- Reaksi berlebihan para CEO yang langsung memaksakan alat LLM ke seluruh karyawan dan mendorong mereka yang tidak menggunakannya ke arah pemecatan makin sering terlihat belakangan ini, dan adopsi yang koersif seperti ini justru berbalik merugikan
- Alat semacam ini hanya efektif ketika dipilih dan digunakan secara sukarela, dan pengguna yang didorong secara paksa tidak akan pernah benar-benar mahir memakainya
- CEO berada sangat jauh dari tahap terakhir pekerjaan (last mile) di lapangan, sehingga hanya melihat hasil AI yang mulus (happy path) dan mengabaikan banyak tindak lanjut yang sebenarnya diperlukan setelahnya
- “Berfungsi” dan “berfungsi dengan benar, dalam skala besar, dan di lingkungan tertentu” adalah hal yang berbeda, dan untuk melengkapi detail seperti keamanan, kepatuhan regulasi, dan aksesibilitas tetap dibutuhkan tenaga ahli
- Sebagian besar perusahaan yang membenarkan pengurangan besar-besaran tenaga kerja dengan alasan LLM sebenarnya hanya memakai AI sebagai dalih untuk menutupi perekrutan berlebihan
Reaksi berlebihan CEO terhadap AI
- Dalam 3 bulan terakhir terlihat 4 kasus, dan semuanya menunjukkan pola yang mirip
- Dalam email "all hands", mereka menekankan betapa menakjubkannya alat LLM, lalu memberi tahu bahwa jika seluruh karyawan tidak segera mempelajarinya, sebaiknya mulai mencari pekerjaan lain
- Mereka mempekerjakan "konsultan" untuk mengajarkan cara menggunakan alat tersebut, atau menjalankan "office hours" maupun "AI hackathon" internal
- Kasus terburuk adalah beberapa perusahaan yang membuat leaderboard token, yang merupakan cara paling bodoh untuk mendorong pembelajaran LLM
- Pemanfaatan AI yang baik justru mencakup belajar melihat token sebagai sumber daya yang langka
- Menghitung penggunaan tinggi sebagai sesuatu yang baik dengan sendirinya itu tidak rasional, karena mudah mendorong pemborosan token untuk penggunaan yang tidak produktif
Pentingnya pilihan sukarela
- LLM bisa menjadi sangat kuat ketika pengguna mempelajari alat tersebut dengan baik dan secara sukarela memilihnya sebagai alat bantu kerja
- Orang yang dipaksa memakai alat LLM tidak akan belajar cara menggunakannya dengan baik
- Karyawan juga akan diuntungkan jika memahami kekuatan dan keterbatasan alat AI dengan lebih mendalam
- Kekuatan LLM terletak pada kemampuannya membantu karyawan menyelesaikan lebih banyak pekerjaan ketika digunakan dengan baik dan secara sukarela
Diagnosis Aaron Levie
- CEO Box, Aaron Levie, meski dirinya seorang pendukung besar AI, tetap mampu menunjukkan dengan tepat penyebab reaksi berlebihan para CEO
- Para CEO masih terlalu jauh dari tahap terakhir pekerjaan nyata yang tetap dibutuhkan untuk menghasilkan sebagian besar nilai dengan AI, sehingga mudah jatuh ke dalam "AI psychosis"
- Saat mencoba AI, mereka hanya melihat hasil yang mulus, tanpa memikirkan 10 hingga 20 pekerjaan lanjutan yang harus mengikuti agar hasilnya benar-benar berkelanjutan
- "Saya membuat prototipe produk yang keren" → tetapi sebelum diterapkan di lingkungan produksi, kode itu masih perlu ditinjau dan berbagai masalah harus diperbaiki
- "Saya membuat kontrak" → tetapi sebelum dikirim ke pihak lain, semua ketentuannya tetap harus diverifikasi atau diintegrasikan dengan kontrak lama
- Hal terbaik yang bisa dilakukan CEO adalah memakai AI dalam jumlah besar agar memahami implikasi nyata agen di perusahaan, serta memahami sekaligus kelebihan dan jumlah pekerjaan nyata yang diperlukan
- Namun, istilah "AI psychosis" sendiri dapat menimbulkan salah paham, dan banyak psikolog serta psikiater mengkritiknya sebagai istilah yang tidak akurat
CEO yang terputus dari lapangan dan pola pikir cargo cult
- Sebagian besar masalah ini berasal dari kenyataan bahwa CEO tradisional memang terputus dari orang-orang yang benar-benar menyelesaikan pekerjaan
- Setelah melewati banyak tim dan lapisan, proses nyata bagaimana pekerjaan dilakukan hanya tersampaikan secara terfragmentasi melalui bagan organisasi
- Masalahnya tampak jelas ketika seorang CEO menerima alat agen seperti Claude Code, membuat sesuatu dengannya, melihat itu berjalan, lalu berpikir, "Kalau saya bisa membuatnya sendiri seperti ini, kenapa kita butuh tenaga kerja sebanyak itu?" — CEO seperti inilah yang memang tidak kompeten
- Alasan perusahaan mempekerjakan karyawan adalah untuk melengkapi detail-detail kecil namun penting yang tidak mudah terlihat oleh CEO, seperti keamanan, kepatuhan regulasi, dan aksesibilitas
- “Sesuatu yang berfungsi”, “sesuatu yang berfungsi dengan baik”, “sesuatu yang berfungsi dengan baik dalam skala besar”, dan “sesuatu yang berfungsi dengan baik dalam skala besar di lingkungan tertentu” adalah hal yang berbeda
- Ada perbedaan besar antara membuat sesuatu yang sekadar berjalan dan membuat produk yang aman serta benar-benar nyaman dipakai untuk pasar massal
- Lompatan logika seperti "Kalau saya bisa membuatnya, semua orang juga bisa" mengabaikan alasan mendasar mengapa perusahaan mempekerjakan tenaga berpengalaman dan terampil
- Karena itu, pemanfaatan yang paling tepat bukan untuk alat pasar massal, melainkan membuat alat yang sepenuhnya dipersonalisasi untuk membantu tugas tertentu
- Ini mirip dengan pola pikir cargo cult — CEO melihat sendiri pekerjaan dengan Claude Code bisa berjalan dan menganggapnya sama dengan pekerjaan karyawan, padahal semua tahapan tak terlihat yang ditangani karyawan tetap diperlukan
Cacat logika pengurangan tenaga kerja
- Gambaran CEO yang setelah sepenuhnya tenggelam dalam teknologi AI langsung menyimpulkan bahwa mereka bisa memecat setengah karyawannya adalah situasi yang gelap sekaligus menggelikan
- Perusahaan yang percaya bahwa mereka bisa memangkas tenaga kerja besar-besaran karena LLM akan cepat menyadari bahwa itu adalah salah perhitungan
- Kekuatan LLM adalah meningkatkan produktivitas karyawan bila digunakan dengan baik dan sukarela, bukan berarti manusia yang dibutuhkan jadi lebih sedikit — justru lebih banyak manusia yang tahu cara bekerja secara produktif tetap dibutuhkan
- Sebagian besar perusahaan yang menjadikan LLM sebagai alasan untuk PHK massal sebenarnya hanya memakainya sebagai dalih
- Mereka telah melakukan perekrutan berlebihan, dan narasi "efisiensi AI" lebih mudah diterima Wall Street daripada mengakui "keputusan perekrutan yang salah"
Kesimpulan
- Sesuai resep Levie, CEO harus mempelajari cara kerja teknologi, tetapi itu juga harus mencakup keterbatasan teknologi tersebut
- Jika seorang CEO mengira prototipe yang dibuat dengan vibe coding sudah siap produksi, biarkan dia meluncurkannya sendiri dan melihat hasilnya
- Jika seorang CEO mengira kontrak yang dibuat dengan vibe coding setangguh kontrak yang ditinjau pengacara, dia akan melihat sendiri berapa biaya hukum yang muncul saat masalah terjadi
- Alat AI memang kuat, tetapi CEO yang percaya bahwa AI menggantikan pekerjaan karyawan hanyalah CEO yang tidak kompeten
3 komentar
"Efeknya hanya muncul ketika alat dipilih dan digunakan secara sukarela; pengguna yang didorong secara paksa tidak akan pernah bisa menggunakannya dengan baik"
Saya sangat setuju dengan ini
tolong
Opini Hacker News
Ini mengingatkan pada lelucon lama, “90% kode adalah 90% dari pekerjaan. Sisa 10% kode adalah 90% pekerjaan lainnya”
Sejak 1986, hampir seluruh kehidupan dewasaku kuhabiskan untuk meluncurkan produk, dan salah satu hal yang kupelajari sangat awal adalah bahwa “peluncuran” itu lebih besar daripada “perancangan”
Ada sangat banyak pekerjaan yang terlibat untuk menghadirkan produk yang sudah dirilis atas nama brand kita lalu harus terus didukung
Mirip seperti punya anak. Pembuahan itu menyenangkan, melahirkan itu menyakitkan, dan membesarkannya adalah pekerjaan seumur hidup
Menurutku, hal yang sama juga berlaku pada produk yang diluncurkan untuk menghasilkan uang
Katanya, gerombolan agen mereka akan menelusuri GitHub, Slack, dan wiki untuk memahami apa yang harus dikerjakan berikutnya, lalu gerombolan agen lain akan melakukan code review, pengujian, merge, deployment, A/B testing, sampai rollback
Boris sendirian telah me-merge hampir 300 PR dalam 1–2 minggu terakhir, jadi lab-lab papan atas tampaknya seperti telah membuka segel produktivitas
Dan mereka berbicara tentang AI perbaikan-diri rekursif yang begitu kuat dan otonom, sambil berargumen bahwa semua perusahaan harus siap untuk “berhenti” dari upaya itu
Kartu model Fable/Mythos[1] bahkan memuat pembatasan yang intinya mengatakan bahwa model itu terlalu kuat untuk dibiarkan dipakai orang biasa, jadi mereka akan menolak permintaan tuning dan pelatihan model
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
Pertama, Anda harus membuat produk utuh dengan banyak fitur, lalu menyusun ringkasan yang sangat dipadatkan agar semua fitur itu bisa ditampilkan di landing page
Kalau pengunjung tidak bisa memahami keseluruhan produk yang kompleks itu dalam 10 detik, Anda sudah kehilangan mereka
Produk memang harus kompleks. Pasar software sudah seperti itu, dan low-hanging fruit biasanya sudah dipetik semua saat Anda menemukannya
Tentu akan ada orang yang menghasilkan uang dari peluang mudah baru yang muncul karena perubahan teknologi, tetapi kemungkinan besar itu bukan Anda. Anda tidak punya jaringan bisnis yang diperlukan untuk mewujudkannya
Itu juga mengingatkanku pada ucapan, “90% pertandingan itu setengahnya adalah mental”
CEO yang buruk itu banyak sekali. Cukup mirip dengan politisi. Menjadi CEO memang sangat sulit, tetapi kemampuan yang dibutuhkan untuk naik ke posisi itu tidak selalu banyak tumpang tindih dengan kemampuan yang dibutuhkan untuk benar-benar bekerja dengan baik
Penting untuk tahu kepada siapa harus menjilat dan kepada siapa tidak, lalu beruntung dengan timing yang pas
Menurut saya, sangat jarang CEO benar-benar kompeten dalam pekerjaannya
Sebagian besar perusahaan ditopang oleh kelas pekerja, dan dalam beberapa kasus karyawan bahkan menjaga perusahaan tetap berjalan meski bertentangan dengan keinginan CEO
Bukan berarti para eksekutif ingin menghancurkan perusahaan, tetapi mereka tidak kompeten sehingga terus membuat keputusan buruk
Pada akhirnya, yang dibutuhkan untuk menjadi CEO hanyalah meyakinkan seseorang bahwa jika mereka meminjamkan uang, uang itu akan kembali
Saya pernah bekerja di bawah orang-orang yang benar-benar mengerikan dan rasanya tidak akan lolos wawancara di mana pun, tetapi mereka jadi CEO karena punya bakat konsisten menarik lebih banyak uang
Kebanyakan dibiayai oleh orang tua kaya, lalu masuk sekolah elite lewat jalur alumni
Cukup banyak yang lebih pintar dari rata-rata, tetapi sama sekali bukan jenius
Kekayaan itu membuat mereka bisa mengenal komputer lebih awal daripada orang lain
Tampaknya mereka sama sekali tidak paham, atau tidak mau paham, bahwa secara rata-rata mereka itu jelas “nepo babies”
Tentu saja CEO perusahaan seperti Microsoft sangat sulit dan berat dalam banyak hal, tetapi kebanyakan CEO bukan berada di posisi seperti itu
Kalau murni dari pengalaman saya, kebanyakan CEO dan CTO adalah orang bodoh yang tidak tahu apa-apa
Tapi saya sudah 25 tahun menulis program dan baru 3 tahun menjadi CEO, jadi anggap saja ini dengan sedikit filter
Menurut saya orang terlalu melebih-lebihkan jabatan seperti ini. Pada akhirnya semua tergantung pada apa yang sebenarnya dilakukan perusahaan itu, dan apa yang dituntut posisi tersebut di perusahaan itu
CTO di perusahaan SaaS yang tidak berarti apa-apa bisa saja orang yang baru lulus kuliah. Kemungkinan besar mereka hanya mengerjakan hal sepele yang bisa dirakit siapa saja, bahkan LLM
Sebaliknya, CTO dari layanan streaming yang andal, dipakai luas, dan menangani porsi berarti dari trafik internet dunia sedang memecahkan masalah yang jauh lebih menarik dan sulit, dan keputusannya juga jauh lebih penting
Saya melihat di Xitter ada yang bilang, “CEO yang ingin mengganti pekerjaan dengan AI harus lebih dulu mengganti sekretaris mereka dengan AI,” dan menurut saya itu aturan yang sempurna
Semua demo AI itu pada dasarnya cuma variasi dari asisten pribadi, jadi AI seharusnya bisa melakukan pekerjaan itu, bukan?
Menurut saya jumlah relawan dari kalangan CEO yang punya sekretaris akan nol
Sebagai catatan, ini bukan bermaksud menghina sekretaris manusia. Mereka melakukan pekerjaan yang bernilai, dan menurut saya tidak seharusnya digantikan oleh AI
Orang dari OpenAI sekarang bilang AI lebih baik daripada dokter. Bukan saya yang bilang, dia yang bilang. Kalau begitu, dia pasti sudah mengganti dokternya sendiri, kan?
Kalau AI yang disesuaikan, sepertinya cukup bagus untuk menggantikan CEO. Coba pikirkan saja berapa banyak hal yang bisa dilakukan perusahaan jika biaya overhead dipangkas sebesar itu
Kodenya dibuat manusia + AI, dan pengelolaannya ditangani AI saja
Para CEO paham bahwa AI menawarkan potensi peningkatan produktivitas. Menggunakan peningkatan produktivitas itu untuk mengurangi karyawan adalah pendekatan yang miskin imajinasi
Cara yang lebih berani adalah memakai peningkatan itu untuk melampaui ekspektasi pelanggan yang ada, atau meningkatkan pendapatan tanpa menambah jumlah karyawan secara proporsional
CEO yang buruk itu banyak sekali
Pengembang perangkat lunak yang buruk juga banyak sekali
Saat keduanya bertemu, pengembang perangkat lunaknya yang dipecat
CEO-nya pergi setelah beberapa waktu sambil mengeksekusi stock option
CEO perusahaan publik modern pada dasarnya lebih mirip manajer hedge fund yang ingin memeras tenaga kerja sampai dolar terakhir. AI adalah tuas yang memikat bagi mereka, tetapi tidak terlalu efektif
Jika AI membuat Anda lebih kompeten, pada dasarnya itu mirip seperti menerima suntikan modal
CEO yang melihat itu lalu berpikir harus mengurangi jumlah orang juga sedang memberi sinyal bahwa dia tidak tahu bagaimana menggunakan sumber daya tambahan yang meningkat itu
Kenapa kita tidak bisa membuat model AI untuk menggantikan CEO-CEO seperti ini? Rasanya AI akan cukup bagus dalam menjalankan perusahaan
Bagaimana dengan karyawan yang merasa AI akan menggantikan CEO mereka