Ringkasan berita:
KOMPAS.com – Ada masa ketika istilah otomasi identik dengan bagan alur, aturan tetap, dan proses linear. Ia menjanjikan efisiensi, selama semuanya berjalan sesuai skrip.
Kini, model itu mulai runtuh di tengah kompleksitas bisnis modern yang serba cepat, dinamis, dan terhubung lintas sistem.
Kebutuhan baru pun muncul: sistem yang tidak sekadar menjalankan perintah, tapi mampu berpikir, belajar, dan beradaptasi secara mandiri.
Inilah ruang yang diisi oleh Agentic AI, generasi baru kecerdasan buatan yang tak lagi pasif menunggu instruksi, melainkan aktif bertindak, berkolaborasi, dan mengambil keputusan berbasis konteks.
PwC menegaskan, “Pertanyaan utama bukan lagi apakah teknologi ini akan diadopsi, tetapi seberapa cepat organisasi bisa mengintegrasikannya untuk tetap unggul di pasar.”
Berbeda dari narrow AI, seperti chatbot, deteksi penipuan, atau sistem OCR, yang hanya mengerjakan satu tugas terbatas, Agentic AI beroperasi seperti “rekan kerja digital".
Ia memahami konteks, mengevaluasi situasi secara real time, lalu merekomendasikan atau mengeksekusi tindakan terbaik dengan tetap melibatkan manusia dalam prosesnya (human-in-the-loop).
Deloitte mencatat, 26 persen eksekutif global kini sudah mengeksplorasi Agentic AI dalam skala besar. Bagi banyak perusahaan, ini bukan sekadar proyek teknologi, tapi transformasi cara bekerja—dari mengotomatiskan tugas menjadi mengorkestrasi kecerdasan.
Baca juga: Aplikasi Sora by OpenAI Tembus 1 Juta Download, Rekor ChatGPT Pecah
Agentic AI adalah sistem otonom berbasis tujuan (goal-driven agents) yang bisa mengeksekusi tugas sambil mempertimbangkan konteks, belajar dari hasil, dan mengoordinasikan tindakan lintas sistem.
Mereka berperan sebagai anggota tim digital yang aman, transparan, dan terintegrasi dalam alur kerja organisasi.
Tiga kemajuan utama membuat teknologi ini kini praktis diimplementasikan:
Hasilnya, perusahaan bisa membangun, melatih, dan menerapkan AI agents dalam hitungan bulan, bukan tahun.
Baca juga: Riset Harvard Ungkap Dampak Negatif AI, Pekerja Terjebak Workslop
Agentic AI dapat mengambil keputusan sendiri, namun tetap dapat diaudit melalui log terstruktur, penjelasan keputusan (explainability), dan audit trail.
Dalam contoh industri keuangan, sistem ini dapat menilai ribuan aplikasi pinjaman, memperbarui prioritas berdasarkan risiko atau regulasi terbaru, sembari tetap membuka ruang intervensi manusia.