Agentic AI Adalah: AI yang Bisa Mengerjakan Tugas
Agentic AI adalah AI yang bisa mengambil tindakan nyata, bukan sekadar menjawab pertanyaan. Pelajari bedanya dengan chatbot dan contohnya di ERP.
Disusun dengan bantuan AI berdasarkan panduan editorial Sparta, lalu melewati pemeriksaan struktur, keunikan, dan konsistensi otomatis. Lihat metodologi editorial.
Bagian dari panduan Software ERP AI: Apa Bedanya dengan ERP Biasa
Agentic AI adalah AI yang tidak hanya menjawab pertanyaan, tapi bisa mengambil tindakan nyata untuk menyelesaikan tugas, misalnya membuat dokumen, mengubah data, atau menjalankan beberapa langkah kerja sekaligus, berdasarkan instruksi bahasa sehari-hari. Bedanya dengan chatbot biasa, agentic AI bertindak lebih seperti asisten yang benar-benar mengerjakan pekerjaan, bukan sekadar memberi saran yang masih harus dikerjakan manual oleh manusia.
Pengertian
Kata 'agentic' berasal dari 'agent', yaitu entitas yang bertindak atas nama seseorang. Agentic AI dirancang untuk memahami tujuan, memecahnya menjadi langkah-langkah, lalu mengeksekusi langkah itu lewat akses ke sistem atau data nyata, bukan hanya menghasilkan teks jawaban di layar chat.
Beda dengan chatbot
Chatbot AI konvensional menjawab pertanyaan berdasarkan data yang ia baca, misalnya menjelaskan cara menghitung margin keuntungan. Agentic AI melangkah lebih jauh: jika Anda minta 'buatkan faktur penjualan untuk Toko Makmur senilai Rp 5 juta', agentic AI akan benar-benar membuat dokumen faktur itu di sistem, bukan hanya menjelaskan cara membuatnya.
| Aspek | Chatbot biasa | Agentic AI |
|---|---|---|
| Kemampuan utama | Menjawab pertanyaan dan memberi saran | Menjawab sekaligus mengeksekusi tindakan |
| Akses ke sistem | Umumnya hanya membaca data untuk menjawab | Bisa membaca dan mengubah data di sistem |
| Contoh perintah | "Bagaimana cara membuat faktur penjualan?" | "Buatkan faktur penjualan untuk Toko Makmur" |
| Hasil akhir | Instruksi yang masih perlu dikerjakan manusia | Pekerjaan langsung selesai atau siap diverifikasi |
Contoh di ERP
Dalam konteks ERP, agentic AI bisa diminta membuat faktur penjualan dan pembelian, menambah data barang baru, memindahkan stok antar gudang, mencari harga atau stok suatu barang, meringkas kondisi bisnis, sampai menelusuri kenapa suatu angka laporan bernilai tertentu dengan melacak dokumen sumbernya. Semua tindakan itu tetap harus melalui aturan bisnis yang sama seperti input manual, misalnya validasi stok dan aturan posting jurnal, sehingga hasil kerja AI tidak merusak konsistensi data.
Kontrol
Karena agentic AI bisa benar-benar mengubah data, kontrol menjadi krusial. Setiap tindakan AI idealnya tercatat di log aktivitas yang bisa ditelusuri, sama seperti tindakan manusia, sehingga jika ada kesalahan bisa dilacak siapa atau apa yang menyebabkannya. Batasan akses per peran juga tetap berlaku untuk AI, misalnya AI yang bertindak atas nama staf gudang tidak seharusnya bisa mengubah harga jual.
Contoh di bisnis distribusi
Seorang admin gudang distributor bisa mengetik 'pindahkan 50 unit kampas rem dari Gudang Pusat ke Gudang Cabang Bekasi' ke agentic AI dalam sistem ERP, dan AI akan membuat dokumen transfer stok yang sesuai, memperbarui saldo kedua gudang, dan mencatatnya di log aktivitas, mirip seperti jika admin membuat dokumen itu sendiri secara manual lewat menu transfer barang.
Kenapa istilah ini semakin sering muncul
Istilah agentic AI ramai dibicarakan sejak model bahasa besar (LLM) semakin mampu memahami instruksi kompleks dan dihubungkan ke berbagai alat (tools) yang bisa mereka panggil, misalnya fungsi untuk mencari data, mengisi formulir, atau memanggil API sistem lain. Sebelum kemampuan ini matang, AI kebanyakan hanya bisa menghasilkan teks, sehingga penggunaannya terbatas pada pembuatan draf tulisan atau ringkasan, bukan pekerjaan operasional sehari-hari yang butuh interaksi langsung dengan data bisnis.
Kesalahan yang sering terjadi
- Menganggap agentic AI bisa dipakai tanpa pengawasan sama sekali, padahal hasil kerjanya tetap perlu bisa ditelusuri dan diverifikasi.
- Memberi AI akses penuh ke semua data dan fungsi tanpa mempertimbangkan batasan peran, sama seperti memberi satu karyawan akses penuh ke seluruh sistem.
- Mengira agentic AI selalu benar dan tidak perlu aturan validasi bisnis yang sama dengan input manual manusia.
- Tidak menetapkan siapa yang bertanggung jawab memeriksa hasil kerja AI secara berkala, sehingga kesalahan kecil bisa terus berulang tanpa terdeteksi.
Agen AI 'Tanya Sparta' di dalam Sparta adalah contoh penerapan agentic AI di ERP Indonesia: pengguna bisa memintanya membuat faktur, menambah barang, memindahkan stok, atau menjelaskan sumber suatu angka laporan lewat perintah bahasa Indonesia sehari-hari, dan setiap tindakannya berjalan lewat aturan posting yang sama dengan input manual, sehingga buku tetap seimbang dan setiap tindakan AI tercatat di log aktivitas yang bisa diaudit. Untuk memahami konsep AI lain yang berkaitan, baca LLM adalah dan AI copilot adalah, serta gambaran lebih luas soal ERP berbasis AI di software ERP AI dan penerapannya di ranah akuntansi di software akuntansi AI.
