AI agentic adalah bentuk lanjutan dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengambilan keputusan dan tindakan secara otonom. Tidak seperti AI tradisional yang terutama merespons perintah atau menganalisis data, AI agentic dapat menetapkan sasaran, membuat rencana, dan menjalankan tugas dengan intervensi manusia yang minimal. Teknologi yang sedang berkembang ini berpotensi merevolusi berbagai industri dengan mengotomatiskan proses yang kompleks dan mengoptimalkan alur kerja.
Sistem AI agentic dirancang untuk beroperasi dengan tingkat otonomi yang lebih tinggi. Cara kerjanya adalah dengan menggunakan agen AI, yang pada dasarnya merupakan entitas otonom yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu. Pada intinya, teknologi ini dibangun berdasarkan beberapa komponen utama:
Vertex AI Google Cloud menyediakan rangkaian alat komprehensif untuk melatih, membangun, dan men-deploy model AI, termasuk API terlatih untuk tugas umum dan opsi pelatihan kustom untuk kasus penggunaan lanjutan. Vertex AI juga menawarkan alat MLOps untuk mengelola seluruh siklus proses machine learning, mulai dari persiapan data hingga pemantauan model, yang penting untuk pengembangan dan peningkatan berkelanjutan sistem AI agentic.
Meskipun AI agentic dan AI generatif merupakan bentuk kecerdasan buatan dan dapat digunakan bersama-sama, keduanya memiliki fungsi yang berbeda.
AI generatif, seperti namanya, berfokus pada pembuatan konten baru, seperti teks, gambar, kode, atau musik, berdasarkan perintah input. LLM adalah inti dari AI generatif, dan nilainya dihasilkan oleh kemampuan model dan ekstensi sederhana dari kemampuan LLM. Misalnya, Anda dapat membuat atau mengedit konten, dan bahkan melakukan panggilan fungsi sederhana serta menggabungkan berbagai opsi.
AI agentic adalah bagian dari AI generatif yang berfokus pada orkestrasi dan eksekusi agen yang menggunakan LLM sebagai "otak" untuk melakukan tindakan melalui alat. AI agentic melampaui pembuatan konten dan panggilan fungsi dengan menjalankan tindakan dalam sistem yang mendasarinya untuk mencapai sasaran tingkat yang lebih tinggi.
Misalnya, AI generatif dapat digunakan untuk membuat materi pemasaran, sementara AI agentic dapat digunakan untuk men-deploy materi ini, melacak performanya, dan menyesuaikan strategi pemasaran secara otomatis berdasarkan hasil yang diperoleh. Dengan cara ini, AI agentic dapat menggunakan AI generatif sebagai alat untuk mencapai tujuannya.
Meskipun istilah "AI agentic" dan "agen AI" sering digunakan bersamaan, ada perbedaan yang tipis di antara keduanya. Agen AI adalah komponen penyusun AI agentic. Anggap agen AI sebagai alat individual dalam kotak peralatan, sedangkan AI agentic adalah penggunaan terkoordinasi dari alat-alat tersebut untuk membangun seluruh rumah.
Meskipun agen AI mungkin berfokus pada tugas tertentu, AI agentic menggunakan beberapa agen untuk menangani alur kerja yang kompleks. AI agentic bertindak sebagai sistem menyeluruh yang mengoordinasikan dan mengelola agen-agen ini untuk mencapai tujuan yang lebih luas.
AI agentic diterapkan di berbagai industri untuk mengotomatiskan tugas dan mengoptimalkan proses. Berikut adalah beberapa contohnya:
Layanan pelanggan
AI agentic dapat memberdayakan agen manusia untuk menangani masalah yang lebih kompleks dengan mengelola pertanyaan pelanggan, menyelesaikan masalah, dan memberikan dukungan yang dipersonalisasi.
Pengelolaan supply chain
Dengan menganalisis data dari berbagai sumber seperti penjualan, inventaris, dan pengiriman, AI agentic dapat mengoptimalkan supply chain, memprediksi permintaan, dan mengotomatiskan logistik.
Perawatan Kesehatan
Dokter dan peneliti dapat menggunakan AI agentic untuk membantu diagnosis, perencanaan pengobatan, dan penemuan obat dengan menganalisis rekam medis, makalah penelitian, dan uji klinis.
Jasa keuangan
AI agentic dapat membantu mengotomatiskan deteksi penipuan, penilaian risiko, dan strategi investasi dengan menganalisis data pasar, perilaku pelanggan, dan laporan keuangan.
Pengembangan software
Dengan mengotomatiskan pembuatan kode, proses debug, dan pengujian, AI agentic dapat membantu mempercepat siklus pengembangan dan meningkatkan kualitas kode.
Penerapan AI agentic di bisnis memerlukan pertimbangan yang cermat. Berikut ini beberapa faktor utama yang perlu diingat:
Bisnis harus mengevaluasi kebutuhan dan resource mereka dengan cermat sebelum menerapkan AI agentic. Mereka juga harus siap berinvestasi dalam infrastruktur, keahlian, dan pelatihan yang diperlukan untuk memastikan keberhasilan penerapan teknologi ini.
Ada berbagai produk dan layanan Google Cloud yang dapat digunakan untuk mengintegrasikan AI agentic ke dalam bisnis Anda.