10 Perbedaan Agentic AI dan Generative AI, Mana yang Lebih Baik untuk Bisnis?

Adopsi teknologi AI di Indonesia kini terus meningkat pesat. Dalam dunia bisnis, tren ini didorong oleh kebutuhan perusahaan untuk bertransformasi agar dapat bekerja lebih cepat, efisien, dan tetap kompetitif.

Kini, mulai dari tim marketing, sales, hingga operasional, penggunaan AI bukan lagi sekadar tahap uji coba. Teknologi ini telah bertransformasi menjadi pilar utama dalam strategi pertumbuhan bisnis yang lebih progresif dan terukur.

Namun, di tengah tren ini, kini muncul perdebatan baru mengenai istilah AI yang semakin beragam: apakah Generative AI yang populer sudah cukup, atau saatnya bisnis beralih ke Agentic AI yang lebih otonom? 

Meskipun keduanya berbasis kecerdasan buatan, namun sebenarnya, cara keduanya dalam membantu operasional bisnis sangatlah berbeda.

Artikel Mekari Qontak Blog ini akan membahas secara lengkap perbedaan agentic AI dan generative AI dari sisi pengertian secara umum, fungsi, hingga cara kerjanya dalam bisnis.

Simak ulasan selengkapnya di bawah ini untuk memahami mana teknologi yang paling sesuai untuk kebutuhan perusahaan Anda.

---

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk bertindak sebagai agen yang bisa menjalankan tugas-tugas operasional secara mandiri, oleh karena itu disebut AI otonom. 

Tidak hanya memahami perintah atau pertanyaan, Agentic AI mampu membuat keputusan dan menjalankan tindakan secara end-to-end berdasarkan tujuan, aturan, dan konteks yang telah diinstruksikan oleh manusia.

Dalam konteks bisnis, Agentic AI sering digunakan untuk mengotomatisasi proses yang sebelumnya membutuhkan banyak intervensi manual.

Contoh penerapan agentic AI dalam bisnis:

• Mengelola lead masuk, menentukan prioritas, dan langsung membuat task follow-up di CRM
  
• Menangani permintaan pelanggan lalu otomatis memproses tiket, update status, dan notifikasi
• Menjalankan workflow operasional lintas sistem (CRM, ERP, WhatsApp, ticketing) tanpa campur tangan manusia

Singkatnya, Agentic AI dapat berperan sebagai digital operational agent yang memiliki fokus pada penyelesaian tugas dan proses bisnis.

---

Apa Itu Generative AI?

Generative AI adalah jenis kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan konten atau output baru berdasarkan pola data yang dipelajarinya. Konten yang diciptakan bisa berupa teks, gambar, video, atau musik yang menyerupai hasil buatan manusia.

Generative AI bekerja dengan cara:

• Mempelajari pola dari data dalam jumlah besar
• Memprediksi dan menghasilkan output berdasarkan prompt atau input pengguna
• Memberikan respons yang bersifat informatif, kreatif, atau eksploratif

Berbeda dari Agentic AI, generative AI tidak secara default menjalankan tugas-tugas operasional. Ia lebih berfungsi sebagai asisten intelektual atau kreatif.

Contoh penerapan generative AI dalam bisnis:

• Membuat konten marketing seperti email, caption media sosial, atau artikel
• Menyusun draft proposal, skrip penjualan, atau FAQ
• Membantu analisis ide, ringkasan dokumen, dan brainstorming strategi

Dalam konteks Agentic AI vs Generative AI, generative AI unggul dalam membantu manusia berpikir dan menciptakan, sementara agentic AI unggul dalam mengeksekusi dan mengotomatisasi.

---

Perbedaan Utama Agentic AI dan Generative AI

Setelah memahami definisi dasar Agentic AI dan Generative AI, langkah berikutnya adalah melihat perbedaan mendasar di antara keduanya dari sudut pandang bisnis. Berikut di bawah ini 10 poin utamanya:

1. Fungsi Utama

Agentic AI dirancang untuk menyelesaikan tugas dan menjalankan proses bisnis secara end-to-end, mulai dari memahami permintaan hingga mengeksekusi aksi di berbagai sistem.

Sebaliknya, Generative AI berfokus pada menghasilkan konten atau output kreatif, seperti teks, gambar, kode, atau ringkasan informasi.

Implikasi bisnis:

• Gunakan Generative AI jika kebutuhan utama adalah pembuatan konten, ide, atau materi komunikasi.
• Gunakan Agentic AI jika bisnis membutuhkan automasi operasional dan task completion.

2. Tingkat Kemandirian (Otonomi)

Agentic AI memiliki tingkat otonomi tinggi karena dapat mengambil keputusan dan bertindak tanpa intervensi manusia di setiap langkah.

Sementara itu, Generative AI bersifat reaktif dengan hanya merespons prompt atau perintah yang diberikan oleh manusia.

Implikasi bisnis:

• Agentic AI mampu membantu mengurangi kebutuhan supervisi harian.
• Generative AI tetap membutuhkan arahan dan validasi manusia secara rutin.

3. Kemampuan Pembuatan Alasan dan Keputusan

Agentic AI mampu mengevaluasi kondisi, menentukan langkah berikutnya, dan memilih aksi paling relevan berdasarkan aturan, data, dan konteks.

Generative AI tidak benar-benar “memutuskan”, melainkan memprediksi output terbaik berdasarkan pola data yang dipelajari.

Implikasi bisnis:

Agentic AI lebih cocok untuk proses yang melibatkan pengambilan keputusan operasional, seperti routing tiket, follow-up otomatis, atau eskalasi kasus.

4. Interaksi dengan Tools dan Sistem Eksternal

Agentic AI dirancang untuk terhubung langsung dengan berbagai sistem seperti CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), ticketing system, atau payment gateway.

Sebaliknya, Generative AI umumnya berdiri sebagai layer output yang masih memerlukan integrasi tambahan jika ingin digunakan untuk mengeksekusi tugas tertentu

Implikasi bisnis:

Agentic AI lebih siap digunakan dalam ekosistem bisnis yang kompleks dan terintegrasi.

5. Adaptabilitas dan Pengetahuan

Agentic AI dapat menyesuaikan strategi berdasarkan hasil tindakan sebelumnya dan data operasional yang terus diperbarui.

Generative AI bergantung pada data training dan prompt, dengan adaptasi yang terbatas pada konteks percakapan.

Implikasi bisnis:

Agentic AI lebih unggul untuk automasi jangka panjang dan proses yang terus berkembang.

6. Tipe Output yang Dihasilkan

Generative AI menghasilkan output berupa teks, gambar, audio, atau video.

Agentic AI menghasilkan aksi nyata, seperti memperbarui data CRM, mengirim notifikasi, memproses permintaan, atau menjalankan workflow.

Implikasi bisnis:

Pilih teknologi AI sesuai tujuan: output kreatif vs penyelesaian proses bisnis.

7. Kompleksitas Implementasi

Agentic AI membutuhkan perencanaan matang karena melibatkan workflow, integrasi sistem, dan governance.

Generative AI relatif lebih cepat diimplementasikan karena berfokus pada output berbasis prompt yang diberikan manusia.

Implikasi bisnis:

Generative AI cocok untuk quick wins, sementara Agentic AI lebih ideal untuk transformasi operasional jangka panjang.

8. Contoh Penggunaan

Agentic AI secara otomatis mem-follow-up leads, mengelola tiket pelanggan, menjalankan proses approval, atau mengoordinasikan tim lintas sistem.

Generative AI mampu membuat konten marketing, menjawab pertanyaan umum, menyusun email, atau merangkum laporan.

Implikasi bisnis:

Agentic AI lebih relevan untuk fungsi operasional, Generative AI untuk fungsi kreatif dan pendukung.

9. Waktu Ideal Penggunaan

Generative AI ideal digunakan saat bisnis membutuhkan solusi cepat untuk produktivitas individu atau tim.

Agentic AI lebih tepat digunakan ketika bisnis siap mengotomatisasi proses yang berulang dan berskala besar.

Implikasi bisnis:

Kematangan proses bisnis menentukan teknologi AI yang paling tepat.

10. Biaya dan Syarat Sumber Daya

Agentic AI biasanya membutuhkan investasi awal lebih besar, termasuk integrasi sistem dan desain workflow.

Generative AI cenderung lebih murah di awal, namun ROI (Return On Investment)-nya terbatas pada efisiensi konten dan ide.

Implikasi bisnis:

Agentic AI unggul untuk ROI jangka panjang, sedangkan generative AI cocok untuk efisiensi cepat dengan biaya relatif rendah.

---

Tabel Perbandingan Agentic AI dan Generative AI

Agar Anda mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif secara sekilas, berikut adalah rangkuman perbedaan antara kedua teknologi tersebut dalam format yang lebih ringkas:

Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.

Aspek Perbandingan	Agentic AI	Generative AI
Fungsi utama	Menyelesaikan tugas dan proses bisnis secara end-to-end	Menghasilkan konten (teks, gambar, ide)
Tingkat otonomi	Tinggi, dapat bertindak mandiri	Rendah–menengah, berbasis prompt
Pengambilan keputusan	Bisa menentukan langkah dan aksi berikutnya	Tidak mengambil keputusan operasional
Interaksi sistem	Terintegrasi langsung dengan CRM, ERP, workflow	Umumnya terbatas pada output
Adaptasi	Belajar dari hasil eksekusi dan data operasional	Adaptasi terbatas pada konteks input
Jenis output	Aksi nyata (update data, kirim notifikasi, eksekusi proses)	Konten atau jawaban
Kompleksitas implementasi	Lebih kompleks, perlu perencanaan workflow	Relatif cepat dan sederhana
Contoh penggunaan	Automasi follow-up, routing tiket, approval	Penulisan konten, ringkasan, ide
Waktu ideal penggunaan	Saat bisnis siap otomasi skala besar	Untuk efisiensi cepat dan eksperimen
Biaya & resource	Investasi awal lebih besar, ROI jangka panjang	Biaya awal lebih rendah

---

Lebih Baik Mana untuk Bisnis: Agentic AI atau Generative AI?

Jawabannya bukan soal mana yang lebih baik secara absolut, melainkan mana yang lebih sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

• Generative AI cocok untuk bisnis yang ingin:
  
  • Meningkatkan produktivitas tim marketing, sales, atau content
  • Membuat konten lebih cepat
  • Menjawab pertanyaan sederhana atau brainstorming ide
    
• Agentic AI lebih tepat untuk bisnis yang ingin:
  
  • Mengotomatisasi proses operasional yang berulang
  • Mengurangi ketergantungan pada proses kerja manual
  • Menghubungkan percakapan pelanggan langsung ke aksi bisnis
  • Meningkatkan efisiensi lintas tim (sales, CS, operasional)

Dalam praktiknya, banyak bisnis menggabungkan keduanya: Generative AI sebagai otak kreatif, dan Agentic AI sebagai mesin eksekusi.

---

Otomatiskan Seluruh Proses Bisnis Anda dengan Mekari Qontak!

Perbedaan Agentic AI dan Generative AI menjadi semakin relevan ketika bisnis mulai beralih dari sekadar menjawab chat ke menyelesaikan proses bisnis secara otomatis.

Di sinilah solusi Agentic AI dari Mekari Qontak hadir untuk berperan sebagai asisten operasional digital yang bekerja lebih jauh dari sekadar memberikan jawaban.

Teknologi ini mampu menangkap intent pelanggan dari setiap percakapan lalu secara mandiri menentukan tindakan apa yang harus diambil selanjutnya. 

Sistem ini juga bisa menyelesaikan tugas di berbagai platform sekaligus dan baru akan menghubungkan pelanggan ke agen manusia jika memang diperlukan.

Berbasis rules, workflow, dan data bisnis, Agentic AI di Mekari Qontak membantu bisnis Anda dalam menjalankan automasi, mulai dari penanganan leads, customer service, hingga operasional harian yang semuanya berjalan di dalam satu ekosistem terintegrasi melalui Qontak 360.

Otomatiskan Seluruh Proses Bisnis Anda dengan Mekari Qontak!

Jadwalkan konsultasi atau coba demo gratis sekarang untuk melihat bagaimana solusi Agentic AI dari Mekari Qontak dapat mentransformasi layanan pelanggan dan efisiensi kerja perusahaan Anda ke level berikutnya!