Ketika AI menjadi infrastruktur: Visi Sam Altman dalam wawancara dengan Rowan Cheung dan reorganisasi ekonomi digital

Perubahan yang tak terhentikan tidak dimulai besok, tetapi sudah berlangsung – hanya sedikit yang menyadarinya tepat waktu

Masa-masa ketika kecerdasan buatan dianggap sebagai teknologi futuristik masa depan telah berakhir. Apa yang disampaikan Sam Altman dalam wawancaranya dengan Rowan Cheung di awal Oktober 2025 bukan lagi sebuah visi, melainkan sebuah penilaian atas transformasi yang telah berlangsung. Dengan 800 juta pengguna aktif mingguan, ChatGPT telah mencapai massa kritis yang diperlukan untuk berevolusi dari sebuah produk menjadi sebuah platform. Lima tesis utama dari percakapan ini – ChatGPT sebagai platform distribusi, Agent Builder sebagai alat demokratisasi, visi perusahaan tanpa personel, terobosan ilmiah berbasis AI, dan normalisasi media sintetis – menandai titik balik dalam cara perusahaan menciptakan, mendistribusikan, dan meningkatkan skala nilai di masa depan. Analisis ini mengkaji akar historis perkembangan ini, mekanisme terkininya, dan implikasi strategisnya bagi perusahaan yang tidak hanya ingin bertahan tetapi juga berkembang di era baru ini.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Wawancara YouTube dengan Rowan Cheung: Sam Altman tentang perusahaan AI tanpa staf, Sora, terobosan AGI, dan banyak lagi

Evolusi model distribusi: Dari toko aplikasi ke ekosistem percakapan

Untuk memahami pentingnya ChatGPT sebagai platform distribusi, ada baiknya kita menilik sejarah saluran distribusi digital. Terobosan iPhone pada tahun 2007 dan peluncuran App Store pada tahun 2008 menciptakan paradigma yang benar-benar baru: perangkat lunak tidak lagi dijual di toko, tetapi ditemukan dan diunduh di pasar digital. Apple mengendalikan distribusi dan mengumpulkan 30 persen dari setiap transaksi. Model ini menjadi model untuk hampir semua platform selanjutnya.

Evolusi selanjutnya hadir dengan jejaring sosial seperti Facebook, yang memungkinkan distribusi langsung di linimasa berita, alih-alih melalui toko terpisah. Periklanan menjadi model bisnis yang dominan karena perhatian dihasilkan di tempat-tempat yang sudah ada pengguna. Prinsipnya: Hadirkan fungsionalitas di tempat pengguna berada, alih-alih mengarahkan mereka ke lokasi terpisah.

ChatGPT kini memasuki tahap ketiga evolusinya. Di DevDay 2025, OpenAI tidak hanya memperkenalkan model-model baru, tetapi juga memulai pemikiran ulang yang fundamental. Dengan Apps SDK, pengembang dapat mengintegrasikan aplikasi interaktif langsung ke dalam obrolan. Pengguna dapat membuat daftar putar Spotify, mencari properti dengan Zillow, atau membuat desain dengan Canva tanpa perlu keluar dari ChatGPT. Percakapan itu sendiri menjadi antarmuka, sistem operasi, dan platform distribusi. Perkembangan ini secara fundamental berbeda dari GPT Store sebelumnya, yang berdiri sendiri. Aplikasi kini terintegrasi dengan mulus ke dalam alur percakapan. Dengan demikian, OpenAI menerapkan strategi iOS: mengendalikan lapisan kecerdasan, menyediakan perangkat pengembang, dan mendistribusikan ke seluruh basis pengguna yang besar, yaitu 800 juta pengguna aktif mingguan.

Perkembangan historis menunjukkan pola yang jelas: Setiap platform baru mengurangi hambatan antara tujuan dan eksekusi. App Store mengurangi hambatan dibandingkan dengan toko fisik, jejaring sosial menguranginya dibandingkan dengan aplikasi terpisah, dan ChatGPT kini menyederhanakannya menjadi bahasa alami. Anda tidak perlu lagi tahu aplikasi mana yang Anda butuhkan—Anda cukup mengartikulasikan apa yang ingin Anda capai.

Sejalan dengan perkembangan ini, terjadi pula evolusi model bisnis. Perusahaan perangkat lunak awal mengandalkan penjualan lisensi, sementara model berbasis langganan dan iklan kemudian mendominasi. OpenAI kini memperkenalkan dimensi baru dengan Protokol Perdagangan Agentik: transaksi dapat diselesaikan langsung melalui obrolan. Instant Checkout memungkinkan pembelian tanpa gangguan media. Hal ini menciptakan kategori perdagangan baru yang bukan e-commerce maupun perdagangan sosial, melainkan perdagangan percakapan. Perusahaan yang tidak hadir dalam ekosistem ini berisiko kehilangan basis pengguna yang besar. Hanya dalam beberapa minggu pertama setelah Apps SDK diumumkan, lebih dari 50.000 pengembang terdaftar. Dinamika ini mengingatkan kita pada masa-masa awal iPhone, ketika para pengembang menyadari bahwa sebuah platform baru sedang muncul dan mereka perlu hadir di dalamnya.

Relevansi strategis bagi perusahaan sangatlah besar. Siapa pun yang tidak dapat ditemukan di obrolan saat ini, kini tidak ada lagi bagi semakin banyak pengguna. Pertanyaannya bukan lagi apakah Anda membutuhkan situs web atau aplikasi, tetapi apakah Anda memiliki kehadiran yang komunikatif. Distribusi sedang dipikirkan ulang – menjauh dari corong penjualan, SEO, dan optimasi toko aplikasi, dan menuju penemuan bahasa alami dan relevansi kontekstual.

Pembangun Agen: Demokratisasi Otomasi dan Konsekuensi Disruptifnya

Tesis sentral kedua dari wawancara Altman berkaitan dengan penurunan signifikan hambatan masuk untuk membangun agen AI. Dengan Agent Builder, OpenAI telah menciptakan alat visual tanpa kode yang memungkinkan setiap pekerja pengetahuan untuk membuat, menguji, dan menerapkan agen otonom. Demokratisasi ini bukan sekadar retorika pemasaran, tetapi sebuah perubahan mendasar dalam pertanyaan tentang siapa yang dapat membentuk otomatisasi.

Secara historis, otomatisasi selalu menjadi ranah spesialis. Industrialisasi abad ke-18 dan ke-19 membutuhkan insinyur dan insinyur mesin. Digitalisasi di akhir abad ke-20 membutuhkan programmer dan departemen TI. Otomatisasi proses robotik pada tahun 2010-an mengurangi persyaratan teknis tetapi tetap menjadi alat bagi tim yang berdedikasi. Agent Builder secara radikal mendobrak tradisi ini. Seorang manajer pemasaran dapat membangun agen yang menghasilkan laporan mingguan. Seorang perwakilan penjualan dapat mengonfigurasi agen yang menghasilkan penawaran. Seorang pengacara dapat mengembangkan agen yang memeriksa kontrak untuk klausul tertentu. Hambatan antara ide dan implementasi diminimalkan.

Perkembangan ini mengikuti pola yang sudah umum dalam sejarah perangkat lunak: abstraksi memungkinkan penskalaan. Seiring berkembangnya bahasa pemrograman dari kode mesin ke bahasa tingkat tinggi, semakin banyak orang yang mampu mengembangkan perangkat lunak. Seiring berkembangnya spreadsheet dari VisiCalc ke Excel, jutaan non-programmer mampu melakukan perhitungan yang rumit. Agent Builder adalah level selanjutnya dari abstraksi ini. Ia tidak hanya mengabstraksi kode, tetapi juga seluruh alur kerja, logika keputusan, dan integrasi.

Implikasinya sangat luas. Selama dua belas bulan ke depan, perusahaan akan secara intensif mengeksplorasi penggunaan agen. Bukan karena teknologinya yang menarik, tetapi karena para pesaing mereka juga melakukannya. Para pengguna awal telah melaporkan peningkatan produktivitas yang signifikan. Bank Spanyol BBVA menciptakan lebih dari 2.900 GPT yang disesuaikan dalam enam bulan, dan 80 persen pengguna melaporkan penghematan waktu mingguan lebih dari dua jam. Angka-angka ini mungkin tampak konservatif, tetapi jika dikalikan dengan ribuan karyawan, hasilnya akan menghasilkan peningkatan efisiensi yang sangat besar.

Altman menekankan dalam wawancaranya bahwa rata-rata pekerja berbasis pengetahuan kini dapat membangun agen sendiri. Konsekuensinya: Setiap departemen dapat mengembangkan otomatisasinya sendiri tanpa bergantung pada sumber daya TI terpusat. Hal ini mengarah pada desentralisasi kapasitas inovasi. Otomatisasi tidak lagi ditentukan oleh anggaran TI, melainkan oleh inisiatif masing-masing tim. Keunggulan kompetitif terletak pada mereka yang bereksperimen dengan cepat. Perusahaan yang masih menunggu solusi sempurna yang terorkestrasi secara terpusat kini telah dikalahkan oleh tim tangkas yang memulai dengan agen sederhana dan menyempurnakannya secara iteratif.

Namun, perkembangan ini juga membawa risiko. Pengembangan agen yang terdesentralisasi dapat menyebabkan proses yang terfragmentasi, celah keamanan, dan tantangan tata kelola. Siapa yang diizinkan menggunakan data yang mana? Bagaimana agen diaudit? Standar kualitas apa yang berlaku? Perusahaan harus mengembangkan kerangka kerja yang memungkinkan inovasi tanpa kehilangan kendali. Organisasi yang sukses adalah mereka yang mencapai keseimbangan antara eksperimen dan tata kelola, antara kecepatan dan keamanan.

Agent Builder juga mengirimkan pesan kepada industri perangkat lunak. Alat seperti Zapier, Make, dan solusi RPA tradisional menghadapi tantangan karena fungsi inti mereka—otomatisasi alur kerja—kini terintegrasi langsung ke dalam antarmuka percakapan. Pertanyaannya bukanlah apakah alat-alat ini akan menghilang, melainkan bagaimana mereka perlu memposisikan ulang diri agar tetap relevan.

Dari Perusahaan Satu Orang Menjadi Perusahaan Tanpa Orang: Reorganisasi Penciptaan Nilai dan Pekerjaan

Tesis ketiga adalah yang paling provokatif: Altman berbicara tentang taruhan di antara para CEO perusahaan teknologi tentang kapan perusahaan tanpa karyawan pertama yang bernilai satu miliar dolar akan muncul. Taruhan ini awalnya ditujukan untuk perusahaan satu karyawan pertama yang bernilai satu miliar dolar. Namun, perkembangannya bergerak lebih cepat dari yang diperkirakan. Altman memprediksi bahwa hal ini bisa menjadi kenyataan dalam hitungan tahun, bukan dekade.

Untuk memahami skalanya, kita harus mempertimbangkan perkembangan historis ukuran perusahaan dan penciptaan nilai. Di era industri, pendapatan dan jumlah karyawan berkorelasi kuat. Semakin banyak produksi membutuhkan lebih banyak pekerja. Era digital mulai memutus korelasi ini. Instagram dijual ke Facebook seharga satu miliar dolar pada tahun 2012 – dengan 13 karyawan. WhatsApp mencapai valuasi 19 miliar dolar pada tahun 2014 – dengan 55 karyawan. Contoh-contoh ini menunjukkan bahwa perangkat lunak dan efek jaringan dapat menghasilkan leverage yang ekstrem.

Tahap selanjutnya adalah perusahaan perorangan yang berskala dengan agen AI. Pengusaha menggunakan agen untuk layanan pelanggan, pemasaran, pengembangan produk, penjualan, dan keuangan. Visi ini terdengar futuristik, tetapi secara teknologi sudah memungkinkan. AI dapat menulis kode, membuat desain, menulis salinan pemasaran, menjawab pertanyaan pelanggan, dan menganalisis data. Faktor pembatasnya tidak lagi bersifat teknis, melainkan lebih strategis: Masalah apa yang Anda pecahkan? Untuk siapa? Dan bagaimana Anda menjangkau target audiens ini?

Altman melangkah lebih jauh: perusahaan tanpa personel. Agen yang beroperasi secara otonom, membuat keputusan, mengalokasikan sumber daya, dan menciptakan nilai – tanpa keterlibatan manusia dalam operasional. Manusia tidak akan menghilang, melainkan beralih ke peran-peran strategis yang mengorkestrasi. Mereka akan menetapkan tujuan, menyusun kerangka kerja, dan memantau hasil. Agen akan mengambil alih eksekusi.

Visi ini menimbulkan pertanyaan mendasar. Jika seorang agen dapat menjalankan perusahaan, kontribusi manusia apa yang tersisa? Altman berpendapat bahwa dorongan, kreativitas, dan penilaian manusia tidak menghilang, melainkan mengalir ke area-area baru. Pekerjaan berubah dari eksekutif menjadi kreatif, dari reaktif menjadi visioner. Namun transformasi ini bukannya tanpa kesulitan. Seluruh profil pekerjaan menjadi usang. Pekerja berbasis pengetahuan, yang aktivitas utamanya terdiri dari pemrosesan informasi, dihadapkan pada tantangan untuk mendefinisikan ulang peran mereka.

Altman menggunakan metafora yang menarik dalam wawancaranya: Seorang petani 50 tahun yang lalu mungkin tidak akan menganggap pekerjaan kantoran saat ini sebagai pekerjaan nyata. Bertani menghasilkan makanan, sesuatu yang esensial bagi kehidupan. Dari perspektif ini, banyak pekerjaan modern tampak seperti permainan untuk mengisi waktu. Di era AGI, pola ini dapat terulang kembali. Generasi mendatang mungkin menganggap pekerjaan kita saat ini kurang nyata daripada apa yang mereka anggap bermakna.

Dimensi filosofis ini menyentuh pertanyaan inti: Apa itu kerja? Dan mengapa orang bekerja? Jika kebutuhan material dapat dipenuhi secara efisien melalui AI dan otomatisasi, pertanyaannya bergeser dari kebutuhan menjadi makna. Orang-orang akan terus berjuang untuk mencapai makna, pengakuan, dan realisasi diri. Namun, bentuk-bentuk pencapaiannya akan berubah drastis.

Bagi perusahaan, ini berarti: Keunggulan kompetitif masa depan bukanlah idenya, melainkan kecepatan implementasinya dengan agen. Skalabilitas tradisional membutuhkan modal, bakat, dan waktu. Agen AI mengurangi ketiga faktor tersebut. Modal yang dibutuhkan lebih sedikit karena biaya operasional berkurang. Bakat yang dibutuhkan berbeda – lebih sedikit eksekutif, lebih strategis. Waktu berkurang karena agen bekerja 24/7, tidak mudah lelah, dan dapat direplikasi dengan cepat.

Konsekuensinya: Pasar menjadi lebih dinamis, keunggulan kompetitif menjadi lebih pendek, dan hambatan masuk menjadi lebih rendah. Perusahaan-perusahaan mapan harus bertanya pada diri sendiri bagaimana mereka dapat mengadaptasi proses, budaya, dan model bisnis mereka ke dunia di mana sekelompok kecil agen cerdas dapat mendisrupsi pasar yang telah mereka kuasai selama beberapa dekade.

Sinyal AGI: Ketika mesin menciptakan pengetahuan baru

Tesis keempat membahas lompatan kualitatif: AI mulai menghasilkan penemuan-penemuan ilmiah sejati. Altman menggambarkan momen ini sebagai saat AI tidak lagi sekadar menata ulang pengetahuan yang ada, tetapi juga menghasilkan pengetahuan baru—penemuan baru. Kemampuan ini merupakan fitur krusial dari kecerdasan umum buatan.

Secara historis, kemajuan ilmiah merupakan upaya manusia semata. Para peneliti merumuskan hipotesis, melakukan eksperimen, menganalisis data, dan menarik kesimpulan. Mesin memberikan dukungan—misalnya, melalui perhitungan atau simulasi—tetapi langkah-langkah kreatif dalam merumuskan hipotesis tetaplah manusia. Batasan ini semakin kabur.

AlphaFold dari DeepMind merevolusi pelipatan protein dengan memprediksi struktur yang mungkin membutuhkan waktu puluhan tahun bagi manusia untuk mencapainya. Model AI generatif MIT merancang kelas antibiotik baru yang efektif melawan bakteri resisten. o3 dan Gemini Deep Think dari OpenAI meraih status medali emas di Olimpiade Matematika Internasional—bukan melalui hafalan, melainkan melalui pemecahan masalah secara mandiri. Contoh-contoh ini menunjukkan bahwa AI semakin mampu menavigasi wilayah yang belum dikenal dan menemukan solusi orisinal.

Altman menekankan bahwa perkembangan ini baru saja dimulai. Ia memprediksi bahwa AI akan mencapai terobosan ilmiah di bidang-bidang seperti kedokteran, ilmu material, dan fisika dalam beberapa tahun mendatang. Terobosan ini tidak hanya bersifat inkremental tetapi juga berpotensi mengubah paradigma fundamental. Jika AI dapat melakukan penelitian lebih cepat dan lebih presisi daripada manusia, kemajuan ilmiah akan meningkat secara eksponensial.

Implikasinya bagi perusahaan sangat besar. Siklus penelitian dan pengembangan semakin pendek. Perusahaan farmasi dapat menemukan dan mengembangkan obat baru lebih cepat. Produsen material dapat mensimulasikan paduan atau plastik baru sebelum diproduksi. Perusahaan energi dapat merancang baterai atau sel surya yang lebih efisien. Keunggulan kompetitif bergeser dari perusahaan dengan sumber daya terbanyak ke perusahaan dengan sistem paling cerdas.

Namun, perubahan ini juga menimbulkan pertanyaan etis dan strategis. Ketika AI menghasilkan penemuan ilmiah, siapa pemiliknya? Perusahaan yang mengoperasikan AI? Pengembang AI? Masyarakat? Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini masih belum jelas dan akan diperdebatkan secara intensif di tahun-tahun mendatang.

Lebih lanjut, peran peneliti manusia sedang berubah. Alih-alih melakukan eksperimen sendiri, mereka menjadi kurator, pembuat hipotesis, dan penafsir. Mereka mendefinisikan pertanyaan, mengevaluasi hasil, dan menetapkan batasan etika. Pekerjaan menjadi lebih kreatif dan strategis, kurang rutin dan repetitif. Hal ini membutuhkan reorientasi pelatihan. Para ilmuwan harus belajar berkolaborasi dengan sistem AI, memahami kekuatan dan keterbatasan mereka, serta mengembangkan keterampilan pelengkap mereka sendiri.

Altman membuat prediksi menarik: Umat manusia akan terbiasa dengan terobosan ilmiah berbasis AI. Awalnya, akan ada periode kegembiraan selama dua minggu, kemudian penemuan tersebut akan menjadi hal yang biasa. Proses normalisasi ini merupakan ciri khas kemajuan teknologi. Apa yang tampak luar biasa hari ini akan menjadi hal yang biasa di masa mendatang. Tantangan bagi perusahaan adalah menginternalisasi kecepatan perubahan ini dan menyesuaikan strategi mereka.

Media sintetis: Ketika realitas dan AI kabur

Tesis kelima membahas media sintetis dan normalisasi cepat konten yang dihasilkan AI. Altman menggambarkan betapa anehnya menonton video yang dihasilkan Sora pada awalnya—dan betapa cepatnya keanehan ini menghilang. Setelah tiga menit, aplikasi tersebut hanyalah sebuah aplikasi yang penuh dengan video yang dihasilkan. Kecepatan normalisasi ini memiliki konsekuensi yang mendalam bagi merek, media, dan masyarakat.

Secara historis, produksi konten media rumit dan mahal. Foto membutuhkan kamera, film membutuhkan studio dan kru, sementara musik membutuhkan instrumen dan peralatan rekaman. Hambatan-hambatan ini memastikan tingkat kendali mutu dan keaslian tertentu. Dengan teknologi digital, hambatan-hambatan ini perlahan-lahan runtuh. Ponsel pintar memungkinkan siapa pun untuk membuat foto dan video. Platform media sosial memungkinkan siapa pun untuk mendistribusikannya. Namun, terlepas dari demokratisasi ini, inti keaslian tetap ada: Sebuah foto menunjukkan sesuatu yang ada di depan kamera.

Media sintetis pada dasarnya mematahkan asumsi ini. Sora 2 dapat menghasilkan video yang fotorealistis tetapi tidak pernah direkam. Wajah, suara, adegan—semuanya dapat disintesis. Dengan fitur Cameo, OpenAI memperkenalkan kemampuan untuk menyematkan wajah dan suara seseorang ke dalam video yang dihasilkan AI. Hal ini membuka kemungkinan kreatif, tetapi juga mengandung risiko yang cukup besar.

Deepfake sudah menjadi masalah yang umum. Video manipulasi politisi, dukungan selebritas palsu, konten pornografi sintetis tanpa persetujuan subjek – potensi penyalahgunaannya sangat beragam. OpenAI berupaya mengatasi risiko ini dengan langkah-langkah keamanan berlapis. Filter prompt memblokir pembuatan konten yang menampilkan politisi atau selebritas tanpa izin. Setiap video Sora memiliki tanda air digital dan metadata yang mengidentifikasinya sebagai hasil AI. Pengklasifikasi dan moderator manusia memantau konten yang dihasilkan.

Meskipun demikian, risiko yang tersisa tetap ada. Reality Defender menunjukkan bahwa mekanisme keamanan Sora dapat dielakkan. Dalam pengujian, mereka berhasil melewati deepfake tokoh-tokoh penting, sementara alat deteksi mereka sendiri mengidentifikasi mereka dengan akurasi lebih dari 95 persen. Hal ini menunjukkan bahwa keamanan media sintetis merupakan persaingan antara langkah-langkah perlindungan dan upaya untuk mengelaknya.

Bagi perusahaan, ini berarti pedoman AI yang jelas dan proses keamanan merek sangatlah penting. Merek harus mendefinisikan bagaimana mereka menggunakan media sintetis—dan bagaimana mereka memastikan bahwa nilai merek mereka tidak dirusak oleh konten yang dimanipulasi. Transparansi menjadi prinsip utama. Pengguna harus tahu kapan konten dihasilkan oleh AI. Peraturan seperti Undang-Undang AI Uni Eropa sudah mewajibkan pelabelan media sintetis. Perusahaan yang secara proaktif menetapkan standar transparan membangun kepercayaan. Perusahaan yang mengabaikan hal ini berisiko merusak reputasi.

Di saat yang sama, media sintetis membuka peluang kreatif dan ekonomi yang sangat besar. Kampanye pemasaran dapat dipersonalisasi: video yang sedikit berbeda untuk setiap pemirsa agar tampak lebih relevan. Visualisasi produk dapat dibuat dalam hitungan detik, tanpa pemotretan yang mahal. Konten pelatihan dapat diterjemahkan secara otomatis ke dalam berbagai bahasa dan konteks budaya. Peningkatan produktivitasnya sangat besar.

Altman menekankan perlunya menguji format konten baru secara berani. Perusahaan yang mengandalkan metode yang telah teruji akan dikalahkan oleh perusahaan yang bereksperimen. Tantangannya adalah menyeimbangkan inovasi dan tanggung jawab. Mereka yang terlalu berhati-hati kehilangan peluang. Mereka yang terlalu ceroboh berisiko mengalami skandal.

Dimensi sosial tidak boleh diremehkan. Jika ada yang bisa membuat video fotorealistis, kepercayaan terhadap media visual akan terkikis. Apa yang dulu dianggap sebagai bukti—foto, video—kini semakin dipertanyakan. Hal ini berimplikasi pada jurnalisme, peradilan, dan wacana publik. Organisasi harus mengembangkan mekanisme untuk memverifikasi keaslian. Koalisi untuk Keaslian dan Keaslian Konten sedang mengembangkan standar untuk bukti asal digital. Perusahaan yang mendukung dan menerapkan standar tersebut berkontribusi dalam menstabilkan ekosistem digital.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

Implementasi praktis: Bagaimana perusahaan mengintegrasikan lima sudut pandang

Wawasan teoretis memang berharga, tetapi implementasi praktisnya sangat penting. Dua kasus penggunaan konkret menggambarkan bagaimana perusahaan telah menggunakan kelima pernyataan tersebut.

Contoh pertama datang dari sektor keuangan. Bank Spanyol BBVA menerapkan ChatGPT Enterprise dan memungkinkan karyawan membuat GPT mereka sendiri. Dalam enam bulan, lebih dari 2.900 aplikasi yang disesuaikan telah dibuat. Departemen hukum menggunakan agen untuk meninjau kontrak, tim pemasaran membuat kampanye yang dipersonalisasi, dan analis keuangan mengotomatiskan pelaporan. Hasilnya: 80 persen pengguna menghemat lebih dari dua jam per minggu. Distribusi berlangsung langsung di lingkungan kerja – karyawan tidak perlu membuka alat terpisah, tetapi bekerja di antarmuka ChatGPT yang familiar. Tantangannya terletak pada integrasi dengan sistem yang ada. BBVA sedang berupaya menghubungkan ChatGPT dengan basis data internal untuk memungkinkan wawasan yang lebih mendalam. Contoh ini menunjukkan bagaimana demokratisasi pengembangan agen dan platformisasi ChatGPT bekerja sama untuk mencapai peningkatan efisiensi yang besar.

Contoh kedua datang dari industri otomotif. Toyota menggunakan perawatan prediktif berbantuan AI untuk mengurangi waktu henti. Sensor pada peralatan produksi mengumpulkan data yang dianalisis oleh model AI. Model-model ini mengidentifikasi pola yang mengindikasikan potensi kegagalan dan memungkinkan perawatan preventif. Hasilnya: pengurangan waktu henti sebesar 25 persen, peningkatan efektivitas peralatan secara keseluruhan sebesar 15 persen, dan penghematan biaya tahunan sebesar sepuluh juta dolar. ROI-nya sekitar 300 persen. Contoh ini menggambarkan bagaimana AI tidak hanya dapat mengoptimalkan proses administratif tetapi juga dapat diintegrasikan ke dalam lingkungan produksi fisik. Kemampuan AI untuk mengekstrak wawasan dan membuat prediksi dari sejumlah besar data sesuai dengan klaim keempat: AI menghasilkan pengetahuan baru—dalam hal ini, tentang kapan mesin kemungkinan akan gagal.

Kedua contoh tersebut menunjukkan faktor-faktor kesuksesan yang sama. Pertama, budaya eksperimen. Perusahaan yang memberikan kebebasan kepada karyawannya untuk bereksperimen dengan perangkat AI menemukan aplikasi yang bermanfaat lebih cepat. Kedua, kerangka kerja tata kelola. Tanpa pedoman yang jelas tentang perlindungan, keamanan, dan kualitas data, risiko akan muncul. Ketiga, pendekatan iteratif. Mengharapkan solusi sempurna sejak awal tidaklah realistis. Sebaliknya, perusahaan harus memulai dengan aplikasi yang sederhana, belajar, dan terus meningkatkan diri. Keempat, integrasi. Perangkat AI mencapai potensi penuhnya ketika terintegrasi dengan mulus ke dalam alur kerja yang ada, alih-alih berdiri sendiri-sendiri.

Kontroversi dan perdebatan kritis: Risiko dunia baru yang berani

Meskipun kelima hipotesis ini menjanjikan, hipotesis-hipotesis tersebut juga menimbulkan pertanyaan dan kontroversi yang signifikan. Yang pertama menyangkut hilangnya pekerjaan. Jika agen mengambil alih tugas-tugas yang sebelumnya dilakukan oleh pekerja berbasis pengetahuan, apa yang akan terjadi pada mereka? Argumen Altman bahwa dunia kerja sedang bertransformasi memang optimis, tetapi bukan tanpa kontroversi. Secara historis, disrupsi teknologi telah menciptakan lapangan kerja baru, tetapi seringkali tidak cukup cepat atau di sektor yang sama. Fase transisi ini dapat menyebabkan pergolakan sosial. Goldman Sachs memperkirakan bahwa otomatisasi AI pada pekerjaan berbasis pengetahuan dapat menghemat biaya tenaga kerja global sebesar $1,5 triliun—sebuah eufemisme untuk potensi hilangnya pekerjaan. Perusahaan dan masyarakat harus mengembangkan program pelatihan ulang, jaring pengaman sosial, dan konsep pendidikan baru untuk mengelola transisi ini.

Kontroversi kedua menyangkut konsentrasi kekuasaan. Dengan ChatGPT, OpenAI mengendalikan platform dengan 800 juta pengguna dan membangun ekosistem di atasnya yang mencakup pengembang, pengguna, dan transaksi. Konsentrasi ini mengingatkan pada kekuatan pasar Google, Apple, atau Amazon. Bahayanya: OpenAI dapat mendikte persyaratan, menaikkan biaya, atau menguntungkan pengembang tertentu. Regulator semakin skeptis terhadap perkembangan ini. Investigasi antimonopoli dapat menyusul. Perusahaan yang sangat bergantung pada ChatGPT berisiko menjadi tergantung pada platform yang masa depannya tidak pasti.

Kontroversi ketiga menyangkut deepfake dan disinformasi. Meskipun ada langkah-langkah keamanan, media sintetis dapat disalahgunakan. Manipulasi politik, penipuan finansial, kerusakan reputasi – risikonya nyata. Pengujian OpenAI sendiri menunjukkan tingkat kesalahan 1,6 persen dalam memblokir deepfake seksual yang melanggar aturan. Bahkan tingkat kesalahan kecil pun dapat menyebabkan ribuan konten bermasalah di antara jutaan pengguna. Masyarakat harus mengembangkan teknologi deteksi, kerangka hukum, dan langkah-langkah edukasi untuk menghadapi realitas baru ini.

Kontroversi keempat menyangkut perlindungan dan pengawasan data. Agen AI membutuhkan akses ke data agar dapat bekerja secara efektif. Perusahaan harus memastikan bahwa informasi sensitif tetap terlindungi. Penawaran perusahaan OpenAI menjanjikan untuk tidak menggunakan data perusahaan untuk melatih model publik. Namun, kepercayaan terhadap janji tersebut masih perlu dibangun. Terdapat pula risiko bahwa penggunaan AI yang meluas akan mengarah pada budaya pengawasan di mana setiap tindakan didokumentasikan dan dianalisis.

Kontroversi kelima menyangkut dampak lingkungan. Pelatihan model AI berskala besar membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, dan oleh karena itu, energi. OpenAI berinvestasi besar-besaran pada pusat data dan chip. Sam Altman sendiri telah mengalihkan fokusnya untuk memperoleh lebih banyak kapasitas komputasi. Ekspansi ini memiliki jejak ekologis. Perusahaan yang menggunakan AI harus mempertimbangkan aspek keberlanjutan dan mencari solusi hemat energi.

Kontroversi ini menunjukkan bahwa transformasi yang digambarkan Altman bukanlah kemajuan murni. Transformasi ini membawa tantangan, risiko, dan dilema etika. Perusahaan harus bertindak secara bertanggung jawab, menciptakan transparansi, dan berpartisipasi aktif dalam menemukan solusi.

Prospek masa depan: tren dan potensi gejolak

Perkembangan apa yang bisa kita harapkan di tahun-tahun mendatang? Pertama, demokratisasi lebih lanjut. Perangkat tanpa kode dan rendah kode akan semakin mudah diakses. Hambatan untuk membangun aplikasi AI sendiri akan terus berkurang. Hal ini akan menyebabkan ledakan aplikasi, tetapi juga fragmentasi dan masalah kualitas. Platform yang menawarkan kurasi, jaminan kualitas, dan integrasi akan menjadi lebih berharga.

Kedua, tingkat otonomi akan meningkat. Agen akan semakin mampu menyelesaikan tugas yang berlangsung beberapa hari atau minggu secara mandiri. Altman menyarankan bahwa Codex akan segera dapat menangani pekerjaan selama seminggu secara mandiri. Hal ini akan semakin menggeser peran pekerja manusia ke arah pemantauan, strategi, dan kreativitas. Pekerjaan akan menjadi kurang transaksional dan lebih transformasional.

Ketiga, multimodalitas akan menjadi standar. GPT-5 dan Sora 2 menunjukkan bahwa AI memahami dan menghasilkan tidak hanya teks, tetapi juga gambar, video, dan audio. Sistem masa depan akan beralih dengan lancar di antara modalitas-modalitas ini. Seorang pengguna dapat menjelaskan sebuah konsep, dan AI akan menghasilkan video, dokumen desain, dan presentasi—semuanya dalam satu proses.

Keempat: Personalisasi di tingkat individu. AI akan semakin mampu memahami preferensi, gaya belajar, dan konteks masing-masing pengguna, serta menyesuaikan responsnya. Hal ini menghasilkan pengalaman yang sangat personal, tetapi juga menimbulkan pertanyaan tentang filter bubble dan manipulasi.

Kelima, regulasi semakin ketat. Pemerintah di seluruh dunia sedang menggodok undang-undang AI. Undang-Undang AI Uni Eropa, regulasi Tiongkok, dan inisiatif AS – semuanya bertujuan untuk meminimalkan risiko dan mendorong inovasi. Perusahaan tidak hanya harus mematuhi regulasi ini, tetapi juga secara aktif menyusunnya untuk menciptakan kerangka kerja yang praktis.

Keenam, model bisnis baru bermunculan. Perdagangan berbasis percakapan, AI sebagai layanan, pasar agen—monetisasi AI menjadi semakin beragam. Perusahaan yang bereksperimen lebih awal dapat mengamankan keunggulan sebagai pelopor.

Ketujuh: Tim hibrida manusia-AI akan menjadi norma. Masa depan bukanlah manusia versus mesin, melainkan manusia dengan mesin. Perusahaan yang paling sukses adalah perusahaan yang membentuk kolaborasi ini secara optimal. Hal ini membutuhkan konsep kepemimpinan, struktur organisasi, dan perubahan budaya yang baru.

Kedelapan: integrasi perangkat keras. Altman sedang bekerja sama dengan Jony Ive untuk mengembangkan perangkat-perangkat baru. Ketika AI terintegrasi ke dalam perangkat wearable, kacamata pintar, atau faktor bentuk lainnya, cara kita berinteraksi dengan teknologi akan berubah secara fundamental. Antarmuka percakapan akan menjadi ada di mana-mana, selalu tersedia, dan peka terhadap konteks.

Sintesis: Rekomendasi untuk tindakan di era baru

Lima sudut pandang dari wawancara Altman bukanlah tren yang terisolasi, melainkan kekuatan yang menyatu dan membentuk kembali fondasi ekonomi digital. ChatGPT, sebagai platform distribusi, mengubah cara dan lokasi perusahaan dalam menjangkau audiens target mereka. Agent Builder mendemokratisasi otomatisasi dan mengalihkan kekuatan inovasi dari pusat ke individu. Perusahaan tanpa karyawan menantang hubungan antara tenaga kerja dan penciptaan nilai. Terobosan ilmiah berbasis AI mempercepat penelitian dan pengembangan secara eksponensial. Media sintetis membuka kemungkinan kreatif tetapi membutuhkan pedoman etika yang ketat.

Hal ini menciptakan area tindakan yang jelas bagi perusahaan. Pertama: Bereksperimen. Luncurkan proyek percontohan AI skala kecil, pelajari, dan ulangi. Menunggu bukanlah pilihan. Kedua: Tetapkan tata kelola. Tetapkan kerangka kerja untuk perlindungan data, keamanan, etika, dan kualitas sebelum masalah muncul. Ketiga: Kembangkan talenta. Karyawan harus belajar bekerja dengan AI, memanfaatkan kekuatan mereka, dan mengembangkan keterampilan yang saling melengkapi. Keempat: Jalin kemitraan. Tidak ada perusahaan yang dapat menangani semuanya sendirian. Ekosistem, kolaborasi, dan standar terbuka sangat penting. Kelima: Ambil tanggung jawab. Transparansi terhadap pelanggan, perlakuan yang adil terhadap karyawan, dan kontribusi terhadap solusi sosial – perusahaan harus secara sadar membentuk peran mereka dalam transformasi.

Era yang digambarkan Altman bukanlah masa depan yang jauh, melainkan masa kini yang sedang berkembang. Pemenangnya bukanlah perusahaan terbesar atau paling tradisional, melainkan perusahaan yang paling adaptif. Perusahaan yang belajar dengan cepat, berani bereksperimen, dan bertindak secara bertanggung jawab. Transformasi dari produktivitas menjadi kreativitas, dari perangkat menjadi infrastruktur, dari yang dipimpin manusia menjadi diatur oleh manusia—semuanya sedang terjadi sekarang. Dan setiap perusahaan harus memutuskan: membentuknya atau dibentuk.

Siapa Rowan Cheun?

Rowan Cheung adalah seorang wirausahawan Kanada, komunikator teknologi, dan salah satu tokoh paling berpengaruh di bidang kecerdasan buatan. Ia adalah pendiri dan CEO The Rundown AI, buletin AI dengan pertumbuhan tercepat di dunia dengan lebih dari 350.000 pelanggan dan jutaan pembaca di media sosial. Berasal dari Vancouver, British Columbia, ia telah memantapkan dirinya sebagai tokoh media penting sejak tahun 2023, menyajikan pengetahuan AI dengan cara yang mudah dipahami, mudah diakses, dan strategis.

Cheung memulai kariernya bukan di bidang teknologi, melainkan sebagai perenang kompetitif. Setelah mengalami gangguan kesehatan selama pandemi COVID-19, ia beralih ke dunia teknologi dan AI sebagai wirausahawan otodidak. Dalam setahun, ia belajar coding dan kemudian mendirikan Supertools, sebuah platform basis data untuk aplikasi AI dengan lebih dari 250.000 pengguna bulanan. Konten dan analisisnya tentang perkembangan AI generatif, otomatisasi, dan bisnis berbasis AI dengan cepat menjadikannya sosok tetap di kancah teknologi global.

Pada tahun 2023, ia memenangkan Twitter Growth Challenge sebagai komunikator teknologi dengan pertumbuhan tercepat di dunia di Platform X (sebelumnya Twitter). Kini, ia merupakan salah satu dari sepuluh pendiri teknologi paling berpengaruh di media sosial—dalam kategori yang sama dengan tokoh-tokoh seperti Elon Musk, Gary Vaynerchuk, dan Sam Altman.

Selain proyek medianya, Rowan Cheung juga menjadi pembawa acara podcast "The State of AI", di mana ia secara rutin mewawancarai tokoh-tokoh teknologi terkemuka, termasuk Sam Altman, Mark Zuckerberg, dan Jensen Huang. Podcast dan buletin "The Rundown" kini dianggap sebagai sumber informasi utama bagi para manajer, wirausahawan, dan pengembang di bidang AI.

Cheung dikenal karena perspektif praktisnya tentang AI: bagaimana perusahaan dapat mencapai manfaat produktivitas yang konkret, bagaimana agen dapat dikerahkan di tempat kerja, dan bagaimana individu dapat berkembang melalui AI tanpa harus membangun tim yang besar. Dalam wawancara, ia secara rutin menekankan bahwa tim kecilnya yang beranggotakan sekitar 15 karyawan beroperasi seperti perusahaan beranggotakan 50 orang berkat alur kerja AI yang cerdas.

Singkatnya, Rowan Cheung mewakili generasi baru pendiri AI: otodidak, berorientasi pada data, sangat paham daring, dan memiliki kemampuan menerjemahkan perkembangan teknologi yang kompleks menjadi strategi konkret yang dapat diterapkan bagi perusahaan.

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan