<\/p>\n\n\n
TL;DR<\/span><\/p>\r\n – Agentic AI adalah sistem AI yang bekerja secara otonom\u2014merencanakan, memutuskan, dan mengeksekusi tugas tanpa perlu diarahkan langkah demi langkah.<\/span> \n\n\n\n<\/span><\/p>\r\n \u00a0<\/p>\r\n \n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Di antara terobosan artificial intelligence<\/em> (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<\/span>. <\/span><\/p>\n\n\n\n<\/span><\/p>\r\n \u00a0<\/p>\r\n \n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n<\/span><\/p>\r\n \u00a0<\/p>\r\n \n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Untuk memahami posisi agentic AI secara lebih tepat, penting untuk membandingkannya dengan dua pendekatan AI yang sudah lebih dulu dikenal.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Setelah memahami pengertian agentic AI, berikut adalah karakteristik utama yang menjadi kunci dari teknologi ini.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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<\/em> atau perintah.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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<\/span>.<\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Secara umum, agentic AI memiliki cara kerja tersendiri tergantung pada framework<\/em> yang digunakan sesuai dengan kebutuhan yang perlu diselesaikan. Di 3Dolphins, kapabilitas ini hadir dalam fitur Process Flow sebagai media dari agentic AI.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Setelah trigger<\/em> 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Setiap trigger <\/em>yang sudah aktif dan disimpan akan menjalankan satu atau beberapa aksi (action<\/em>). Aksi yang sudah ditetapkan akan dijalankan secara otomatis ketika trigger <\/em>aktif, seperti notifikasi, perubahan status, atau perintah otomatis lain.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Process Flow dapat diintegrasikan dengan berbagai channel komunikasi yang didukung oleh 3Dolphins, sehingga otomatisasi bisa berjalan di seluruh channel <\/em>yang terhubung.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Setelah Process Flow berjalan, sistem akan memonitor hasilnya. Jika diperlukan, evaluasi dan penyesuaian memungkinkan untuk dilakukan pada aturan atau aksi agar workflow <\/em>tetap optimal.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Setelah memahami bagaimana cara menerapkan agentic AI dalam sistem bisnis, berikut adalah sederet manfaat yang dapat diperoleh dari penerapan tersebut<\/span>.<\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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\u2014waktu yang dapat dimanfaatkan untuk fokus ke pekerjaan yang lebih menuntut, seperti penyelesaian masalah, rencana strategis, dan perkembangan lainnya.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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\u2014dan ini akan terus terjadi selama sistem digunakan. Agentic AI untuk bisnis memberikan manfaat yang akan terus berkembang dari masa ke masa.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Berikut beberapa contoh penerapan agentic AI untuk bisnis yang secara berkesinambungan bekerja bersama Generative AI.<\/span><\/p>\n\n\n\n <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n 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\u2014misalnya riwayat pembelian, frekuensi kunjungan, atau kategori produk yang mereka minati.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Contact center<\/a> <\/em>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.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n
– Berbeda dari Generative AI yang hanya merespons prompt, agentic AI bisa menjalankan alur kerja kompleks secara mandiri.<\/span>
– Karakteristik utamanya: proaktif, adaptif, kolaboratif, terfokus, dan memiliki memori kontekstual.<\/span>
– Di 3Dolphins, teknologi ini hadir lewat fitur Process Flow untuk otomasi customer service, HR, hingga pemrosesan dokumen.<\/span><\/p>\r\n<\/div>\r\n
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?<\/span>
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<\/a>.<\/span><\/p>\n\n\n\nApa Itu Agentic AI?<\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n\n\n\n
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.<\/span>
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<\/em> pekerja. Apabila situasi karyawan sedang idle<\/em>, sistem dapat mengomunikasikan dengan karyawan lain untuk menyesuaikan.<\/span>
<\/p>\n\n\n\nAgentic AI vs Generative AI vs AI Tradisional<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n
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\u2014teks, gambar, kode\u2014berdasarkan pola yang dipelajari dari data. Namun, Generative AI pada dasarnya tetap reaktif: aksinya hanya terjadi apabila terdapat prompt <\/em>yang diberikan, bukan bertindak atas inisiatif sendiri.<\/span>
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<\/em>, dan mengevaluasi hasilnya secara mandiri hingga tujuan tercapai. Inilah yang membedakan agentic AI dari sekadar chatbot atau model generatif biasa.<\/span>
Dalam praktik bisnis, Generative AI dan Agentic AI sering bekerja bersama\u2014seperti yang diterapkan di 3Dolphins. Salah satunya ketika Agentic AI mengelola alur otomasi process flow<\/em> sementara Generative AI menyusun komunikasi yang personal dan kontekstual.<\/span>
Jika Anda sedang mempertimbangkan teknologi mana yang paling sesuai untuk kebutuhan bisnis, artikel Tahapan Memilih Generative AI dan Agentic AI<\/a> dapat menjadi panduan yang berguna.<\/span><\/p>\n\n\n\nKarakteristik Agentic AI<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n
Proaktif<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
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<\/em>, seperti agentic AI pada financial service<\/a>.<\/span><\/p>\n\n\n\nAdaptif<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Sebagai contoh, customer service <\/em>umumnya membalas dengan jawaban yang sudah disusun, sedangkan agentic AI pada customer service <\/em><\/a>mendukung kemampuan memahami terminologi khusus sesuai dengan regulasi. Sistem akan beradaptasi sesuai kebutuhan dengan jawaban yang akurat.<\/span><\/p>\n\n\n\nKolaboratif<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Terkoordinasi<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Memiliki Memori Kontekstual<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Bagaimana Agentic AI Bekerja dalam Process Flow 3Dolphins?<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
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<\/a>, sistem agentic kini mampu mengeksekusi alur kerja kompleks secara mandiri\u2014bukan sekadar menjawab pertanyaan.<\/span>
Berikut adalah tahapan Process Flow 3Dolphins yang menjadi media dari penerapan agentic AI.<\/span><\/p>\n\n\n\n1. Penentuan Trigger<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
2. Pengaturan Aturan<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
3. Penentuan Action<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
4. Eksekusi Action<\/em><\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Aksi yang sudah diatur dapat dijalankan secara paralel atau berurutan, tergantung kebutuhan workflow<\/em> di tiap divisi atau industri.<\/span><\/p>\n\n\n\n5. Integrasi dengan Channel<\/em><\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
6. Monitoring dan Evaluasi<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Manfaat Agentic AI<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n
1. Meningkatkan Efisiensi<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
2. Menambah Kepercayaan Pelanggan<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
3. Perkembangan Berkelanjutan<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
4. Penguatan Kemampuan Manusia<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Agentic AI Use Cases<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n
Penawaran Spesial yang Dipersonalisasi<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
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<\/a> yang sudah terintegrasi.<\/span><\/p>\n\n\n\nContact Center Co-Pilot Assistant<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
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<\/em> konvensional<\/a>\u2014sistem bekerja proaktif, bukan reaktif.<\/span><\/p>\n\n\n\nScreening CV Otomatis untuk HR<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n