Lalu apa? Setelah AI belajar untuk melaksanakan, apa sebenarnya yang langka?

Belakangan ini, topik panas tentang AI menunjukkan sesuatu yang agak tidak biasa. Bukan lagi muncul model baru yang lain, melainkan sejenis alat AI yang benar-benar baru mulai meledak—mereka tidak lagi sekadar “membantu kamu berpikir” atau “mengajar kamu cara melakukan”, melainkan langsung “melakukan untukmu”. Lalu apa bedanya? Ini mencerminkan perubahan yang lebih mendalam: kemampuan yang dulu kita hargai sedang mengalami penurunan nilai secara cepat, sementara kemampuan lain yang selama ini diremehkan secara panjang, menjadi sangat langka.

Ketika AI Berubah dari Asisten Menjadi Pelaksana

Pemahaman kita tentang AI sebelumnya bersifat linier: kamu bertanya → dia menjawab; kamu menghadapi masalah sulit → dia memberi solusi. Dalam hubungan seperti ini, manusia masih mempertahankan kendali atas keputusan penting.

Namun sekarang pola ini telah terpecah. Generasi baru alat AI Agent menunjukkan kemampuan yang benar-benar berbeda—mereka bisa secara mandiri mengoperasikan antarmuka, mengisi formulir, mengirim pesan, mengubah kode, mengatur file, menjalankan skrip, bahkan mampu menyelesaikan alur kerja yang kompleks melintasi berbagai aplikasi. Tugas-tugas kecil yang sebelumnya harus dilakukan secara manual, kini bisa langsung diambil alih oleh AI. Lebih penting lagi, alat-alat ini bukan lagi mainan eksklusif programmer tertentu, melainkan sudah terintegrasi langsung ke dalam Telegram, Discord, Slack, dan skenario kerja sehari-hari, seperti asisten top level yang online 24 jam.

Data terbaru dari GitHub Copilot menunjukkan bahwa hampir 46% pengembang aktif saat ini menggunakan AI untuk membantu pemrograman, dan kecepatan penyelesaian tugas mereka meningkat hampir 56%. Bahkan, valuasi beberapa platform AI pemrograman telah melonjak ke angka miliaran dolar, dan disebut sebagai “software tingkat perusahaan dengan pertumbuhan tercepat” oleh industri.

Ini bukan sekadar peningkatan angka efisiensi, melainkan sebuah transformasi esensial: melaksanakan sesuatu dari yang sebelumnya langka menjadi standar yang dapat diskalakan.

Perpindahan Besar dalam Kelangkaan: Dari “Mampu Melakukan” ke “Mengerti Memilih”

Ketika semua orang mampu melakukan tugas secara efisien, fokus kompetisi pasti akan bergeser.

Dulu, faktor utama dalam menyelesaikan sebuah pekerjaan kira-kira adalah: 30% pemikiran (memikirkan apa yang harus dilakukan), 70% pelaksanaan (melakukan). Rasio ini sekarang mulai berbalik. Dalam dunia di mana AI mampu melakukan eksekusi berkualitas tinggi, kompetisi sejati berubah menjadi: 70% penilaian (mengetahui apa yang harus dilakukan, kapan, dan apakah layak dilakukan), 30% pengawasan (memastikan AI melakukan dengan benar).

Perubahan ini memiliki dampak yang mendalam. Perusahaan AI di Silicon Valley mulai merekrut “Storyteller” dan “Decision Maker” dengan dana besar—ini tampak kontra intuitif, tetapi logikanya sangat jelas: ketika pelaksanaan tidak lagi langka, leverage utama menjadi: apakah kamu mampu menilai arah secara akurat dan meyakinkan orang lain tentang penilaianmu.

Apa yang dibutuhkan? Kemampuan menilai secara tepat, mengungkapkan dengan jelas, dan mampu membangun kepercayaan. Kumpulan kemampuan ini secara esensial adalah “pengaruh” dalam arti luas.

Mengamati ekosistem kreator saat ini menunjukkan kekuatan perubahan ini. Data terbaru menunjukkan bahwa meskipun ekonomi kreator sedang berkembang pesat (diperkirakan dari miliaran menjadi hampir 5000 miliar dolar), distribusi manfaatnya sangat tidak merata—hanya 4% kreator yang mencapai pendapatan profesional (lebih dari 100.000 dolar per tahun), sementara 46% kreator berpenghasilan kurang dari 1000 dolar per tahun.

Ini bukan karena kekurangan konten, justru sebaliknya—adanya ledakan konten dan kompetisi yang semakin ketat. Lalu, apa bedanya antara 4% dan 46%? Biasanya terletak pada kemampuan menilai. Apakah mereka mampu menilai konten apa yang layak dibuat, menemukan sudut pandang unik di tengah keramaian suara, dan terus membuktikan bahwa penilaian mereka benar.

Perpindahan Kekuasaan dari Dua Leverage

Naval, seorang investor, pernah mengemukakan pandangan klasik: kode dan media adalah dua leverage utama dari kelas kekayaan baru.

Sepuluh tahun terakhir, leverage kode mendominasi dunia teknologi. Kisah sukses Silicon Valley hampir selalu mengikuti skenario ini: menulis kode sekali → melayani jutaan pengguna → pertumbuhan eksponensial → menghasilkan uang dalam skala besar. Logika ini sangat kuat sebelum AI menjadi sedemikian kuat.

Namun, perubahan yang sedang terjadi merusak permainan ini. Dengan semakin dalamnya penetrasi AI dalam bidang pemrograman, kelangkaan menulis kode mulai menghilang. Tidak lagi membutuhkan gelar tinggi, siapa pun bisa menghasilkan kode berkualitas cukup baik dengan AI—“semua orang adalah pengembang” bukan lagi slogan, melainkan kenyataan. Ketika teknologi tidak lagi menjadi penghalang, keunggulan unik leverage kode pun memudar.

Sebaliknya, leverage media sulit sepenuhnya digantikan oleh AI. Mengapa? Karena ada hal-hal yang sulit otomatisasi oleh AI:

• Penilaian nilai tidak bisa otomatis dari nol
• Kepercayaan tidak bisa dihasilkan secara algoritmik dari kosong
• Pengaruh tidak bisa dengan cepat diduplikasi atau dibuat palsu

Lebih penting lagi, kedua leverage ini mulai menyatu. Ketika AI mengambil alih banyak pekerjaan berulang, individu dengan penilaian yang unik dapat langsung mengubah pengetahuan mereka menjadi pengaruh skala besar.

Seorang yang mampu menilai + AI yang mampu melaksanakan = sebuah “organisasi digital” yang mandiri

Ini bukan sekadar penggantian alat, melainkan penggabungan dan penguatan kemampuan.

Aturan Baru Bertahan bagi Kreator

Menghadapi perubahan ini, kreator dan pelaku industri perlu meninjau ulang cara kerja mereka.

Pertama, perubahan dalam pola produksi konten

AI memungkinkan peningkatan volume konten hingga tiga kali lipat, tetapi ini berarti pengaruh rata-rata dari setiap konten menurun. Dalam lingkungan seperti ini, kuantitas tidak lagi berarti apa-apa. Kompetisi sejati adalah: siapa yang mampu membuat penilaian yang lebih baik—bukan memproduksi 100 konten secara acak, melainkan memilih 3 yang layak untuk didalami.

Studi terbaru dari McKinsey menunjukkan bahwa teknologi baru secara teori dapat mengotomatisasi 57% waktu kerja. Tapi ini tidak berarti pekerjaan hilang, melainkan manusia bisa mengalihkan lebih banyak energi ke hal-hal yang tidak bisa dilakukan mesin: pengambilan keputusan kompleks, membangun hubungan, berpikir kritis, dan empati. Bagi kreator konten, yang dihemat bukan waktu semata, melainkan sumber daya perhatian—lebih banyak waktu dan energi untuk memikirkan “apa yang benar-benar layak dilakukan”.

Kedua, perubahan dalam metode pembangunan merek

Cara tradisional membangun merek bergantung pada anggaran, eksposur, dan dukungan dari institusi. Sekarang, metode ini mulai menurun efisiensinya. Pendekatan baru adalah membangun “simpul kepercayaan”—mengumpulkan kepercayaan melalui konsistensi akurasi penilaian.

Ini menjelaskan mengapa media baru mulai melakukan prediksi pasar dan pelacakan penilaian. Karena ketika setiap penilaian bisa diukur, diverifikasi, dan didokumentasikan, kepercayaan menjadi aset nyata yang bisa dikumpulkan. Mengatakan “tren ini akan terjadi” bukan lagi berdasarkan feeling, melainkan diverifikasi oleh pasar dengan uang nyata. Ini mengubah kompetisi konten dari permainan trafik menjadi arena penilaian.

Ketiga, rekonstruksi hubungan dengan audiens

Logika media tradisional adalah “corong trafik”: eksposur→ klik→ baca→ konversi→ selesai. Pembaca selesai membaca, lalu pergi.

Era baru harusnya adalah “lingkaran pengaruh”: keluarkan penilaian→ terima verifikasi→ lakukan review terbuka→ terus optimasi. Setiap penilaian dicatat, diverifikasi, dan divalidasi oleh pasar dan audiens. Penilaian yang benar akan mendapatkan bonus kepercayaan, yang salah akan diperbaiki melalui review terbuka untuk menjaga integritas. Audiens tidak lagi sekadar “melihat dan pergi”, melainkan menjadi “pengamat yang terus memverifikasi”.

Terakhir, relokasi nilai konten

Persaingan media dulu adalah memperebutkan “kecepatan”—siapa yang pertama mengangkat tren, dia yang mendapatkan trafik. Tapi sekarang, AI jauh lebih cepat dari manusia, jalur ini sudah tidak relevan lagi.

Kesempatan sejati ada di “kedalaman”. Bukan sekadar memberi tahu apa yang terjadi, tetapi apa maknanya atau apa yang akan terjadi selanjutnya. Yang pertama membutuhkan kemampuan melihat di balik permukaan dan menemukan masalah utama, yang kedua membutuhkan prediksi yang cukup jelas, berani, dan dapat diverifikasi. “Kedalaman” ini bukan soal panjang artikel, melainkan kekuatan penilaian itu sendiri. Pembaca tidak membutuhkan lebih banyak informasi, melainkan “penilai” yang mampu menyaring dan membuat keputusan.

Lalu apa? Nilai esensial sebenarnya tidak berubah

Alat seperti Clawdbot membuat tren AI dari “membantu berpikir” menjadi “melakukan untukmu” menjadi kenyataan yang tak terelakkan.

Ketika AI belajar melakukan eksekusi, nilai inti manusia kembali ke hal paling fundamental: kemampuan menilai apa yang benar-benar layak dilakukan. Dan daya saing di bidang media dan kreativitas pun bertransformasi—dari “kemampuan produksi” menjadi “kemampuan menilai”.

Sepuluh tahun terakhir, kompetisi adalah siapa yang lebih mampu “melakukan”; sepuluh tahun ke depan, kompetisi adalah siapa yang lebih mampu “memilih”. Yang pertama mengandalkan kerja keras dan keterampilan, yang kedua mengandalkan kognisi dan akumulasi pengalaman.

Sebagai pendiri atau pelaku industri, pertanyaan yang selalu saya pikirkan bukanlah “Akankah AI menggantikan kita”, melainkan “Setelah pekerjaan kecil diambil alih AI, apakah kita mampu menciptakan nilai di tingkat yang lebih tinggi?”

Ketika AI membantu mengatur data, mengklasifikasi bahan, dan melacak tren, apa yang tersisa untuk dilakukan? Apakah kita akan terus mengisi jadwal dengan pekerjaan kecil, atau benar-benar fokus pada berpikir: konten apa yang benar-benar layak dibuat? Arah mana yang benar-benar layak didukung? Penilaian apa yang cukup kuat untuk mempengaruhi keputusan orang lain?

Jawaban ini menentukan nilai kamu di era AI. Dan nilai ini semakin bergantung pada dua hal: kemampuan menilai dan kemampuan meyakinkan orang lain tentang penilaianmu—yang secara luas disebut “pengaruh” dan “kemampuan media”.

Kembali ke esensi pekerjaan media, tidak peduli bagaimana zaman berubah, misi pelaku selalu sama: memahami dunia, menyampaikan nilai. AI hanya mengambil alih bagian eksekusi dari “menyampaikan”, sedangkan “memahami” dan “menilai apa yang layak disampaikan” tetap menjadi kompetensi inti. Dan kompetensi ini mungkin akan menjadi semakin berharga.

Inilah ujian sejati dari gelombang AI ini—bukan soal teknologi yang berkembang, melainkan apakah kita sebagai manusia mampu menemukan hal-hal yang hanya manusia yang bisa lakukan.