Akal imitasi atau artificial intelligence (AI) telah merevolusi industri dengan prediksi, automasi, dan membuat keputusan mandiri. Bisnis memanfaatkan beragam cabang AI, seperti traditional AI, generative AI, hingga agentic AI untuk beberapa keperluan.
Baik tradisional AI, generative AI, maupun agentic AI, ketiganya memiliki fungsi yang membedakan antara satu dengan yang lain. Untuk itu, sebelum memanfaatkan teknologi abad 21 ini, bisnis perlu memahami secara mendalam terkait kebutuhan yang perlu ditangani.
Perbedaan antara tradisional AI, agentic AI, dan generative AI akan secara terperinci dibahas pada artikel ini. Sebagai gambaran, perbandingan juga akan dijabarkan serta bagaimana AI ini berkolaborasi dalam sebuah sistem.
Simak pembahasannya hingga selesai untuk informasi selengkapnya!
Traditional AI vs Agentic AI vs Generative AI
Tradisional AI atau yang lebih awam dikenal dengan narrow AI berkaitan dengan prediksi dan decision-making menggunakan metode statistik. Dapat dikatakan, AI jenis inilah yang menaungi agentic AI dan generative AI.
Melalui dukungan ini, teknologi dapat dikembangkan menjadi lebih dinamis dan humanis, seperti membuat konten, menganalisis maksud, hingga mengotomasi keseluruhan kerja. Rangkaian itulah yang dihasilkan oleh generative AI dan agentic AI.
Memahami perbedaan tipe AI menjadi krusial bagi bisnis yang bertujuan mengimplementasi teknologi yang tepat. Berikut pemaparan ketiganya secara terpisah.
Traditional AI
Traditional AI merujuk pada sistem yang dirancang untuk merespons input tertentu. Sistem ini memiliki kapabilitas untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan data tersebut.
Kemampuan memprediksi dan merancang strategi tersebut yang mengarahkan tradisional AI membuat keputusan yang tepat dari aturan yang sudah disusun.
Keberadaan AI ini dalam sehari-hari sudah sangat tampak dan terasa dekat, sebut saja voice assistants, seperti Siri atau Alexa, bagian rekomendasi dari Netflix, Amazon, atau algoritma Google dan media sosial.
AI tersebut terlebih dahulu dilatih untuk mengikuti aturan yang spesifik, melakukan pekerjaan tertentu, dan melakukannya dengan tepat. Namun, teknologi ini tidak dapat menghasilkan sesuatu yang baru.
Karakteristik Tradisional AI
1. Rule-Based Intelligence
Traditional AI bekerja terutama dengan rule-based intelligence, di mana sistem mengikuti aturan dan logika yang ditentukan sebelumnya sehingga hasilnya konsisten, dapat diprediksi, dan mudah dikontrol dalam skenario bisnis yang terstruktur.
2. Kapabilitas Pemrosesan Data
Traditional AI memiliki kapabilitas pemrosesan data yang kuat untuk menganalisis, menghitung, dan mengolah informasi dalam jumlah besar, sehingga sering digunakan pada sistem analitik, scoring, atau automasi yang membutuhkan akurasi tinggi.
3. Sistem Arsitektur
Traditional AI umumnya beroperasi dengan arsitektur sistem yang lebih statis, seperti algoritma klasifikasi, regresi, atau decision tree, yang membuat performanya stabil dan mudah diintegrasikan dengan aplikasi enterprise.
4. Fokus Terbatas
Tidak seperti generative AI yang lebih fleksibel, Traditional AI memiliki fokus terbatas pada tugas tertentu berdasarkan data dan aturan tertentu, menjadikannya ideal untuk automasi rutin atau analisis yang sifatnya spesifik.
5. Hasil Prediktif dan Terstruktur
Traditional AI menghasilkan output prediktif dan sangat terstruktur, memanfaatkan model statistik untuk memberikan hasil yang konsisten, sehingga cocok untuk kebutuhan AI prediktif, seperti forecasting, fraud detection, atau rekomendasi berbasis pola historis.
Cara Kerja Traditional AI
Traditional AI beroperasi melalui algoritma yang mengikuti instruksi yang jelas dan eksplisit untuk memproses input dan menghasilkan output. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, sistem hanya akan bersandar pada model predefined dan dataset yang terstruktur untuk membuat keputusan.
AI tipe ini dilatih menggunakan data yang sudah ditandai dan beroperasi dengan cakupan yang terbatas. Tugas yang mampu dikerjakan pun terbatas pada klasifikasi, pattern recognition, dan automasi keputusan.
Tidak seperti agentic AI ataupun generative AI, traditional AI tidak beroperasi secara mandiri, tidak melakukan perubahan, dan hanya bergantung pada framework yang terprogram.
Agentic AI
Beralih pada agentic AI, AI tipe ini bersandar pada kemampuan sistem untuk mengotomatisasi pekerjaan dengan banyak intervensi manusia, bahkan nyaris tanpa campur tangan manusia.
Agentic AI dirancang untuk mencapai tujuan didorong dengan kemampuannya untuk membuat keputusan dan bertindak. Dengan begitu, pekerjaan manusia akan sangat terbantu karena sistem secara otonom menjalankan tugas sesuai dengan flow yang sudah disusun sebelumnya.
Melalui agentic AI, bisnis biasanya tidak perlu lagi menangani permasalahan umum hingga kompleks, selama mesin sudah memahami cara kerjanya. Tipe AI ini akan lebih proaktif dan inisiatif ketika menghadapi permasalahan.
Karakteristik Agentic AI
1. Proaktif
Karakteristik utama yang menjadi kunci pembeda antara agentic AI dan traditional AI adalah kemampuannya melakukan inisiatif. Sistem jauh lebih proaktif dibandingkan dengan sistem tradisional yang reaktif.
Agentic AI hadir untuk mengantisipasi kebutuhan, mengidentifikasi kemungkinan pola, dan mengambil inisiatif ketika terdapat sebuah isu. Karakter proaktif ini berjalan karena adanya kemampuan untuk memahami ekosistem dan mengevaluasi hasil.
2. Adaptif
Sumber kekuatan utama lain dari agentic AI adalah kesiapannya untuk beradaptasi terhadap perubahan. Tiap tindakan yang dihasilkan dari agentic AI berdasarkan input real-time sehingga skenario rumit dapat teratasi.
3. Kolaboratif
Sistem didesain bukan hanya untuk mengisi kekosongan teknologi, melainkan untuk mempermudah pekerjaan manusia. AI ini dihadirkan agar mampu bekerja sama dengan manusia atau dengan sistem lain.
Dengan sistem yang sudah dibuat sedemikian rupa, agentic AI mampu memahami tujuan bersama, menginterpretasi maksud tertentu, dan berkoordinasi. Sistem inilah yang nantinya mampu mengoptimalkan pekerjaan dan keputusan yang manusia buat.
4. Eksekutor Multistep
Agentic AI tidak bekerja hanya dari satu tindakan, tetapi bergerak sesuai dengan workflow. Dari sistem ini, permasalahan dapat terdeteksi. Di samping itu, secara bersamaan, beragam input dapat dikumpulkan, solusi tercipta, dan resolusi akan terus berkembang.
Cara Kerja Agentic AI
Secara garis besar, sistem agentic AI tersusun dari proses membuat keputusan yang kompleks. Sistem-sistem yang bekerja mempertimbangkan berbagai pilihan dengan cermat, mengantisipasi hasil, hingga merespons tantangan tak terduga secara efektif.
Secara lebih lanjut, agentic AI dirancang untuk berkembang pesat dalam lingkungan dinamis dan menyesuaikan diri dengan data dan umpan balik. Hal inilah yang memungkinkan AI ini berkembang karena adanya inovasi pembelajaran di dalam sistem.
Agentic AI tidak akan berhenti belajar dari segala masukan yang terjadi dari tiap interaksi dan alur yang terjadi. Sehingga, sistem akan lebih kebal terhadap kebutuhan yang beragam.
Generative AI
Generative AI (Gen AI) adalah tipe dari AI yang utamanya didesain untuk menciptakan konten baru ketika terdapat prompt. Tipe AI ini unggul dalam memproduksi teks, gambar, kode, dan media lain dalam respons yang spesifik.
Gen AI bekerja dengan memahami pola dan membuat prediksi yang statistik untuk menghasilkan output humanis. Sistem ini akan sangat bermanfaat untuk membuat konten, ringkasan, terjemahan, dan tugas-tugas serupa.
Tipe AI generative secara umum bermanfaat dalam model respons berdasarkan permintaan, seperti chatbot. Dalam hal lain, teknologi satu ini juga dapat dijadikan alat untuk menciptakan draf atau merangkum informasi dalam jumlah besar.
Karakteristik Generative AI
1. Kreatif
Generative AI memiliki kemampuan kreatif untuk menghasilkan konten baru—mulai dari teks, gambar, hingga kode—berdasarkan prompt pengguna, sehingga Gen AI sangat efektif untuk kebutuhan pembuatan konten, ideation, dan automasi yang membutuhkan kreativitas tinggi.
2. Hasil Multimodal
Salah satu kekuatan utama Gen AI adalah kemampuannya menghasilkan output multimodal, di mana satu model dapat memahami dan membuat berbagai jenis konten seperti teks, visual, audio, maupun kombinasi keduanya, menjadikannya alat yang fleksibel untuk aplikasi bisnis modern.
3. Personal
Generative AI mampu memberikan output yang terpersonalisasi melalui AI personalisasi, menyesuaikan gaya bahasa, format, dan tingkat detail sesuai kebutuhan pengguna atau konteks bisnis, sehingga hasilnya terasa lebih relevan dan manusiawi.
4. Pemahaman Konteks
Dengan pemahaman konteks yang kuat, Gen AI dapat menafsirkan maksud pengguna, membaca pola, dan memberikan respons yang akurat serta koheren, menjadikannya solusi ideal untuk chatbot, automasi percakapan, dan sistem bantuan berbasis AI.
Cara Kerja Generative AI
Model generative AI, seperti ChatGPT yang umum dikenal masyarakat, dibangun dengan teknologi bernama deep learning. Pola dan hubungan dari data berjumlah besar akan diidentifikasi untuk memahami bahasa dan pertanyaan pengguna kemudian merespons dengan konten relevan.
Secara umum, Gen AI beroperasi melalui tiga fase, yakni training untuk menciptakan fondasi awal, tuning untuk memaksimalkan model untuk aplikasi gen AI spesifik, dan generation, evaluation and retuning untuk meningkatkan kualitas dan akurasi hasil.
Perbedaan Traditional AI vs Agentic AI vs Generative AI
Setelah memahami pengertian, karakteristik, hingga cara kerja ketiga jenis AI, mungkin secara umum perbedaan ketiganya sudah tergambar. Namun, untuk mempermudah melihat perbedaan ketiganya, berikut tabel perbedaan antara traditional AI, agentic AI, dan generative AI.
| Aspek | Traditional AI | Generative AI | Agentic AI |
| Fungsi utama | Prediksi, klasifikasi, deteksi, dan rekomendasi | Membuat konten, rangkuman, asisten koding, dan translasi | Eksekusi tindakan, otomasi workflow, dan keputusan otomatis |
| Sifat | Terkendali dan statis | Kreatif dan adaptif | Otonom dan goal-driven |
| Tipe hasil | Angka/label (deterministik) | Konten baru (probabilistik) | Aksi dan penyelesaian tugas |
| Fleksibilitas | Rendah | Tinggi | Sangat tinggi |
| Kontekstual | Terbatas | Sangat kuat | Dinamis sesuai tujuan |
| Cocok untuk | Fraud detection, scoring, forecasting | Drafting, content creation, ideation | Automasi proses dan workflow |
| Hubungan antar ketiganya | Fondasi awal | Mesin kreativitas | Eksekutor proses |
Contoh Kerja Sama Traditional AI, Agentic AI, dan Generative AI
Kolaborasi antara Traditional AI, Agentic AI, dan Generative AI biasanya terjadi dalam satu alur kerja yang saling melengkapi: Traditional AI mengidentifikasi masalah, Agentic AI mengeksekusi tindakan, dan Generative AI mengomunikasikan hasilnya secara natural. Kombinasi ini membuat proses bisnis menjadi lebih cepat, akurat, dan humanis.
Dalam kasus customer service, Traditional AI mengklasifikasikan intent pelanggan, Agentic AI menjalankan langkah otomatis seperti pengecekan data atau pembukaan tiket, dan Generative AI menyusun respons humanis sebagai jawaban akhir kepada pelanggan.
Dalam kasus rekrutmen, Traditional AI menyeleksi CV berdasarkan pola tertentu, Agentic AI mengambil tindakan lanjutan seperti menjadwalkan interview atau mengirimkan notifikasi, dan Generative AI menghasilkan komunikasi yang personal atau ringkasan kandidat yang memudahkan tim HR.
Teknologi AI adalah satu keunggulan dan kapabilitas yang ditawarkan oleh 3Dolphins. Tiap solusi yang terdapat di 3Dolphins mampu menghadirkan teknologi AI ke dalam sistem, sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.
Tidak hanya terbatas pada layanan pelanggan, 3Dolphins dapat menyesuaikan kebutuhan klien dengan memahami permasalahan atau kendala yang dialami. Dari sana, layanan 3Dolphins akan dirancang berdasarkan kebutuhan tersebut.
Apabila perusahaan Anda membutuhkan implementasi teknologi AI, 3Dolphins adalah jawaban yang tepat. Segera hubungi kami untuk berdiskusi lebih lanjut dan dapatkan kesempatan demo gratis!
