Di tengah cepatnya perkembangan AI, dua istilah yang sering kita dengar adalah Generative AI dan Agentic AI. Keduanya memiliki kemampuan berbeda, namun saling melengkapi.
Contohnya seperti ini. Anda ingin mengirim barang ke beberapa titik di Jakarta. Anda kemudian mengetikkan prompt di sebuah aplikasi “kirim semua barang hari ini”. Lalu, aplikasi tersebut secara otomatis mencari rute paling optimal berdasarkan informasi Google Maps, mengatur posisi barang yang turun duluan, bahkan mengirimkan notifikasi “barang Anda akan tiba hari ini” kepada penerima barang.
Sekali lagi, semua itu bisa dilakukan secara otomatis oleh aplikasi tersebut.
Itulah contoh integrasi antara Generative AI dan Agentic AI. Area Generative AI adalah menerima perintah “kirim semua barang hari ini” dan membuat pesan “Barang Anda akan tiba hari ini. Sementara area Agentic AI adalah melihat Google Maps, menganalisis barang yang dikirim, dan memerintahkan Generative AI untuk membuat notifikasi.
Itulah contoh kombinasi antara Generative AI dan Agentic AI. Agar lebih mudah, berikut penjelasan lebih detailnya.
Generative AI: Mesin Kreator Konten yang Reaktif
Generative AI adalah jenis AI yang mampu mengubah perintah atau prompt dari manusia menjadi konten seperti teks, gambar, audio, atau kode program. Contohnya yang paling populer adalah ChatGPT yang dapat membuat tulisan, DALL·E yang menghasilkan ilustrasi, dan GitHub Copilot yang membantu pemrogram menulis kode lebih cepat. Namun, AI jenis ini bersifat reaktif artinya hanya merespons instruksi manusia dan tidak memiliki inisiatif untuk bertindak sendiri.
Generative AI sangat berguna untuk mempercepat produksi konten seperti artikel, desain, atau prototipe. AI ini juga mampu menganalisis data dalam jumlah besar dan menemukan pola guna membantu membuat keputusan berbasis informasi. Namun, Generative AI tidak dapat “mandiri” alias menjalankan proses multi-langkah yang kompleks. Ia hanya menjalankan perintah tanpa memiliki kemampuan untuk “berpikir” dan menjalankan beberapa tahapan proses.
Agentic AI: Mesin yang Merencanakan dan Menjalankan
Berbeda dengan Generative AI, Agentic AI adalah sistem AI yang dapat mengambil langkah lebih jauh dengan merencanakan, membuat keputusan, dan mengeksekusi tugas secara otonom dalam alur kerja multi-langkah. Agentic AI tidak hanya menjawab atau membuat konten, tetapi juga mampu memanggil API, mengintegrasi berbagai alat, serta menyesuaikan tindakannya berdasarkan konteks dan perubahan lingkungan.
Menurut IBM, Agentic AI memperluas kapasitas Generative AI dengan kemampuan orkestrasi tindakan yang diarahkan untuk mencapai tujuan tertentu yang disebut “agentic workflows”. McKinsey menambahkan, agentic AI bukan cuma “menjawab” tapi “melakukan” mengambil mandat kerja, memahami realitas berdasarkan pelatihan, lalu membuat keputusan dan menindaklanjutinya.
Seperti contoh di atas, Agentic AI memiliki kemampuan untuk melakukan beberapa langkah berdasarkan perintah yang kita berikan. Kita tidak perlu memerintahkan “buka Google Maps, lihat kondisi lalu-lintas, lalu pilih rute pengiriman paling optimal”. Agentic AI memiliki kemampuan untuk “berpikir” dan melakukan beberapa langkah tersebut tanpa perlu kita ajari.
Dengan kemampuan seperti itu, Agentic AI pun menjadi tools yang sangat bermanfaat. Dari mencari rute pengiriman terbaik, memberikan layanan pelanggan tanpa intervensi manusia, bahkan menjadi pemimpin proyek yang bisa mengatur prioritas dan memantau kemajuan proyek secara mandiri.
Perbedaan Utama Generative AI dan Agentic AI
| Aspek | Generative AI | Agentic AI |
|---|---|---|
| Tujuan utama | Menghasilkan konten baru dari prompt pengguna | Menyelesaikan tugas dan proses kerja secara mandiri |
| Cara kerja | Reaktif, respon satu langkah berdasarkan input | Proaktif, iteratif dan fleksibel berbasis tujuan |
| Tingkat otonomi | Rendah, membutuhkan arahan konstan manusia | Tinggi, dapat mengambil keputusan dan bertindak sendiri |
| Contoh penggunaan | Menulis artikel, membuat gambar, generate kode | Otomatisasi workflow, pengambilan keputusan, robotik |
| Kelebihan | Kreativitas dan percepatan produksi konten | Efisiensi, pengurangan intervensi manusia |
Tantangan dan Masa Depan Agentic AI
Meski membawa janji efisiensi dan produktivitas tinggi, Agentic AI juga menghadirkan tantangan besar yang perlu diperhatikan:
- Keamanan dan kontrol. Sistem Agentic AI yang bisa bertindak sendiri harus dilengkapi pengawasan ketat agar tidak melakukan kesalahan fatal.
- Transparansi dan auditabilitas. Harus ada mekanisme untuk memahami dan mengevaluasi keputusan yang diambil Agentic AI.
- Etika dan tanggung jawab hukum. Perlu kejelasan siapa yang bertanggung jawab saat terjadi kesalahan akibat keputusan Agentic AI.
- Integrasi dengan sistem lama. Banyak infrastruktur IT yang belum didesain untuk mendukung otomatisasi tingkat lanjut.
Menyiapkan Masa Depan Kerja dengan AI
Kedua jenis AI ini tengah mengubah lanskap kerja di berbagai bidang, mulai dari pemasaran, pengembangan produk, pelayanan pelanggan, hingga keuangan dan hukum. Namun, tantangan terbesar bukan hanya soal teknologi, melainkan bagaimana organisasi dapat mengadopsi dan mengimplementasikan AI dengan pelatihan memadai dan metrik keberhasilan yang jelas.
Saat ini, beberapa perusahaan besar sedang mengembangkan platform Agentic AI. Contohnya Thomson Reuters dengan CoCounsel, yang menjadi asisten pengacara dalam meneliti dokumen kasus hukum.
Hal yang perlu digarisbawahi, Agentic AI membuka era baru ketika AI menjadi mitra kerja yang memiliki inisiatif. Jika dimanfaatkan dengan tepat, sinergi antara Generative AI dan Agentic AI dapat meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan inovasi masa depan.
