Apa Itu Agentic AI dan Potensinya untuk Otomasi Bisnis

Pemimpin IT dan transformasi sering mendengar banyak klaim tentang “AI otonom”. Namun, perbedaan antara asisten yang hanya menjawab pertanyaan dan agen yang menyelesaikan pekerjaan sering kali tidak jelas. Hal ini dapat membuat keputusan investasi menjadi lebih sulit. Artikel ini akan menjelaskan konsep agentic AI, membedakannya dari AI generatif, serta memetakan potensinya untuk otomasi pada berbagai fungsi. Artikel ini juga akan memberikan contoh penerapan di ERP.

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dapat menentukan langkah, membuat keputusan, dan menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan dengan sedikit pengawasan manusia. Berbeda dengan AI generatif yang hanya membuat konten sebagai respons terhadap perintah, agentic AI menyelesaikan alur kerja dengan merencanakan, memanggil sistem lain, dan bertindak. Agentic AI tidak hanya merespons satu prompt.

Apa Perbedaan Agentic AI dan AI Generatif?

Perbedaan utamanya terletak pada cara kerja. AI generatif bersifat reaktif, menunggu prompt, lalu membuat konten seperti teks, gambar, atau kode. Agentic AI bersifat proaktif. Ia menetapkan tujuan, membuat rencana, memanggil sistem lain, dan menjalankan tugas. Keduanya saling melengkapi. Sistem agentic memakai model generatif sebagai lapisan penalaran.

Agen bekerja melalui siklus memahami, merencanakan, bertindak, dan memeriksa yang diulang hingga tujuan tercapai. Kunci utamanya adalah kemampuan menggunakan alat, yaitu memanggil aplikasi, API, atau basis data lain untuk bertindak secara nyata, bukan hanya menjawab.

Bagaimana Agentic AI dapat mengotomatisasi pekerjaan lintas fungsi?

Kekuatan agentic AI terletak pada kemampuannya menggabungkan banyak langkah dari berbagai sistem menjadi satu alur kerja otomatis. Satu agen bisa membaca data, memilih tindakan, lalu melakukannya di aplikasi yang sesuai. Pola alur ini bisa digunakan untuk banyak fungsi, tidak hanya di satu departemen saja.

Untuk tugas yang lebih rumit, beberapa agen bisa bekerja sama. Misalnya, satu agen meneliti, satu menyusun, dan satu mengeksekusi dalam pola multi-agen. Ini membuat AI agent menarik bagi bisnis. Perusahaan bisa memakai beberapa agen untuk menyelesaikan proses, bukan hanya satu chatbot. Potensinya meluas ke berbagai fungsi:

• Keuangan. Agen menyelesaikan pengecualian pembayaran rutin.
• Rantai pasok. Agen memulai perencanaan ulang saat sinyal permintaan berubah.
• SDM, pengadaan, dan layanan. Onboarding karyawan, permintaan pembelian rutin, hingga penyelesaian tiket pelanggan.

Minat pada agentic AI terlihat dalam proyeksi Gartner. Sebanyak 40% aplikasi perusahaan diperkirakan akan memiliki agen AI khusus untuk tugas pada akhir 2026. Angka ini naik dari kurang dari 5% pada 2025. Gartner juga memperkirakan bahwa pada 2027, sekitar sepertiga penerapan agentic akan menggabungkan beberapa agen dengan keahlian berbeda.

SAP Joule: Contoh Nyata Agentic AI di Dalam ERP

Contoh penggunaan agentic AI sudah ada dalam ERP. Dalam SAP Business AI, Joule yang awalnya merupakan copilot generatif kini mencakup Joule Agents, yaitu agen dengan keahlian proses bisnis, serta Joule Assistants, yaitu asisten berbasis peran yang mengoordinasikan agen tersebut. Karena terhubung ke seluruh portofolio cloud SAP, termasuk SAP S/4HANA Cloud, agen ini bertindak berdasarkan data bisnis yang akurat. Mereka tidak menggunakan data umum dari internet.

SAP memperkenalkan 14 Joule Agents baru pada SAP Connect pada Oktober 2025. Agen ini tertanam di proses keuangan, SDM, pengadaan, dan rantai pasok. Penerapan dilakukan bertahap. Roadmap adopsi SAP Joule memetakan kesiapan data hingga tata kelola sebelum agen digunakan dalam proses nyata. Karena agen ini berjalan di lapisan ERP cloud, migrasi ERP ke cloud menjadi prasyarat utama.

Tiga hal yang membuatnya benar-benar agentic di konteks ERP:

• Konteks bisnis ada di dalam. Agen mengambil metadata dan memproses langsung di ERP, bukan dari sistem lain.
• Akses tindakan (tool use). Agen melakukan transaksi dan proses kerja nyata. Mereka tidak hanya menjawab.
• Human-in-the-loop. Manusia menetapkan tujuan. Manusia menyetujui langkah berisiko. Manusia menangani eksepsi.

Potensi agentic AI besar, tapi masih dalam tahap awal. Gartner memproyeksikan bahwa lebih dari 40% proyek agentic AI akan dibatalkan hingga akhir 2027. Penyebabnya adalah biaya yang tinggi, nilai bisnis yang tidak jelas, dan kontrol risiko yang lemah. Di lapangan, hambatan utama biasanya terkait dengan kesiapan data dan batas kewenangan agen, bukan dengan model AI. Karena itu, sebaiknya mulai dari satu alur kerja dengan nilai yang jelas. Jangan langsung mengotomasi semua proses sekaligus.

FAQ (Pertanyaan yang Sering Diajukan)

Apa bedanya agentic AI dengan AI generatif?

AI generatif bersifat reaktif. AI ini menghasilkan konten, seperti teks, kode, atau gambar, sebagai respons terhadap prompt. Agentic AI bersifat proaktif. AI ini merencanakan dan menjalankan tindakan menuju tujuan dengan pengawasan yang minimal. Sistem agentik biasanya menggunakan model generatif, seperti large language model, sebagai lapisan penalaran. Jadi, keduanya ada dalam satu spektrum, bukan pilihan terpisah.

Apakah AI agen akan menggantikan pekerjaan manusia?

Agentic AI lebih cenderung menggeser daripada menggantikan pekerjaan manusia. Gartner memproyeksikan setidaknya 15% keputusan kerja harian akan berjalan secara otonom melalui agentic AI pada 2028, naik dari 0% pada 2024. Peran manusia akan berfokus pada penetapan tujuan, persetujuan langkah berisiko, dan penanganan eksepsi (human-in-the-loop).

Apa itu SAP Joule Agents?

Joule Agents adalah agen AI yang memahami proses bisnis dan menjalankan alur kerja lintas fungsi di SAP Business AI. SAP memperkenalkan 14 Joule Agents baru pada SAP Connect pada Oktober 2025. Agen ini dikoordinasikan oleh Joule Assistants berbasis peran, dan terintegrasi dalam portofolio cloud SAP.

Kesimpulan

Agentic AI memberi manfaat ketika satu alur kerja tertentu diserahkan kepada agen dengan data yang siap dan pengawasan yang jelas. Contohnya sudah ada di ERP lewat Joule Agents. Sementara itu, kebanyakan organisasi masih menyiapkan dasarnya. Sebagai SAP Platinum Partner lewat United VARs dan berpengalaman sejak 1998, Soltius menjalankan serta mendampingi penerapan SAP Business AI pada proses bisnis nyata. Layanannya mencakup penilaian kesiapan data hingga tata kelola setelah go-live.

Untuk mendiskusikan alur kerja pertama yang tepat untuk diotomasi dengan agentic AI melalui SAP Business AI (Joule), silakan kunjungi soltius.co.id.