Perkembangan Agentic AI memasuki 2026 membuka ruang baru bagi industri dan UMKM di Indonesia untuk mengefisienkan pekerjaan harian tanpa harus membangun sistem rumit. Dosen Program Studi Teknologi Informasi Cyber University, Dedi Dwi Saputra, menegaskan bahwa teknologi ini sudah bisa diterapkan secara bertahap, termasuk lewat pendekatan sederhana yang relevan bagi pelaku usaha di daerah seperti Banda Aceh yang banyak mengandalkan proses kerja manual.
Berbeda dari AI generatif yang hanya menghasilkan teks atau gambar dari perintah, Agentic AI mampu merencanakan langkah, memakai tools eksternal, mengambil keputusan, lalu mengeksekusi rangkaian tugas dengan campur tangan manusia yang lebih minim. Fokusnya adalah mencapai tujuan tertentu secara lebih mandiri.
Apa yang membedakan Agentic AI dari AI biasa
Menurut Dedi, inti Agentic AI terletak pada kemampuan sistem menjalankan serangkaian aksi terarah. Ia tidak berhenti di respons sekali jalan, melainkan menyusun rencana, memilih alat, dan menyelesaikan pekerjaan hingga hasil akhir. Pendekatan ini cocok untuk pekerjaan berulang yang selama ini memakan waktu staf.
Contoh paling dekat adalah riset otomatis, pengolahan dokumen, hingga otomatisasi alur kerja kantor. Dengan memulai dari kebutuhan sempit, perusahaan atau UMKM tidak perlu langsung menggelontorkan investasi besar pada platform kompleks.
Single agent dan contoh researcher agent
Implementasi awal sering memakai sistem single agent yang fokus pada satu tujuan. Researcher agent, misalnya, dapat mencari informasi di web, membaca artikel, merangkum isi, lalu menyusun laporan terstruktur. Prosesnya dibangun dengan menetapkan tujuan tugas, memberi peran pada agen, serta menyediakan tools yang diperlukan.
“Dalam hitungan puluhan baris kode Python, agen ini sudah bisa berjalan,” kata Dedi dalam keterangan, Rabu (26/8/2026). Kemudahan itu menandai pergeseran: eksperimen teknis tidak lagi hanya milik tim riset besar.
Framework dan tools yang memudahkan 2026
Sejumlah framework mendukung pembangunan agen, di antaranya CrewAI, LangGraph, dan AutoGen. Bagi pengguna yang ingin mengurangi coding, opsi no-code dan low-code seperti n8n serta Agno memungkinkan penyusunan alur kerja agentic lewat antarmuka drag-and-drop.
Dedi merekomendasikan CrewAI karena konsepnya menyerupai tim manusia: beberapa agen bisa berperan sebagai researcher, writer, dan reviewer lalu berkolaborasi. Sementara n8n cocok untuk pemula yang ingin merakit workflow tanpa menulis banyak kode.
- Layanan pelanggan: agen menerima email, menganalisis kebutuhan, mencari jawaban di knowledge base, lalu menyusun balasan untuk ditinjau supervisor.
- Asisten riset personal: merangkum sumber dan menyusun laporan awal.
- Manufaktur dan logistik: memantau data mesin, mendeteksi anomali, serta mengirim notifikasi jadwal perawatan.
Peluang bertahap bagi UMKM, kampus, dan talenta digital
Penerapan bertahap dinilai membuka peluang bagi industri, UMKM, dan lingkungan pendidikan. Dengan memilih kasus penggunaan yang tepat serta mempertahankan pengawasan manusia, Agentic AI dapat menekan beban kerja repetitif sekaligus melatih talenta digital menghadapi teknologi ke depan.
“Di Indonesia, peluang besar terbuka bagi dosen, mahasiswa, atau praktisi industri untuk bereksperimen dengan Agentic AI menggunakan sumber daya lokal seperti model bahasa Indonesia yang semakin matang,” ujar Dedi. Bagi ekosistem di Aceh, pendekatan sederhana ini bisa menjadi pintu masuk praktis: mulai dari otomatisasi administrasi usaha kecil, riset pasar lokal, hingga latihan mahasiswa TI tanpa menunggu infrastruktur mahal.
Kunci adopsinya tetap pada pemilihan tools yang sesuai kapasitas, penentuan tujuan yang jelas, dan kontrol manusia pada titik keputusan penting. Dengan cara itu, efisiensi kerja harian dapat ditingkatkan secara terukur tanpa mengorbankan akuntabilitas.
Sumber: Republika.