Agentic AI vs GenAI: Mengapa Mengetahui Perbedaannya Penting

Generative AI (GenAI) membentuk kembali tempat kerja - menawarkan peningkatan produktivitas sebesar 18% hingga 40% tergantung pada tugas dan konteks penggunaan alat tersebut, menurut laporan tahun 2024 dari World Economic Forum yang bekerja sama dengan PwC.

Namun, banyak pemimpin TI yang masih bertanya-tanya: Apa yang membedakan GenAI dengan AI agen, dan bagaimana organisasi dapat memanfaatkan keduanya untuk mendorong nilai bisnis yang nyata?

Kenyataannya, sebagian besar masih menentukan aplikasi yang optimal di seluruh pembuatan konten, intelijen kompetitif, layanan pelanggan, dan kasus penggunaan lainnya untuk pengambilan keputusan secara otonom. Ketidakpastian seputar GenAI dan pengoptimalan AI agentic ini dapat membatasi ROI Anda.

Artikel blog ini membahas perbedaan utama antara GenAI dan agentic AI, memeriksa berbagai kasus penggunaan untuk menunjukkan bagaimana organisasi dapat memanfaatkan teknologi ini untuk memaksimalkan investasi AI, serta mengatasi kebutuhan dan tantangan tertentu. Baca terus jika Anda ingin memahami perbedaan di antara keduanya untuk membantu membuka potensi transformatifnya.

Pengertian GenAI dan AI Agenik

Sebelum menjelajahi aplikasi praktis,sangatpenting untuk memahami konsep dasar yang membedakan kedua pendekatan AI ini. Meskipun keduanya memanfaatkan kemampuan pembelajaran mesin, keduanya memiliki tujuan yang sangat berbeda dalam lingkungan perusahaan.

GenAI

GenAI menggunakan algoritme canggih untuk menghasilkan konten baru, seperti teks, gambar, dan kode, dengan mempelajari pola dari data yang ada. GenAI dapat merevolusi tempat kerja digital dengan menyederhanakan pembuatan konten, meningkatkan pengambilan keputusan dengan wawasan berbasis data, dan mempercepat inovasi melalui solusi kreatif, yang pada akhirnya mendorong efisiensi dan keunggulan kompetitif.

Agentic AI

Agentic AI lebih dari sekadar pembuatan konten, tetapi juga pengambilan keputusan dan pelaksanaan tugas secara otonom. AI ini dapat merencanakan, bernalar, dan bertindak secara mandiri untuk mencapai tujuan tertentu. Bayangkan sebuah AI yang tidak hanya membuat draf laporan, tetapi juga merutekannya untuk mendapatkan persetujuan, memantau tenggat waktu kepatuhan, dan memberi tahu para pemangku kepentingan - semuanya tanpa campur tangan manusia.

AI agentik mengubah operasi dengan mengotomatiskan proses yang kompleks, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan meningkatkan perencanaan strategis, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan mendorong organisasi yang lebih gesit.

Gambar 1. Perbedaan utama antara GenAI dan AI agenik

Bagi para pengambil keputusan, perbedaan ini sangat penting. GenAI unggul dalam hal ide dan pembuatan konten, sementara AI agentic mengotomatiskan proses dan mendorong efisiensi operasional - kunci untuk sektor-sektor penting seperti perawatan kesehatan, di mana tindakan yang tepat waktu dapat menyelamatkan nyawa, atau keuangan, di mana kepatuhan merupakan hal yang sangat penting.

Di Balik Tudung: Cara Kerja GenAI dan AI Agenik

Cara Kerja AI Generatif

GenAI mengikuti proses ujung-ke-ujung yang mudah. Pertama, ia mencerna dan memproses sejumlah besar data pelatihan melalui jaringan saraf dan model bahasa besar (LLM), mempelajari pola dan hubungan dalam informasi tersebut. Ketika pengguna memberikan perintah atau permintaan, sistem menganalisis input terhadap pola yang telah dipelajari. Kemudian sistem memprediksi respons yang paling tepat dengan menghitung probabilitas berdasarkan data pelatihan. Terakhir, GenAI menghasilkan konten baru - baik teks, kode, gambar, atau output lainnya - yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.Seluruh siklus ini terjadi dalam hitungan detik, membuatnya sangat responsif untuk tugas pembuatan konten.

Gambar 2. Proses linear GenAI

Cara Kerja Agentic AI

Agentic AI beroperasi melalui siklus yang lebih kompleks dan berkelanjutan. Dimulai dengan menetapkan tujuan dan parameter khusus untuk operasi. Sistem ini kemudian terus memantau lingkungannya melalui sensor, umpan data, atau integrasi sistem, mengumpulkan informasi waktu nyata. Dengan menggunakan logika berbasis aturan yang dikombinasikan dengan algoritme pembelajaran mesin, sistem ini menganalisis data yang masuk ini berdasarkan tujuan dan konteks saat ini. Ketika kondisi membutuhkan tindakan, sistem secara otonom mengeksekusi keputusan - apakah menyesuaikan parameter, memicu alur kerja, atau memulai respons. Sistem ini kemudian memantau hasil dari tindakannya, mempelajari dan menyempurnakan proses pengambilan keputusan untuk skenario di masa depan.

Gambar 3. Proses siklus dari Agentic AI

Perbedaan utama: GenAI membuat konten sesuai permintaan, sementara AI agentik terus bertindak untuk mencapai tujuan tertentu.

Aplikasi Praktis: Integrasi Dunia Nyata dari GenAI dan AI Agenik

Bagaimana organisasi Anda dapat menggabungkan penggunaan GenAI dan agentic AI untuk peningkatan tenaga kerja dan penambahan pekerjaan? Contoh dunia nyata baru-baru ini menunjukkan bagaimana perusahaan memadukan kedua alat AI tersebut untuk mendapatkan hasil yang transformatif.

Kesehatan

Mayo Clinic mengujicobakan "VoiceCare AI" pada awal tahun 2025 untuk mengotomatiskan operasi back-office - kasus penggunaan AI agentic - sambil memanfaatkan GenAI untuk pembuatan catatan klinis dan perangkuman data, yang merampingkan alur kerja administratif dan klinis. Inisiatif ini juga meminimalkan kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi, sehingga para profesional di bidang kesehatan dapat mendedikasikan lebih banyak waktu untuk perawatan pasien.

Keuangan

JPMorgan Chase menggunakan "LLM Suite," untuk menghasilkan laporan dan menyusun komunikasi - sebuah kasus penggunaan GenAI - sekaligus menanamkan agen otonom untuk melakukan tugas multilangkah yang kompleks guna mengelola alur kerja dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin untuk 160.000 karyawan. Didukung oleh ChatGPT dari OpenAI, JPMorgan merancang LLM Suite sebagai portal yang memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan LLM eksternal, dengan tujuan akhir untuk dapat berpindah dengan lancar di berbagai model yang berbeda tergantung pada kasus penggunaan.

Transportasi

Dengan AI agen, UPS merevolusi logistik melalui ORION, yang secara otonom mengoptimalkan rute pengiriman secara real-time, menghemat 100 juta mil dan $300 juta per tahun. Selain itu, UPS mengintegrasikan GenAI untuk meningkatkan pemrosesan data dan interaksi pengguna, memanfaatkan kerangka kerja seperti LangChain dan GPTCache untuk analisis dan pengambilan keputusan yang canggih, dan alat seperti ChatGPT untuk antarmuka percakapan, sehingga analisis data dapat diakses oleh pengguna non-teknis. Sinergi ini merampingkan alur kerja, mengurangi emisi CO2, dan mencapai penghematan biaya yang signifikan.

3 Alasan Mengapa Mengetahui Perbedaannya Berdampak pada Keuntungan Anda

Bagi para pemimpin TI yang menavigasi keputusan teknologi yang kompleks, memahami perbedaan AI ini akan mendorong hasil bisnis yang terukur. Berikut adalah tiga alasan kuat mengapa pengetahuan ini secara langsung berdampak pada kesuksesan organisasi:

1. Alokasi Sumber Daya Strategis dan Optimalisasi ROI

Memahami perbedaan ini memungkinkan para pengambil keputusan untuk mengalokasikan anggaran dan sumber daya teknis secara lebih efektif. GenAI unggul dalam tugas-tugas kreatif dan pembuatan konten yang mendorong inovasi, sementara AI agentic memberikan efisiensi operasional yang terukur - seperti UPS yang menghemat $300 juta per tahun melalui pengoptimalan rute otonom. Salah mengalokasikan investasi di antara teknologi-teknologi ini dapat mengakibatkan hasil yang mengecewakan dan hilangnya keuntungan produktivitas yang dapat diberikan oleh AI yang diterapkan dengan benar.

2. Mitigasi Risiko dan Manajemen Kepatuhan

Setiap jenis AI menghadirkan tantangan tata kelola yang unik yang membutuhkan strategi pengawasan yang berbeda. Output GenAI membutuhkan validasi akurasi dan tinjauan konten, sementara AI agentik membutuhkan pemantauan yang kuat terhadap proses pengambilan keputusan yang otonom. Kegagalan dalam menerapkan kerangka kerja tata kelola yang tepat untuk masing-masing jenis AI dapat membuat organisasi terekspos pada pelanggaran kepatuhan, terutama di industri yang diatur seperti kesehatan dan keuangan di mana tindakan otonom memiliki implikasi regulasi langsung.

3. Keunggulan Kompetitif Melalui Penerapan Strategis

Organisasi yang secara strategis menggabungkan kedua teknologi - menggunakan GenAI untuk menghasilkan wawasan dan AI agentik untuk eksekusi otomatis - menciptakan alur kerja cerdas yang tidak dapat ditandingi oleh pesaing yang menggunakan solusi pendekatan tunggal. Pendekatan terintegrasi ini mengubah kemampuan operasional dengan tetap mempertahankan keunggulan inovasi yang diperlukan untuk kepemimpinan pasar.

Menyelaraskan Integrasi GenAI dan AI Agentic dengan AvePoint

Ketika organisasi menavigasi kompleksitas transformasi digital, menyelaraskan GenAI dan agentic AI sangat penting untuk memaksimalkan potensi mereka sambil memastikan tata kelola yang kuat.

Confidence PlatformdariAvePoint memberdayakan bisnis untuk memanfaatkan teknologi ini secara efektif, menyediakan fondasi data yang aman yang mendukung inovasi.

Dalam praktiknya, penyelarasan ini berarti:

• Konsolidasi dan pembersihan data. AvePoint menyederhanakan manajemen data dengan menyediakan alat untuk memigrasi dan membersihkan data. Hal ini memastikan bahwa hanya informasi berkualitas tinggi dan relevan yang tersedia untuk pemrosesan AI dan memastikan bahwa data tersedia untuk AI dan tidak terkotak-kotak, sehingga meningkatkan keandalan output dan keputusan AI.
• Tata kelola dan kepatuhan otomatis. Platform Confidence dari AvePoint memberlakukan kebijakan yang melindungi data sensitif, memastikan kepatuhan terhadap peraturan. Otomatisasi proses tata kelola meminimalkan risiko yang terkait dengan adopsi AI, terutama di sektor yang sangat diatur seperti perawatan kesehatan dan keuangan.
• Visibilitas dan akuntabilitas. AvePoint menawarkan alat pemantauan yang komprehensif untuk melacak penggunaan dan kepatuhan AI. Transparansi ini memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang tepat, menyempurnakan strategi AI mereka, dan menumbuhkan budaya akuntabilitas. Kami membagikan wawasan terkait dalam eBook gratis ini, 4 Praktik Terbaik Tata Kelola Data untuk Kesuksesan AI.

Dengan mengintegrasikan GenAI dan agentic AI dengan solusi AvePoint, organisasi dapat mendorong inovasi sekaligus mengelola risiko secara efektif. Penyelarasan strategis ini menetapkan panggung untuk mencapai keunggulan operasional dan mempertahankan keunggulan kompetitif di pasar.

Memanfaatkan AI Agen dan GenAI untuk Efisiensi dan Inovasi yang Belum Pernah Ada Sebelumnya

Memahami perbedaan antara GenAI dan agentic AI memungkinkan organisasi untuk mengalokasikan sumber daya secara strategis, memitigasi risiko, dan memanfaatkan kekuatan unik dari kedua teknologi tersebut. Seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi AI, penting untuk menyadari bahwa integrasi strategis antara GenAI dan agentic AI tidak hanya bermanfaat, tetapi juga penting untuk berkembang dalam lanskap kompetitifsaatini.

Dengan menggabungkan potensi kreatif GenAI dengan kemampuan otonom AI agentic, organisasi dapat membuka tingkat efisiensi dan inovasi yang baru. Masa depan adalah milik mereka yang merangkul pendekatan ganda ini, mengubah tantangan menjadi peluang dan membedakan diri mereka dalam lanskap di mana kemampuan beradaptasi dan pandangan strategis adalah kunci keberhasilan. Untuk berkembang, organisasi tidak hanya harus mengenali perbedaan ini, tetapi juga harus menindaklanjutinya.

Temukan bagaimana agen bertenaga AI mengubah cara kita bekerja dengan webinar gratis sesuai permintaan, Memahami Agen Copilot di Microsoft 365. Tonton sekarang untuk membuka kekuatan AI di tempat kerja Anda.