Dari Generasi ke Agen: Menganalisis Gelombang AI Berikutnya dan Manifestasinya dalam Automasikan Aliran Kerja Perusahaan

1.0 Ringkasan Eksekutif

Bidang kecerdasan buatan sedang mengalami pergeseran paradigma yang signifikan, berkembang dari sistem yang terutama menghasilkan konten menjadi sistem yang dapat mengeksekusi tindakan otonom. Laporan ini memberikan analisis komprehensif tentang transisi ini, memeriksa kemampuan yang telah mapan dari Generative AI, kekuatan yang muncul dari Agentic AI, dan implikasi strategis untuk operasi perusahaan. Temuan intinya adalah bahwa meskipun Generative AI telah merevolusi penciptaan konten dan sintesis informasi, Agentic AI mewakili langkah logis berikutnya, mengubah potensi AI menjadi tindakan yang terarah pada tujuan dan meredefinisikan lanskap automasi proses bisnis.

Generative AI, yang didukung oleh model dasar dan model bahasa besar (LLMs), unggul dalam menciptakan teks, gambar, kode, dan media lainnya yang baru sebagai respons terhadap petunjuk pengguna tertentu. Nilainya terletak pada meningkatkan kreativitas dan produktivitas manusia dengan mengotomatiskan tugas-tugas diskrit yang berfokus pada konten. Adopsi luas alat-alat ini menjadikan penciptaan konten dasar sebagai komoditas, meningkatkan pentingnya strategis rekayasa prompt dan pengawasan manusia.

Sebaliknya, Agentic AI memperkenalkan tingkat otonomi yang baru. Sistem-sistem ini didefinisikan oleh proaktifitas, kemampuan beradaptasi, dan orientasi tujuan mereka. Alih-alih bereaksi terhadap petunjuk, agen AI dirancang untuk mengejar tujuan tingkat tinggi dengan intervensi manusia minimal. Mereka beroperasi pada lingkaran terus-menerus dari persepsi, penalaran, perencanaan, eksekusi, dan pembelajaran, memungkinkan mereka untuk mengelola aliran kerja kompleks yang terdiri dari beberapa langkah di berbagai platform digital. Arsitektur sistem-sistem ini sering melibatkan orkestrasi beberapa agen khusus, yang bekerja sama untuk mencapai tujuan bisnis yang umum. Ini menandai perpindahan dari AI sebagai alat menuju AI sebagai tenaga kerja digital.

Analisis kritis mengungkapkan bahwa Agentic AI bukanlah pengganti Generative AI tetapi evolusi yang dibangun di atasnya, menggunakan LLMs sebagai mesin penalaran inti. Namun, perbedaannya menjadi kabur saat produk komersial semakin menggabungkan kemampuan dari kedua paradigma. Studi kasus rinci tentang SeaMeet oleh Seasalt.ai, yang dipasarkan sebagai “Agentic Meeting Copilot”, menggambarkan tren ini. Meskipun fungsi intinya bersifat generatif (transkripsi, ringkasan), aliran kerja berbasis email untuk membuat dokumen tindak lanjut mewakili kemampuan “proto-agen”—otomasis yang canggih dan dipicu oleh manusia yang menandakan pergerakan pasar yang lebih luas menuju penyisipan fitur-fitur seperti agen ke dalam produk.

Bagi pemimpin bisnis, keharusan strategis adalah dua arah: memanfaatkan Generative AI untuk keuntungan produktivitas segera sambil secara bersamaan memulai eksperimen strategis dengan Agentic AI untuk merekayasa ulang proses bisnis inti guna era automasi baru. Adopsi yang sukses tergantung pada pembentukan kesiapan data, kerangka keamanan dan tata kelola yang kuat, serta kesadaran yang tajam tentang pertimbangan etis yang melekat pada penerapan sistem otonom. Trajektori teknologi ini menunjuk ke masa depan di mana ekosistem kolaboratif antara agen manusia dan AI mendorong efisiensi perusahaan, inovasi, dan penciptaan nilai.

2.0 Revolusi Generatif: AI sebagai Pencipta Konten

Penyebaran cepat kecerdasan buatan ke dalam aplikasi bisnis dan konsumen utama baru-baru ini sebagian besar disebabkan oleh munculnya Generative AI. Subbidang AI ini telah menangkap imajinasi publik dan membuka keuntungan produktivitas yang signifikan dengan memberdayakan mesin dengan kemampuan untuk menciptakan konten asli. Memahami mekanisme, kemampuan, dan batasan paradigma ini sangat penting untuk mengkontekstualisasikan lompatan berikutnya menuju sistem agen otonom.

2.1 Mendefinisikan Paradigma: Mekanisme Penciptaan

Generative Artificial Intelligence adalah kelas AI yang menggunakan model pembelajaran mesin untuk menghasilkan konten baru, seperti teks, gambar, audio, video, atau bentuk data lainnya, sebagai respons terhadap masukan pengguna.1 Tidak seperti sistem AI tradisional yang dirancang untuk prediksi atau klasifikasi, atau mesin pencari yang menemukan dan mengatur informasi yang ada, model generatif menciptakan output yang sepenuhnya baru.2 Mereka mencapai hal ini dengan dilatih pada himpunan data besar dari konten yang dibuat manusia. Melalui proses pelatihan ini, model mempelajari pola, struktur, dan hubungan yang mendasar dalam data. Fungsi inti mereka adalah probabilistik; mereka memprediksi elemen berikutnya yang paling mungkin dalam sebuah urutan—baik itu kata dalam sebuah kalimat, piksel dalam sebuah gambar, atau catatan dalam sebuah komposisi musik—untuk membangun hasil yang koheren dan relevan secara kontekstual.2

Asas teknologi untuk Generative AI moden bergantung pada arsitektur yang dikenali sebagai model asas (FM) dan, lebih khusus lagi, model bahasa besar (LLM).4 FM adalah model pembelajaran mesin yang luas yang telah dipelatih sebelumnya pada spektrum data umum dan tidak berlabel yang luas, menjadikannya mampu melakukan pelbagai tugas dengan segera.4 LLM, seperti siri Generative Pre-trained Transformer (GPT) OpenAI, adalah sejenis FM yang khusus memfokuskan pada tugas berasaskan bahasa seperti ringkasan, penjanaan teks, klasifikasi, dan perbualan terbuka.4

Skala dan kerumitan model ini mewakili lompatan besar dari pendahulunya. Bentuk awal generative AI, seperti rantai Markov yang dibangun lebih dari satu abad yang lalu, juga boleh melakukan ramalan perkataan seterusnya tetapi dibatasi oleh ketidakmampuan mereka untuk mempertimbangkan konteks yang lebih luas daripada beberapa perkataan sebelumnya.5 Sebaliknya, LLM moden seperti ChatGPT dibina dengan berbilion parameter dan dilatih pada sebahagian besar internet yang tersedia untuk umum, membolehkan mereka memahami pergantungan kompleks, nuansa, dan corak statistik dalam bahasa. Skala yang besar ini membolehkan mereka menjana teks yang munasabah, canggih, dan seperti manusia, jauh melebihi fungsi autocomplete ringkas.5 Model interaksi asas kekal reaktif: sistem menunggu petikan tertentu dari pengguna dan kemudian menjana kandungan sebagai tindak balas.6

Penyebaran alat yang berkuasa dan mudah diakses ini secara asas mengubah sifat kerja yang berkaitan dengan kandungan. Semasa Generative AI menjadi mampu menghasilkan kandungan asas berkualiti tinggi mengikut permintaan, nilai ekonomi sedang beralih dari tindakan manual penciptaan itu sendiri. Sebaliknya, nilai semakin ditemui dalam arahan strategik yang diberikan kepada AI. Kemampuan untuk mencipta petikan yang tepat dan kaya dengan konteks yang mendapatkan output yang dikehendaki—kemahiran yang sering disebut “prompt engineering”—menjadi kecekapan kritikal. Dinamik ini membentuk semula peranan manusia dari pencipta tulen kepada pengarah kreatif, strategi, dan editor, yang menggunakan AI sebagai pengganda kuasa yang berkuasa. Teknologi ini bukan hanya menggantikan usaha manusia tetapi mencipta lapisan kolaboratif baru di mana kualiti input strategik manusia secara langsung menentukan kualiti output AI.

2.2 Core Capabilities and Applications: A Survey of the Generative Toolkit

Aplikasi Generative AI meliputi pelbagai domain, mencerminkan kepelbagaian model asas yang mendasari. Alat ini sedang diintegrasikan ke dalam aliran kerja merentas industri untuk meningkatkan produktiviti, menyokong tugas kreatif, dan mengautomasikan komunikasi.4 Tinjauan ke atas keupayaan intinya mendedahkan toolkit yang komprehensif untuk kerja pengetahuan moden.

Aplikasi utama dan yang banyak digunakan adalah penjanaan teks. Model generatif boleh menghasilkan pelbagai kandungan tertulis, dari menulis emel profesional, salinan pemasaran, dan laporan teknikal hingga menjana karya kreatif seperti puisi dan cerita.2 Keupayaan ini meluas kepada ringkasan dan sintesis kandungan, di mana AI boleh mengekstrak dokumen panjang, kertas penyelidikan, atau perbualan menjadi ringkasan ringkas dan mudah difahami, membolehkan pengguna cepat memahami maklumat utama dari sejumlah besar data tidak terstruktur.2

Di luar teks, Generative AI telah membuat kemajuan yang ketara dalam penciptaan multimedia. Alat seperti DALL-E 3, Midjourney, dan Stable Diffusion boleh menjana imej dan karya seni asli berkualiti tinggi dari huraian teks ringkas.8 Ini meluas kepada video dan audio, di mana model yang muncul boleh mencipta animasi atau mensintesis pertuturan yang kelihatan semula jadi untuk aplikasi seperti pembantu maya dan narasi buku audio.8

Dalam bidang pembangunan perisian, Generative AI berfungsi sebagai pembantu yang berkuasa kepada pengaturcara. Platform seperti GitHub Copilot diintegrasikan terus ke dalam persekitaran pembangunan untuk mencadangkan petikan kod, melengkapkan fungsi, menterjemah antara bahasa pengaturcaraan, dan membantu membaiki kod sedia ada.2 Ini mempercepatkan kitaran pembangunan dan membolehkan jurutera memfokuskan pada masalah seni bina peringkat tinggi.10

Aplikasi yang lain yang canggih adalah penjanaan data sintetik. Model generatif boleh mencipta data buatan baru yang meniru sifat statistik set data dunia sebenar. Data sintetik ini sangat berharga untuk melatih model pembelajaran mesin yang lain, terutamanya dalam domain di mana data dunia sebenar adalah terhad, sensitif, atau mahal untuk diperoleh, seperti dalam penjagaan kesihatan atau kewangan.4

Landskap komersial dipenuhi dengan banyak aplikasi yang terkenal yang telah membawa keupayaan ini kepada jutaan pengguna. Ini termasuk AI percakapan seperti ChatGPT dan Gemini, pembantu menulis seperti Grammarly, dan penyelesaian bersepadu seperti Microsoft Copilot dan Adobe Firefly, yang memasukkan ciri generatif ke dalam suite produktiviti sedia ada.9 Nilai perniagaan yang meluas bagi alat-alat ini terletak pada keupayaan mereka untuk meningkatkan produktiviti dan memupuk inovasi dengan mengautomasikan penciptaan kandungan dan mempermudah tugas-tugas tertentu yang dipacu masukan.4

3.0 Loncatan Agen: Dari Penjanaan Kandungan ke Tindakan Autonomi

Walaupun AI Generatif mewakili revolusi dalam penciptaan kandungan, sempadan seterusnya dalam kecerdasan buatan ditakrifkan oleh peralihan dari penciptaan ke tindakan. AI Agen menandakan evolusi ini, memperkenalkan sistem yang direka bukan hanya untuk bertindak balas, tetapi untuk bertindak secara bebas untuk mencapai matlamat yang kompleks. Loncatan ke arah autonomi ini berjanji untuk membuka kunci tahap produktiviti yang baru dan mengubah sifat asas automasi proses perniagaan.

3.1 Mula-mula Sistem Autonomi: Menentukan Agen

AI Agen adalah bentuk lanjutan kecerdasan buatan yang tertumpu pada pembangunan sistem autonomi yang mampu membuat keputusan dan melaksanakan tugas dengan campur tangan manusia yang minimum.13 Istilah “agentik” berasal dari konsep agensi—kapasiti sistem untuk bertindak secara bebas dan dengan tujuan dalam persekitarannya untuk mencapai set matlamat yang telah ditetapkan.15 Ini berbeza dengan AI tradisional, termasuk AI Generatif, yang pada asasnya reaktif. Model generatif menunggu petikan dan mengikuti alur kerja yang telah ditetapkan untuk menghasilkan output; sistem agentik, setelah diberikan objektif peringkat tinggi, dapat secara proaktif merumuskan dan melaksanakan pelan untuk mencapai objektif itu.7

Perbezaan teras terletak pada peralihan dari model permintaan-tindak balas kepada model yang dipacu matlamat. Sistem agentik tidak hanya mengikuti arahan langkah demi langkah. Sebaliknya, ia mampu memecah matlamat yang kompleks menjadi urutan subtugas yang lebih kecil dan boleh diuruskan dan mengejarnya secara bebas.17 Sifat proaktif ini membolehkannya menjangkakan keperluan, mengenal pasti masalah yang berpotensi, dan mengambil inisiatif untuk menangani isu sebelum ia meningkat, keupayaan yang jauh melebihi skop sistem reaktif.15

3.2 Anatomi Ejen AI: Gelung Operasi

Fungsi AI Agen dibina berdasarkan satu set ciri utama yang membolehkan tingkah laku autonominya. Sistem ini direka untuk:

Proaktif & Autonomi: Mereka tidak menunggu arahan jelas untuk setiap tindakan. Sebaliknya, mereka beroperasi dengan tahap kemerdekaan untuk melaksanakan tugas tanpa pengawasan manusia yang berterusan, membolehkan mereka menguruskan matlamat jangka panjang dan masalah berbilang langkah.15
Sesuai: Ciri kritikal adalah keupayaan untuk belajar dari interaksi dan menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah. Mereka boleh menyesuaikan strategi dan tindakan mereka dalam masa nyata berdasarkan maklumat baru atau maklum balas, menjadikan mereka sesuai untuk situasi yang dinamik dan tidak dapat diramalkan.12
Berorientasikan Tujuan: Ejen AI direka secara jelas untuk mencapai objektif tertentu. Mereka berfikir tentang langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapai matlamat dan merumuskan strategi untuk melakukannya.14
Pemikiran & Perancangan: Di tengah-tengah sistem agentik adalah enjin pemikiran, yang seringkali merupakan model bahasa besar (LLM) yang berkuasa. LLM berfungsi sebagai “otak” ejen, membolehkannya menganalisis data, memahami konteks, merumuskan penyelesaian yang berpotensi, dan merancang kursus tindakan.14

Operasi ejen AI boleh difahami sebagai proses berterusan dan berulang. Gelung ini membolehkan ejen berinteraksi secara cerdas dengan persekitarannya dan menyempurnakan prestasinya dari semasa ke semasa 16:

Persepsi: Ejen memulakan dengan mengumpul data dari persekitarannya. Ini boleh datang dari pelbagai sumber, termasuk API, pangkalan data, penderia, atau interaksi pengguna secara langsung.
Pemikiran: Data yang dikumpul kemudian diproses untuk mengekstrak pandangan yang bermakna. Menggunakan keupayaan seperti pemprosesan bahasa semula jadi, ejen mentafsir maklumat, mengesan corak, dan memahami konteks yang lebih luas.
Pembuatan Keputusan: Berdasarkan pemikiran dan matlamat yang telah ditetapkan, ejen menilai pelbagai tindakan yang mungkin. Ia memilih kursus tindakan yang optimum berdasarkan faktor seperti kecekapan, kebarangkalian kejayaan, dan hasil yang diramalkan.
Pelaksanaan: Ejen melaksanakan tindakan yang dipilih. Ini sering melibatkan interaksi dengan sistem luaran dengan memanggil API, memanipulasi data, atau berkomunikasi dengan pengguna.
Pembelajaran dan Penyesuaian: Selepas pelaksanaan, ejen menilai hasilnya. Maklum balas ini digunakan untuk menyempurnakan model dalamannya dan meningkatkan pembuatan keputusan masa depan, seringkali melalui teknik seperti pembelajaran pengukuhan.

Kerangka operasi ini mengubah potensi mentah model asas menjadi tindakan praktikal yang berorientasikan matlamat. Walaupun LLM menyediakan kecerdasan teras untuk penaakulan dan pemahaman, ia adalah kerangka agentik—komponen untuk perancangan, penggunaan alat, memori, dan interaksi dengan persekitaran—yang membolehkan kecerdasan ini digunakan untuk tugas dunia sebenar. Hubungan ini adalah analogi dengan sistem operasi komputer dan perisian aplikasinya. LLM adalah sistem operasi yang berkuasa yang menyediakan keupayaan asas, manakala sistem agentik adalah lapisan aplikasinya yang memanfaatkan keupayaan ini untuk melaksanakan fungsi khusus dan berharga untuk pengguna, jauh melebihi antara muka sembang ringkas.

3.3 Kuasa Kolaborasi: Orkestrasi dan Sistem Multi-Agen

Kompleksiti masalah perniagaan dunia sebenar sering memerlukan set kemahiran yang pelbagai dan pengetahuan domain. Untuk menangani ini, sistem agentik lanjutan sering direka sebagai sistem multi-agen, di mana berbilang agen AI yang sangat khusus bekerjasama untuk mencapai matlamat sepunya.15 Contohnya, dalam setting perkhidmatan kewangan, satu agen mungkin mengkhususkan diri dalam pematuhan peraturan, satu lagi dalam pengesanan penipuan, dan yang ketiga dalam pengoptimuman portfolio. Agen-agen ini menyelaraskan aktiviti mereka, berkongsi pandangan, dan menyerahkan tugas apabila diperlukan untuk memberikan penyelesaian menyeluruh yang akan melebihi keupayaan agen tunggal yang umum.15

Model kolaboratif ini memerlukan fungsi kritikal yang dikenali sebagai orkestrasi. Orkestrasi adalah pengurusan dan penyelarasan menyeluruh pelbagai agen AI dan sistem dalam ekosistem.16 Platform orkestrasi bertanggungjawab untuk mengautomasikan aliran kerja, mengesan kemajuan ke arah matlamat, mengurus peruntukan sumber, dan menangani kegagalan. Ia memastikan bahawa agen individu bekerja bersama-sama dengan harmoni dan cekap. Ini menjelaskan perbezaan antara “agen AI”, yang boleh dilihat sebagai alat individu atau pakar, dan “AI Agentik”, yang merujuk kepada sistem terkoordinasi yang menguruskan agen ini untuk mencapai objektif yang lebih luas dan kompleks.14 Platform teknologi seperti Amazon Bedrock dan Google’s Vertex AI Agent Builder sedang dibangunkan untuk menyediakan infrastruktur untuk membina dan mengorchestrasikan sistem multi-agen canggih ini, menandakan peralihan seni bina yang signifikan dalam pembangunan AI dari model monolitik kepada tenaga kerja digital yang kolaboratif.14

4.0 Kerangka Perbandingan: Sistem Generatif vs. Agentik

Memahami perbezaan dan hubungan antara AI Generatif dan Agentik adalah penting untuk sebarang organisasi yang ingin membangun strategi AI yang koheren. Walaupun kedua-duanya menggunakan teknologi asas yang serupa, tujuannya, model interaksi, dan skop operasi adalah berbeza secara asas. AI Agentik bukanlah pesaing AI Generatif tetapi sebaliknya evolusi fungsional yang membina ke atas keupayaannya untuk beralih dari penciptaan kandungan ke pelaksanaan tugas.

4.1 Petikan Reaktif vs. Matlamat Proaktif: Perbezaan Teras

Perbezaan asas antara dua paradigma ini terletak pada postur operasi mereka: AI Generatif adalah reaktif, manakala AI Agentik adalah proaktif.7 Sistem generatif direka untuk mencipta kandungan sebagai tindak balas langsung kepada petikan pengguna tertentu. Ia adalah alat pasif yang menunggu arahan.17 Sebaliknya, sistem agentik direka untuk bertindak dalam mengejar matlamat peringkat tinggi. Ia adalah peserta aktif yang mengambil inisiatif berdasarkan objektifnya dan persepsi terhadap persekitarannya.15

Perbezaan ini boleh dijelaskan dengan analogi praktikal. AI Generatif adalah serupa dengan pakar yang sangat mahir, seperti penulis salinan atau pereka grafik. Seseorang memberikan ringkasan terperinci kepada pakar ini (“tulis pos blog 500 patah perkataan tentang topik X dalam nada profesional”), dan mereka melaksanakan tugas tertentu itu. Walau bagaimanapun, mereka tidak akan membuat keputusan secara bebas bahawa pos blog diperlukan, menyiasat topik tanpa diminta, atau menjadual penerbitannya.6 AI Agentik, sebaliknya, adalah analogi dengan pengurus projek autonomi. Seseorang memberikan objektif peringkat tinggi kepada pengurus ini (“tingkatkan penglibatan dengan audiens sasaran kita pada suku tahun ini”). Pengurus agentik kemudiannya akan membangunkan pelan secara bebas, yang mungkin termasuk memerintahkan siri pos blog (tugas yang akan diwakilkan kepada model generatif), menjadual kemas kini media sosial, menganalisis data penglibatan, dan menyesuaikan strategi berdasarkan prestasi, semuanya tanpa memerlukan arahan langkah demi langkah untuk setiap tindakan.7

4.2 Hubungan Simbiotik: Evolusi, Bukan Revolusi

Adalah penting untuk mengetahui bahawa Agentic AI tidak menggantikan Generative AI; sebaliknya, ia memperluas keupayaannya dalam hubungan simbiotik.16 Sistem agentik bergantung pada model generatif, khususnya LLM, sebagai unit pemprosesan pusat atau “otak” mereka.14 LLM menyediakan fungsi kognitif penting iaitu penaakulan, pemahaman bahasa, dan perancangan yang membolehkan agen mentafsir matlamat, menganalisis situasi, dan merumuskan strategi.

Contoh yang jelas menggambarkan sinergi ini. Seorang perwakilan jualan boleh menggunakan alat Generative AI tulen dengan meminta ia, “Tulis emel tindak lanjut yang sopan kepada Maria Wang tentang cadangan kita.” AI akan menjana teks, tetapi perwakilan kemudiannya perlu menyalinnya secara manual ke dalam pelanggan emel, mencari maklumat hubungan Maria, menghantar emel, dan kemudian mengemas kini sistem pengurusan hubungan pelanggan (CRM) mereka. Ini adalah satu siri tugas yang diskret, dipacu oleh manusia yang diperkukuhkan oleh AI.7

Sistem agentik akan menangani objektif yang sama dengan cara yang berbeza. Perwakilan akan menetapkan peraturan atau matlamat peringkat tinggi, seperti, “Bagi sebarang lead yang ditandakan ‘Tindak lanjut diperlukan,’ hantar emel tindak lanjut selepas dua hari perniagaan.” Sistem agentik kemudiannya akan melaksanakan aliran kerja berbilang langkah secara autonomi. Ia akan memantau CRM untuk pencetus, menunggu masa yang ditentukan, mengambil butiran Maria dari CRM, menggunakan model generatif untuk menulis emel yang diperibadikan, menghantar emel melalui panggilan API, dan akhirnya, mengemas kini CRM untuk mencatatkan tindakan. Dalam aliran kerja ini, Generative AI adalah komponen penting—alat yang digunakan oleh agen untuk melengkapkan satu langkah dari pelan autonomi yang lebih luasnya.7

Hubungan ini menyerlahkan bahawa garis antara dua konsep ini menjadi semakin kabur dalam aplikasi komersial. Perbezaan teori antara penjanaan kandungan reaktif dan pencapaian matlamat proaktif adalah jelas, tetapi dalam praktiknya, produk yang menduduki kawasan tengah sedang muncul. Alat generatif canggih seperti ChatGPT sedang menggabungkan ciri-ciri seperti “panggilan fungsi”, yang membolehkan mereka berinteraksi dengan alat luaran dan melakukan tindakan berantai yang ringkas, dengan itu menunjukkan tingkah laku agentik yang baru muncul.2 Sebaliknya, sistem agentik secara asasnya bergantung pada keupayaan generatif untuk kecerdasan teras mereka.14 Konvergensi ini menunjukkan bahawa pasaran sedang berkembang bukan sebagai pilihan binari antara dua teknologi yang berbeza, tetapi sebagai spektrum keupayaan AI. Ini mewujudkan cabaran bagi pemimpin perniagaan, yang mesti melihat lebih jauh daripada label pemasaran untuk menilai dengan tepat tahap sebenar autonomi dan kecerdasan yang ditawarkan oleh produk tertentu.

4.3 Jadual 1: Generative AI vs. Agentic AI - Perbandingan Mengikut Ciri

Jadual berikut memberikan perbandingan ringkas mengikut ciri untuk meringkaskan perbezaan utama antara paradigma Generative dan Agentic AI.

Aspek	Generative AI (Pencipta Kandungan)	Agentic AI (Aktor Autonomi)	Petikan Sokongan
Fungsi Utama	Untuk mencipta kandungan baru (teks, imej, kod) berdasarkan corak yang dipelajari.	Untuk bertindak dan mencapai matlamat peringkat tinggi dengan melaksanakan tugas berbilang langkah.	2
Model Interaksi	Reaktif: Menjawab petikan pengguna yang khusus dan langsung.	Proaktif: Mengambil inisiatif berdasarkan matlamat dan data persekitaran.	7
Tahap Autonomi	Rendah (Manusia-dalam-Loop): Memerlukan bimbingan manusia langkah demi langkah untuk setiap output.	Tinggi (Manusia-di-atop-Loop): Beroperasi secara bebas dengan pengawasan manusia untuk pengecualian.	6
Kaedah Input	Petikan Khusus: “Tulis emel tentang X.”	Matlamat Peringkat Tinggi: “Uruskan tindak lanjut untuk semua lead jualan baru.”	7
Skop Kerja	Tugas Sempit, Ditakrifkan: Penjanaan kandungan, ringkasan, terjemahan.	Aliran Kerja Luas, Kompleks: Automasikan proses, penyelesaian masalah, pengurusan sistem.	19
Mekanisme Teras	Pengenalan Corak & Ramalan: Meramalkan item seterusnya dalam satu urutan.	Litar Persepsi-Penaakulan-Tindakan: Merasai, merancang, memutuskan, melaksanakan, dan belajar.	2
Integrasi Alat	Terhad: Boleh diintegrasikan sebagai ciri dalam aplikasi yang lebih besar.	Luas: Direka bentuk secara asli untuk memanggil alat luaran, API, dan sistem lain untuk bertindak.	14
Analogi Perniagaan	Seorang pakar atau pembantu yang sangat mahir (contohnya, penulis salinan, pengekod, penyelidik).	Seorang pengurus projek autonomi atau pekerja digital.	6

5.0 Perusahaan Agentik: Mengubah Industri dengan Aliran Kerja Autonomi

Janji teori AI Agenetik dengan cepat diterjemahkan menjadi aplikasi praktikal yang bersedia untuk mentakrif semula kecekapan operasi dan keupayaan strategik merentasi pelbagai industri. Dengan mengautomasikan bukan hanya tugas ringkas tetapi aliran kerja kompleks dari awal hingga akhir, sistem agenetik membolehkan paradigma baru produktiviti perusahaan. Ini mewakili evolusi yang signifikan daripada teknologi automasi awal, meningkatkan potensi manusia dan bukan hanya menggantikan buruh manual.

5.1 Analisis Kesan Merentasi Sektor

Keserbagunaan AI Agenetik, yang berasal dari keupayaannya untuk berfikir, merancang, dan berinteraksi dengan sistem digital, membolehkan aplikasinya dalam hampir semua domain yang bergantung pada pemprosesan maklumat yang kompleks dan pengambilan keputusan.

Perkhidmatan Pelanggan: AI Agenetik sedang mengubah sokongan pelanggan daripada chatbot reaktif berasaskan skrip kepada ejen perkhidmatan proaktif. Sistem ini boleh menguruskan pertanyaan pelanggan secara autonomi, mengakses pangkalan pengetahuan untuk menyelesaikan isu kompleks, memproses bayaran balik atau pulangan, dan memberikan sokongan peribadi merentasi pelbagai saluran, hanya meningkatkan kepada ejen manusia untuk interaksi yang paling halus atau empati.14
Kewangan dan Perbankan: Dalam sektor kewangan yang intensif data, ejen AI sedang digunakan untuk mengautomasikan pengesanan penipuan dengan memantau transaksi dalam masa nyata dan mengambil tindakan untuk menyekat aktiviti yang mencurigakan. Mereka juga boleh melakukan penilaian risiko berterusan, mengurus portfolio pelaburan berdasarkan keadaan pasaran dan strategi yang telah ditetapkan, dan memastikan pematuhan undang-undang dengan memantau perubahan dalam undang-undang dan mengemas kini polisi dalaman dengan sewajarnya.14
Perubatan: Kesan yang berpotensi dalam perubatan adalah mendalam. Sistem agenetik boleh membantu dokter dengan menganalisis rekod perubatan, kertas penyelidikan, dan data ujian klinikal untuk membantu dengan diagnosis dan perancangan rawatan. Mereka juga boleh digunakan untuk pemantauan pesakit secara proaktif, menggunakan data dari peranti yang boleh dipakai untuk mengesan tanda-tanda awal masalah kesihatan dan memberi amaran kepada pasukan penjagaan, atau bahkan untuk menjadual temu janji susulan secara automatik.14
Rantaian bekalan dan Logistik: AI Agenetik boleh mencipta rantaian bekalan yang sangat tahan lasak dan cekap. Dengan menganalisis data dari jualan, inventori, cuaca, dan penghantaran, sistem ini boleh meramalkan permintaan, mengoptimumkan logistik, dan secara proaktif mengubah laluan penghantaran untuk mengelakkan kelewatan, semasa meminimumkan kos dan pengawasan manusia.14
Pembangunan Perisian dan Operasi IT: Di luar penjanaan kod ringkas, ejen AI boleh mengautomasikan seluruh kitaran hayat pembangunan perisian, termasuk debugging, ujian, dan pengedaran. Dalam pengurusan perkhidmatan IT, ejen boleh bergerak lebih jauh daripada menjadi bot helpdesk ringkas untuk menyelesaikan tiket IT yang kompleks secara autonomi, memecahkan masalah rangkaian, dan mengurus peruntukan perisian.14
Sumber Manusia: Jabatan HR boleh menggunakan aliran kerja agenetik untuk mengautomasikan proses yang memakan masa seperti penyaringan resume, di mana ejen boleh menganalisis dan menilai calon terhadap kriteria pekerjaan. Mereka juga boleh menangani penjadualan temu duga dengan menyelaraskan kalendar antara calon dan pengurus perekrutan, dan mengurus proses onboarding pekerja dan gaji.25

Kesan sebenar jangka panjang aplikasi ini berkemungkinan akan melampaui automasi tugas sedia ada. Pengenalan ejen autonomi membolehkan pemikiran asas tentang bagaimana proses perniagaan direka bentuk. Aliran kerja yang sebelumnya terhad oleh kelajuan dan kapasiti pengambilan keputusan manusia boleh direka semula untuk menjadi lebih dinamik, responsif, dan berasaskan data. Contohnya, bukan hanya ejen yang menandakan gangguan rantaian bekalan yang berpotensi untuk diteliti oleh manusia, sistem agenetik yang sepenuhnya direalisasikan boleh secara autonomi memodelkan kesan kewangan gangguan itu, menilai laluan penghantaran alternatif, merundingkan syarat baru dengan syarikat pengangkutan melalui API, mengemas kini sistem perancangan sumber perusahaan (ERP) dengan pelan baru, dan memberitahu semua pihak berkepentingan dalam masa nyata. Ini bukan hanya automasi tugas; ia adalah transformasi lengkap proses perniagaan itu sendiri, membolehkan tahap ketangkasan operasi dan ketahanan yang sebelumnya tidak dapat dicapai.

5.2 Mentakrif Semula Produktiviti: Lebih Jauh Daripada Robotic Process Automation (RPA)

Peningkatan automasi agenetik menandakan kemajuan yang signifikan berbanding teknologi automasi tradisional seperti Robotic Process Automation (RPA). RPA telah sangat berkesan dalam mengautomasikan tugas berstruktur dan berulang, seperti kemasukan data atau pemprosesan invois. Walau bagaimanapun, ia sering mengalami kesukaran apabila dihadapkan dengan data tidak berstruktur atau perubahan dalam aplikasi atau proses asas.7 Contohnya, bot screen-scraping boleh easily rosak jika antara muka pengguna laman web sasaran dikemas kini.7

AI Agen mengatasi batasan ini. Dengan memanfaatkan kemampuan penalaran LLM, agen AI dapat memahami konteks, menangani ambiguitas, dan menyesuaikan diri dengan perubahan dalam lingkungannya. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengotomatiskan kelas pekerjaan yang jauh lebih luas, termasuk proses kompleks dari awal hingga akhir yang melibatkan data tidak terstruktur dan pengambilan keputusan dinamis.17 Ini mewakili pergeseran dari mengotomatiskan tugas “robotik” sederhana ke mengotomatiskan alur kerja “kognitif”.

Pentingnya, gelombang otomatisasi baru ini paling baik dipahami sebagai bentuk peningkatan manusia.17 Tujuannya bukan untuk menggantikan pekerja manusia tetapi untuk meningkatkan kemampuan dan produktivitas mereka. Dengan menyewakan tugas kompleks, memakan waktu, dan berulang kepada agen AI, karyawan manusia dibebaskan untuk fokus pada aktivitas yang membutuhkan keterampilan yang khas manusia: pemikiran strategis, pemecahan masalah kreatif, negosiasi kompleks, dan membangun hubungan interpersonal.17 Kolaborasi antara manusia dan agen AI menjanjikan untuk memperluas kapasitas organisasi dalam menangani tantangan kompleks, menghasilkan inovasi, dan menghasilkan hasil berkualitas lebih tinggi. Pentinge tren ini ditekankan oleh peramalan pasar, dengan Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2028, sepertiga dari semua perangkat lunak perusahaan akan menyertakan kemampuan AI agen, dan setidaknya 15% dari keputusan bisnis sehari-hari akan dibuat secara otonom oleh agen AI.19

6.0 Studi Kasus: Mendekonstruksi “Agentic Meeting Copilot” - SeaMeet oleh Seasalt.ai

Untuk memasukkan diskusi teoretis tentang AI Agen ke dalam contoh komersial dunia nyata, bagian ini menyediakan analisis terperinci tentang SeaMeet, sebuah produk dari Seasalt.ai. Dengan menganalisis fitur, pemasaran, dan posisi strategisnya, kita dapat mendekonstruksi bagaimana konsep “keagenan” diinterpretasikan dan diimplementasikan di pasar saat ini, menunjukkan realitas yang halus yang terletak di antara kemampuan generatif murni dan otonomi penuh.

6.1 Gambaran Produk dan Kemampuan Generatif Inti

SeaMeet dipasarkan sebagai asisten rapat AI atau “copilot” yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas bagi individu dan tim.31 Fitur dasarnya berfokus pada memproses konten rapat. Sistem ini terintegrasi dengan platform konferensi video populer seperti Google Meet dan Microsoft Teams, dan juga dapat memproses file audio yang diunggah dari rapat tatap muka.31

Fungsi inti produk ini adalah:

Transkripsi Real-Time: SeaMeet menyediakan transkripsi real-time yang sangat akurat dari percakapan rapat, dilengkapi dengan identifikasi pembicara dan stempel waktu.31
Ringkasan Cerdas: Setelah rapat, sistem secara otomatis menghasilkan ringkasan cerdas yang menangkap topik dan diskusi utama.31
Deteksi Item Tindakan: AI menganalisis transkrip untuk secara otomatis mengidentifikasi dan mencantumkan tugas yang dapat diambil tindakan atau item “to-do” yang dibahas.31

Fitur utama ini adalah aplikasi yang jelas dari AI Generatif. Sistem menggunakan model speech-to-text canggih untuk membuat transkrip (menghasilkan teks dari audio) dan kemudian menggunakan LLM untuk mensintesis transkrip ini menjadi bentuk baru yang ringkas (ringkasan) dan mengklasifikasikan pernyataan tertentu sebagai item tindakan. Ulasan pengguna secara konsisten menyoroti nilai dari kemampuan generatif ini, mencatat bahwa mereka menghilangkan kebutuhan akan pencatatan manual dan menyediakan cara mudah untuk melacak tanggung jawab, sehingga memecahkan masalah utama bagi banyak profesional.34

6.2 Menganalisis Klaim “Agentic”: Alur Kerja Berbasis Email

SeaMeet membedakan dirinya di pasar dengan membangun merek dirinya sebagai “Agentic Meeting Copilot”.32 Penjustifikan klaim ini tampaknya berdasarkan fitur inovatif tertentu: alur kerja berbasis email yang dirancang untuk mengotomatiskan tugas pasca-rapat. Setelah rapat berakhir, SeaMeet mengirim ringkasan yang dihasilkan ke pengguna melalui email. Pengguna kemudian dapat membalas email ini secara langsung dengan perintah bahasa alami seperti “menulis draf email tindak lanjut ke klien”, “membuat Statement of Work (SOW) berdasarkan diskusi kita”, atau “menghasilkan laporan untuk pemangku kepentingan”.32 Sistem kemudian memproses permintaan ini dan mengembalikan dokumen yang diformat secara profesional, siap untuk dikirim.

Evaluasi kritis terhadap alur kerja ini terhadap definisi yang ketat dari AI Agen yang ditetapkan sebelumnya dalam laporan ini menunjukkan gambaran yang halus. Meskipun fitur ini mewakili bentuk otomatisasi alur kerja yang kuat dan canggih, ia tidak menunjukkan otonomi yang sejati dan berorientasi pada tujuan. Tindakan sistem sepenuhnya reaktif; ia menunggu perintah tertentu yang dimulai oleh manusia melalui email sebelum bertindak. Ini adalah tugas berantai—menggabungkan ringkasan awal dengan prompt pengguna baru untuk menghasilkan dokumen berikutnya—tetapi bukan proaktif.

Sebaliknya, sistem yang benar-benar agenetik mungkin diberikan tujuan peringkat tinggi seperti “uruskan onboarding untuk projek pelanggan baru ini”. Berdasarkan kandungan mesyuarat awal, ia boleh secara bebas mengenali keperluan untuk SOW, menulis drafnya tanpa perlu diberitahu secara jelas, dan mungkin juga menghantarnya untuk kelulusan dalaman. Aliran kerja SeaMeet, walaupun sangat cekap, masih bergantung pada manusia untuk berada “dalam gelung”, memicu setiap tindakan utama selepas mesyuarat. Kekurangan dokumentasi yang tersedia untuk umum yang menerangkan ciri-ciri untuk delegasi atau penyelesaian tugas autonomi lebih menyokong penilaian bahawa sistem beroperasi sebagai penolong canggih yang dipacu arahan dan bukan sebagai agen autonomi sepenuhnya.33

6.3 Konteks Strategik: SeaMeet dalam Ekosistem Seasalt.ai yang Lebih Luas

Untuk memahami sepenuhnya kedudukan SeaMeet, ia mesti dilihat dalam kerangka strategik yang lebih besar syarikat induknya, Seasalt.ai. Didasarkan pada tahun 2020, Seasalt.ai meletakkan dirinya sebagai platform automasi AI dan pusat hubungi serba ada yang terutamanya menargetkan perniagaan kecil dan sederhana (SMB).22 Siri produk yang lebih luas syarikat ini direka untuk mengautomasikan pelbagai jenis komunikasi perniagaan dan aliran kerja operasi. Ini termasuk voicebot dan chatbot berkuasa AI untuk sokongan pelanggan 24/7, penjadualan temu janji automatik, kelayakan dan penghantaran lead, dan pengurusan komunikasi omni-channel (contohnya, WhatsApp, SMS, suara) dari peti mel bersepadu.22

Dalam ekosistem ini, SeaMeet berfungsi sebagai komponen penting yang tertumpu pada kecerdasan mesyuarat dalaman dan menghadap pelanggan. Ia menyempurnakan alat automasi komunikasi luaran syarikat dengan menangkap dan menyusun data berharga yang dihasilkan dalam mesyuarat. Ini selaras dengan misi utama syarikat untuk menyediakan penyelesaian automasi AI dari hujung ke hujung yang boleh diakses untuk pasaran SMB, segmen yang mungkin kekurangan sumber untuk membina atau mengintegrasikan sistem peringkat enterprise yang lebih kompleks.38

6.4 Kedudukan Pasaran: Pembezakan “Proto-Agenetik”

Keputusan untuk memasarkan SeaMeet sebagai “agenetik” adalah langkah yang disengajakan dan strategik. Dalam pasaran yang sesak dengan alat transkripsi dan ringkasan mesyuarat, label “agenetik” berfungsi sebagai pembezakan yang berkuasa. Ia memberi isyarat kepada pelanggan berpotensi bahawa produk ini menawarkan keupayaan melebihi AI Generatif standard, mengambil kesempatan daripada keseronokan industri yang semakin meningkat sekitar sistem autonomi.

Klasifikasi yang lebih tepat untuk kategori alat ini mungkin adalah “proto-agenetik” atau “dibantu agen”. Sistem ini mewakili langkah perantaraan dalam spektrum antara alat generatif semata-mata dan agen autonomi sepenuhnya. Mereka hebat dalam mengautomasikan tugas kompleks berbilang langkah tetapi masih memerlukan pemicu manusia untuk memulakan aliran kerja. Kedudukan ini membolehkan Seasalt.ai menuntut kedudukan yang canggih dari segi teknologi tanpa perlu membangunkan sistem dengan keupayaan proaktif dan mencari matlamat sepenuhnya.

Kajian kes ini mendedahkan trend yang lebih luas dalam komersialisasi AI. Semasa konsep baru yang berkuasa seperti “agensi” mendapat tarikan, bahasa pemasaran sering mendahului pematangan penuh teknologi. Syarikat secara strategik mengambil istilah ini untuk membentuk persepsi produk mereka dan menangkap perhatian pasaran. Bagi pemimpin perniagaan dan penilai teknologi, ini menekankan kepentingan kritikal untuk membangunkan pemahaman yang halus tentang konsep ini. Tidak mencukupi lagi untuk menerima tuntutan pemasaran secara terperinci; sebaliknya, analisis yang lebih mendalam tentang model operasi sebenar produk—tahap proaktif, kemampuan menyesuaikan diri, dan orientasi matlamatnya—diperlukan untuk membuat keputusan pembelian dan strategik yang berpengetahuan.

7.0 Perintah Strategik dan Pandangan Masa Depan

Evolusi dari AI Generatif ke Agenetik bukan sekadar kemajuan teknologi tambahan; ia mewakili peralihan asas dalam cara perniagaan boleh memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mencipta nilai. Peralihan ini memerlukan tindak balas strategik yang proaktif dan dipikirkan dengan teliti dari pemimpin perusahaan. Menguasai sempadan baru ini memerlukan pemahaman yang jelas tentang peluang segera, pelan untuk pengambilan strategik, dan pendekatan yang waspada terhadap risiko dan pertimbangan etika yang berkaitan.

7.1 Cadangan untuk Pengambilan: Mengarungi Sempadan AI Baru

Bagi organisasi yang ingin memanfaatkan kuasa landskap AI yang berkembang ini, pendekatan pragmatik yang dua hala disyorkan.

Pertama, perniagaan harus mengambil dan meningkatkan penggunaan AI Generatif sekarang untuk keuntungan produktiviti yang segera dan boleh ditunjukkan. Teknologi ini cukup matang dan mudah diakses untuk dipalaskan merentasi pelbagai fungsi untuk mengautomasikan penciptaan kandungan, mempercepatkan penyelidikan dan sintesis data, dan membantu dalam pembangunan perisian.4 Ini bukan sahaja memberikan ROI jangka pendek tetapi juga membantu membina budaya “siap sedia AI” asas dalam organisasi, membiasakan pekerja dengan kolaborasi manusia-AI.

Kedua, pemimpin mesti mulakan bereksperimen secara strategik dengan Agentic AI. Ini harus bermula dengan mengenal pasti proses perniagaan yang jelas terdefinisi dan berimpak tinggi yang sesuai untuk automasi oleh ejen autonomi atau separa autonomi. Kasus penggunaan awal dalam bidang seperti pengurusan perkhidmatan IT, penyelesaian tiket sokongan pelanggan, atau pemantauan rantaian bekalan boleh berfungsi sebagai program perintis yang berharga untuk membina kepakaran dalaman dan menunjukkan potensi aliran kerja agen.17

Pelaksanaan yang berjaya bagi mana-mana paradigma, tetapi terutamanya Agentic AI, bergantung kepada beberapa prasyarat kritikal:

Data Readiness: Ejen AI hanya berkesan sejauh data yang boleh diakses dan diprosesnya. Organisasi mesti melabur dalam mencipta infrastruktur data enterprise yang bersih, diuruskan dengan baik, dan boleh diakses. Asas data “siap AI” ini adalah penting untuk membolehkan ejen membuat keputusan yang tepat dan sedar konteks.30
Security and Governance: Kuasa Agentic AI dikaitkan secara langsung dengan integrasi mendalamnya dengan sistem enterprise dan aksesnya kepada data sensitif. Ini mewujudkan risiko keselamatan dan privasi yang mendalam.20 Protokol keselamatan yang kukuh, kawalan akses, dan jejak audit yang telus bukan pilihan tetapi merupakan keperluan asas. Model tadbir urus “human-on-the-loop” dengan panduan dan pengawasan yang jelas adalah penting untuk mengurangkan risiko dan memastikan ejen beroperasi dengan boleh dipercayai dan selamat.15
Ethical Considerations: Ejen AI beroperasi berdasarkan algoritma dan data; mereka tidak mempunyai pemahaman semula jadi tentang nilai, etika, atau moral manusia. Ini mewujudkan risiko besar akibat yang tidak diingini, terutamanya dalam domain berisiko tinggi seperti penjagaan kesihatan, kewangan, atau penguatkuasaan undang-undang.20 Organisasi mesti secara proaktif mereka bentuk dan menguji sistem agen mereka untuk keadilan, prasangka, dan keselarasan dengan nilai manusia untuk memastikan mereka bertindak dengan cara yang bukan sahaja berkesan tetapi juga bertanggungjawab.

7.2 The Trajectory of AI Agency: The Road Ahead

Pembangunan Agentic AI masih dalam peringkat awal, tetapi trajektorinya menunjuk ke arah masa depan sistem autonomi yang semakin canggih dan bersepadu. Fokus semasa pada ejen tunggal atau kumpulan kecil yang menangani aliran kerja tertentu berkemungkinan akan berkembang menjadi multi-agent systems berskala besar dan terdesentralisasi. Dalam visi masa depan ini, ejen heterogen dengan keistimewaan yang pelbagai—sebahagian dimiliki oleh enterprise, sebahagian oleh rakan kongsi, sebahagian oleh individu—akan bekerjasama dalam persekitaran digital biasa untuk menyelesaikan masalah yang sangat kompleks dan dinamik.40

Perkembangan teknologi ini akan memberi kesan mendalam pada sifat kerja dan struktur organisasi. Seperti yang telah diserlahkan oleh World Economic Forum, peranan yang menekankan membuat keputusan kompleks, penyelesaian masalah, dan pengawasan strategik menjadi semakin kritikal dalam ekonomi global.41 Peningkatan sistem agen akan mempercepatkan trend ini, mengautomasikan sebahagian besar “plumbing” kognitif enterprise moden dan meningkatkan peranan manusia kepada salah satu strategi, kreativiti, dan tadbir urus.

Akhirnya, peralihan dari sistem generatif ke agen menandakan momen penting dalam evolusi perkongsian manusia-komputer. Ia sedang memindahkan AI dari menjadi alat yang kita arahkan kepada kolaborator yang kita berikan kuasa. Bagi enterprise yang berjaya menguruskan peralihan ini, ganjaran akan menjadi tahap baru ketangkasan operasi, ketahanan, dan inovasi, membuka jalan untuk masa depan yang ditentukan oleh integrasi yang lancar antara kecerdasan manusia dan mesin.

Works cited

en.wikipedia.org, diakses September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Apa itu Generative AI? - University Center for Teaching and Learning, diakses September 6, 2025, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
Generative Artificial Intelligence | NNLM, diakses September 6, 2025, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
Apa itu Generative AI? - Gen AI Explained - AWS - Dikemas kini 2025, diakses September 6, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
Dijelaskan: Generative AI | MIT News | Massachusetts Institute of Technology, diakses September 6, 2025, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
Agentic AI vs. generative AI: Perbezaan teras | Thomson Reuters, diakses September 6, 2025, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
Agentic AI vs. generative AI - Red Hat, diakses September 6, 2025, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
Apa itu Generative AI? - IBM, diakses September 6, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
10 Alat Generative AI Teratas untuk 2025: Kuasa Kreatif Hari Ini - eWeek, diakses September 6, 2025, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
Apa itu Generative AI? Contoh & Kasus Penggunaan - Google Cloud, diakses September 6, 2025, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, diakses September 6, 2025, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
Agentic AI vs Generative AI - Yang Mana Perlu Anda Gunakan? - Atera, diakses September 6, 2025, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, diakses September 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Apa itu agentic AI? Definisi dan pembeza - Google Cloud, diakses September 6, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
Apa itu Agentic AI? - Agentic AI Dijelaskan - AWS - Dikemas kini 2025, diakses September 6, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Apa Itu Agentic AI? | IBM, diakses September 6, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
Apa itu Agentic AI? | UiPath, diakses September 6, 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Apa itu Agentic AI? | Salesforce US, diakses September 6, 2025, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
Agentic AI vs Generative AI: Memahami Perbezaan Utama - ThoughtSpot, diakses September 6, 2025, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
Apa yang Perlu Anda Ketahui Tentang ejen AI - CSAIL Alliances - MIT, diakses September 6, 2025, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI vs. Agentic AI: Apa yang Perlu Diketahui oleh Pembangun - Docker, diakses September 6, 2025, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
Berhenti Berjuggling Aplikasi. Menyatukan Setiap Panggilan Pelanggan, Teks, WhatsApp, dan Chat dalam Satu Kotak Masuk Ringkas. - Seasalt.ai, diakses September 6, 2025, https://seasalt.ai/en/
Apakah ejen AI? Definisi, contoh, dan jenis | Google Cloud, diakses September 6, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
10 Kasus Penggunaan Agentic AI untuk Pusat Hubungan - CX Today, diakses September 6, 2025, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 Contoh dan Kasus Penggunaan Agentic AI yang Mengubah Perniagaan - Moveworks, diakses September 6, 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
Kasus Penggunaan Ejen AI - IBM, diakses September 6, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 Kasus Penggunaan & Contoh Agentic AI yang Membentuk Masa Depan AI - Akka, diakses September 6, 2025, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 kasus penggunaan agentic AI dunia sebenar - Valtech, diakses September 6, 2025, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ Kasus Penggunaan Agentic AI dengan Contoh Nyata - Research AIMultiple, diakses September 6, 2025, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
Ejen berkuasa AI dalam tindakan: Bagaimana kita menerima masa ‘agentic’ baru ini di Microsoft, diakses September 6, 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: Ambil Nota Mesyuarat ChatGPT Secara Real-Time - Chrome Web Store, diakses September 6, 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | Copilot Mesyuarat Agentic untuk Individu yang Produktif & Pasukan Berprestasi Tinggi, diakses September 6, 2025, https://seameet.ai/
Soalan Lazim - Seasalt.ai, diakses September 6, 2025, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Ulasan, Penilaian & Ciri-ciri Seasalt.ai SeaMeet 2025 | Gartner Peer Insights, diakses September 6, 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Temui peluang perniagaan dalam rakaman dengan SeaMeet, diakses September 6, 2025, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | Pusat Hubungan Omni-Channel untuk Perniagaan Kecil - Seasalt.ai, diakses September 6, 2025, https://seasalt.ai/
Penyelesaian Automasai AI - Seasalt.ai, diakses September 6, 2025, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik melancarkan ‘AI for All’ untuk membawa Ejen AI Kelas Perusahaan kepada SMB, diakses September 6, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz Focus - Taiwan Tech Arena, diakses September 6, 2025, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
Perniagaan bertemu Agentic AI: Keyakinan dalam penyelesaian autonomi dan agentic - Capgemini, diakses September 6, 2025, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak dan Emeritus Melancarkan Program Sijil Profesional dalam Agentic AI dan Aplikasi, diakses September 6, 2025, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak dan Emeritus Melancarkan Program Sijil Profesional dalam Agentic AI dan Aplikasi, diakses September 6, 2025, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

Dari Generasi ke Agen: Menganalisis Gelombang AI Seterusnya dan Manifestasinya dalam Automasi Aliran Kerja Perusahaan

Jadual Kandungan