hanya memperbaiki hasil tetapi juga memungkinkan sistem untuk terus berkembang, mengatasi tantangan baru, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah. Oleh karena itu, AI agentik dapat meningkatkan efisiensinya dari waktu ke waktu, menjadikannya semakin efektif dalam menjalankan tugas-tugas yang lebih kompleks.

e. Penalaran Multi-Langkah

AI agentik juga akan memanfaatkan penalaran mendalam dalam menentukan tindakan terbaik yang perlu diambil berdasarkan situasi saat ini. Biasanya AI agentik ini menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) untuk memahami dan menganalisis data yang berskala besar, serta membuat keputusan yang lebih cerdas.

Kemampuan penalaran yang cepat ini, membuat agen-agen AI dapat menginterpretasikan konteks yang lebih kompleks, menggabungkan informasi yang saling bertentangan, dan memilih opsi terbaik untuk mencapai tujuan mereka dengan cara yang lebih efisien dan tepat.

e. Fleksibilitas

AI dapat diterapkan untuk menjalankan pengerjaan proses apapun dalam bisnis, yakni fleksibel dan dapat dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Bisnis A dapat menggunakan Agentic AI untuk melakukan X, sedangkan bisnis B dapat menggunakannya untuk melakukan Y dan Bisnis C melakukan XY.

f. Integrasi dengan Alat

Karakteristik lainnya AI agentic adalah dapat terintegrasi dengan berbagai alat dan software yang ada melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), yang dapat memperluas kemampuannya dalam menjalankan tugas dan mencapai tujuan.

Integrasi ini memungkinkan agen-agen AI untuk memanfaatkan sumber daya eksternal seperti database, perangkat keras, aplikasi bisnis, atau sistem lain, untuk menyelesaikan pekerjaan secara lebih efisien.

AI ini juga dapat terintegrasi dengan software ERP agar membantu mengakses dan memproses data yang lebih akurat dan real-time, seperti informasi keuangan, inventaris, manajemen sumber daya, dan laporan operasional lainnya.

Anda bisa menggunakan software ERP ScaleOcean yang menawarkan integrasi seamless, serta Anda dapat menyesuaikan tampilan dan modul sesuai kebutuhan bisnis yang spesifik. Lakukan demo gratis untuk informasi modul dan fitur terbaik untuk bisnis Anda!

3. Manfaat Agentic AI bagi Perusahaan

Penerapan jenis AI apapun, baik itu Generative atau Agentic, merupakan suatu hal yang perlu dilakukan oleh bisnis apapun untuk meningkatkan efisiensi operasionalnya, serta juga bersaing dengan perusahaan-perusahaan lain. Khusus untuk jenis Agentic, berikut adalah beberapa manfaat utamanya:

a. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Agentic AI menjadi trend software ERP yang dapat menjalankan berbagai bentuk pengerjaan dalam suatu bisnis secara otomatis dan efektif di dalam satu platform terpusat, sehingga mampu meningkatkan efisiensi operasi bisnis. Sebenarnya, penerapan hal tersebut dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, yakni CRM.

Apabila Anda sedang berbelanja di E-commerce dan ingin bertanya seputar tentang sebuah produk tertentu, maka Anda menghubungi customer service atau pemilik toko tertentu. Bisnis-bisnis cenderung menerapkan Agentic AI untuk menjalin hubungan dengan pelanggan secara otomatis. Kecerdasan buatan tersebut akan mempelajari intensi pihak pembeli dan mengambil tindakan yang sesuai.

b. Mengambil Tindakan yang Lebih Strategis

Karena kemampuan kecerdasan buatan tersebut untuk berintegrasi dan melacak data perusahaan secara real time, maka keputusan yang diambil tidak hanya dilakukan dengan lebih cepat, tetapi juga dengan lebih optimal. Hal ini dapat memberikan perusahaan kemampuan untuk beradaptasi dan melakukan modifikasi pada operasinya sesuai dengan kondisi internal dan eksternal bisnis.

Penggunaan agentic AI ini juga bisa dilakukan dalam proses integrasi sistem ERP dan IoT, yang memungkinkan perusahaan untuk memantau dan menyesuaikan operasi secara real-time berdasarkan data yang dikumpulkan dari perangkat IoT yang terhubung.

c. Mengurangi Biaya Operasional

Implementasi Agentic AI dapat mengurangi biaya operasional bisnis secara signifikan. Dengan menurunkan ketergantungan pada tenaga kerja manual dan meminimalkan risiko kesalahan manusia, perusahaan dapat mencapai efisiensi biaya yang lebih baik.

Selain itu, aplikasi business intelligence (BI) yang terintegrasi dengan AI juga dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi area yang berpotensi untuk penghematan biaya. BI memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data secara mendalam dan memberikan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan dalam pengelolaan biaya yang lebih efisien.

d. Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Customer Relationship Management (CRM) merupakan suatu hal yang sangat penting dalam dunia bisnis sekarang. Apabila sebuah perusahaan dapat menanggapi dan menjalin hubungan dengan pelanggan dengan optimal, maka hal tersebut akan meningkatkan reputasi bisnis, serta meningkatkan loyalitas pelanggan. Adanya otomatisasi proses tersebut dengan AI dapat membantu dalam meningkatkan kualitas pelayanan pelanggan.

e. Skalabilitas yang Lebih Baik

Seiring dengan pertumbuhan bisnis, jumlah tugas dan data juga meningkat. Dengan kemampuan adaptasi yang cepat, Agentic AI dapat menangani lebih banyak pekerjaan tanpa memerlukan peningkatan sumber daya yang signifikan. Hal ini membantu perusahaan untuk mempertahankan efisiensi dalam proses ekspansi mereka.

Dengan adanya software pengolah data yang kuat, perusahaan dapat memanfaatkan data besar (big data) secara lebih efektif untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih baik, memungkinkan mereka untuk mempertahankan skalabilitas yang tinggi tanpa harus menambah biaya operasional yang besar.

f. Inovasi dan Peningkatan Daya Saing

Dengan mengadopsi AI Agentik, bisnis memiliki kesempatan untuk menciptakan model bisnis baru dan memperkuat daya saing mereka. Sebagai contoh, perusahaan konsultan memanfaatkan platform AI Agentik untuk meningkatkan produktivitas, menekan biaya, dan mentransformasi operasi bisnis. Hal ini berpotensi membuka jalan menuju model komersial yang lebih berfokus pada hasil daripada sekadar jam kerja.

4. Tantangan Penerapan Agentic AI

Penerapan teknologi canggih dan baru bukan merupakan sebuah proses yang mudah dilakukan, terutama apabila perusahaan tersebut berskala besar. Salah satu tantangan utama penerapan Agentic AI adalah permasalahan tenaga kerja. Selain resistensi terhadap perubahan, bisnis perlu melakukan pelatihan ulang terlebih dahulu untuk memastikan penggunaan yang efisien dari masing-masing karyawan.

Walaupun AI Agentik cenderung mengambil sebuah keputusan sesuai dengan data yang ada, terkadang terdapat beberapa tindakan dari AI yang tidak dapat dijelaskan dengan mudah, yakni kurangnya transpabilitas. Hal ini dapat memicu kebingungan internal perusahaan dan juga berpotensi memunculkan permasalahan dengan pemangku kepentingan yang menginginkan penjelasan atas dilakukannya aksi tertentu.

Terdapat juga isu keamanan data perusahaan. Semakin terintegrasinya dan semakin meningkatnya otonomi sistem dan AI, maka semakin meningkat juga kemungkinan terjadinya serangan siber pada database bisnis.

Maka dari itu, diperlukan juga penanganan dan pengendalian tingkat otonomi Agentic AI. Segala tindakan dan keputusan yang diambil oleh AI tersebut harus dipantau dengan erat untuk memastikan proses pengerjaan masih sesuai dengan etika, visi dan misi perusahaan, serta segala regulasi setempat yang berlaku.

5. Perbedaan AI Agentik dan AI Tradisional

Perkembangan AI untuk implementasi bisnis membawa banyak dampak positif dalam berbagai sektor. Mulai dari AI trandisonal hingga AI agentik, masing-masing memberikan manfaatnya yang berbeda untuk menghadapi tantangan bisnis yang kompleks. Terdapat perbedaan antara AI agentik dan AI tradisional.

Secara singkat, perbedaan utama keduanya terletak pada tingkat otonomi dan adaptasi yang dimiliki oleh sistem. AI tradisional lebih bergantung pada input manusia dan aturan yang telah ditetapkan, sedangkan AI agenik dapat beroperasi secara independen, belajar, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah.

AI tradisional atau biasa disebut AI berbasis aturan, dapat bekerja dengan mengandalkan aturan yang telah diprogram sebelumnya. Sistem juga memerlukan intervensi manusia yang telah ditentukan untuk menangani situasi tertentu. AI ini juga sangat terbatas dalam hal fleksibilitas dan kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan yang tidak terduga.

AI agentik memanfaatkan pendekatan yang lebih canggih dan fleksibel, di mana AI ini dirancang dengan otonomi dalam pengambilan keputusan. Ini membuat sistem mampu belajar dan beradaptasi dari pengalaman atau data yang baru. Tanpa adanya aturan yang telah diprogram, AI ini mampu mengembangkan solusi yang lebih kompleks dan relevan berdasarkan situasi yang dihadapi.

Dalam dunia bisnis yang terus berkembang, penerapan AI dan ERP, khususnya Agentic AI dalam sistem ERP seperti ScaleOcean, menawarkan potensi besar untuk mengoptimalkan operasional dan pengambilan keputusan. Salah satu kemajuan yang menarik adalah integrasi antara sistem ERP dan teknologi seperti ChatGPT.

Dengan menggabungkan ChatGPT dalam sistem ERP, perusahaan dapat memberikan solusi AI yang lebih canggih dan responsif untuk kebutuhan pelanggan dan pengambilan keputusan internal. ChatGPT dapat digunakan untuk merespons pertanyaan atau masalah pelanggan secara otomatis, mengoptimalkan proses customer service, serta memberikan informasi analitis berdasarkan data yang terkumpul dalam sistem ERP.

6. Contoh Penerapan Agentic AI dalam Bisnis

Implementasi AI bukan merupakan suatu hal yang terbatas pada industri tertentu. Baik sebuah perusahaan berada di industri retail, manufaktur maupun F&B, AI akan selalu memiliki peran dalam meningkatkan efisiensi bisnis. Berikut adalah beberapa contoh penerapan Agentic AI di beberapa industri:

a. Keuangan

Penggunaan agentic AI di industri keuangan dapat membantu melakukan analisis data pasar untuk membantu keputusan investasi, serta mengotomatiskan tugas dan pencatatan informasi keuangan dalam proses perdagangan dan manajemen portfolio.

Seperti contohnya di perusahaan bank atau asuransi yang cenderung menggunkan AI agentik untuk membantu pencatat keluar-masuk uang, bunga, hutan, dan lainnya. Sehingga apabila terdapat permintaan pinjaman nominal besar di bank, AI akan memberikan informasi ini ke pihak yang berwenang untuk menyelesaikan hal tersebut.

b. Pelayanan Pelanggan

Dalam proses bisnis customer service, AI digunakan untuk menangani pertanyaan pelanggan dan menyelsaikan masalah secara otomatis. Agen-agen AI dapat berinteraksi dengan pelanggan melalui chatbots atau sistem percakapan yang dapat memberikan jawaban instan, serta mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan menganalisis data perilaku dan preferensi sebelumnya

Penggunaan agentik AI ini berdampak positif pada produktivitas bisnis, seperti yang dikutip dalam National Bureau of Economis Research, ditemukan bahwa penerapan AI untuk customer service dapat meningkatkan produktivitas bisnis sebesar 14% secara menyeluruh. Ini akan meningkatkan kualitas layanan dan memberikan rekomendasi yang lebih relevan, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

c. Pelayanan Kesehatan

AI agentik di sektor kesehatan memiliki aplikasi yang luas, mulai dari atan pasien hingga penemuan obat. Agen AI ini juga dapat menganalisis data medis dan memberikan diagnosis yang lebih cepat dan akurat, serta membantu dokter dalam merencanakan perawatan yang tepat sesuai kondisi pasien.

AI agentik dalam pelayanan kesehatan juga digunakan untuk menemukan obat dengan analisis ribuan data molekul dan reaksi kimia untuk mengidentifikasi kandidat obat yang potensial. Selain itu, AI juga dapat mengotomatisasi tugas-tugas administrasi seperti penjadwalan janji temu, pengelolaan catatan medis, dan pengelolaan pembayaran.

d. Manajemen Rantai Pasokan

Pengguanaan agentic AI di rantai pasok dalam membantu prediksi permintaan produk dan menyesuaikan tingkat persediaan dengan lebih cepat. Ini akan menghindari overstock dan understock.

Dengan AI agentik, proses logistik juga akan lebih sederhana dengan merencanakan rute pengiriman yang paling efisien berdasarkan data real-time mengenai cuaca, kondisi lalu lintas, dan kapasitas pengiriman.

e. Perencanaan Perjalanan

Agentic AI juga dapat digunakan dalam sektor bisnis perencanaan perjalanan, di mana agen AI dapat mengotomatisasi proses pemesanan penerbangan, hotel, dan transportasi lainnya yang sesuai dengan preferensi pengguna.

AI ini dapat membantu menyusun rencana perjalanan yang optimal dan dapat disesuaikan, serta menganalisis data perjalanan, mulai dari jadwal penerbangan, harga tiket, ketersediaan kamar, serta kebutuhan pribadi pengguna. AI juga dapat memberikan rekomendasi tempat wisata dan aktivitas berdasarkan minat pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman perjalanan secara keseluruhan.

7. Kesimpulan

Penggunaan AI dalam bisnis adalah sebuah hal yang perlu dilakukan untuk bersaing dengan perusahaan-perusahaan lainnya. Dengan adanya Agentic AI yang membantu bisnis dalam mengambil keputusan strategis secara otomatis, sumber daya perusahaan dapat dialihkan ke hal-hal yang lebih penting seperti proyek. Namun, implementasi tersebut harus dilakukan secara optimal untuk meminimalisir kemungkinan terjadinya kendala.

Anda dapat mengintegrasikan agentic AI dengan software ERP terbaik ScaleOcean untuk solusi teknologi menyeluruh dan terintegrasi untuk bisnis Anda. ScaleOcean menyediakan demo gratis dan konsultasi dengan tim profesional untuk membantu Anda memahmai bagaimana sistem bekerja dengan fungsi AI dalam mengoptimalkan efisiensi bisnis. Hubungi ScaleOcean untuk dapatkan solusi bisnis menyeluruh.