Pamulang.net, AI – AI tidak lagi hanya digunakan untuk menghasilkan teks, gambar, kode, atau konten lainnya. Perkembangan terbaru membawa kemampuan AI ke tahap yang lebih aktif melalui AI agentik, yaitu sistem yang dapat merencanakan, mengambil keputusan, menggunakan berbagai alat, dan menjalankan tugas dengan pengawasan manusia yang lebih terbatas.
Istilah AI generatif dan AI agentik semakin sering muncul seiring perkembangan teknologi kecerdasan buatan. Meski sama-sama menggunakan kemampuan AI modern, keduanya memiliki fungsi yang berbeda.
AI generatif pada dasarnya dirancang untuk menciptakan konten baru berdasarkan perintah pengguna. Bentuknya dapat berupa teks, gambar, video, audio hingga kode perangkat lunak.
Sementara itu, AI agentik berorientasi pada pencapaian tujuan dan tindakan. Sistem ini dapat menyusun rencana, mengambil keputusan, menggunakan alat eksternal, lalu menjalankan rangkaian tugas dengan intervensi manusia yang lebih sedikit.
AI generatif atau generative AI merupakan teknologi AI yang menghasilkan konten baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data.
Contoh sederhananya adalah ketika pengguna memberikan prompt untuk membuat artikel, merangkum dokumen, menghasilkan gambar, menulis kode, atau membuat materi kreatif.
Dengan kata lain, fokus utama AI generatif adalah menghasilkan sesuatu sebagai respons terhadap instruksi.
AI agentik (agentic AI) memiliki pendekatan yang lebih berorientasi pada tujuan.
Alih-alih berhenti setelah memberikan jawaban, sistem dapat memecah tujuan menjadi beberapa langkah, menentukan tindakan yang diperlukan, menggunakan alat atau sumber data yang tersedia, kemudian mengevaluasi proses untuk mencapai hasil yang diinginkan.
AI agent sendiri dapat dipahami sebagai komponen yang menjalankan tugas tertentu. Dalam sistem multiagen, beberapa agen dapat dikoordinasikan untuk menangani pekerjaan yang lebih kompleks.
Perbedaan paling mudah antara keduanya terletak pada apa yang dilakukan setelah menerima instruksi.
AI generatif dapat membuat proposal pemasaran ketika diminta. Sistem AI agentik, dalam skenario yang tepat, dapat menggunakan kemampuan generatif tersebut sebagai bagian dari proses yang lebih panjang, misalnya mengolah data, menjalankan tindakan melalui perangkat lunak yang terhubung, kemudian memantau hasilnya.
Perbedaan AI Generatif dan AI Agentik
| Aspek | AI Generatif | AI Agentik |
|---|---|---|
| Fokus | Membuat konten | Mencapai tujuan |
| Respons | Umumnya berdasarkan prompt | Dapat merencanakan beberapa langkah |
| Tindakan | Terbatas pada output atau fungsi yang diberikan | Dapat menggunakan alat untuk menjalankan tugas |
| Otonomi | Relatif lebih rendah | Lebih tinggi |
| Contoh | Membuat teks, gambar, kode | Menjalankan workflow atau tugas multi-langkah |
Namun, keduanya bukan teknologi yang harus diposisikan sebagai lawan.
AI agentik justru dapat memanfaatkan AI generatif sebagai salah satu komponen untuk berpikir, menghasilkan informasi, dan menentukan langkah berikutnya.
Perubahan ini penting karena AI mulai bergerak dari model yang sekadar memberikan respons menuju sistem yang dapat melakukan pekerjaan.
Dalam penerapannya, AI agent dapat membantu proses layanan pelanggan, pengembangan perangkat lunak, analisis, pengelolaan proses bisnis, hingga berbagai workflow yang membutuhkan keputusan dan tindakan berulang.
Google Cloud juga mencatat kemampuan agen untuk melakukan penalaran, perencanaan, menggunakan memori, dan beradaptasi terhadap kondisi.
Meski demikian, tingkat otonomi yang lebih tinggi juga membuat pengawasan dan pengamanan menjadi semakin penting.
Sistem agentik dapat mengalami kesalahan dalam pengambilan keputusan atau menghasilkan efek berantai jika tujuan, batasan, dan mekanisme pengawasannya tidak dirancang dengan baik.
Perkembangan AI dapat dilihat sebagai perubahan bertahap dalam cara manusia berinteraksi dengan mesin.
Pertama, AI digunakan untuk mengenali pola, menganalisis informasi, dan melakukan tugas tertentu.
Kemudian, AI generatif memperluas kemampuan tersebut dengan memungkinkan mesin menghasilkan konten baru seperti teks, gambar, audio, video, dan kode.
Tahap berikutnya adalah berkembangnya AI agent yang tidak hanya menghasilkan output, tetapi dapat menggunakan output tersebut untuk melakukan tugas menggunakan alat dan sistem lain.
Pada level yang lebih kompleks, pendekatan AI agentik dapat mengoordinasikan sejumlah agen untuk menyelesaikan workflow yang lebih besar.
Contoh Sederhana :
Bayangkan seseorang ingin membuat kampanye pemasaran.
Dengan AI generatif, pengguna dapat meminta sistem membuat ide kampanye, naskah iklan, gambar, atau variasi konten.
Dengan pendekatan agentik, sistem dapat dirancang untuk menjalankan rangkaian pekerjaan yang lebih luas: memahami tujuan, menyusun rencana, menggunakan alat yang tersedia, melakukan tugas tertentu, dan menilai hasilnya.
Perbedaan tersebut menunjukkan bahwa AI generatif lebih berfokus pada pembuatan output, sedangkan AI agentik menekankan proses untuk mencapai tujuan.
Arah perkembangan AI menunjukkan semakin eratnya integrasi antara model generatif, AI agent, perangkat lunak, data, dan berbagai alat eksternal.
IBM dalam roadmap AI 2026 menggambarkan pergeseran dari penggunaan model AI sebagai chatbot mandiri menuju sistem multiagen yang dapat merencanakan, bertindak, dan beradaptasi secara real time.
Namun, perkembangan tersebut juga membawa tantangan keamanan, biaya, dan keandalan yang perlu diperhatikan.
Bagi pengguna dan perusahaan, memahami perbedaan antara AI generatif dan AI agentik menjadi penting agar teknologi yang dipilih sesuai dengan kebutuhan.
