BicaraPlus – Perkembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) memasuki babak baru. Jika sebelumnya teknologi ini banyak dimanfaatkan untuk menganalisis data dan menghasilkan konten, kini AI mulai berkembang menjadi sistem yang mampu merencanakan pekerjaan, menggunakan berbagai perangkat digital, hingga menjalankan tugas secara bertahap dengan intervensi manusia yang lebih terbatas.
Perubahan tersebut terlihat dari semakin berkembangnya teknologi Agentic AI yang mulai menjadi perhatian perusahaan teknologi global dan dunia industri. Google, misalnya, pada 8 Oktober 2026 mengumumkan Gemini Agent untuk lingkungan kerja. Teknologi ini dirancang agar AI dapat merencanakan pekerjaan, menggunakan berbagai perangkat dan keterampilan digital, terhubung dengan sistem bisnis, serta menghasilkan pekerjaan yang telah diselesaikan.
Perkembangan ini memperlihatkan bahwa pemanfaatan AI tidak lagi terbatas pada kemampuan menjawab pertanyaan atau membantu membuat konten. Teknologi tersebut mulai diarahkan untuk mendukung pelaksanaan pekerjaan secara lebih menyeluruh.
Lantas, bagaimana memahami perkembangan tersebut? Secara umum, terdapat tiga pendekatan kecerdasan buatan yang penting dikenal, yakni Traditional AI, Generative AI, dan Agentic AI. Ketiganya memiliki kemampuan berbeda, tetapi dapat saling melengkapi dalam mendukung aktivitas manusia dan dunia bisnis.
Traditional AI, Fondasi Kecerdasan Buatan untuk Analisis Data
Traditional AI merupakan pendekatan kecerdasan buatan yang berfokus pada pengolahan data, pengenalan pola, klasifikasi, dan prediksi.Traditional AI memanfaatkan algoritma serta model pembelajaran mesin (machine learning) untuk menganalisis informasi dan membantu manusia mengambil keputusan berdasarkan data yang tersedia.
Penerapan Traditional AI sudah lama ditemukan dalam kehidupan sehari-hari. Sistem perbankan, misalnya, menggunakan teknologi AI untuk mendeteksi transaksi yang tidak biasa. Platform perdagangan digital memanfaatkannya untuk memberikan rekomendasi produk berdasarkan riwayat pencarian dan pembelian konsumen.
Di sektor bisnis, kemampuan predictive analytics juga membantu perusahaan memperkirakan permintaan pasar, membaca perilaku pelanggan, serta mengidentifikasi potensi risiko operasional. Selain itu, terdapat teknologi classification systems yang digunakan untuk mengelompokkan data secara otomatis dan anomaly detection untuk mengenali aktivitas yang menyimpang dari pola normal.
Dengan kemampuan tersebut, Traditional AI menjadi fondasi penting bagi perusahaan yang membutuhkan analisis data secara cepat, konsisten, dan terukur.
Generative AI, Mengubah Cara Manusia Menghasilkan Konten
Tradisional AI berkembangan dan semakin dikenal luas ketika teknologi Generative AI mulai digunakan oleh masyarakat. Berbeda dengan Traditional AI yang berorientasi pada analisis dan prediksi, Generative AI memiliki kemampuan menghasilkan konten baru berdasarkan instruksi pengguna atau prompt.
Teknologi ini dapat menghasilkan tulisan, gambar, desain, suara, video, hingga kode pemrograman. Sejumlah platform seperti ChatGPT, Google Gemini, dan berbagai aplikasi berbasis AI generatif telah memperluas akses masyarakat terhadap teknologi tersebut.
Dalam dunia kerja, Generative AI dimanfaatkan untuk menyusun laporan, merangkum dokumen, membuat presentasi, mengembangkan ide kreatif, hingga membantu proses produksi materi pemasaran.
Bagi industri media dan kreatif, teknologi ini juga membuka peluang untuk mempercepat proses pengembangan ide, penyusunan konsep visual, dan produksi konten digital. Namun, kemampuan menghasilkan konten tidak serta-merta menjamin kebenaran informasi. Hasil AI tetap membutuhkan verifikasi, terutama ketika digunakan untuk kebutuhan jurnalistik, pendidikan, bisnis, dan pelayanan publik.
Agentic AI, Ketika AI Tidak Hanya Menjawab tetapi Juga Bertindak
Salah satu perkembangan yang semakin mendapat perhatian dalam industri teknologi adalah Agentic AI. Teknologi ini dirancang agar sistem AI mampu memahami tujuan, menyusun rencana, menggunakan perangkat atau aplikasi, serta menjalankan serangkaian tindakan untuk menyelesaikan pekerjaan.
Jika Generative AI membantu seseorang membuat konsep kampanye pemasaran, Agentic AI berpotensi melangkah lebih jauh dengan membantu menyusun alur kerja, mengambil informasi dari sumber yang terhubung, mengolah data, dan menyiapkan hasil pekerjaan sesuai kewenangannya.
Kemampuan tersebut didukung oleh integrasi dengan berbagai perangkat digital, API, basis data, serta sistem eksternal. Dalam pengembangan yang lebih kompleks, beberapa AI Agent juga dapat bekerja bersama. Satu agen bertugas melakukan riset, agen lainnya menganalisis informasi, sedangkan agen berikutnya membantu menyusun laporan.
Pola kerja ini dikenal sebagai multi-agent orchestration, yaitu koordinasi beberapa agen AI untuk menyelesaikan pekerjaan yang lebih kompleks. Perkembangan teknologi ini juga terlihat dari langkah Google Cloud yang pada April 2026 memperkenalkan Gemini Enterprise Agent Platform. Platform tersebut dirancang untuk membantu perusahaan membangun, mengelola, mengawasi, dan mengoptimalkan AI Agent dalam lingkungan bisnis.
Hal ini menunjukkan bahwa industri teknologi mulai bergerak dari penggunaan AI untuk tugas individual menuju integrasi agen AI dalam proses operasional perusahaan.
Seberapa Cepat Dunia Bisnis Mengadopsi Agentic AI
Meskipun potensinya besar, penerapan Agentic AI di dunia bisnis masih menghadapi tantangan kesiapan organisasi. Dalam laporan Hype Cycle for Agentic AI 2026 yang dipublikasikan pada April 2026, Gartner mencatat bahwa baru 17% organisasi telah menerapkan AI Agent. Namun, lebih dari 60% organisasi memperkirakan akan mengadopsinya dalam dua tahun berikutnya.
Gambaran tersebut memperlihatkan adanya jarak antara minat perusahaan terhadap teknologi AI dan kesiapan implementasinya. Perusahaan tidak cukup hanya memiliki teknologi. Mereka juga membutuhkan infrastruktur data, sumber daya manusia yang kompeten, sistem keamanan, serta mekanisme pengawasan untuk memastikan AI bekerja sesuai tujuan bisnis.
Dengan demikian, keberhasilan adopsi Agentic AI tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan model atau jenis Traditional AI, Generative AI, dan Agentic AI, tetapi juga kesiapan organisasi dalam mengelola perubahan proses kerja.
Peluang AI untuk UMKM dan Industri Kreatif
Pemanfaatan kecerdasan buatan bukan hanya milik perusahaan teknologi atau korporasi besar. UMKM dan industri kreatif juga memiliki peluang untuk menggunakan teknologi tersebut sesuai kebutuhan. Generative AI dapat membantu pelaku UMKM membuat deskripsi produk, katalog digital, materi promosi, hingga ide konten media sosial.
Sementara itu, Traditional AI dapat dimanfaatkan untuk membaca tren penjualan, menganalisis perilaku konsumen, dan membantu memperkirakan kebutuhan stok barang. Pada tahap yang lebih lanjut, Agentic AI berpotensi membantu mengintegrasikan layanan pelanggan, pencarian informasi produk, serta pekerjaan administratif yang sebelumnya membutuhkan banyak proses manual.
Bagi pelaku usaha dengan keterbatasan sumber daya manusia, pemanfaatan AI dapat menjadi salah satu strategi untuk meningkatkan efisiensi operasional. Namun, implementasinya perlu disesuaikan dengan skala bisnis. UMKM tidak harus langsung menggunakan sistem AI yang kompleks. Memulai dari kebutuhan sederhana dan mengukur manfaatnya merupakan langkah yang lebih realistis.
Tantangan Keamanan dan Pengawasan Penggunaan AI
Di balik peluang yang ditawarkan, perkembangan AI juga menghadirkan tantangan baru, terutama ketika sistem mulai memiliki kemampuan menjalankan tindakan melalui berbagai aplikasi dan perangkat digital.
National Institute of Standards and Technology (NIST) Amerika Serikat melalui laporan yang diterbitkan pada 18 Mei 2026 menyoroti berbagai risiko keamanan dalam penerapan AI Agent. Risiko tersebut mencakup interaksi dengan data berbahaya, penyalahgunaan akses sistem, hingga kemungkinan agen melakukan tindakan yang tidak sesuai dengan tujuan yang ditetapkan.
Karena itu, perusahaan perlu menerapkan pembatasan akses, perlindungan data, pengujian sistem, serta pengawasan terhadap setiap tindakan yang dilakukan AI. Untuk pekerjaan yang berkaitan dengan transaksi keuangan, data pribadi, keputusan penting, dan informasi sensitif, keterlibatan manusia tetap diperlukan melalui mekanisme persetujuan dan pemeriksaan. Keamanan dan akuntabilitas menjadi faktor penting agar pemanfaatan AI dapat berkembang secara bertanggung jawab.
Masa Depan AI, Kolaborasi Teknologi dan Kemampuan Manusia
Traditional AI, Generative AI, dan Agentic AI memperlihatkan perkembangan kecerdasan buatan dari kemampuan menganalisis informasi, menghasilkan konten, hingga menjalankan serangkaian pekerjaan. Ketiganya bukan teknologi yang harus saling menggantikan. Dalam praktiknya, Traditional AI, Generative AI, dan Agentic AI pendekatan tersebut justru dapat dikombinasikan untuk menghasilkan sistem kerja yang lebih efektif.
Traditional AI membantu membaca data dan mengenali pola. Generative AI mendukung proses kreatif dan produksi informasi. Sementara Agentic AI membuka peluang untuk mengintegrasikan berbagai proses dan menjalankan pekerjaan berdasarkan tujuan yang ditetapkan.
Di tengah perubahan tersebut, kemampuan manusia tetap menjadi faktor penting. Kreativitas, pemikiran kritis, pemahaman konteks, etika, serta pengambilan keputusan menjadi kemampuan yang dibutuhkan untuk memastikan teknologi digunakan secara tepat.
Pada akhirnya, masa depan Traditional AI, Generative AI, dan Agentic AI bukan hanya tentang seberapa canggih teknologi yang digunakan, melainkan bagaimana manusia mampu mengarahkannya untuk menciptakan nilai, meningkatkan produktivitas, dan membuka peluang baru dalam kehidupan maupun dunia usaha.
