Pendahuluan

Beberapa tahun terakhir, dunia teknologi dikejutkan oleh pesatnya perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI). Dari sekadar chatbot sederhana, kini AI bisa menulis artikel, membuat gambar realistis, bahkan menciptakan musik. Teknologi ini dikenal dengan sebutan Generative AI.

Namun, perkembangan AI tidak berhenti di situ. Muncul sebuah konsep baru bernama Agentic AI. Jika Generative AI fokus pada menghasilkan konten, maka Agentic AI melangkah lebih jauh: ia bisa mengambil keputusan, merencanakan tindakan, bahkan mengeksekusinya tanpa selalu menunggu perintah langsung dari manusia.

Artikel ini akan membahas perbedaan keduanya, serta apa dampaknya bagi masa depan.

Apa Itu Generative AI?

Generative AI adalah teknologi AI yang dirancang untuk menciptakan sesuatu yang baru berdasarkan data yang telah dipelajarinya. AI jenis ini menggunakan model besar (Large Language Models / LLM) dan algoritma pembelajaran mendalam (deep learning) untuk menghasilkan teks, gambar, musik, atau video.

Contoh penerapan Generative AI:

  • Teks → ChatGPT, Gemini, Claude.

  • Gambar → Stable Diffusion, MidJourney, DALL-E.

  • Video & Musik → AI dapat menghasilkan animasi singkat atau melodi baru.

Kelebihan Generative AI: bisa membantu pekerjaan kreatif, mempercepat proses menulis, mendesain, atau mencari ide.
Keterbatasan: hasilnya hanya berdasarkan data yang dipelajari, sehingga kadang kurang akurat, tidak selalu logis, dan tidak bisa benar-benar “berpikir” atau mengambil keputusan.

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah evolusi berikutnya. Jika Generative AI hanya menghasilkan konten, maka Agentic AI bisa berinisiatif dan bertindak sendiri untuk mencapai sebuah tujuan.

Ciri khas Agentic AI:

  • Mampu merencanakan: bisa memecah tujuan besar menjadi langkah-langkah kecil.

  • Berorientasi pada tujuan: fokus untuk mencapai hasil, bukan hanya menjawab pertanyaan.

  • Terintegrasi dengan sistem eksternal: bisa menggunakan API, mengakses internet, atau menjalankan perintah di luar dirinya.

Contoh awal Agentic AI adalah AutoGPT, BabyAGI, dan framework agent yang ada di ChatGPT versi terbaru. Dengan Agentic AI, Anda bisa memberi perintah seperti “Cari data tentang pasar mobil listrik, analisis trennya, dan buat laporan dalam bentuk PDF”. AI akan mencari, mengolah, dan menyajikan hasilnya, bukan hanya memberikan jawaban singkat.

Perbedaan Generative AI vs Agentic AI

Perbedaan keduanya bisa dilihat dari beberapa aspek:

Aspek Generative AI Agentic AI
Fokus utama Menghasilkan konten (teks, gambar, dll) Mencapai tujuan melalui aksi nyata
Cara kerja Reaktif → menunggu prompt dari manusia Proaktif → bisa mengambil inisiatif
Kemampuan Kreatif, tapi pasif Kreatif + mampu merencanakan dan bertindak
Contoh penggunaan Artikel, desain, ide konten Otomatisasi bisnis, riset, analisis data

Potensi dan Tantangan

Potensi Generative & Agentic AI:

  • Meningkatkan produktivitas kerja.

  • Menjadi asisten digital yang benar-benar membantu.

  • Membantu riset ilmiah dengan analisis data yang kompleks.

Tantangan:

  • Etika → bagaimana jika AI mengambil keputusan yang tidak sesuai dengan nilai manusia?

  • Keamanan → Agentic AI yang bisa mengakses sistem luar berpotensi disalahgunakan.

  • Regulasi → perlu aturan jelas untuk penggunaan agar aman dan bermanfaat.

Masa Depan Generative & Agentic AI

Generative AI bisa dianggap sebagai pondasi. Tanpa kemampuan menghasilkan konten, Agentic AI tidak akan punya dasar. Ke depannya, Agentic AI akan menjadi “rekan kerja digital” yang bisa membantu manusia menyelesaikan tugas dari awal sampai akhir.

Dalam 5–10 tahun mendatang, kita mungkin akan bekerja berdampingan dengan AI yang bisa:

  • Membuat rencana proyek.

  • Melakukan analisis pasar.

  • Berkomunikasi dengan sistem lain.

  • Memberikan solusi tanpa perlu dipandu langkah demi langkah.

Kesimpulan

Generative AI dan Agentic AI adalah dua tonggak penting dalam perkembangan kecerdasan buatan. Generative AI berperan sebagai pencipta konten, sementara Agentic AI adalah langkah maju menuju AI yang bisa bertindak secara otonom.

Keduanya membawa peluang besar untuk produktivitas dan inovasi, namun juga membawa tantangan etika dan keamanan. Memahami perbedaan ini membantu kita lebih siap menghadapi era baru AI.

Related Posts: