AI agentik vs. AI generatif

Selain itu, AI agen membawa kemampuan otonom ke tingkat selanjutnya dengan menggunakan ekosistem digital model bahasa besar (LLM), machine learning (ML), dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk melakukan tugas otonom atas nama pengguna atau sistem lain. Model gen AI yang telah menarik banyak perhatian adalah ChatGPT. Meskipun produk ini menawarkan kemampuan kreatif yang serupa dengan AI agen, namun keduanya tidaklah sama.

AI agen berfokus pada keputusan alih-alih membuat konten baru yang sebenarnya, dan tidak hanya bergantung pada prompt manusia atau memerlukan pengawasan manusia. Contoh AI agen tahap awal mencakup hal-hal seperti kendaraan otonom, asisten virtual, dan kopilot dengan tujuan berorientasi tugas. Gen AI dan alat AI agen menawarkan manfaat produktivitas yang sangat besar bagi individu dan organisasi. Penting untuk membedakan kedua istilah dan bagaimana masing-masing bekerja untuk mendorong inovasi dan pengambilan keputusan.

Menyelami perbedaan antara AI agen dan AI generatif berarti pertama-tama mendefinisikan keduanya.

AI generatif adalah kecerdasan buatan yang dapat membuat konten orisinal—seperti teks, gambar, video, audio, atau kode perangkat lunak—sebagai tanggapan atas prompt atau permintaan pengguna. Gen AI mengandalkan penggunaan model machine learning yang disebut model pembelajaran mendalam—algoritma yang mensimulasikan proses pembelajaran dan pengambilan keputusan otak manusia—dan teknologi lain seperti otomatisasi proses robotik (RPA).

Model-model ini bekerja dengan mengidentifikasi dan menyandikan pola dan hubungan dalam sejumlah besar data, dan kemudian menggunakannya untuk memahami permintaan atau pertanyaan bahasa alami pengguna. Model-model ini kemudian dapat menghasilkan teks, gambar, dan konten lain berkualitas tinggi berdasarkan data yang dilatih secara real-time.

AI agen menggambarkan sistem AI yang dirancang untuk membuat keputusan dan bertindak secara mandiri, dengan kemampuan untuk mengejar tujuan kompleks dengan pengawasan terbatas. Ia menggabungkan karakteristik fleksibel model bahasa besar (LLM) dengan akurasi pemrograman tradisional. Jenis AI ini bertindak secara mandiri untuk mencapai suatu tujuan dengan menggunakan teknologi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), machine learning, pembelajaran penguatan, dan representasi pengetahuan. Ini merupakan pendekatan yang didukung AI proaktif, sedangkan AI gen bersifat reaktif terhadap input pengguna. AI agen dapat beradaptasi dengan situasi yang berbeda atau berubah dan memiliki “kewenangan” untuk membuat keputusan berdasarkan konteks. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi yang dapat memperoleh manfaat dari operasi independen, seperti robotika, analisis kompleks, dan asisten virtual.

AI agen dan AI generatif memiliki tujuan dan atribut berbeda yang membuatnya unik dari satu sama lain.

• Pembuatan konten: Gen AI unggul adalah dalam pembuatan konten. Model AI dapat menciptakan konteks yang koheren seperti esai dan jawaban untuk masalah yang kompleks. Aplikasi AI, seperti ChatGPT dari OpenAI dapat menghasilkan jawaban, menulis daftar, dan memberikan saran ketika menerima prompt oleh input pengguna. Menggunakan solusi gen AI untuk menghasilkan kode dapat merampingkan pengembangan perangkat lunak dan memudahkan pengembang dari berbagai tingkat keahlian untuk menulis kode.

• Analisis data: AI generatif dapat menganalisis data dalam jumlah besar dan menggunakan analisis tersebut untuk menemukan pola dan tren. Model AI dapat merampingkan alur kerja yang kompleks, terutama dalam hal rantai pasokan dan mendorong pengalaman pelanggan yang lebih baik.

• Kemampuan beradaptasi: Gen AI dapat menyesuaikan output berdasarkan input yang diterimanya dari pengguna. Jika pengguna memberikan masukan spesifik ke model, hasilnya bergeser untuk lebih menyelaraskan dengan apa yang dicari pengguna dan pada gilirannya menyempurnakan output.

• Personalisasi: Teknologi gen AI dapat membuat rekomendasi dan pengalaman yang dipersonalisasi berdasarkan input dari pengguna. Industri retail, misalnya, telah mengambil pengalaman yang sangat dipersonalisasi untuk pelanggan mereka berkat teknologi gen AI yang membantu mereka memahami setiap detail preferensi pelanggan mereka.

• Pengambilan keputusan: Karena rencana dan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya, sistem AI ini dapat menilai situasi dan menentukan jalan ke depan tanpa atau dengan input minimal.

• Pemecahan masalah: AI agen menggunakan pendekatan empat langkah untuk memecahkan masalah; memahami, menalar, bertindak, dan belajar. Keempat langkah ini dimulai dengan meminta agen AI mengumpulkan dan memproses data. LLM kemudian bertindak sebagai orkestrator yang menganalisis data yang dirasakan untuk memahami situasi. Dan kemudian diintegrasikan dengan alat eksternal yang terus ditingkatkan dan dipelajari melalui masukan.

• Otonomi: Perilaku otonom mendefinisikan AI agen. Kemampuan uniknya untuk belajar dan beroperasi sendiri menjadikannya teknologi yang menjanjikan bagi organisasi yang ingin merampingkan alur kerja dan membuat mesin melakukan tugas-tugas kompleks dengan intervensi manusia minimal.

• Interaktivitas: Karena sifatnya yang proaktif, AI agen dapat berinteraksi dengan lingkungan luar dan mengumpulkan data untuk disesuaikan secara real-time. Salah satu contohnya adalah kendaraan swakemudi, yang harus terus-menerus menganalisis sekitarnya dan membuat keputusan mengemudi yang aman dan akurat.

• Perencanaan: Model AI agen dapat menangani skenario yang kompleks dan menjalankan strategi multi-langkah untuk mencapai tujuan tertentu.

Penting untuk membedakan antara AI agen dan agen AI. Pada dasarnya, AI agen adalah kerangka kerja; agen AI adalah blok bangunan dalam kerangka kerja.

AI agen adalah konsep yang lebih luas untuk memecahkan masalah dengan pengawasan terbatas, sedangkan komponen dalam sistem yang dirancang untuk menangani tugas dan proses dengan tingkat otonomi tertentu adalah agen AI. Model ini mengubah cara manusia berinteraksi dengan AI. Sistem AI agen dapat memahami tujuan atau visi pengguna dan menggunakan informasi yang diberikan untuk memecahkan masalah.

Sebagai contoh, pikirkan rumah pintar di mana AI agen mengelola dan menjalankan sistem konsumsi energi secara keseluruhan. Ini dilakukan dengan menggunakan data real-time dan preferensi pengguna untuk mengoordinasikan agen AI individu seperti termostat pintar, pencahayaan, atau bahkan peralatan. Agen memiliki tujuan dan tugas individu, dan bekerja sama dalam kerangka kerja AI agen untuk mencapai tujuan energi pemilik rumah.

Ada banyak contoh penggunaan untuk AI generatif, namun banyak aplikasi AI agen yang masih dalam tahap percobaan. Contoh penggunaan AI agen potensial muncul dalam fungsi seperti layanan pelanggan, keamanan layanan kesehatan, manajemen alur kerja, dan manajemen risiko keuangan.

Bisnis menggunakan gen AI untuk menghasilkan konten yang dioptimalkan untuk SEO dalam jumlah besar, seperti blog dan laman landas yang membantu meningkatkan lalu lintas organik. Misalnya, agen pemasaran digital mungkin menggunakan alat gen AI untuk membuat postingan blog atau halaman web berkualitas tinggi yang dioptimalkan untuk kata kunci agar klien mereka mendapat peringkat lebih tinggi di mesin pencari.

Tim penjualan manusia sering kali terjebak dengan tugas-tugas administratif ketika tujuan utama mereka adalah menemukan dan mengembangkan prospek penjualan. Tim penjualan telah menjadi contoh penggunaan AI generatif untuk sementara waktu sekarang melalui chatbot dan asisten virtual. Teknologi AI dapat melakukan tugas-tugas tertentu dan mendorong pengoptimalan pada tim penjualan, bersama dengan perolehan prospek.

Kemampuan gen AI yang tersedia dapat membantu organisasi dalam menciptakan konsep atau desain produk baru berdasarkan riset pasar, tren, dan preferensi pengguna. Yang pada gilirannya dapat mempercepat siklus pengembangan produk. Contohnya adalah perusahaan mode dengan menggunakan gen AI untuk merancang lini pakaian baru dan menghasilkan desain berdasarkan input konsumen dan analisis data pasar.

Gen AI dapat membantu perusahaan secara otomatis menghasilkan tanggapan untuk pertanyaan layanan pelanggan. Alat ini dapat menyusun jawaban untuk pertanyaan umum dan memecahkan masalah secara real-time. Bisnis e-commerce misalnya. Ini dapat menggunakan gen AI dalam chatbot untuk menangani banyak tugas, seperti pertanyaan status pesanan, permintaan pengembalian dana, dan pertanyaan pengiriman.

Model tradisional untuk chatbot pelanggan memiliki keterbatasan karena sifat teknologi yang sudah diprogram sebelumnya dan terkadang membutuhkan campur tangan manusia. Sedangkan dengan agen otonom, model ini dapat dengan cepat memahami maksud dan emosi pelanggan dan mengambil langkah untuk menyelesaikan masalah.

Oleh karena itu, sistem otonom ini dapat secara prediktif menilai situasi dan membantu memastikan interaksi pelanggan yang lebih lancar dengan bisnis. Pengalaman pelanggan sangat penting di dunia saat ini karena bisnis mencari retensi yang lebih tinggi dan meningkatkan loyalitas. Secara khusus, AI agen dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang membosankan dengan mengumpulkan, membersihkan, dan memformat data organisasi. Sistem ini dapat mengurangi beban karyawan manusia dan membebaskan mereka untuk melakukan proyek dan tugas yang lebih berdampak tinggi.

Teknologi AI telah digunakan di bidang layanan kesehatan, termasuk dalam diagnostik, perawatan pasien, dan perampingan tugas administrasi. Keamanan siber adalah salah satu fitur paling penting dari setiap alat AI yang digunakan dalam ruang layanan kesehatan karena masalah data dan privasi pasien. Kekhawatiran ini juga terbawa ke alat AI agen yang muncul.

Contoh penggunaan yang potensial datang dari Propeller Health, yang mengintegrasikan AI agen ke dalam teknologi inhaler pintarnya. Perangkat pintar mengumpulkan data real-time dari pasien tentang penggunaan obat-obatan dan faktor-faktor luar seperti kualitas udara. Perangkat memberi tahu penyedia layanan kesehatan bila diperlukan dan melacak pola pasien.

AI agen dapat mengelola proses bisnis secara mandiri dan menangani tugas-tugas kompleks seperti mengatur ulang persediaan dan mengoptimalkan operasi rantai pasokan. Hal ini dapat mengotomatiskan alur kerja internal untuk memudahkan karyawan manusia tanpa perlu campur tangan fisik mereka.

Misalnya, perusahaan logistik mungkin menggunakan sistem AI agen untuk secara otomatis menyesuaikan rute dan jadwal pengiriman berdasarkan kondisi lalu lintas real-time dan prioritas pengiriman. Skalabilitas dan peningkatan kapasitas AI agen juga menjadikannya contoh penggunaan yang baik untuk industri logistik secara khusus.

AI agen dapat membantu industri memenuhi tujuan klien dan mengoptimalkan hasil secara real-time dengan menganalisis tren pasar dan data keuangan untuk membuat keputusan otonom tentang investasi dan risiko kredit. Institusi keuangan ingin melindungi investasi klien mereka sekaligus membuat keputusan cerdas dan strategis yang menghasilkan imbal hasil yang lebih tinggi.

AI agen dapat meningkatkan praktik-praktik tersebut dengan bertindak secara mandiri dan menyesuaikan strategi berdasarkan peristiwa ekonomi, sosial, dan politik real-time. Contohnya adalah perusahaan fintech yang menggunakan AI agen untuk memantau fluktuasi pasar dan secara otomatis menyesuaikan alokasi portofolio.

• Aplikasi yang ditingkatkan dengan AI: Terdapat pergeseran ke arah aplikasi augmented gen AI yang diintegrasikan ke dalam berbagai perangkat lunak dan platform. Integrasi ini membantu membuat pengalaman pengguna menjadi lebih pribadi dan menyediakan fungsi cerdas.

• Data sintetis untuk pelatihan model: Data sintetis yang dihasilkan oleh AI akan digunakan untuk melatih model di mana data dunia nyata tidak tersedia atau mahal. Penggunaan data sintetis dapat meningkatkan pelatihan AI di seluruh industri seperti robotika, mengemudi otonom, dan keuangan.

• Teknologi Deepfake: Meskipun agak menghibur, gen AI telah menemukan gambar atau video yang hiper-realistis dengan menggunakan AI yang tampak nyata. Ini telah dan sedang meningkatkan kekhawatiran etis seputar informasi yang salah.

• Personalisasi konten: Tren populer adalah personalisasi dalam hal retail. Tim pemasaran mengadaptasi konten dan kampanye dengan preferensi individu berdasarkan analitik data gen AI.

• Industri jasa keuangan: AI agen berpotensi merevolusi strategi perdagangan dengan menganalisis data pasar dan mempercepat eksekusi perdagangan. Jangkauan yang lebih luas dari AI agen merupakan manfaat yang signifikan karena AI agen dapat dirancang untuk mencari di web secara ekstensif. Agen dapat mengambil pembaruan dan mendapatkan informasi real-time.

• Robotika: Tempat-tempat seperti gudang Amazon sudah mulai menggunakan robot di pusat-pusat pemenuhan untuk merampingkan otomatisasi gudang dan proses manufaktur. AI agen dapat menangani tugas-tugas kompleks dan beroperasi secara independen untuk melakukan tugas-tugas tertentu.

• Perencanaan kota: Sistem AI agen dalam perencanaan kota dapat menganalisis semua jenis kumpulan data untuk membantu perencana membuat keputusan berdasarkan informasi, seperti data lalu lintas real-time dan sensor kamera. Sifat intuitif dari AI agen memiliki potensi untuk mengurangi waktu kerja tim dalam membuat slide atau tabel presentasi.

• Sumber daya manusia: AI agen yang digunakan untuk sumber daya manusia dapat membantu organisasi melampaui kemampuan gen AI dan sebagai gantinya memberikan pengambilan keputusan otonom dan dukungan karyawan yang dinamis. Agen AI dapat mengotomatiskan pekerjaan rutin dan memberikan tanggapan yang dipersonalisasi kepada karyawan, memberi profesional SDM waktu untuk menangani prioritas yang lebih strategis.