Banyak pekerja kantoran menghibur diri dengan pertanyaan yang salah. Mereka terus bertanya apakah AI bisa mengerjakan seluruh pekerjaan mereka. Itu bukan ambang batas yang akan dipakai pemberi kerja mereka. Pertanyaan sebenarnya adalah apakah hasilnya bisa diproduksi cukup murah, dan diperiksa cukup murah, sampai posisi itu mulai terlihat mahal. Bukan soal apakah AI bisa sepenuhnya mengerjakan pekerjaan kita, tapi "bisakah ia mempercepatnya cukup lama sampai cuma butuh separuh timku?". Karena jawabannya, sayangnya, ya.
Itu penting karena sebagian besar pekerjaan kantoran sudah datang dalam bentuk yang bisa ditinjau. Sebuah catatan pasar, sebuah draf, satu sesi dokumentasi, satu ringkasan riset. Sebuah slide deck. Perbaikan kode rutin dengan kriteria penerimaan yang jelas. Kerja manual di balik hasil-hasil itu mungkin tetap nyata, tapi produk jadinya sering cukup terbaca sehingga orang yang lebih senior bisa memeriksanya, membenahi kesalahan yang kentara, dan tetap mengeluarkan biaya lebih kecil dari biaya tenaga kerja penuh yang dulu.
Itu mekanisme yang orang tak mau menatapnya. AI tidak harus menggantikan kepercayaan, penilaian, atau konteks sekaligus. Ia cuma perlu membuat cukup banyak draf pertama bisa diproduksi mesin sehingga satu peninjau bisa mengawasi apa yang dulu butuh beberapa orang memproduksinya dari nol. Pada praktiknya itu berarti lebih sedikit analis, lebih sedikit koordinator, lebih sedikit penulis junior, lebih sedikit coder junior yang mengerjakan perapian, dan lebih banyak tekanan pada orang-orang yang tersisa untuk memvalidasi hasil mesin alih-alih menulis sendiri tiap barisnya.
Kamu sudah bisa melihat polanya dalam alur kerja biasa. Seorang manajer dulu butuh analis untuk mengumpulkan bahan sumber, menyusun memo internal, dan membentuk rekomendasi awal. Sekarang analisnya mungkin masih ada, tapi mungkin bisa melayani beberapa manajer sekaligus. Atau seorang manajer butuh lebih sedikit analis. Hal yang sama terjadi dalam code review. Manusia tetap penting, kadang sangat penting, tapi manusianya ditarik naik ke arah validasi, edge case, dan tanggung jawab sementara draf pertama yang murah dihasilkan di tempat lain.
Itulah kenapa pekerjaan kantoran lebih rentan daripada yang orang mau akui. Karena kerja informasi dulu mahal. Organisasi harus membayar manusia untuk draf pertama karena tak ada cara lain mendapatkannya. Begitu draf pertama jadi murah, nilai posisi itu dinilai lebih keras. Posisinya tak lagi dihargai berdasarkan menghasilkan bahasa yang tertata. Ia dihargai berdasarkan kepemilikan, verifikasi, dan konsekuensi.
Kontrasnya dengan seni dan kerja lain yang sulit dispesifikasikan harus tetap sempit. Karya visual yang bagus masih lebih sulit dideskripsikan secara presisi dan lebih sulit diverifikasi dengan murah ketimbang teks, logika spreadsheet, atau perubahan kode rutin. Itu tidak membuat kerja kreatif kebal. Itu cuma berarti logika kompresinya paling kuat di tempat kesuksesan mudah dideskripsikan dan kegagalan murah diperiksa.
Pekerjaan yang lebih bertahan duduk lebih dekat dengan kenyataan. Ia memiliki sistem, menandatangani hasil, menyerap konsekuensi, dan menangani konteks berantakan yang tak muat rapi di dalam antrean tinjauan. Lebih sulit mengompres pekerjaan orang yang harus memvalidasi sistem fisik, mengelola konflik klien yang sedang berlangsung, memegang penanganan outage, atau mengambil keputusan saat masukannya tak lengkap dan biaya kesalahannya nyata. Kalau ada efeknya, justru membuat sumbatan-sumbatan manusia yang tersisa itu makin terlihat. Bagi insinyur misalnya, ia menurunkan banyak biaya menulis kode (bahkan desain), sambil menaikkan nilai orang yang bisa beradaptasi dan menuntaskan sesuatu. Menjadi orang end-to-end, seseorang yang bisa mengurai sebuah ide atau fitur menjadi banyak komponen lalu mampu memprioritaskan dan mengeksekusinya, itulah inti rekayasa perangkat lunak sekarang. Kemungkinan besar kamu takkan banyak ngoding lagi, apalagi semakin pintar AI-nya. Tapi kamu perlu memahami pola, desain, perkakas... dan merangkai semuanya jadi satu.
Ya, AI sendirian takkan membangun apa pun. Tapi seseorang dengan AI akan membangun apa yang dulu dikerjakan tim beranggotakan 10 orang. Jadi, kepada 9 orang itu, kamu jelas bisa bilang AI menggantikan mereka.