Kecerdasan buatan selama ini banyak dipandang sebagai alat bantu yang bekerja ketika manusia memberikan instruksi. Namun, perkembangan terbaru di bidang AI mulai mengarah pada paradigma baru: Agentic AI, sistem cerdas yang mampu bertindak tanpa menunggu perintah langsung. Dengan kemampuan mengamati lingkungan, menetapkan tujuan, dan mengambil keputusan secara mandiri, Agentic AI menjadi langkah besar menuju era kecerdasan buatan yang benar-benar otonom.
Agentic AI dibangun dengan konsep agency, yaitu kemampuan suatu sistem untuk memiliki inisiatif. Berbeda dengan AI tradisional yang reaktif, Agentic AI dapat berperilaku proaktif. Contohnya, dalam bisnis e-commerce, alih-alih hanya menganalisis data penjualan, sistem Agentic AI bisa secara otomatis menyesuaikan harga, meluncurkan promosi, atau mengatur ulang stok barang berdasarkan prediksi permintaan. Shrestha et al. (2021) menyebut bahwa sistem berbasis agen mampu mempercepat pengambilan keputusan organisasi hingga 40%.
Keunggulan utama Agentic AI adalah adaptivitasnya. Dengan reinforcement learning dan model generatif, sistem ini tidak hanya menjalankan perintah tetapi juga mengevaluasi tindakannya untuk memperbaiki kinerja di masa depan. Russell dan Norvig (2020) menjelaskan bahwa agen cerdas yang mampu belajar dari lingkungannya dapat bergerak dari sekadar sistem reaktif menuju sistem prediktif dan strategis.
Dalam praktiknya, Agentic AI membuka peluang besar di berbagai sektor. Di bidang kesehatan, sistem ini dapat memantau pasien secara real-time dan langsung mengambil tindakan darurat, seperti menghubungi tenaga medis jika terjadi anomali kritis. Di dunia keuangan, Agentic AI dapat mendeteksi pola penipuan dan langsung memblokir transaksi mencurigakan. Sementara di sektor manufaktur, sistem ini mampu mengoptimalkan rantai pasok secara otomatis tanpa menunggu analisis manual.
Namun, potensi besar ini juga diiringi tantangan serius. Isu transparansi dan akuntabilitas menjadi pertanyaan penting: sejauh mana manusia bisa mempercayai keputusan yang diambil mesin? Ghallab (2019) menekankan bahwa Agentic AI perlu didukung dengan kerangka Explainable AI (XAI) agar tindakan yang diambil tetap dapat dipahami dan diaudit. Selain itu, risiko etis seperti bias keputusan, keamanan siber, dan tanggung jawab hukum juga harus menjadi perhatian dalam pengembangan teknologi ini.
Meski penuh tantangan, Agentic AI merepresentasikan masa depan kecerdasan buatan yang lebih mandiri. Sistem ini bukan lagi sekadar alat eksekusi, tetapi mitra cerdas yang mampu mengambil inisiatif untuk mencapai tujuan. Dunia bisnis, industri, dan layanan publik akan sangat diuntungkan oleh teknologi ini, asalkan prinsip transparansi, etika, dan keamanan tetap dijaga. Dengan Agentic AI, kita bergerak menuju era di mana sistem digital tidak hanya memahami instruksi, tetapi juga mampu bertindak cerdas tanpa menunggu perintah.
Referensi
- Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2021). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review, 63(4), 66–90. https://doi.org/10.1177/00081256211003300
- Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
- Ghallab, M. (2019). Responsible AI: Requirements and Challenges. AI Communications, 32(4), 291–299. https://doi.org/10.3233/AIC-190612
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton & Company.
- Dwivedi, Y. K., et al. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary Perspectives on Emerging Challenges, Opportunities, and Agenda for Research, Practice, and Policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002