AI terus berkembang. Jika sebelumnya Artificial Intelligence (AI) banyak digunakan untuk menjawab pertanyaan, membuat konten, atau membantu manusia mengambil keputusan, kini AI mulai mampu melakukan lebih banyak hal secara mandiri.
Perkembangan ini melahirkan Agentic AI, pendekatan AI yang memungkinkan sistem memahami tujuan, menentukan langkah, menggunakan tools, dan menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu.
Sederhananya, Generative AI membantu menghasilkan sesuatu, sedangkan Agentic AI membantu menyelesaikan sesuatu.
Apa Itu Agentic AI?
Agentic AI adalah sistem AI yang dirancang untuk bekerja berdasarkan tujuan (goal-oriented) dan dapat menjalankan serangkaian tindakan dengan tingkat otonomi tertentu.
Tidak seperti sistem AI yang hanya memberikan respons berdasarkan instruksi, Agentic AI dapat memahami konteks, menentukan apa yang perlu dilakukan, menjalankan tindakan, kemudian mengevaluasi hasilnya untuk menentukan langkah berikutnya.
Sebagai contoh, seorang pelanggan menghubungi bisnis dan mengatakan:
“Pesanan saya belum sampai. Tolong cek statusnya.”
Sistem AI biasa mungkin hanya memberikan informasi berdasarkan data yang tersedia atau mengarahkan pelanggan ke halaman pengecekan pesanan.
Dengan Agentic AI, sistem dapat memahami permintaan pelanggan, mencari data pesanan dari sistem bisnis, memeriksa status pengiriman, kemudian memberikan informasi yang relevan.
Jika diperlukan tindakan lebih lanjut, AI juga dapat menjalankan workflow seperti membuat ticket, memperbarui data, mengirim notifikasi, atau melakukan eskalasi kepada human agent.
Jadi, perbedaan utamanya terletak pada kemampuan untuk bergerak dari respons menuju tindakan.
Bagaimana Cara Kerja Agentic AI?
Cara kerja Agentic AI dapat disederhanakan menjadi sebuah siklus:
Understand >>> Plan >>> Act >>> Observe >>> Adjust
1. Understand
AI memahami tujuan, instruksi, dan konteks yang diberikan.
Dalam customer service, misalnya, sistem perlu memahami apakah pelanggan hanya meminta informasi atau membutuhkan tindakan tertentu.
2. Plan
Setelah memahami tujuan, AI menentukan langkah yang diperlukan untuk menyelesaikannya.
Permintaan sederhana mungkin hanya membutuhkan satu tindakan, sedangkan kasus yang lebih kompleks dapat melibatkan beberapa langkah dan sistem.
3. Act
AI menjalankan tindakan dengan menggunakan tools atau sistem yang tersedia, seperti CRM, database, ticketing system, ERP, API, atau aplikasi bisnis lainnya.
4. Observe
AI mengevaluasi hasil dari tindakan yang telah dilakukan.
Misalnya, apakah data berhasil diperbarui? Apakah permintaan pelanggan berhasil diproses? Apakah informasi yang dibutuhkan sudah tersedia?
5. Adjust
Jika tujuan belum tercapai, sistem dapat menentukan langkah berikutnya berdasarkan hasil yang diperoleh.
Proses tersebut dapat berulang sampai tujuan tercapai atau kasus membutuhkan intervensi manusia.
Dengan kemampuan ini, Agentic AI dapat menangani proses yang lebih kompleks dibandingkan sistem yang hanya mengikuti satu alur percakapan atau memberikan satu respons.
Agentic AI vs Generative AI: Apa Perbedaannya?
Agentic AI dan Generative AI memiliki hubungan yang erat, tetapi fokus keduanya berbeda.
| Generative AI | Agentic AI |
| Fokus menghasilkan konten atau respons | Fokus mencapai tujuan atau menyelesaikan tugas |
| Merespons instruksi | Dapat merencanakan dan menjalankan tindakan |
| Output dapat berupa teks, gambar, kode, dan lainnya | Output dapat berupa tindakan atau hasil workflow |
| Manusia biasanya menentukan langkah berikutnya | AI dapat menentukan langkah berikutnya dalam batas tertentu |
Generative AI dapat menjadi salah satu komponen dalam sistem Agentic AI. Kemampuan Generative AI dalam memahami bahasa, menganalisis informasi, dan menghasilkan respons dapat digunakan oleh Agentic AI untuk menjalankan proses yang lebih luas.
Karena itu, Agentic AI bukan berarti menggantikan Generative AI. Agentic AI justru dapat memanfaatkan Generative AI untuk membantu sistem memahami dan menyelesaikan tujuan.
Apa Manfaat Agentic AI untuk Bisnis?
Penerapan Agentic AI dapat membantu bisnis mengotomatisasi proses yang sebelumnya membutuhkan banyak intervensi manual.
Mengurangi pekerjaan repetitif
Aktivitas seperti mencari data, memperbarui sistem, membuat ticket, mengirim notifikasi, atau melakukan follow-up dapat diotomatisasi pada workflow tertentu.
Mempercepat penyelesaian proses
AI dapat menjalankan beberapa tahapan workflow tanpa harus menunggu setiap langkah dilakukan secara manual.
Meningkatkan produktivitas tim
Ketika pekerjaan repetitif ditangani oleh AI, tim dapat lebih fokus pada pekerjaan yang membutuhkan judgment, kreativitas, empati, atau pengambilan keputusan.
Meningkatkan customer experience
AI dapat membantu memberikan respons yang lebih cepat sekaligus menjalankan tindakan yang diperlukan untuk menyelesaikan kebutuhan pelanggan.
Menghubungkan berbagai sistem bisnis
Agentic AI dapat bekerja dengan berbagai tools dan sistem yang digunakan perusahaan, sehingga proses yang sebelumnya terpisah dapat dihubungkan dalam satu workflow.
Mendukung skalabilitas
Ketika volume interaksi meningkat, otomatisasi dapat membantu bisnis menangani lebih banyak proses tanpa seluruh pertumbuhan volume harus diterjemahkan menjadi pekerjaan manual.
Contoh Penggunaan Agentic AI dalam Bisnis
Agentic AI dapat diterapkan pada berbagai proses yang membutuhkan interaksi, pengambilan informasi, pengambilan keputusan, dan tindakan.
Customer Service
Agentic AI dapat memahami pertanyaan atau keluhan pelanggan, mengambil informasi dari CRM application, memeriksa data transaksi, membuat atau memperbarui ticket, memberikan solusi, dan melakukan eskalasi ketika diperlukan.
Misalnya, pelanggan melaporkan produk yang diterima rusak. AI dapat mengidentifikasi pelanggan, mencari transaksi, memeriksa kebijakan yang berlaku, menentukan langkah yang sesuai, kemudian menjalankan workflow penyelesaian.
Sales
Dalam proses sales, Agentic AI dapat membantu melakukan lead qualification, memahami kebutuhan calon pelanggan, memperbarui CRM, menjalankan follow-up, dan menyerahkan prospek kepada sales representative ketika diperlukan.
Dengan demikian, tim sales dapat lebih fokus pada prospek yang memiliki potensi lebih besar atau membutuhkan interaksi manusia.
Order Management
Agentic AI dapat membantu menangani permintaan seperti pengecekan status pesanan, perubahan informasi tertentu, hingga notifikasi terkait proses pengiriman.
Sistem dapat mengambil informasi dari order management system dan menjalankan tindakan berdasarkan aturan bisnis yang telah ditentukan.
Billing dan Payment
Agentic AI dapat membantu menjawab pertanyaan mengenai tagihan, memeriksa status pembayaran, mengirim pengingat, dan menjalankan workflow tindak lanjut berdasarkan kondisi tertentu.
Contact Center
Dalam contact center, Agentic AI dapat membantu mengotomatisasi berbagai tahapan customer journey, mulai dari memahami intent, mengambil informasi, melakukan verifikasi, memperbarui CRM, membuat ticket, hingga melakukan routing dan eskalasi.
Hal ini memungkinkan contact center bergerak dari sekadar menangani percakapan menuju menyelesaikan kebutuhan pelanggan.
Agentic AI dan Customer Experience
Salah satu peluang terbesar Agentic AI adalah mengubah cara bisnis memberikan customer experience.
Selama ini, chatbot dan conversational AI banyak digunakan untuk memberikan informasi kepada pelanggan. Namun, customer experience yang baik tidak hanya membutuhkan jawaban, tetapi juga penyelesaian.
Bayangkan pelanggan mengatakan:
“Saya ingin mengubah alamat pengiriman pesanan saya.”
Sistem percakapan dapat memahami permintaan tersebut. Agentic AI dapat membawa proses tersebut lebih jauh dengan:
mengidentifikasi pelanggan → mencari pesanan → memeriksa status → memvalidasi permintaan → memperbarui sistem → memberikan konfirmasi.
Jika permintaan tidak dapat diproses secara otomatis, sistem dapat mengeskalasikannya kepada human agent dengan membawa konteks dan informasi yang sudah dikumpulkan.
Dengan demikian, pelanggan tidak harus mengulang informasi dari awal dan human agent dapat langsung fokus pada penyelesaian kasus.
Inilah salah satu nilai penting Agentic AI dalam customer experience: mengubah interaksi dari sekadar percakapan menjadi proses yang berorientasi pada outcome.
Apakah Agentic AI Akan Menggantikan Human Agent?
Tidak selalu.
Agentic AI lebih tepat digunakan untuk menangani proses yang bersifat repetitif, terstruktur, dan dapat diotomatisasi. Sementara itu, manusia tetap memiliki peran penting dalam kasus yang membutuhkan empati, kreativitas, negosiasi, judgment, atau keputusan yang kompleks.
Dalam customer service, misalnya, AI dapat menangani pertanyaan dan proses sederhana secara otomatis, sedangkan human agent mengambil alih kasus yang membutuhkan penanganan khusus.
Pendekatan ini memungkinkan AI dan manusia bekerja bersama dengan peran yang berbeda.
Apa yang Perlu Diperhatikan dalam Implementasi Agentic AI?
Penerapan Agentic AI membutuhkan lebih dari sekadar model AI yang pintar.
Bisnis juga perlu memperhatikan:
- Data: apakah informasi yang digunakan AI akurat dan relevan?
- Integrasi: apakah AI dapat terhubung dengan sistem yang dibutuhkan?
- Security: tindakan dan data apa saja yang boleh diakses AI?
- Governance: aturan apa yang membatasi tindakan AI?
- Human oversight: kapan sebuah kasus harus dialihkan kepada manusia?
Semakin besar tingkat otonomi yang diberikan kepada AI, semakin penting pula bisnis memiliki batasan dan kontrol yang jelas.
Kesimpulan
Agentic AI memungkinkan AI tidak hanya memahami dan memberikan respons, tetapi juga merencanakan serta menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Kemampuan ini membuatnya dapat diterapkan pada berbagai proses bisnis, seperti customer service, sales, order management, billing, dan contact center.
Dengan menggabungkan AI, data, tools, dan sistem bisnis, Agentic AI membantu bisnis mengotomatisasi workflow, meningkatkan efisiensi, dan memberikan customer experience yang lebih cepat dan terhubung.
Ingin menerapkan Agentic AI dalam bisnis Anda? Pelajari solusi Agentic AI dari arsi untuk mengotomatisasi customer interaction dan workflow secara end-to-end.
Artikel Menarik Lainnya:
- Apa Itu Live Chat? Pengertian, Manfaat, Fitur, Cara Kerja dan Contohnya
- Omnichannel Adalah: Pengertian, Manfaat, Cara Kerja, Contoh Strateginya dalam Bisnis
- Robocall: Pengertian, Manfaat bagi Bisnis, Cara Kerja dan Contoh Penggunaan
- Otomatisasi Lebih dari Sekadar Chatbot: Membangun Customer Journey Berbasis AI secara End-to-End
- Cara AI Mengoptimalkan Tenaga Kerja melalui WFM, QA, dan Analytics