Kecerdasan buatan (AI) telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Dua dari perkembangan yang banyak dibicarakan saat ini adalah Generative AI dan Agentic AI. Penting untuk diingat dan dipahami bahwa keduanya memiliki fungsi dan cara kerja yang berbeda.
Generative AI
Generative AI adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang menghasilkan konten atau data baru (penciptaan). Anggap saja GenAI sebagai sisi imajinatif dari AI. Sistem ini dirancang untuk mereplika hasil kreativitas manusia yang menghasilkan konten, gambar, musik, kode, dan video. GenAI belajar dari data yang ada dan menggunakan pengetahuan itu untuk menghasilkan output asli baru yang meniru kreasi manusia. Munculnya alat seperti ChatGPT, DAAL, dan MidJourney telah melontarkan GenAI ke arus utama. Sistem ini mengandalkan model pembelajaran mesin canggih, terutama jaringan saraf untuk menganalisa dan mereplika pola dalam data yang dilatih. GenAI tidak sempurna, karena hanya menghasilkan konten dari prediksi yang mungkin terjadi berdasarkan pola sebelumnya. Selain itu, GenAI tidak memiliki kemampuan untuk mengambil keputusan. Terlepas dari keterbatasannya, GenAI sudah merevolusi industri, mulai dari pemasaran hingga hiburan.
Agentic AI
Agentic AI adalah kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk bertindak secara mandiri dalam mencapai tujuan tertentu. Agentic AI beroperasi secara independen dari instruksi manusia terus menerus, tidak hanya menghasilkan output, membuat keputusan, dan mengambil tindakan. Agentic AI mampu beradaptasi dengan perubahan lingkungan. Yang membedakan Agentic AI adalah kemampuannya untuk bertindak dengan tujuan. Contoh penerapan Agentic AI dalam agen otonom, robotika dan mobil self-driving. Misalnya, drone otonom yang mengirimkan paket harus menavigasi rintangan, mengoptimalkan rutenya, dan beradaptasi dengan keadaan yang tidak terduga, semua itu tanpa campur tangan manusia. Namun, perkembangan ini menimbukan pertanyaan kritis tentang etika dan akuntabilitas. Siapa yang akan bertanggung jawab ketika sistem ini membuat kesalahan ? Bagaimana kita memastikan sistem ini bertindak selaras dengan nilai-nilai manusia? Ini adalah beberapa tantangan yang perlu diatasi seiring dengan semakin meluasnya penggunaan AI.
Perbedaan Utama Antara GenAI dan Agentic AI
| Aspek | GenAI | Agentic AI |
| Definisi | AI yang membuat konten baru, seperti teks, gambar, musik, atau video. Ini berfokus pada menghasilkan output kreatif. | AI yang melakukan tugas-tugas yang digerakkan oleh tujuan, membuat keputusan, dan bertindak secara mandiri di lingkungan yang dinamis. |
| Tujuan Utama | Tujuan utamanya adalah untuk menghasilkan konten yang menyerupai kreativitas buatan manusia, sering digunakan untuk tujuan artistik atau komunikatif. | Tujuannya adalah untuk melaksanakan tugas, membuat keputusan, dan mencapai tujuan tertentu, tanpa memerlukan masukan manusia yang konstan. |
| Fungsionalitas Inti | Menggunakan dataset besar untuk mempelajari pola dan membuat konten asli baru berdasarkan pola yang dipelajari. | Menganalisis lingkungan, membuat keputusan, dan menyesuaikan tindakan untuk memenuhi tujuan. Ini berfokus pada menyelesaikan tugas secara efisien. |
| Teknologi Digunakan | Bergantung pada Generative Adversarial Networks (GAN), dan Transformer Model (misalnya, GPT, BERT) untuk menghasilkan konten. | Ini menggunakan pembelajaran penguatan, pohon keputusan, kerangka robotika, dan fusi sensor untuk berinteraksi dan melakukan tugas. |
| Jenis Output | Menghasilkan konten kreatif seperti artikel, musik, gambar, dan banyak lagi. Output umumnya tidak berfungsi, dimaksudkan untuk menginspirasi atau menginformasikan. | Memberikan output fungsional seperti keputusan navigasi, eksekusi tugas, atau tindakan pemecahan masalah berdasarkan konteks. |
| Gaya Interaksi | Umumnya kolaboratif, karena bekerja berdasarkan petunjuk, instruksi, dan masukan dari pengguna untuk menghasilkan konten. | Sepenuhnya otonom; setelah diatur, ia bertindak sendiri dan tidak perlu interaksi terus menerus dengan manusia. |
| Kekuatan | Sangat baik dalam kreativitas, otomatisasi konten, dan meningkatkan inovasi manusia dengan menghasilkan konten dalam jumlah besar. | Dikenal karena efisiensi, otonomi, dan kemampuannya untuk skala di lingkungan yang kompleks dan dinamis yang membutuhkan pengambilan keputusan. |
| Keterbatasan | Tergantung pada kualitas dan jangkauan data pelatihan; dapat menghasilkan output yang bias atau tidak masuk akal dalam beberapa kasus. | Kompleks untuk menerapkan dan membutuhkan pertimbangan etika yang cermat dan perlindungan untuk memastikannya membuat keputusan yang tepat. |
Kesimpulannya, Agentic AI berfokus pada pengambilan keputusan secara mandiri dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan tertentu, sementara Generative AI berpusat pada penciptaan konten seperti gambar, teks, audio, dan video. Dengan memahami perbedaan antara kedua teknologi AI ini, kita dapat memanfaatkannya secara optimal dalam berbagai konteks.
Sumber:
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2025/02/03/generative-ai-vs-agentic-ai-the-key-differences-everyone-needs-to-know/
https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligence/ai-powered-enterprise-automation-transforming-the-future-of-business-operations
https://www.simplilearn.com/agentic-ai-vs-generative-ai-article