Di antara terobosan artificial intelligence (AI), Agentic AI adalah istilah yang kian mendulang popularitas. Gagasan baru AI ini bukan hanya mampu mengikuti instruksi dan mengotomasi pekerjaan, melainkan juga dapat bekerja secara independen. Kerjanya dimulai dari merencanakan, memutuskan, dan mengeksekusi tugas tanpa perlu diarahkan langkah demi langkah.

Mungkin di antara Anda istilah ini terdengar familier, sebagian justru bertanya-tanya: apa itu agentic AI, bagaimana bedanya dengan AI yang sudah ada, dan bagaimana bisnis bisa memanfaatkannya?

Artikel ini membahas pengertian agentic AI, cara kerjanya, perbedaannya dengan Generative AI, serta contoh implementasi nyata untuk meningkatkan kinerja bisnis. Untuk konteks yang lebih luas tentang bagaimana teknologi ini berkembang, Anda juga dapat membaca: Evolusi Agentic AI yang Mengubah Cara Kerja Bisnis.

 

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah perkembangan teknologi yang memungkinkan AI bekerja secara independen berdasarkan masukan manusia untuk menciptakan keputusan cerdas. Kemampuan ini mengizinkan agentic AI untuk beradaptasi seiring permasalahan yang kian kompleks untuk diselesaikan.

Teknologi AI ini didesain dengan dukungan agen AI untuk beroperasi, berpikir, memutuskan, menentukan tujuan, hingga berasumsi secara mandiri tanpa banyak intervensi dari manusia. Dengan teknologi ini, bisnis dapat menggabungkan interaksi dan kolaborasi AI dengan manusia untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang dihadapi.

Sama halnya dengan hakikat AI yang berguna untuk mengotomasikan pekerjaan, agentic AI juga dirancang untuk tujuan serupa. Hanya saja, teknologi abad ke-21 ini lebih proaktif dalam menyelesaikan pekerjaan kompleks tanpa supervisi manusia yang mendalam.

Sebagai contoh, sistem agentic AI bisa mengoptimalisasi jadwal shift pekerja. Apabila situasi karyawan sedang idle, sistem dapat mengomunikasikan dengan karyawan lain untuk menyesuaikan.

 

Agentic AI vs Generative AI vs AI Tradisional

Untuk memahami posisi agentic AI secara lebih tepat, penting untuk membandingkannya dengan dua pendekatan AI yang sudah lebih dulu dikenal.

AI tradisional bekerja berdasarkan aturan yang sudah diprogram sebelumnya. Sistem ini hanya merespons kondisi yang sudah diantisipasi dan tidak dapat menangani situasi di luar skenario yang dirancang. Generative AI membawa lompatan signifikan dengan kemampuan menghasilkan konten baru—teks, gambar, kode—berdasarkan pola yang dipelajari dari data. Namun, Generative AI pada dasarnya tetap reaktif: aksinya hanya terjadi apabila terdapat prompt yang diberikan, bukan bertindak atas inisiatif sendiri.

Agentic AI mengambil langkah lebih jauh. Alih-alih hanya menjawab pertanyaan atau menghasilkan output, sistem ini dapat menetapkan sub-tujuan, merencanakan langkah eksekusi, menggunakan berbagai alat tools, dan mengevaluasi hasilnya secara mandiri hingga tujuan tercapai. Inilah yang membedakan agentic AI dari sekadar chatbot atau model generatif biasa.

Dalam praktik bisnis, Generative AI dan Agentic AI sering bekerja bersama—seperti yang diterapkan di 3Dolphins. Salah satunya ketika Agentic AI mengelola alur otomasi process flow sementara Generative AI menyusun komunikasi yang personal dan kontekstual.

Jika Anda sedang mempertimbangkan teknologi mana yang paling sesuai untuk kebutuhan bisnis, artikel Tahapan Memilih Generative AI dan Agentic AI dapat menjadi panduan yang berguna.

Karakteristik Agentic AI

Setelah memahami pengertian agentic AI, berikut adalah karakteristik utama yang menjadi kunci dari teknologi ini.

Proaktif

Kunci utama dari agentic AI adalah kemampuannya untuk bertindak secara proaktif tanpa perlu menunggu perintah langsung. Dalam praktik tradisional AI, sistem cenderung lebih reaktif sehingga respons hadir apabila ada trigger atau perintah.

Di samping itu, sistem agentic dapat mengantisipasi kebutuhan, mengidentifikasi pola, dan mengambil inisiatif ketika terdapat isu potensial sebelum eskalasi masalah terjadi. Hal ini sangat berguna terlebih untuk industri yang kerap menemukan fraud, seperti agentic AI pada financial service.

Adaptif

Agentic AI memiliki kapabilitas untuk beradaptasi sesuai dengan perubahan ekosistem dan domain spesifik. Kemampuan ini memungkinkan sistem untuk mengisi ruang dengan adanya pemahaman konteks sehingga AI dapat merespons secara cerdas.

Sebagai contoh, customer service umumnya membalas dengan jawaban yang sudah disusun, sedangkan agentic AI pada customer service mendukung kemampuan memahami terminologi khusus sesuai dengan regulasi. Sistem akan beradaptasi sesuai kebutuhan dengan jawaban yang akurat.

Kolaboratif

Sistem agentic AI dapat dikolaborasikan dengan manusia maupun dengan sistem agentic AI lain. Agen AI dapat bekerja dalam sebuah tim yang lebih luas, memahami tujuan yang disusun bersama, menafsirkan keinginan manusia, dan mengoordinasikan tindakan sesuai kebutuhan.

Terkoordinasi

Secara umum, agentic AI dibangun berdasarkan spesialisasi agen yang beragam dengan fokus yang terperinci. Dengan begitu, mereka dapat berkoordinasi satu sama lain dan bahu-membahu dalam menyelesaikan tugas.

Memiliki Memori Kontekstual

Satu hal yang sering luput dari pembahasan adalah kemampuan agentic AI untuk mempertahankan dan memanfaatkan memori dalam sebuah sesi kerja panjang. Berbeda dengan model AI konvensional yang “melupakan” konteks setiap kali sesi berakhir, sistem agentic yang baik dapat menyimpan riwayat interaksi dan keputusan untuk digunakan kembali dalam langkah berikutnya. Kemampuan ini sangat krusial untuk menyelesaikan tugas multi-tahap secara mandiri.

Bagaimana Agentic AI Bekerja dalam Process Flow 3Dolphins?

Secara umum, agentic AI memiliki cara kerja tersendiri tergantung pada framework yang digunakan sesuai dengan kebutuhan yang perlu diselesaikan. Di 3Dolphins, kapabilitas ini hadir dalam fitur Process Flow sebagai media dari agentic AI.

Melalui Process Flow, 3Dolphins mampu mengotomasikan tugas-tugas yang sebelumnya harus diatasi secara manual, mempermudah bisnis untuk memberikan hasil optimal. Seperti yang dirangkum McKinsey dalam laporan tentang agentic AI, sistem agentic kini mampu mengeksekusi alur kerja kompleks secara mandiri—bukan sekadar menjawab pertanyaan.

Berikut adalah tahapan Process Flow 3Dolphins yang menjadi media dari penerapan agentic AI.

1. Penentuan Trigger

Langkah awal dalam melakukan otomasi dengan Process Flow dimulai dengan menentukan kondisi atau peristiwa yang akan memicu process flow sesuai kebutuhan divisi atau industri. Misalnya, perubahan status agen, masuknya tiket baru, atau hari libur nasional.

2. Pengaturan Aturan

Setelah trigger ditentukan, tahap selanjutnya adalah mengatur aturan spesifik yang harus dipenuhi agar process flow berjalan. Hal ini beragam tergantung kebutuhan, misalnya berdasarkan status, waktu, atau aktivitas tertentu.

3. Penentuan Action

Setiap trigger yang sudah aktif dan disimpan akan menjalankan satu atau beberapa aksi (action). Aksi yang sudah ditetapkan akan dijalankan secara otomatis ketika trigger aktif, seperti notifikasi, perubahan status, atau perintah otomatis lain.

4. Eksekusi Action

Aksi yang sudah diatur dapat dijalankan secara paralel atau berurutan, tergantung kebutuhan workflow di tiap divisi atau industri.

5. Integrasi dengan Channel

Process Flow dapat diintegrasikan dengan berbagai channel komunikasi yang didukung oleh 3Dolphins, sehingga otomatisasi bisa berjalan di seluruh channel yang terhubung.

6. Monitoring dan Evaluasi

Setelah Process Flow berjalan, sistem akan memonitor hasilnya. Jika diperlukan, evaluasi dan penyesuaian memungkinkan untuk dilakukan pada aturan atau aksi agar workflow tetap optimal.

Manfaat Agentic AI

Setelah memahami bagaimana cara menerapkan agentic AI dalam sistem bisnis, berikut adalah sederet manfaat yang dapat diperoleh dari penerapan tersebut.

1. Meningkatkan Efisiensi

Bisnis dapat menyederhanakan masalah kompleks dari beragam tugas menantang atau khusus dengan automasi agentic AI. Dibandingkan mengandalkan praktik manual, agentic AI dapat menyingkat proses sehingga waktu pekerja jauh lebih lapang—waktu yang dapat dimanfaatkan untuk fokus ke pekerjaan yang lebih menuntut, seperti penyelesaian masalah, rencana strategis, dan perkembangan lainnya.

2. Menambah Kepercayaan Pelanggan

Agentic AI menawarkan personalisasi tingkat tinggi ketika berinteraksi dengan pelanggan. Dengan bantuan data pelanggan, sistem dapat dengan cepat merespons dan berinteraksi dengan pelanggan hingga menawarkan rekomendasi yang sesuai. Dari waktu ke waktu, agentic AI meningkatkan hubungan dengan pelanggan dan membangun kepercayaan terhadap bisnis.

3. Perkembangan Berkelanjutan

Karakteristik adaptif agentic AI membuka peluang AI ini untuk terus belajar dan berkembang. Tiap interaksi dan umpan balik dari pengguna mengantarkan AI belajar mengoptimalkan keputusan—dan ini akan terus terjadi selama sistem digunakan. Agentic AI untuk bisnis memberikan manfaat yang akan terus berkembang dari masa ke masa.

4. Penguatan Kemampuan Manusia

Agentic AI dapat menjadi alat kolaborasi yang sangat efektif bagi agen manusia, meningkatkan produktivitas sekaligus mengurangi beban tugas manual yang memakan waktu. Dengan bekerja berdampingan bersama model Agentic AI, agen dapat mengatasi tantangan kompleks, mengotomatisasi jalur pengambilan keputusan yang sulit, dan mendorong efisiensi kerja ke level yang lebih tinggi.

Agentic AI Use Cases

Berikut beberapa contoh penerapan agentic AI untuk bisnis yang secara berkesinambungan bekerja bersama Generative AI.

Penawaran Spesial yang Dipersonalisasi

Dalam strategi pemasaran modern, mengirim penawaran yang tepat kepada pelanggan tidak dapat lagi dilakukan secara general. Melalui Process Flow, agentic AI dapat mengidentifikasi momentum yang tepat berdasarkan aktivitas pelanggan—misalnya riwayat pembelian, frekuensi kunjungan, atau kategori produk yang mereka minati.

Ketika sistem mendeteksi pola tertentu, agentic AI mengeksekusi alur otomatis untuk menentukan jenis promosi yang sesuai dan kapan harus dikirimkan. Di tahap selanjutnya, Generative AI digunakan untuk menyusun pesan penawaran.

Dengan cara ini, bisnis dapat mengirimkan penawaran spesial yang terasa relevan bagi setiap pelanggan tanpa perlu melakukan personalisasi manual satu per satu. Teknologi ini dapat berjalan mulus di atas infrastruktur seperti notifikasi otomatis WhatsApp yang sudah terintegrasi.

Contact Center Co-Pilot Assistant

Contact center adalah salah satu area yang paling mendapatkan manfaat dari agentic AI. Di 3Dolphins, Process Flow memungkinkan sistem untuk menjalankan rangkaian pekerjaan yang biasanya membutuhkan waktu panjang bagi agen manusia, seperti melakukan pencarian data pelanggan di berbagai sistem, mengisi form, hingga melakukan validasi dasar.

Saat agen sedang berinteraksi dengan pelanggan, agentic AI bekerja di belakang layar untuk mengumpulkan informasi penting dan menyajikannya dalam satu tampilan yang mudah dipahami. Inilah yang secara fundamental membedakan pendekatan ini dari sekadar chatbot konvensional—sistem bekerja proaktif, bukan reaktif.

Screening CV Otomatis untuk HR

Dalam proses rekrutmen, perusahaan sering menerima ratusan hingga ribuan lamaran untuk satu posisi. Tanpa sistem yang terstruktur, HR dapat menghabiskan banyak waktu hanya untuk melakukan screening awal.

Di sinilah agentic AI yang berjalan melalui 3Dolphins Process Flow bekerja secara otomatis sejak detik CV masuk. Agentic AI dapat mengatur dokumen lamaran yang ke tahap analisis. Modul RAG memverifikasi kesesuaian pengalaman, keterampilan, dan parameter lain dengan kebutuhan posisi.

Jika kandidat memenuhi kualifikasi, HR langsung menerima notifikasi melalui WhatsApp lengkap dengan ringkasan hasil evaluasi. Namun jika tidak, sistem secara otomatis mengirimkan email penolakan yang sudah disesuaikan oleh Generative AI agar tetap profesional dan empatik.

Document Intelligence System (DIS)

Bagi banyak perusahaan, dokumen adalah pusat operasional yang sering menjadi *bottleneck*: mulai dari kontrak, dokumen identitas, invoice, hingga formulir pengajuan. Agentic AI dalam DIS membantu mengubah tugas ini dari proses manual menjadi otomatis dan jauh lebih cepat.

Setiap dokumen yang masuk diproses oleh agentic AI untuk diekstraksi isinya, diverifikasi, dan diintegrasikan dengan sistem internal. Ketika dokumen memiliki konteks yang kompleks atau membutuhkan ringkasan, Generative AI mempermudah pemahaman dengan membuat ringkasan singkat atau interpretasi konteks yang lebih mudah dibaca.

Agent Summarization Assistant

Selain membantu pelanggan, agentic AI juga berperan penting dalam mendukung agen internal. Melalui Process Flow yang mengatur alur pengambilan data dan analitik percakapan, agentic AI mengumpulkan seluruh informasi yang dibutuhkan untuk keperluan penanganan tiket.

Sementara itu, Generative AI berfungsi dalam merangkum percakapan menjadi ringkasan yang mudah dipahami, termasuk poin-poin krusial seperti inti masalah, riwayat interaksi, dan rekomendasi tindak lanjut.

Rekomendasi Produk yang Lebih Akurat

Rekomendasi produk sering menjadi tantangan karena harus mempertimbangkan banyak aspek: relevansi, waktu pengiriman, serta preferensi pelanggan. Agentic AI dapat mengolah berbagai data yang dimiliki perusahaan—mulai dari riwayat pembelian, perilaku pencarian, hingga pola engagement di berbagai kanal.

Ketika sistem mendeteksi peluang tertentu, misalnya pelanggan sering melihat produk dalam kategori tertentu, Process Flow mengatur alurnya untuk memberikan rekomendasi yang paling sesuai. Sementara itu, Generative AI membantu menyusun pesan rekomendasi dengan bahasa yang personal dan tidak terkesan generik.

Teknologi yang sama juga diaplikasikan secara luas di sektor keuangan. Jika bisnis Anda bergerak di industri financial service, agentic AI dapat dimanfaatkan untuk berbagai hal, termasuk memberikan rekomendasi kreditur.

Baca selengkapnya: Agentic AI dalam Industri Financial Service: Manfaat hingga Use Case.

Hal yang Perlu Dipertimbangkan Sebelum Mengadopsi Agentic AI

Agentic AI membawa manfaat yang nyata, namun adopsinya juga perlu didekati dengan persiapan yang matang. Beberapa hal yang perlu diperhatikan antara lain:

Pertama, kualitas data. Agentic AI bekerja berdasarkan data yang ada dalam sistem bisnis. Data yang tidak terstruktur atau tidak konsisten akan memengaruhi kualitas keputusan yang dihasilkan. Investasi pada kebersihan dan struktur data adalah langkah awal yang krusial.

Kedua, batasan pengawasan manusia. Karena agentic AI bekerja secara mandiri, penting untuk menentukan titik-titik di mana manusia tetap harus terlibat dalam proses pengambilan keputusan—terutama untuk keputusan yang berdampak besar atau melibatkan regulasi. Sistem yang baik dirancang dengan mekanisme human-in-the-loop yang jelas.

Ketiga, integrasi dengan sistem yang sudah ada. Agentic AI tidak beroperasi dalam isolasi; ia perlu terhubung dengan CRM, sistem tiket, basis data produk, dan kanal komunikasi yang sudah berjalan. Semakin terintegrasi sistemnya, semakin besar nilai yang dapat diberikan.

Bagaimana 3Dolphins Mengelola Agentic AI untuk Bisnis?

 

 

3Dolphins membantu bisnis untuk mengoptimalkan layanan customer service hingga solusi lain yang diperuntukkan untuk mempermudah alur kerja bisnis. Tidak hanya berhenti pada customer service, dukungan AI di 3Dolphins juga menawarkan solusi untuk beragam sektor dan fungsi.

Process Flow di 3Dolphins.ai mengizinkan berbagai kebutuhan bisnis diotomasi. Tidak hanya untuk kebutuhan eksternal yang berkaitan dengan pelanggan, solusi ini pun dapat dimanfaatkan untuk mempermudah proses internal, seperti yang berlaku di HR.

Bisnis dapat menyesuaikan seluruh kebutuhan dalam Process Flow agar bekerja sesuai yang diinginkan dengan kemampuan sistem beradaptasi. Hal ini menjadi investasi jangka panjang mengingat kebutuhan akan AI akan terus ada dan berkembang.

Berminat untuk mulai melakukan investasi bisnis dengan teknologi AI? Hubungi 3Dolphins untuk mendiskusikan kebutuhan bisnis Anda dan dapatkan kesempatan demo! Book jadwal demo sekarang!

FAQ: Agentic AI

Apa itu Agentic AI?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang mampu bekerja secara otonom—menetapkan tujuan, merencanakan langkah, mengeksekusi aksi, dan mengevaluasi hasil—tanpa perlu diarahkan langkah demi langkah oleh manusia. Berbeda dari AI tradisional yang reaktif, agentic AI bersifat proaktif dan dapat menangani tugas kompleks secara mandiri.

Apa perbedaan Agentic AI dengan Generative AI?

Generative AI berfokus pada menghasilkan konten baru (teks, gambar, kode) berdasarkan prompt yang diberikan. Agentic dapat merencanakan rangkaian tindakan, menggunakan berbagai tools, dan mengeksekusi tugas multi-tahap secara mandiri hingga tujuan tercapai. Dalam praktiknya, keduanya sering bekerja bersamaan—agentic AI mengelola alur otomasi, Generative AI menyusun komunikasinya.

Apa saja contoh penggunaan Agentic AI di bisnis?

Agentic AI dapat digunakan untuk otomasi screening CV di HR, co-pilot untuk agen contact center, penawaran produk yang dipersonalisasi, pemrosesan dokumen otomatis (DIS), hingga rekomendasi produk berbasis perilaku pelanggan. Implementasi di industri keuangan juga semakin berkembang pesat.

Bagaimana bisnis menggunakan Agentic AI?

Ya, selama sistem yang dipilih dapat dikustomisasi sesuai skala dan kebutuhan bisnis. Platform seperti 3Dolphins memungkinkan bisnis dari berbagai ukuran untuk mengadopsi agentic AI melalui Process Flow yang dapat disesuaikan tanpa memerlukan infrastruktur teknis yang besar.

Bagaimana cara memilih antara Agentic AI dan Generative AI untuk bisnis saya?

Pilihan bergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan. Jika bisnis membutuhkan konten, ringkasan, atau respons yang lebih cerdas, Generative AI sudah cukup. Jika kebutuhan lebih kepada otomasi proses yang melibatkan banyak langkah dan keputusan, Agentic AI adalah pilihan yang tepat.