Lab #08 ยท firmansyarifuddin.id
Ketika pertama kali menggunakan AI, saya memiliki pertanyaan yang sama seperti banyak orang lainnya.
AI mana yang paling bagus?
Saat itu saya menghabiskan cukup banyak waktu membaca ulasan, menonton video perbandingan, dan mengikuti berbagai diskusi yang memperdebatkan aplikasi mana yang lebih unggul.
Ada yang mengatakan ChatGPT terbaik.
Ada yang menganggap Claude lebih unggul.
Sebagian merekomendasikan Perpelexity, NotebookLM.
Yang lain menyarankan berbagai aplikasi khusus untuk penelitian, penulisan, desain, atau produktivitas.
Semakin banyak saya membaca, semakin saya bingung. Karena setiap aplikasi tampaknya memiliki penggemarnya masing-masing. Setelah menggunakan berbagai aplikasi tersebut selama beberapa waktu, saya mulai sampai pada kesimpulan yang berbeda.
Mungkin pertanyaannya memang keliru sejak awal. Alih-alih bertanya aplikasi mana yang terbaik, saya mulai bertanya:
Bagaimana cara menggabungkan berbagai alat tersebut agar saling melengkapi?
Di situlah saya mulai melihat AI sebagai sebuah ekosistem.
Bukan sebagai satu aplikasi tunggal. Bukan pula sebagai kompetisi yang harus menghasilkan satu pemenang.
Melainkan kumpulan alat yang masing-masing memiliki fungsi berbeda. Pengalaman ini sebenarnya tidak jauh berbeda dengan dunia akademik.
Dalam penelitian, saya tidak hanya menggunakan satu sumber referensi. Saya membaca jurnal, buku, laporan kebijakan, data statistik, dan berbagai sumber lainnya. Masing-masing memiliki peran yang berbeda.
Demikian pula dalam pekerjaan sehari-hari. Kita tidak hanya menggunakan satu aplikasi untuk semua kebutuhan.
Ada aplikasi untuk menulis.
Ada aplikasi untuk mengolah data.
Ada aplikasi untuk komunikasi.
Ada aplikasi untuk presentasi.
Tidak ada yang merasa aneh dengan kondisi tersebut. Namun ketika berbicara tentang AI, kita sering kali masih terjebak dalam pertanyaan:
Mana yang paling bagus?
Padahal dalam praktiknya, saya justru memperoleh manfaat yang lebih besar ketika mulai menggabungkan berbagai alat sesuai kebutuhan. Misalnya, saya sering menggunakan ChatGPT untuk berdiskusi, mengembangkan ide, atau membantu menyusun kerangka awal sebuah tulisan.
Ketika membutuhkan bantuan memahami banyak dokumen sekaligus, saya menggunakan alat lain yang memang dirancang untuk bekerja dengan sumber referensi dalam jumlah besar. Untuk pencarian literatur ilmiah, saya memanfaatkan aplikasi yang lebih fokus pada dunia akademik. Ketika membutuhkan visualisasi atau desain sederhana, saya menggunakan alat yang berbeda lagi.
Masing-masing memiliki peran.
Masing-masing memiliki kekuatan.
Dan yang terpenting, tidak ada satu pun yang mampu menggantikan semuanya sekaligus. Pengalaman tersebut mengubah cara saya memandang perkembangan AI. Saya tidak lagi terlalu tertarik pada pertanyaan tentang siapa yang akan menjadi pemenang. Saya lebih tertarik pada bagaimana berbagai alat tersebut dapat bekerja bersama.
Karena dalam banyak kasus, produktivitas tidak meningkat karena kita menemukan satu aplikasi yang sempurna. Produktivitas meningkat karena kita mampu memanfaatkan kelebihan dari berbagai alat yang tersedia. Pengalaman tersebut juga saya temukan di dalam kelas. Beberapa tahun terakhir saya mulai melihat mahasiswa menggunakan semakin banyak aplikasi AI. Ada yang menggunakan ChatGPT, ada yang menggunakan Gemini, ada yang mencoba Claude, ada yang memanfaatkan aplikasi pembuat presentasi, aplikasi pencatat otomatis, aplikasi pembuat gambar, hingga berbagai alat lain yang bahkan kadang baru pertama kali saya dengar dari mereka.
Menariknya, pertanyaan yang sering muncul sebenarnya hampir selalu sama.
“Pak, aplikasi mana yang paling bagus?”
“Pak, kalau untuk tugas ini lebih baik pakai yang mana?”
“Pak, aplikasi apa yang paling pintar?”
Pada awalnya saya juga ikut berpikir seperti itu.
Seolah-olah keberhasilan penggunaan AI sangat ditentukan oleh pilihan aplikasinya. Namun setelah melihat berbagai pengalaman mahasiswa, saya mulai menyadari bahwa masalah utamanya bukan terletak pada aplikasi yang digunakan. Mahasiswa yang menggunakan lima aplikasi belum tentu memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan mahasiswa yang menggunakan satu atau dua aplikasi secara konsisten.
Bahkan saya sering menemukan mahasiswa yang berpindah-pindah aplikasi, tetapi tetap kesulitan menyelesaikan tugasnya dengan baik. Sebaliknya, ada mahasiswa yang menggunakan alat yang relatif sederhana, tetapi mampu menghasilkan pekerjaan yang lebih terstruktur karena memiliki alur kerja yang jelas.
Dari situ saya mulai mengubah cara menjelaskan AI kepada mahasiswa. Saya tidak lagi terlalu fokus membahas aplikasi demi aplikasi. Saya lebih tertarik mengajak mereka memahami bagaimana membangun sistem kerja.
Bagaimana sebuah tugas dimulai.
Bagaimana informasi dikumpulkan.
Bagaimana referensi diperiksa.
Bagaimana AI digunakan pada setiap tahap pekerjaan.
Bagaimana hasil akhirnya dievaluasi kembali oleh manusia.
Saya bahkan pernah menulis bahwa yang paling penting bukanlah aplikasi yang digunakan, tetapi sistem kerja yang dibangun di sekelilingnya. Karena pada akhirnya, pekerjaan akademik bukanlah kumpulan perintah yang berdiri sendiri. Pekerjaan akademik adalah rangkaian proses yang saling terhubung.
Mulai dari menemukan masalah, mencari referensi, membaca, berdiskusi, menulis, merevisi, hingga menyajikan hasilnya kepada orang lain. Semakin lama saya mengamati, semakin saya yakin bahwa produktivitas tidak lahir dari banyaknya aplikasi yang digunakan. Produktivitas lahir dari kemampuan menyusun alur kerja yang masuk akal.
Dalam konteks tersebut, AI hanyalah salah satu bagian dari sistem yang lebih besar. Sama seperti dalam penelitian. Keberhasilan penelitian tidak ditentukan oleh satu software statistik tertentu.
Yang lebih penting adalah desain penelitian, kualitas data, ketepatan metode, dan kemampuan peneliti dalam menafsirkan hasilnya.
Begitu pula dengan AI.
Aplikasi hanyalah alat.
Nilai sesungguhnya muncul ketika alat-alat tersebut ditempatkan dalam sebuah sistem kerja yang terencana. Pelajaran ini juga membuat saya lebih santai mengikuti perkembangan teknologi. Saya tidak lagi merasa harus mencoba setiap aplikasi baru yang muncul. Saya juga tidak merasa harus selalu menggunakan alat yang paling populer. Yang lebih penting bagi saya adalah memahami fungsi setiap alat dan mengetahui kapan alat tersebut layak digunakan.
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan AI berlangsung sangat cepat.
Nama aplikasi terus berganti.
Fitur baru terus bermunculan.
Persaingan antar perusahaan semakin ketat.
Namun di tengah semua perubahan tersebut, saya melihat satu hal yang kemungkinan akan tetap bertahan. Masa depan AI mungkin bukan tentang satu aplikasi yang menguasai semuanya.
Masa depan AI lebih mungkin berbentuk ekosistem yang terdiri dari berbagai alat yang saling melengkapi.
Dan dalam ekosistem seperti itu, pertanyaan yang paling penting bukan lagi:
AI mana yang terbaik?
Melainkan:
Apakah kita memahami bagaimana berbagai alat tersebut dapat bekerja bersama?
Bagi mahasiswa, dosen, peneliti, maupun profesional lainnya, kemampuan tersebut akan menjadi semakin penting.
Karena dunia kerja masa depan kemungkinan tidak akan menuntut kita menguasai satu aplikasi tertentu.
Dunia kerja akan menuntut kemampuan membangun sistem kerja yang mampu memanfaatkan berbagai alat secara efektif.
Pada akhirnya, produktivitas tidak ditentukan oleh berapa banyak aplikasi AI yang kita miliki.
Produktivitas ditentukan oleh kemampuan kita menghubungkan berbagai alat tersebut menjadi sebuah proses yang menghasilkan nilai.
Bagi saya, itulah pelajaran terbesar setelah lebih dari setahun menggunakan AI.
Bukan tentang mencari pemenang.
Bukan tentang mengoleksi aplikasi.
Melainkan tentang belajar membangun ekosistem kerja yang membuat berbagai alat dapat saling melengkapi.
Karena pada akhirnya, yang mengubah hasil bukanlah aplikasinya.
Yang mengubah hasil adalah sistem kerja yang kita bangun di sekelilingnya.