Semua yang Perlu Kamu Tahu tentang Generative AI dan Agentic AI

Kecerdasan buatan berkembang sangat cepat. Kalau dulu kita cuma dengar istilah AI atau Artificial Intelligence secara umum, sekarang ada dua istilah yang makin sering muncul: generative AI dan agentic AI.

Keduanya sama-sama bagian dari AI, tapi punya fungsi dan peran yang berbeda. Nah, kalau kamu sering pakai ChatGPT, Copilot, atau bahkan ketemu istilah Auto-GPT, sebenarnya kamu sudah bersentuhan dengan keduanya.

Di artikel ini, saya akan bahas apa bedanya generative AI dan agentic AI, bagaimana cara kerjanya, sampai contoh-contoh penggunaannya dalam kehidupan nyata. Tujuannya sederhana, agar kita bisa lebih paham kapan harus mengandalkan GenAI, kapan perlu AgAI, dan kapan keduanya bisa dipakai secara bersamaan.

Sekilas Tentang Generative AI

Generative AI, atau sering disebut GenAI, adalah jenis kecerdasan buatan yang fokus pada pembuatan konten baru. Sistem ini bisa menghasilkan teks, gambar, musik, video, bahkan kode pemrograman. Semua itu dibuat dengan cara mempelajari pola dari data yang sudah ada, lalu menghasilkan sesuatu yang baru yang terasa alami.

Contoh paling populer tentu ChatGPT yang bisa menulis jawaban berdasarkan pertanyaan kita. Ada juga DALL·E yang bisa mengubah deskripsi teks menjadi ilustrasi, dan MidJourney yang terkenal di dunia desain visual. Teknologi ini memanfaatkan model bahasa besar dan pembelajaran mesin tingkat lanjut, sehingga bisa menghasilkan karya yang seolah-olah buatan manusia.

Generative AI sangat berguna di banyak industri. Contohnya, tim marketing bisa memakainya untuk menulis konten promosi. Perusahaan fashion bisa membuat desain awal pakaian berdasarkan tren pasar. Bahkan, pengembang perangkat lunak bisa mempercepat proses coding karena AI juga dapat membantu pembuatan kode program.

Memahami Konsep Agentic AI

Kalau generative AI adalah otak kreatif, agentic AI lebih mirip otak eksekutif. Jenis AI ini dirancang untuk membuat keputusan dan bertindak sendiri tanpa harus terus-menerus menunggu perintah manusia. Ia bisa merencanakan langkah, beradaptasi dengan situasi, dan menjalankan strategi sampai tujuan tercapai.

Agentic AI memanfaatkan gabungan teknologi seperti model bahasa besar, natural language processing, hingga reinforcement learning. Bedanya dengan GenAI, ia bukan hanya menjawab, tetapi juga melakukan.

Contoh nyata adalah kendaraan otonom yang mampu menavigasi jalan tanpa intervensi manusia. Ada juga Microsoft Copilot dengan mode Actions, yang bisa membuka dokumen, menjadwalkan meeting, atau mengirim email secara otomatis.

Sederhananya, Agentic AI adalah jenis AI yang punya sifat proaktif. Ia bukan hanya memberi saran, tapi langsung mengeksekusi.

Generative AI vs. Agentic AI

Kedua jenis AI ini memang berbeda, tetapi bukan berarti saling menggantikan. Justru, keduanya bisa saling melengkapi. Agar lebih jelas, mari kita bandingkan dalam tabel berikut.

Aspek	Generative AI	Agentic AI
Tujuan Penggunaan	Membuat konten baru: teks, gambar, musik, kode	Menyelesaikan tugas, mengambil keputusan, otomatisasi proses
Cara Kerja	Reaktif, merespons prompt dari manusia	Proaktif, mampu bertindak sendiri tanpa instruksi terus-menerus
Interaksi dengan Manusia	Kolaboratif, butuh input untuk menghasilkan output	Minimal, bisa bertindak dan mengeksekusi tugas secara mandiri
Teknologi	LLM, GAN, Transformer	Reinforcement Learning, NLP, Orchestration
Contoh Output / Aplikasi	ChatGPT, DALL·E, MidJourney, AI penulis artikel atau musik	Autonomous vehicle, Microsoft Copilot Actions, sistem logistik otomatis
Keuntungan	Mempercepat pembuatan konten, mendukung kreativitas, ide baru	Mengurangi beban manusia, eksekusi otomatis, pengambilan keputusan cepat

Dengan perbedaan ini, mudah dipahami mengapa keduanya dipandang sebagai dua jalur perkembangan penting dalam ekosistem AI modern.

Contoh Penggunaan Kedua Jenis AI di Kehidupan Nyata

Kedua jenis AI ini punya tempat masing-masing dalam dunia bisnis maupun kehidupan sehari-hari.

Generative AI bisa dipakai untuk:

• Copywriting dan konten

• Membantu customer service lewat chatbot

• Membuat audio dan video

• Membuat gambar dan desain

Agentic AI lebih banyak dipakai untuk hal yang berhubungan dengan aksi, seperti:

• Autonomous customer service

• Logistik dan supply chain otomatis

• Asisten keuangan otomatis

Kombinasi Generative AI dan Agentic AI dalam Microsoft Copilot

Hal yang paling menarik dari perkembangan AI saat ini adalah saat generative AI dan agentic AI digabungkan dalam satu ekosistem. Contoh paling jelas ada pada Microsoft Copilot yang kini memiliki dua mode utama:

• Copilot Chat → berfungsi sebagai sisi generative AI. Dengan kemampuan ini, pengguna bisa meminta Copilot menulis teks, merangkum dokumen panjang, membuat ide presentasi, atau bahkan menjawab pertanyaan kompleks dengan bahasa yang mudah dipahami. Chat ini bekerja layaknya partner brainstorming yang selalu siap dengan saran, ide, atau jawaban instan.

  

  Contoh penggunaan Copilot Chat: mencari ide caption Instagram

• Copilot Actions → mewakili sisi agentic AI. Alih-alih hanya memberi jawaban, Copilot bisa langsung melakukan sesuatu: membuat dokumen Word baru dengan format tertentu, menjadwalkan rapat di Outlook, menyusun tabel di Excel, atau bahkan melakukan reservasi melalui layanan mitra seperti OpenTable atau Expedia. Jadi, Copilot tidak sekadar menyarankan, tapi benar-benar mengeksekusi perintah yang diberikan.

  

  Contoh penggunaan Copilot Actions: menjadwalkan rapat di Microsoft Outlook

Terlihat jelas perbedaan sekaligus kekuatan keduanya. Generative AI mendukung proses kreatif dan membantu menghasilkan ide atau konten, sementara agentic AI berfokus pada eksekusi dan otomatisasi tindakan nyata.

Saat keduanya digabungkan, lahirlah sistem yang tidak hanya pintar dalam memberi jawaban, tetapi juga efektif dalam menyelesaikan pekerjaan dari awal hingga akhir.

Tantangan dalam Penggunaan Generative AI dan Agentic AI

Meski generative AI dan agentic AI terdengar menjanjikan, penggunaannya tetap membawa tantangan. Ada risiko ketergantungan berlebihan, bias dalam data, hingga persoalan etika ketika keputusan penting diambil oleh mesin. Hal-hal ini bisa menimbulkan masalah baru kalau tidak dipahami sejak awal.

Namun, di balik tantangan tersebut, selalu ada peluang. Justru dari sini kita bisa mengembangkan AI yang lebih aman, transparan, dan bertanggung jawab. Kuncinya adalah memahami karakter kedua jenis AI ini, lalu mengintegrasikannya dengan tepat bersama kreativitas dan pengawasan manusia.

Kalau keseimbangan itu tercapai, AI benar-benar bisa menjadi partner strategis untuk mendorong inovasi dan meningkatkan produktivitas.

Penutup

Singkatnya, generative AI adalah otak kreatif yang membantu kita membuat konten baru, sedangkan agentic AI adalah otak eksekutif yang bisa mengambil keputusan dan bertindak secara mandiri. Jika dimanfaatkan dengan tepat, kombinasi generative AI dan agentic AI bisa menjadi salah satu teknologi inovatif paling berpengaruh di kehidupan manusia. Kita hanya perlu memastikan bahwa perkembangannya berjalan dengan etis, transparan, dan memberi manfaat yang baik bagi manusia.