AI agentik mewakili evolusi seterusnya dalam kecerdasan buatan. Tidak seperti sistem tradisional yang hanya bertindak balas terhadap arahan, agen autonomi ini secara aktif memulakan tindakan dan menghubungkan tugas dengan niat. Mereka berfungsi pada asasnya seperti chatbot yang mempunyai akses kepada alat perusahaan, membolehkan mereka menjalankan kerja bermakna yang berorientasikan matlamat dengan campur tangan manusia yang minimum.
Sepanjang tahun 2025, trend AI agentik sedang membentuk semula cara perniagaan mendekati automasi, membuat keputusan dan penglibatan pelanggan. Ini menandakan peralihan asas ke arah automasi yang benar-benar pintar. Beberapa faktor yang bersatu telah meletakkan tahun 2025 sebagai tahun penembusan untuk penggunaan meluas, termasuk keupayaan penaakulan yang dipertingkatkan dalam model AI moden seperti Claude 3.5, GPT-4, dan Gemini 2.0, yang kini menunjukkan keupayaan penaakulan canggih yang membolehkan pembuatan keputusan autonomi merentasi senario perniagaan yang kompleks.
Penyedia awan utama sedang melabur secara besar-besaran dalam bidang ini. Amazon Web Services baru-baru ini mengumumkan Amazon Bedrock AgentCore, yang membolehkan organisasi melancarkan dan mengendalikan agen AI yang selamat pada skala perusahaan. AWS juga memperkenalkan penawaran baharu di Marketplace mereka untuk membantu perniagaan mencari, membeli dan melaksanakan agen AI serta alat daripada penyedia terkemuka. Syarikat itu merancang untuk melabur tambahan $100 juta dalam Generative AI Innovation Center mereka bagi mempercepat pembangunan dan pelaksanaan AI agentik.
Aplikasi dunia sebenar sudah menunjukkan hasil yang mengagumkan. Genentech, sebuah syarikat bioteknologi yang berpangkalan di AS, membina penyelesaian agentik yang mengautomasikan proses pencarian manual yang memakan masa, membolehkan saintis mereka memberi tumpuan kepada penyelidikan berimpak tinggi dan mempercepat penemuan ubat. Sistem ini menggunakan agen autonomi yang boleh memecahkan tugas penyelidikan rumit kepada aliran kerja dinamik berbilang langkah. Tidak seperti sistem automasi tradisional yang mengikut laluan yang telah ditetapkan, agen ini menyesuaikan pendekatan mereka berdasarkan maklumat yang dikumpul pada setiap langkah.
Organisasi yang melaksanakan pengoptimuman proses autonomi melaporkan peningkatan kecekapan operasi sebanyak 40-60% dan pengurangan kos operasi sebanyak 25%. Agen pembuatan keputusan masa nyata mengurangkan masa tindak balas sebanyak 90% dan meningkatkan ketepatan keputusan sebanyak 40%. Dalam sektor tertentu, organisasi penjagaan kesihatan yang menggunakan AI agentik melaporkan pengurangan kos pentadbiran sebanyak 25% dan peningkatan skor kepuasan pesakit sebanyak 30%, manakala institusi kewangan mencapai masa pemprosesan pinjaman 40% lebih pantas dan pengurangan transaksi penipuan sebanyak 50%. Organisasi runcit melaporkan peningkatan kadar penukaran sebanyak 45% dan penambahbaikan pengekalan pelanggan sebanyak 30%.
Namun begitu, pakar memberi amaran agar tidak tergesa-gesa melaksanakan tanpa perlindungan yang sewajarnya. "Kita berada di permulaan perubahan ini, tetapi ia bergerak pantas. Orkestrator AI boleh dengan mudah menjadi tulang belakang sistem AI perusahaan tahun ini—menghubungkan pelbagai agen, mengoptimumkan aliran kerja AI dan mengendalikan data berbilang bahasa serta multimedia," kata Vyoma Gajjar, pakar AI di IBM. Beliau memberi amaran bahawa "penskalaan sistem ini memerlukan rangka kerja pematuhan yang kukuh untuk memastikan kelancaran operasi tanpa mengorbankan akauntabiliti" dan menegaskan bahawa organisasi mesti memberi tumpuan yang sama terhadap tadbir urus data dan AI seperti mereka mengadopsi inovasi terkini.