Selama bertahun-tahun, data science berfokus pada analisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan manusia. Namun, dengan munculnya konsep Agentic AI, paradigma ini mulai bergeser. Kini, sistem analitik tidak hanya berhenti pada menyajikan insight, tetapi juga mampu mengambil tindakan secara mandiri berdasarkan data yang dianalisis. Inilah lompatan besar menuju era autonomous analytics.
Agentic AI merujuk pada sistem kecerdasan buatan yang dirancang dengan sifat agency, yaitu kemampuan untuk mengamati lingkungan, menetapkan tujuan, membuat keputusan, dan bertindak tanpa campur tangan manusia yang terus-menerus. Dalam konteks data science, ini berarti sistem tidak sekadar memberikan laporan, melainkan dapat menjalankan eksperimen, menyesuaikan model, hingga mengoptimalkan strategi bisnis secara real-time.
Sebagai contoh, bayangkan sebuah platform e-commerce yang dilengkapi Agentic AI. Alih-alih hanya menyajikan data tren penjualan, sistem ini bisa secara otomatis menyesuaikan harga, memicu kampanye iklan, atau mengelola stok barang berdasarkan prediksi permintaan. Menurut Shrestha et al. (2021), integrasi AI berbasis agen dalam analitik mampu meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan hingga 40% dibanding sistem tradisional yang sepenuhnya menunggu intervensi manusia.
Keunggulan utama Agentic AI dalam data science adalah otonomi dan adaptivitas. Dengan dukungan reinforcement learning dan model generatif, sistem mampu mengevaluasi hasil tindakannya dan memperbaikinya seiring waktu. Menurut Russell & Norvig (2020), agen cerdas yang adaptif memungkinkan AI berkembang dari sekadar sistem reaktif menjadi sistem proaktif yang bisa memprediksi dan mengeksekusi strategi optimal.
Selain itu, Agentic AI mendukung skala besar dalam analitik bisnis modern. Dalam industri seperti keuangan, manufaktur, atau energi, sistem analitik harus memproses data dalam jumlah besar dan membuat keputusan cepat. Agentic AI dapat menjalankan ribuan skenario simulasi untuk mendukung strategi manajemen risiko, pemeliharaan prediktif, hingga penyesuaian supply chain secara otomatis.
Namun, adopsi Agentic AI tidak lepas dari tantangan. Ada pertanyaan etika dan regulasi tentang seberapa jauh kita bisa mempercayakan keputusan penting pada sistem mandiri. Transparansi (explainability) juga menjadi isu kritis—perusahaan dan regulator butuh memahami alasan di balik keputusan AI. Menurut Ghallab (2019), salah satu solusi adalah menggabungkan Agentic AI dengan kerangka kerja Explainable AI (XAI) agar sistem tetap akuntabel.
Dengan semua potensinya, Agentic AI adalah masa depan data science. Ia mengubah analitik dari sekadar alat bantu menjadi mitra otonom yang bisa bertindak secara cerdas. Dunia bisnis yang semakin kompleks membutuhkan sistem seperti ini untuk tetap agile, efisien, dan kompetitif. Ke depan, Agentic AI berpeluang menjadi katalis utama dalam transformasi digital global, membawa kita menuju era di mana data bukan hanya dipahami, tetapi juga langsung dieksekusi menjadi aksi nyata.
Referensi
- Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2021). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review, 63(4), 66–90. https://doi.org/10.1177/00081256211003300
- Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
- Ghallab, M. (2019). Responsible AI: Requirements and Challenges. AI Communications, 32(4), 291–299. https://doi.org/10.3233/AIC-190612
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton & Company.
- Dwivedi, Y. K., et al. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary Perspectives on Emerging Challenges, Opportunities, and Agenda for Research, Practice, and Policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002