Tiga Hal Terakhir yang Tak Bisa Ditiru AI
"AI tidak membuat penilaian manusia menjadi usang. AI justru membuatnya menjadi satu-satunya hal yang masih penting."
Minggu lalu tim desain kami meninjau tiga puluh halaman landing page yang dibuat AI. Ketiga puluhnya terlihat bagus. Kami menghabiskan dua jam berdebat soal mana yang benar.
Akhirnya, kami memilih satu. Bukan yang paling rapi. Hanya saja, terasa seperti Genspark. Saya tidak bisa menjelaskan sebelumnya kenapa. Tapi begitu saya melihatnya, ada sesuatu yang berubah di ruangan itu, dan kami semua tahu.
Bukan halaman landing-nya yang penting. Yang penting adalah tindakan memilihnya.
Di delapan artikel Seeing AGI saya sebelumnya, saya menulis tentang datangnya AGI, tim AI-native, vibe working, jurang pemisah token, dan bagaimana AI menulis ulang peran manusia di dalam bagan organisasi. Ada benang merah yang belum saya beri nama. Saya ingin mencoba menamainya di tulisan ini.
Tebakan terbaik saya hari ini: seiring AI mengomoditisasi output, tiga hal terakhir yang masih sulit ditiru adalah selera, penilaian, dan kepercayaan. Hal lain bisa dihasilkan. Tiga hal ini menolak untuk ditiru.
Output Mulai Jadi Gratis
Pada 2023, analisis pasar butuh dua minggu. Sekarang, empat menit. Halaman landing butuh seminggu. Sekarang, sebelum makan siang. Fungsi yang rapi butuh satu jam. Sekarang, sebelas detik.
Ini bukan cerita tentang produktivitas. Tindakan memproduksi sesuatu mulai jadi gratis — dan ketika produksi jadi gratis, nilai berpindah ke tempat lain. Selalu begitu. Musik rekaman memindahkan nilai dari piringan hitam ke brand sang artis. Mesin cetak memindahkannya dari juru tulis ke editor. PowerPoint tidak membunuh desainer; PowerPoint menaikkan standar bagi yang terbaik.
Pertanyaan yang saya pegang sekarang bukan lagi "bagaimana saya memproduksi lebih cepat". Tapi: ketika output gratis, apa yang masih langka?
Jawaban kerja saya: tiga hal.
Yang Pertama: Selera
Saya harus jujur sebelum menulis satu kata pun soal ini.
Ada argumen kuat bahwa siapa pun yang menulis esai panjang tentang selera, hampir secara definisi, menunjukkan bahwa dia tidak punya banyak selera. Orang-orang yang paling saya kagumi dalam dimensi ini tidak bicara soal selera. Mereka cuma memilih dengan baik, berulang kali, dan membiarkan karya mereka bicara sendiri. Begitu kamu mulai menjelaskan seperti apa "yang bagus", biasanya kamu sudah berhenti memilikinya.
Di bagian ini saya adalah murid, bukan guru.
Dengan itu di atas meja: ketika saya melihat pilihan-pilihan yang menua dengan baik di karier saya — produk yang berhasil, perekrutan yang terus berbunga, taruhan yang membuahkan hasil — pilihan-pilihan itu bukan yang paling optimal. Itu adalah pilihan yang terasa benar bagi orang yang sudah cukup lama menatap masalahnya sampai tahu seperti apa "benar" itu akan terlihat.
AI tidak mengubah mekanisme itu. AI mengubah volumenya. Otot memilih yang dulu hanya bagian kecil dari pekerjaan, sekarang jadi sebagian besar pekerjaan.
Bagian yang saya rasa tidak nyaman: kebanyakan dari kita dilatih untuk memproduksi. Saya masih sering memergoki diri sendiri, sepuluh menit setelah meninjau lima puluh opsi AI, malah mengetik versi saya sendiri. Bukan karena versi saya lebih baik — sering kali tidak — tapi karena memproduksi terasa lebih seperti bekerja, sementara memilih terasa terlalu sunyi, terlalu pasif, terlalu seperti saya tidak benar-benar pantas duduk di kursi itu.
Yang saya coba lakukan, dengan tidak sempurna, adalah membalik kebiasaan itu. Lebih sedikit waktu untuk menghasilkan, lebih banyak waktu untuk melihat. Menulis, dalam kata-kata, kenapa satu hal lebih baik dari yang lain — bukan karena saya yakin saya benar, tapi karena menuliskannya adalah satu-satunya cara untuk tahu di mana naluri saya sudah terkalibrasi dan di mana belum.
Itu seluruh latihannya. Lebih lambat daripada memproduksi. Saya belum tahu apakah berhasil. Saya akan tahu dengan cara yang sama seperti orang lain.
Yang cukup saya yakini: AI tidak membuat otot memilih jadi usang. AI justru membuatnya jadi otot yang penting.
Yang Kedua: Penilaian
Selera adalah soal memilih versi yang tepat dari sebuah hal. Penilaian adalah soal memilih apakah hal itu perlu dikerjakan sama sekali.
Awal tahun ini saya meminta seorang PM untuk pakai AI dan menghasilkan setiap ide produk wajar yang bisa kami kejar dalam enam bulan ke depan. Dia kembali dengan daftar panjang. Semuanya bisa dipertahankan. Sebagian kecil benar-benar cocok untuk siapa kami.
Kami memilih dua.
Jam-jam yang kami habiskan untuk memilih dua itu adalah jam-jam paling penting di bulan itu. Menghasilkan terasa seperti bekerja. Mengatakan tidak terasa seperti tidak melakukan apa-apa — sampai kamu menengok ke belakang setahun kemudian dan sadar itulah seluruh permainannya.
Yang membuat mengatakan tidak benar-benar sulit sekarang adalah bahwa "tidak" itu lebih lantang dari sebelumnya. Ketika menghasilkan satu opsi hampir tanpa biaya, setiap opsi yang tidak kamu pilih terasa seperti pengkhianatan kecil. Ada versi nyata dari masing-masing duduk persis di sana di output AI, terlihat masuk akal. Memilih dua berarti berjalan melewati lima puluh lima pilihan wajar lainnya. Itu butuh keyakinan yang lebih besar dari sebelumnya, bukan lebih kecil.
Saya tidak punya metode yang rapi. Yang paling dekat adalah sesuatu yang saya pelajari dari seorang mentor senior: setiap minggu, tulis di satu halaman apa yang kamu putuskan tidak dikerjakan, dan kenapa. Saya merasa ini lebih sulit dari yang saya kira. Beberapa minggu halamannya hampir kosong — dan itulah sinyalnya. Saya tidak benar-benar memutuskan. Saya cuma mengeksekusi apa pun yang muncul paling keras.
Yang Ketiga: Kepercayaan
Selera membentuk versi mana yang benar. Penilaian membentuk apa yang dibangun. Kepercayaan adalah yang membuat siapa pun peduli bahwa kamu membangunnya.
Di dunia di mana setiap pesaing memakai model yang sama, pertanyaan yang ditanyakan pengguna — biasanya tanpa mengucapkannya seperti ini — adalah output siapa yang saya percaya? Pertanyaannya soal orang mana, brand mana yang sudah mendapatkan hak untuk didengar.
Kepercayaan adalah yang paling aneh dari ketiganya. Ia tidak tinggal di dalam perusahaanmu. Ia tinggal di dalam kepala orang lain. Kamu tidak bisa menghasilkannya. Kamu tidak bisa membelinya. Kamu hanya bisa membiarkannya menumpuk, perlahan, di sepanjang rentang waktu yang kebanyakan perusahaan tidak punya kesabaran untuk menjalaninya.
Saya akan jujur kenapa saya menulis seri ini. Tiap tulisan, di antara hal lain, adalah setoran ke rekening kepercayaan yang tidak sepenuhnya saya kendalikan. Rekeningnya bukan kepercayaan pada produk Genspark. Tapi kepercayaan pada saya sebagai orang yang mencoba melihat dengan jernih di depan publik, bersedia salah dengan terbuka. Kalau artikel-artikel Seeing AGI saya menua dengan buruk, rekening itu akan kosong terlepas dari apa pun yang saya rilis. Saya merasa berguna untuk jernih soal tawar-menawar itu. Itu membuat saya jujur untuk tidak menulis hal yang sebenarnya tidak saya percayai.
Yang saya yakini: di dunia berisi output AI yang nyaris identik, bagian dari perusahaanmu yang akan dijadikan jangkar oleh pengguna pada akhirnya bukan apa yang kamu produksi. Tapi catatan bagaimana keputusan-keputusanmu bertahan. Yang artinya: kepercayaan, di era AI, adalah bayangan panjang dari penilaian.
Kenapa Saya Terus Menulis Ini
Seorang teman bertanya pada saya belakangan ini kenapa saya terus menulis seri ini.
Jawaban jujurnya: saya masih mencari tahu untuk diri sendiri.
Saya punya anak laki-laki berusia 13 tahun. Saya punya perusahaan dengan sekitar 70 orang yang mempertaruhkan karier mereka pada penilaian saya. Saya tidak menulis ini karena saya sudah tahu jawabannya. Saya menulis ini karena satu-satunya cara jujur yang saya tahu untuk mencari tahu sesuatu adalah dengan menuliskannya dan membiarkan orang yang lebih pintar dari saya memberitahu di mana saya salah.
Selera, penilaian, dan kepercayaan adalah tebakan terbaik saya. Mungkin ada hal lain yang belum saya lihat. Salah satu dari tiga ini mungkin ternyata kurang tahan lama dari yang saya pikir. Saya akan terus menulis sambil belajar. Saya menduga beberapa hal yang saya tulis di sini akan terlihat naif dua tahun lagi. Saya lebih memilih naif di depan publik daripada percaya diri sambil diam.
Satu hal yang diam-diam saya yakini: ketika mesin bisa melakukan hampir semua hal, bagian yang masih penting adalah apa yang manusia pilih untuk dilakukan dengan mesin-mesin itu. Bukan apa yang bisa kita lakukan. Tapi apa yang kita pilih.
Memilih adalah pekerjaan sekarang.
Eric Jing Masih mencari tahu, di depan publik