PROFESOR bidang Kecerdasan Buatan di Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS), Esther Irawati Setiawan, menyoroti fase baru akal imitasi (AI) ke arah yang lebih otonom. Kini sistem pintar tidak merespons pengguna, tapi juga mampu berpikir bertahap. “Kita sudah masuk ke era agentic AI, ketika sistem mampu melakukan reasoning, planning, hingga eksekusi tugas,” ujarnya dalam Workshop Artificial Intelligence Talent Factory pada Jumat, 17 April 2026.
Menurut Esther, pergeseran ini merupakan perubahan mendasar dalam cara manusia berinteraksi dengan teknologi. Kecerdasan buatan awalnya masih didominasi pendekatan machine learning konvensional. Skema itu berlanjut ke level pemanfaatan model bahasa besar (large language model/LLM), hingga akhirnya masuk ke era agentic AI.
Scroll ke bawah untuk melanjutkan membaca
Perkembangan ini memperluas peran AI dari sekadar alat bantu menjadi mitra kerja yang lebih aktif. Dalam konteks dunia kerja, kata Esther, kombinasi antara manusia dan “digital humans” diperkirakan akan menjadi pola baru yang tak terhindarkan. Dia menuturkan, penggunaan LLM perlu disesuaikan dengan kebutuhan, karena dalam sejumlah kasus, metode machine learning konvensional justru lebih efisien. “Meski sedang hype (populer), tidak semua solusi harus menggunakan LLM. Kita harus menghindari pendekatan yang berlebihan,” tutur Esther.
Wakil Rektor UGM, Arief Setiawan Budi Nugroho, menegaskan bahwa AI tetap merupakan alat yang bergantung pada kualitas manusia di belakangnya. “Tanpa pemahaman dasar yang kuat, AI justru bisa menghasilkan interpretasi yang keliru,” kata dia.
Wakil Menteri Komunikasi dan Digital, Nezar Patria, menilai perubahan ini harus direspons dengan kesiapan talenta yang memadai. Menurut dia, penguasaan AI bukan hanya soal kemampuan teknis, tetapi juga pemahaman terhadap arah perkembangan teknologi itu sendiri. “Dunia kerja ke depan akan merupakan kombinasi antara manusia dan sistem digital. Ini menuntut kita tidak hanya mampu menggunakan teknologi, tapi juga mengembangkannya,” kata Nezar.
Risiko Evolusi Akal Imitasi
Mengutip laporan premium Tempo: “Evolusi AI Makin Canggih. Apa Risikonya bagi Kita?”, AI yang dilatih dengan data berbasis teks berangsur menjadi model yang belajar dari video dan simulasi dunia nyata. Para peneliti dari Stanford University mencatat bahwa sistem cerdas terus diperbarui setiap ada hambatan baru. Dengan kata lain, teknologi AI terus dikembangkan untuk mengatasi kegagalan output, bias, kerentanan terhadap serangan siber, kebutuhan energi yang besar, serta biaya jumbo komputasi.
Emu Video dari Meta dan Sora dari OpenAI merupakan dua contoh terpopuler untuk pendekatan AI multimodal. Emu merupakan generator text-to-video, sedangkan Sora membuat dan menyunting video berbasis perintah teks. Dalam konteks ini, output video menunjukkan cara AI meramu informasi tentang gerak, perubahan waktu, hubungan sebab-akibat, serta interaksi antarbenda.
Tesla Inc termasuk entitas teknologi ternama yang juga mengadopsi AI multimodal untuk sistem otonom kendaraan. Produsen mobil listrik tersebut terus mendorong pendekatan video-first training—pelatihan berbasis jaringan AI dari data kamera kendaraan di jalan nyata.
