Jakarta | Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk mengejar tujuan tertentu melalui serangkaian tindakan yang dapat dipilih dan dijalankannya sendiri. Sistem ini tidak hanya menghasilkan jawaban dari perintah pengguna, tetapi juga mampu merencanakan langkah, menggunakan informasi yang tersedia, mengambil keputusan, lalu mengeksekusi tugas dalam batas kewenangan yang telah ditentukan. Tujuannya dapat berupa penyelesaian pekerjaan operasional, pengelolaan permintaan pelanggan, atau koordinasi beberapa tahapan proses bisnis.
Perbedaan pentingnya terletak pada tingkat kemandirian. Dalam penggunaan AI yang umum, seseorang biasanya memberi arahan untuk setiap langkah, memeriksa hasil, kemudian menentukan tindakan berikutnya. Sebaliknya, agentic AI dapat memecah tujuan menjadi tugas-tugas yang lebih kecil, memilih urutan pengerjaan, dan menyesuaikan tindakannya berdasarkan hasil atau perubahan situasi. Sistem dapat, misalnya, mencari data yang relevan, membandingkan pilihan, menggunakan perangkat lunak tertentu, dan melaporkan kemajuan tanpa menunggu instruksi baru pada setiap tahap.
Kemandirian tersebut bukan berarti sistem bekerja tanpa batas atau pengawasan. Perusahaan perlu menetapkan tujuan, akses data, aturan keputusan, serta tindakan yang memerlukan persetujuan manusia. Batas tanggung jawab ini membantu mencegah keputusan yang tidak sesuai kebijakan dan menjaga agar tindakan otomatis tetap dapat ditinjau. Tingkat pengawasan dapat disesuaikan dengan risiko: pekerjaan rutin berisiko rendah mungkin dapat dijalankan otomatis, sementara keputusan yang berdampak besar perlu diperiksa atau disetujui oleh karyawan.
Memahami cara kerja agentic AI memberi landasan untuk menilai kesesuaiannya dengan kebutuhan organisasi. Sebelum mengadopsinya, perusahaan perlu melihat apakah proses yang hendak diotomatisasi memiliki tujuan dan aturan yang jelas, data yang memadai, serta hasil yang dapat diukur. Proses yang belum tertata dapat membuat sistem mengulang kesalahan atau mengambil langkah yang tidak tepat. Karena itu, pemetaan alur kerja, pengecualian, tanggung jawab, dan titik kontrol manusia penting dilakukan terlebih dahulu. Dengan begitu, organisasi dapat menentukan bagian pekerjaan yang layak diserahkan kepada sistem, risiko yang harus dikelola, dan kesiapan operasional sebelum penerapan diperluas.Sebelum memutuskan menggunakan agentic AI, perusahaan perlu memahami kondisi bisnis yang sedang berjalan. Pemahaman ini mencakup proses kerja, alur pengambilan keputusan, pembagian tanggung jawab, serta hambatan yang berulang di setiap unit. Tanpa gambaran tersebut, organisasi berisiko memilih teknologi hanya karena tren, bukan karena kebutuhan operasional. Akibatnya, sistem yang diterapkan mungkin tampak canggih, tetapi tidak menyelesaikan kendala utama atau memberi nilai nyata bagi tim. Pemetaan kinerja membantu perusahaan melihat bagian mana yang telah efektif dan proses mana yang masih perlu diperbaiki. Dengan titik awal yang jelas, pembahasan tentang otomatisasi dan kecerdasan buatan dapat diarahkan pada kebutuhan yang terukur dan relevan bagi strategi perusahaan.
Syifa Fadiyah, VP of Communications HashMicro, menekankan pentingnya menentukan masalah sebelum mengadopsi teknologi. Perusahaan sebaiknya tidak memulai dengan sekadar memberikan prompt atau perintah agar AI langsung digunakan. Cara tersebut dapat mendorong implementasi tanpa tujuan yang jelas, sementara tim belum tentu memahami pekerjaan apa yang perlu dibantu. Sebaliknya, organisasi perlu merumuskan use case yang berangkat dari persoalan nyata dalam operasional. Misalnya, perusahaan dapat menelaah proses yang menyita banyak waktu, tugas berulang yang rentan kesalahan, atau koordinasi antartim yang menghambat layanan. Masalah yang dipilih perlu dijelaskan secara spesifik, termasuk siapa yang terdampak, bagaimana dampaknya muncul, dan kondisi apa yang ingin diubah.
Setelah masalah terdefinisi, perusahaan dapat menetapkan tujuan yang hendak dicapai ketika agentic AI bekerja bersama tim. Tujuan tersebut sebaiknya dapat dievaluasi, seperti mempercepat proses tertentu, mengurangi beban tugas administratif, atau membantu konsistensi pelaksanaan prosedur. Kejelasan sasaran juga memberi dasar untuk menentukan batas peran AI, keterlibatan manusia, serta indikator keberhasilan penerapan. Dengan demikian, teknologi tidak diperlakukan sebagai pengganti pemetaan kebutuhan, melainkan sebagai sarana untuk mendukung hasil bisnis yang telah ditentukan. Syifa menyampaikan pandangan tersebut dalam acara Road to Awards 2026 “Best AI Ecosystem” pada Jumat, 30 Oktober 2026. Pesan utamanya, perusahaan perlu memahami kinerja dan menetapkan persoalan terlebih dahulu, agar penerapan AI terhubung dengan kebutuhan tim dan tujuan organisasi.
Sebelum menerapkan agentic AI, perusahaan perlu menetapkan tolok ukur yang menjadi acuan untuk menilai hasil kerja sistem. Tolok ukur tersebut membantu perusahaan memahami apakah pekerjaan yang dilakukan sesuai dengan kebutuhan bisnis yang telah dipetakan. Tanpa acuan yang jelas, hasil kerja berisiko sulit dinilai secara konsisten, sementara perusahaan dapat kesulitan menentukan apakah sistem memberikan dukungan yang diharapkan. Penetapan tolok ukur juga memberi kerangka untuk membahas hasil dan proses secara lebih terarah. Karena itu, ukuran penilaian perlu dikaitkan dengan tujuan bisnis, bukan sekadar anggapan bahwa penggunaan teknologi baru dengan sendirinya akan menghasilkan manfaat.
Penilaian hasil tidak menggantikan kebutuhan akan pengawasan. Perusahaan tetap perlu mengetahui tugas apa yang sedang dikerjakan sistem dan memahami bagaimana pekerjaan itu berlangsung. Dengan demikian, pengawasan memungkinkan perusahaan mengikuti pelaksanaan tugas, sekaligus memberi konteks saat hasilnya ditinjau berdasarkan tolok ukur yang sudah ditetapkan. Jika proses tidak diamati, perusahaan mungkin hanya melihat hasil akhir tanpa cukup mengetahui pekerjaan yang mendasarinya. Pemahaman terhadap aktivitas sistem dan evaluasi proses merupakan bagian penting dari penerapan yang bertanggung jawab. Pengawasan bukan berarti mengabaikan kemampuan sistem untuk bekerja, melainkan menjaga agar perusahaan tetap memahami pelaksanaannya.
Syifa juga menekankan pentingnya memastikan bahwa AI mampu memahami skenario bisnis nyata yang dihadapi perusahaan. Kemampuan tersebut tidak cukup dinilai dari kecakapan sistem menjalankan tugas secara umum; konteks bisnis perusahaan perlu dipahami agar pekerjaan yang dilakukan relevan dengan kebutuhan sebenarnya. Perusahaan juga perlu memastikan tidak ada batasan yang dilanggar selama sistem menjalankan tugasnya. Perhatian ini mendukung perlunya tolok ukur dan pengawasan: keduanya membantu perusahaan menilai hasil, memahami proses, serta menjaga kesesuaiannya dengan konteks bisnis. Dengan memetakan kebutuhan sebelum adopsi, perusahaan dapat memiliki dasar yang lebih kuat untuk mengevaluasi apakah penerapan AI berjalan sesuai harapan dan tetap berada dalam batas yang semestinya.
Pendekatan adopsi agentic AI sebaiknya dimulai dari ruang lingkup yang terbatas, bukan dengan menyerahkan proses bisnis penting secara langsung. Syifa menyarankan perusahaan memilih tugas yang risikonya rendah dan definisinya jelas. Pada tahap awal, organisasi perlu menetapkan hasil yang diharapkan, batas tindakan yang boleh dilakukan sistem, serta kondisi yang mengharuskan proses dihentikan atau dialihkan kepada manusia. Ruang lingkup yang terukur membuat kinerja AI lebih mudah diamati dan dievaluasi.
Contohnya, perusahaan dapat menguji agen untuk mengelompokkan permintaan pelanggan, menyusun draf jawaban berdasarkan panduan yang tersedia, atau merangkum dokumen internal. Tugas seperti ini tetap dapat memberi manfaat, tetapi dampak kesalahan relatif mudah dibatasi melalui pemeriksaan manusia. Sebelum uji coba dimulai, tim juga perlu menentukan tolok ukur, misalnya tingkat ketepatan, konsistensi, waktu penyelesaian, dan frekuensi kasus yang perlu ditangani ulang. Dengan ukuran yang disepakati, keputusan untuk melanjutkan tidak hanya bertumpu pada kesan bahwa teknologi tersebut tampak bekerja.
Jika hasil pemantauan menunjukkan bahwa agentic AI mampu menjalankan tugas awal secara andal, tanggung jawabnya dapat diperluas secara perlahan. Perluasan dapat mencakup lebih banyak variasi kasus, akses ke sumber data tambahan, atau kemampuan mengambil tindakan yang sebelumnya memerlukan persetujuan. Setiap perubahan perlu diuji dan dinilai kembali, sebab kinerja pada satu jenis tugas belum tentu membuktikan kesiapan untuk tugas lain.
Baca juga: Distribusi Air Bersih kepada Warga, Koramil 1710-03/Kuala Kencana Bantu Penuhi Kebutuhan Masyarakat | Gambut Jadi Medan Tempur, Satgas Darat Lanud Sjamsudin Noor Pantang Pulang Sebelum Bara Terkendali | Warga juga mengejar Pimpinan Proyek bernama Heri sebelum diamankan polisi
