Agentic AI: Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya untuk Automasi Tugas Kompleks pada Bisnis

Di tengah meningkatnya kompleksitas operasional bisnis, banyak perusahaan mulai menyadari bahwa penggunaan AI konvensional saja tidak lagi cukup. Di sinilah Agentic AI hadir untuk berperan dalam mendorong efisiensi dan skalabilitas bisnis.

Berbeda dengan sistem automasi biasa yang hanya mengeksekusi perintah secara statis, Agentic AI memiliki kemampuan untuk berpikir dan bertindak secara mandiri. 

Inilah yang menjadikan AI otonom dalam bisnis semakin relevan di era modern seperti saat ini yang menuntut kecepatan, ketepatan, dan adaptasi tinggi.

Untuk lebih lengkapnya, artikel Mekari Qontak Blog ini akan membahas segala hal yang menyangkut Agentic AI mulai dari definisi, perbedaannya dengan AI Agent dan AI Generatif, hingga bagaimana teknologi ini bekerja dan diterapkan dalam operasional bisnis.

---

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk bertindak secara otonom (mandiri) dalam mencapai tujuan tertentu, tanpa harus menunggu instruksi manusia di setiap langkahnya. 

Jika AI biasa hanya berfungsi sebagai pemberi informasi atau pengolah data, sistem ini melangkah lebih jauh dengan kemampuan untuk mengambil keputusan, mengeksekusi tindakan, hingga mengevaluasi hasilnya sendiri untuk memastikan tugas selesai dengan sempurna.

Dalam konteks bisnis, Agentic AI sering dikaitkan dengan konsep autonomous AI dan intelligent automation, karena kemampuannya mengelola alur kerja end-to-end secara adaptif.

Beberapa karakteristik utama Agentic AI meliputi:

• Goal-oriented: bekerja berdasarkan tujuan yang jelas, bukan sekadar menjalankan perintah.
• Autonomous decision-making: mampu menentukan tindakan terbaik berdasarkan konteks dan data.
• Adaptive learning: belajar dari hasil sebelumnya untuk meningkatkan performa di waktu mendatang.

Dengan kemampuan ini, Agentic AI dapat berperan sebagai “pengambil keputusan digital” yang mendukung atau bahkan menggantikan proses manual yang kompleks.

---

Perbedaan Agentic AI dan AI Agent

Meski sering digunakan bergantian, Agentic AI dan AI Agent memiliki cakupan dan peran yang berbeda. Berikut gambaran perbedaannya secara ringkas yang kami sajikan dengan tabel:

Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.

Perbandingan	Agentic AI	AI Agent
Fokus	Sistem AI end-to-end berbasis tujuan	Komponen atau entitas AI individual
Cara kerja	Mengelola siklus penuh: berpikir, bertindak, evaluasi	Menjalankan tugas spesifik sesuai instruksi
Tingkat otonomi	Tinggi, dapat mengambil keputusan mandiri	Terbatas pada aturan atau prompt
Skala	Biasanya kompleks dan terintegrasi lintas sistem	Relatif kecil dan modular
Peran	Orkestrator proses dan keputusan	Eksekutor tugas tertentu
Adaptasi	Belajar dan menyesuaikan strategi	Umumnya statis atau semi-dinamis

Secara sederhana, AI Agent adalah “aktor”, sedangkan Agentic AI adalah “sistem pengendali” yang mengoordinasikan banyak agen sekaligus.

---

Perbedaan Agentic AI dan AI Generatif

Agentic AI juga kerap disamakan dengan AI Generatif, padahal keduanya memiliki tujuan yang berbeda, berikut perbedaannya yang diukur dari beberapa aspek:

Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.

Perbandingan	Agentic AI	AI Generatif
Tujuan utama	Mengambil keputusan dan melakukan tindakan	Menghasilkan konten (teks, gambar, kode)
Output	Aksi nyata dalam sistem	Konten atau respons
Tingkat otonomi	Tinggi, berbasis tujuan	Rendah, bergantung pada prompt
Konteks bisnis	Automasi proses kompleks	Kreativitas dan asistensi
Contoh penggunaan	Orkestrasi workflow, layanan pelanggan otomatis	Copywriting, desain, chatbot responsif

AI Generatif fokus pada menciptakan, sementara Agentic AI fokus pada bertindak dan menyelesaikan tujuan.

---

Manfaat Agentic AI untuk Pertumbuhan Bisnis

Penerapan Agentic AI memberikan dampak langsung terhadap efisiensi, skala, dan daya saing bisnis. Berikut beberapa manfaat utamanya:

1. Automasi Proses Bisnis yang Kompleks

Agentic AI mampu mengelola workflow multi-langkah yang sebelumnya membutuhkan banyak intervensi manusia. 

Mulai dari tahap analisis hingga eksekusi akhir, sistem ini dapat menangani berbagai proses bisnis secara mandiri, sehingga operasional berjalan lebih cepat dan minim error.

2. Ekosistem Kerja yang Terkoneksi dan Responsif

Sistem ini mampu menghubungkan berbagai tools dan tim secara otomatis, yang kemudian dapat menciptakan ekosistem kerja yang saling terintegrasi. 

Hal ini juga membuat operasional bisnis menjadi lebih responsif terhadap perubahan kondisi, karena Agentic AI dapat melakukan update dan koordinasi antar platform secara real time tanpa perlu sinkronisasi manual.

3. Peningkatan Skala dan Produktivitas

Dengan bantuan AI otonom, bisnis Anda dapat menangani volume pekerjaan yang jauh lebih besar tanpa harus menambah resource atau sumber daya manusia secara signifikan. 

4. Pengambilan Keputusan Cerdas dan Berbasis Konteks

Agentic AI mampu menganalisis data secara real-time dan mempertimbangkan konteks yang relevan sebelum menentukan best action yang harus diambil. 

Kemampuan ini mencerminkan sifat Agentic AI dalam pengambilan keputusan yang tidak hanya didasarkan pada pola kaku sebuah ‘robot’, tetapi juga menyesuaikan dengan situasi terbaru yang sedang terjadi di lapangan.

5. Struktur Fleksibel untuk Segala Skala Kebutuhan

Mulai dari startup hingga enterprise, Agentic AI menawarkan sistem yang sangat fleksibel sehingga dapat diatur sesuai dengan kebutuhan dan kompleksitas operasional masing-masing bisnis.

Sifatnya yang scalable memungkinkan sistem ini untuk terus berkembang seiring dengan pertumbuhan perusahaan Anda, baik dalam menangani tugas sederhana maupun workflow tingkat tinggi.

6. Pengurangan Biaya Operasional

Automasi cerdas ini juga secara signifikan mengurangi ketergantungan pada proses manual yang memakan waktu, sehingga operational cost dapat ditekan secara maksimal. 

Dengan meminimalisir intervensi manusia pada tugas-tugas repetitif, bisnis Anda dapat mengalokasikan anggaran ke tugas yang lebih strategis lainnya.

7. Peningkatan Kepuasan Layanan Pelanggan

Respons yang lebih cepat, konsisten, dan kontekstual membantu bisnis Anda dalam meningkatkan customer experience secara keseluruhan. 

Agentic AI membuat pelanggan mendapatkan solusi yang akurat sehingga tingkat kepuasan layanan tetap terjaga bahkan saat traffic permintaan pelanggan sedang tinggi.

---

Cara Kerja Agentic AI

Jika sebelumnya Anda sudah memahami tentang manfaat dan perbedaan Agentic AI dengan AI konvensional, selanjutnya Anda akan memahami konsep utama di balik cara kerja Agentic AI, berikut uraiannya:

1. Persepsi (Perception)

Perception adalah kemampuan sistem Agentic AI untuk mengumpulkan dan memahami data dari lingkungan sekitarnya. 

Data ini bisa ditarik dari berbagai sumber, seperti user input, sistem internal perusahaan, API eksternal, hingga database historis. 

Pada tahap ini, Agentic AI “membaca konteks” terlebih dahulu untuk memastikan ia memahami situasi sebelum mengambil tindakan.

2. Penalaran (Reasoning)

Pada tahap reasoning, Agentic AI menganalisis seluruh informasi yang telah dikumpulkan untuk menentukan keputusan terbaik. 

Sistem ini menggunakan logika, language models, business rules, hingga pembelajaran dari pengalaman sebelumnya untuk menimbang berbagai opsi secara mandiri. 

Alih-alih hanya mengikuti skrip kaku, AI ini benar-benar “berpikir” untuk memilih strategi yang paling efisien dalam mencapai target.

3. Perencanaan (Planning)

Tahapan selanjutnya adalah Planning. Planning atau perencanaan adalah proses di mana Agentic AI menyusun langkah-langkah strategis untuk mencapai target tertentu. 

Sistem ini mampu membuat rencana jangka pendek maupun jangka panjang, mengatur skala prioritas, hingga mengoordinasikan tugas dengan sistem atau agent lain jika diperlukan. 

Hal ini menggambarkan bahwa AI tidak hanya bergerak secara acak, tetapi mengikuti roadmap yang jelas agar setiap tindakan tetap efisien dan terarah.

4. Tindakan (Action)

Setelah semua rencana telah disusun, selanjutnya Agentic AI akan langsung mengeksekusi tindakan tersebut. 

Contoh tindakannya bisa sangat beragam, mulai dari mengirim pesan otomatis kepada pelanggan, melakukan update data di CRM, menjalankan API, hingga berinteraksi dengan sistem lain secara mandiri. 

Tahap ini adalah poin di mana sistem benar-benar bekerja tanpa perlu campur tangan manusia lagi.

5. Refleksi (Reflection)

Reflection adalah kemampuan Agentic AI untuk mengevaluasi hasil dari setiap tindakan yang telah dilakukan. 

Dari tahap ini, AI dapat belajar dari feedback, menyesuaikan strategi yang kurang efektif, dan meningkatkan performa untuk tugas-tugas berikutnya. 

Proses evaluasi mandiri ini membuat sistem menjadi semakin adaptif dan cerdas seiring berjalannya waktu, kurang lebih mirip dengan cara manusia belajar dari pengalaman.

---

Jenis-Jenis Agentic AI

Implementasi Agentic AI dalam bisnis dapat dibedakan berdasarkan struktur agen dan cara koordinasinya. Berikut beberapa jenis Agentic AI yang umum digunakan:

1. Sistem Agen Tunggal (Single-Agent Systems)

Single-agent systems hanya melibatkan satu agen AI otonom yang bertanggung jawab menyelesaikan seluruh tugas dari awal hingga akhir.

Jenis Agentic AI ini cocok untuk menjalankan tugas yang relatif terfokus, seperti otomatisasi customer support sederhana, penjadwalan tugas, atau pengolahan data tertentu tanpa perlu koordinasi antar agen.

2. Sistem Multi-Agen (Multi-Agent Systems)

Multi-agent systems terdiri dari beberapa agen AI yang bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama.

Dalam sistem ini, setiap agen memiliki peran spesifik, misalnya, satu agen fokus pada data analysis, agen lain menangani eksekusi tindakan, dan agen ketiga bertugas melakukan monitoring hasil.

Dengan pembagian tugas ini, proses bisnis yang kompleks dapat dijalankan dengan lebih efisien dan terorganisir.

3. Multi Agen Horizontal (Horizontal Multi-Agent)

Pada model ini, beberapa agen AI memiliki level yang setara dan bekerja secara paralel.

Masing-masing agen menangani tugas berbeda dalam satu proses bisnis secara bersamaan, misalnya, ada agen yang khusus menangani marketing, agen untuk sales, dan agen operasional. 

Karena bergerak di level yang sama, mereka saling berbagi informasi untuk memastikan seluruh alur kerja berjalan sinkron tanpa ada satu agen yang mendominasi lainnya.

4. Multi Agen Vertikal (Vertical Multi-Agent)

Berlawanan dengan jenis sebelumnya, Vertical multi-agent memiliki struktur hierarkis, di mana agen level atas bertindak sebagai pengambil keputusan strategis, sementara agen di bawahnya mengeksekusi tugas operasional.

Struktur ini sangat ideal untuk skenario bisnis berskala besar yang membutuhkan koordinasi kompleks dan kontrol terpusat agar seluruh eksekusi tetap sejalan dengan strategi utama.

---

Contoh Penerapan Agentic AI pada Operasional Bisnis

Agentic AI sudah mulai diterapkan di berbagai fungsi bisnis untuk mengotomatisasi pekerjaan manusia dan meningkatkan efisiensi operasional. Berikut di bawah ini beberapa contoh nyatanya:

1. Layanan Pelanggan (Customer Service)

Dalam customer service, Agentic AI dapat menangani pertanyaan pelanggan secara end-to-end, mulai dari memahami keluhan, mencari solusi, hingga menindaklanjuti kasus secara otomatis.

Hebatnya lagi, AI ini memiliki kemampuan untuk memutuskan kapan ia bisa menyelesaikan masalah sendiri dan kapan harus melakukan escalation ke agen manusia jika situasinya membutuhkan penanganan khusus.

2. Project Management (Manajemen Proyek)

Agentic AI dapat bertindak sebagai project coordinator otomatis yang memantau progress setiap tugas secara mandiri. 

Sistem ini juga mampu mengatur skala prioritas, memberikan reminder otomatis terkait deadline, hingga menyesuaikan rencana proyek secara real-time jika terjadi perubahan kondisi di lapangan. 

3. Healthcare (Perawatan Kesehatan)

Di sektor kesehatan, Agentic AI dapat berfungsi di beberapa tugas, seperti pengelolaan jadwal pasien secara otomatis, menganalisis data medis yang besar, hingga memberikan rekomendasi awal kepada tenaga medis. 

Selain itu, sistem ini mampu mengoordinasikan berbagai platform kesehatan dan memastikan data tersinkronisasi tanpa mengganggu workflow utama para profesional kesehatan, sehingga mereka bisa lebih fokus pada penanganan pasien.

4. Financial Services (Jasa Keuangan)

Dalam industri keuangan, Agentic AI digunakan untuk melakukan monitoring transaksi secara ketat, deteksi risiko, hingga pengambilan keputusan otomatis. 

Contohnya, sistem ini bisa langsung memproses persetujuan kredit atau melakukan pencegahan fraud (penipuan) dengan menganalisis konteks data yang kompleks secara real-time. 

5. Supply Chain dan Logistik

Dalam supply chain management, Agentic AI mampu menjalankan sejumlah tugas krusial, mulai dari memprediksi tren permintaan, mengoptimalisasi rute pengiriman, hingga mengoordinasikan stok dengan vendor secara mandiri. 

Kemampuannya untuk mengambil tindakan mandiri saat terjadi kendala di lapangan sangat membantu bisnis dalam menekan operational cost sekaligus meningkatkan ketepatan waktu pengiriman (on-time delivery).

---

Strategi Sukses Mengadopsi Agentic AI di Perusahaan

Agar implementasi Agentic AI bisa memberikan dampak yang nyata bagi bisnis, perusahaan perlu pendekatan yang terstruktur. Berikut strategi penting yang dapat Anda terapkan:

1. Identifikasi Use Case dengan ROI Tinggi

Langkah pertama yang paling krusial adalah menentukan proses bisnis mana yang paling repetitif, kompleks, namun memiliki dampak besar jika diotomatisasi. 

Area seperti customer service, lead management, atau operational monitoring umumnya menjadi “pintu masuk” terbaik karena mampu menghasilkan ROI (Return on Investment) yang lebih cepat dan terukur setelah diintegrasikan dengan sistem Agentic AI.

2. Mulai dengan Pilot Project Terukur

Alih-alih langsung menerapkan secara besar-besaran di seluruh departemen/tim, bisnis Anda perlu memulai dari pilot project berskala kecil.

Pendekatan ini membantu perusahaan menguji efektivitas agentic AI, meminimalkan risiko, serta mengumpulkan insight sebelum melakukan ekspansi ke proses bisnis yang lebih luas dan kompleks.

3. Bangun Tim dan Governance AI

Bukan sekadar masalah teknis, implementasi Agentic AI merupakan kombinasi antara teknologi, SDM, dan tata kelola yang kuat. 

Perusahaan perlu menetapkan serangkaian regulasi seperti peran yang jelas, kebijakan etika penggunaan AI, serta mekanisme pengawasan yang ketat agar sistem AI tetap selaras dengan tujuan bisnis.

---

Tingkatkan Produktivitas Operasional Bisnis dengan Agentic AI Mekari Qontak

Agentic AI bukan lagi sekadar konsep futuristik, melainkan solusi yang nyata untuk mengotomatisasi tugas-tugas kompleks untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis. 

Dengan pendekatan yang tepat, Agentic AI mampu menjadi “digital workforce” yang bekerja 24/7 secara adaptif dan kontekstual.

Dalam praktiknya di industri, Agentic AI sangat efektif ketika diintegrasikan dengan sistem lain yang mendukung operasional bisnis seperti CRM dan workflow yang sudah berjalan. 

Di sinilah peran platform seperti Mekari Qontak menjadi relevan untuk mendukung automasi cerdas berbasis AI.

Melalui Qontak 360, Mekari Qontak menghadirkan fondasi Agentic AI untuk membantu bisnis mengelola percakapan pelanggan, distribusi lead, follow up otomatis, hingga orkestrasi workflow lintas tim secara lebih canggih.

Segera jadikan solusi dari Mekari Qontak ini sebagai bagian dari strategi pertumbuhan bisnis Anda dan lihat bagaimana automasi cerdas dapat mengubah performa bisnis secara signifikan. 

Konsultasikan kebutuhan operasional bisnis Anda bersama tim ahli kami di sini atau coba demo Mekari Qontak secara gratis sekarang untuk mulai merasakan kemudahan di era baru, era Agentic AI!