Ditulis oleh: Ivan Zhao, CEO Notion
Diterjemahkan oleh: AididiaoJP, Foresight News
Setiap era dibentuk oleh bahan baku teknologi uniknya. Baja menempa Zaman Keemasan, semikonduktor membuka era digital. Kini kecerdasan buatan hadir dalam bentuk kecerdasan tanpa batas. Sejarah memberitahu kita: siapa yang menguasai bahan baku, dialah yang mendefinisikan zaman.
Gambar kiri: Andrew Carnegie muda dan adik laki-lakinya. Gambar kanan: Pabrik baja di Pittsburgh selama Zaman Keemasan.
Pada tahun 1850-an, Andrew Carnegie masih seorang operator telegraf yang berlari di jalanan berlumpur Pittsburgh, saat itu enam dari sepuluh orang Amerika adalah petani. Hanya dua generasi kemudian, Carnegie dan rekan-rekannya menempa dunia modern, kuda digantikan oleh rel kereta api, cahaya lilin digantikan oleh lampu listrik, besi digantikan oleh baja.
Sejak itu, pekerjaan beralih dari pabrik ke kantor. Saat ini saya menjalankan perusahaan perangkat lunak di San Francisco, membuat alat untuk ribuan pekerja pengetahuan. Di kota teknologi kecil ini, semua orang membicarakan Kecerdasan Buatan Umum (AGI), tetapi mayoritas dari dua miliar pekerja kantor belum merasakan kehadirannya. Seperti apa nanti pekerjaan pengetahuan? Apa yang terjadi ketika organisasi diresapi dengan kecerdasan yang tidak pernah beristirahat?
Film-film awal sering terlihat seperti drama panggung, dengan satu kamera merekam panggung.
Masa depan sering sulit diprediksi karena selalu menyamar seperti masa lalu. Panggilan telepon awal sesingkat telegram, film-film awal seperti drama panggung yang direkam. Seperti kata Marshall McLuhan: "Kita selalu mengemudi ke masa depan dengan melihat kaca spion."
Kecerdasan buatan yang paling umum saat ini, masih terlihat seperti pencarian Google masa lalu. Mengutip McLuhan: "Kita selalu melihat ke masa depan melalui kaca spion." Hari ini, kita melihat chatbot AI yang meniru kotak pencarian Google. Kita sedang terjebak dalam masa transisi yang tidak nyaman yang muncul dalam setiap perubahan teknologi.
Saya juga tidak memiliki semua jawaban untuk masa depan. Tetapi saya suka menggunakan beberapa metafora sejarah untuk memikirkan bagaimana AI bekerja di tingkat yang berbeda: individu, organisasi, dan bahkan seluruh ekonomi.
Individu: Dari Sepeda ke Mobil
Tanda-tanda awal dapat dilihat pada "praktisi tingkat tinggi" pekerja pengetahuan, yaitu programmer.
Rekan pendiri saya Simon dulunya adalah "programmer sepuluh kali lipat", tetapi belakangan ini dia jarang menulis kode sendiri. Melewati mejanya, Anda akan melihatnya mengatur tiga atau empat asisten pemrograman AI secara bersamaan. Asisten-asisten ini tidak hanya mengetik lebih cepat, tetapi juga berpikir, menjadikannya seorang insinyur dengan peningkatan efisiensi 30 hingga 40 kali lipat. Dia sering mengantre tugas sebelum makan siang atau sebelum tidur, membiarkan AI bekerja saat dia pergi. Dia telah berubah menjadi manajer kecerdasan tanpa batas.
Sebuah studi tahun 1970-an di Scientific American tentang efisiensi gerakan mengilhami Steve Jobs untuk membuat metafora terkenal "sepeda untuk pikiran". Hanya saja selama beberapa dekade sejak itu, kita telah "mengayuh sepeda" di jalan raya informasi.
Pada 1980-an, Steve Jobs menyebut komputer pribadi sebagai "sepeda untuk pikiran". Sepuluh tahun kemudian, kita membangun "jalan raya informasi" yang disebut internet. Tetapi hari ini, sebagian besar pekerjaan pengetahuan masih mengandalkan tenaga manusia. Ini seperti kita terus mengayuh sepeda di jalan raya.
Dengan asisten AI, orang seperti Simon telah meningkat dari mengayuh sepeda menjadi mengemudi mobil.
Kapan pekerja pengetahuan jenis lain bisa "mengemudi mobil"? Dua masalah harus diselesaikan.
Mengapa asisten AI untuk pekerja pengetahuan lebih sulit dibandingkan asisten pemrograman? Karena pekerja pengetahuan lebih terfragmentasi dan lebih sulit divalidasi.
Pertama adalah fragmentasi konteks. Dalam pemrograman, alat dan konteks sering terkonsentrasi di satu tempat: lingkungan pengembangan terintegrasi, repositori kode, terminal. Tetapi pekerja pengetahuan umum tersebar di puluhan alat. Bayangkan seorang asisten AI mencoba menyusun ringkasan produk: ia perlu mengekstrak informasi dari utas diskusi Slack, dokumen strategi, data kuartal terakhir dari dasbor, dan memori organisasi yang hanya ada di benak seseorang. Saat ini manusia adalah perekat, menyatukan segalanya dengan menyalin-tempel dan beralih di antara tab browser. Selama konteks tidak terintegrasi, asisten AI akan terbatas pada penggunaan yang sempit.
Elemen kedua yang hilang adalah kemampuan verifikasi. Kode memiliki properti ajaib: Anda dapat memverifikasinya dengan pengujian dan pelaporan kesalahan. Pengembang model memanfaatkan ini, melatih AI untuk memprogram lebih baik melalui pembelajaran penguatan, dll. Tetapi bagaimana Anda memverifikasi apakah manajemen proyek berjalan baik, atau apakah memo strategi luar biasa? Kami belum menemukan cara untuk meningkatkan model pekerja pengetahuan umum. Oleh karena itu, manusia masih perlu tetap dalam loop untuk mengawasi, membimbing, dan menunjukkan apa yang "baik".
Undang-Undang Bendera Merah 1865 mensyaratkan mobil yang melintas di jalan harus didahului oleh seorang pembawa bendera yang berjalan kaki di depannya (undang-undang ini dicabut pada tahun 1896).
Praktik asisten pemrograman tahun ini memberitahu kita bahwa "manusia dalam loop" tidak selalu ideal. Ini seperti meminta orang memeriksa baut satu per satu di jalur perakitan, atau berjalan membersihkan jalan di depan mobil (lihat Undang-Undang Bendera Merah 1865). Kita harus menempatkan manusia lebih tinggi untuk mengawasi loop, bukan berada di dalamnya. Begitu konteks terintegrasi dan pekerjaan dapat diverifikasi, miliaran pekerja akan beralih dari "mengayuh sepeda" menjadi "mengemudi mobil", dan dari "mengemudi" menuju "mengemudi otomatis".
Organisasi: Baja dan Uap
Perusahaan adalah penemuan modern, mereka menjadi kurang efisien seiring pertumbuhan skalanya, dan akhirnya mencapai batas.
Bagan organisasi New York and Erie Railroad Company tahun 1855. Perusahaan modern dan struktur organisasinya berevolusi dari perusahaan kereta api, yang merupakan perusahaan pertama yang membutuhkan koordinasi ribuan orang dari jarak jauh.
Beberapa ratus tahun yang lalu, sebagian besar perusahaan hanyalah bengkel dengan selusin orang. Hari ini kita memiliki perusahaan multinasional dengan ratusan ribu karyawan. Infrastruktur komunikasi yang bergantung pada rapat dan otak manusia yang terhubung oleh informasi tidak mampu menahan beban yang tumbuh secara eksponensial. Kami mencoba menyelesaikannya dengan hierarki, proses, dan dokumentasi, tetapi ini sama saja dengan membangun pencakar langit dari kayu, menggunakan alat skala manusia untuk memecahkan masalah skala industri.
Dua metafora sejarah menunjukkan bagaimana masa depan mungkin terlihat berbeda ketika organisasi memiliki bahan baku teknologi baru.
Keajaiban baja: Gedung Woolworth di New York, selesai dibangun tahun 1913, pernah menjadi gedung tertinggi di dunia.
Pertama adalah baja. Sebelum baja, ketinggian bangunan abad ke-19 dibatasi hingga enam atau tujuh lantai. Besi kuat tetapi rapuh dan berat; menambah lantai, struktur akan runtuh di bawah beratnya sendiri. Baja mengubah segalanya. Itu kuat dan fleksibel, rangka bisa lebih ringan, dinding bisa lebih tipis, bangunan tiba-tiba menjulang hingga puluhan lantai, jenis bangunan baru menjadi mungkin.
AI adalah "baja" untuk organisasi. Ini berjanji untuk menjaga konteks yang koheren di seluruh alur kerja, menyajikan keputusan saat dibutuhkan tanpa gangguan kebisingan. Komunikasi manusia tidak perlu lagi berfungsi sebagai dinding penahan beban. Rapat penyelarasan dua jam mingguan mungkin berubah menjadi tinjauan asinkron lima menit; keputusan eksekutif yang membutuhkan tiga lapis persetujuan mungkin selesai dalam beberapa menit. Perusahaan dapat benar-benar menskalakan, menghindari penurunan efisiensi yang kami anggap tak terelakkan.
Penggilingan yang mengandalkan kincir air untuk tenaga. Tenaga air kuat tetapi tidak stabil, dan terbatas oleh lokasi dan musim.
Kisah kedua adalah tentang mesin uap. Pada awal Revolusi Industri, pabrik tekstil awal dibangun di dekat sungai, digerakkan oleh kincir air. Setelah mesin uap muncul, pemilik pabrik awalnya hanya mengganti kincir air dengan mesin uap, segalanya tetap sama, peningkatan produktivitas terbatas.
Terobosan nyata terjadi ketika pemilik menyadari mereka dapat sepenuhnya melepaskan diri dari ketergantungan pada sumber air. Mereka membangun pabrik yang lebih besar di dekat pekerja, pelabuhan, dan bahan baku, dan mendesain ulang tata letak di sekitar mesin uap (kemudian, dengan adopsi listrik yang luas, pemilik lebih jauh melepaskan diri dari poros tenaga sentral, mendistribusikan motor kecil ke berbagai bagian pabrik untuk memberi daya pada mesin yang berbeda). Produktivitas meledak, Revolusi Industri Kedua benar-benar dimulai.
Ukiran Thomas Allom tahun 1835, menggambarkan pabrik tekstil yang digerakkan mesin uap di Lancashire, Inggris.
Kita masih berada pada tahap "mengganti kincir air". Memaksakan chatbot AI ke dalam alur kerja yang dirancang untuk manusia, kita belum membayangkan kembali seperti apa organisasi ketika kendala lama menghilang dan perusahaan dapat dijalankan dengan kecerdasan tanpa batas yang bekerja bahkan saat Anda tidur.
Di perusahaan saya, Notion, kami telah bereksperimen. Selain 1000 karyawan, kini ada lebih dari 700 asisten AI yang menangani pekerjaan berulang: mencatat rapat, menjawab pertanyaan untuk mengintegrasikan pengetahuan tim, menangani permintaan TI, mencatat umpan balik pelanggan, membantu karyawan baru mengenal tunjangan, menulis laporan status mingguan untuk menghindari penyalinan-tempel manual... Ini masih merangkak. Potensi sebenarnya hanya dibatasi oleh imajinasi dan inersia kita.
Ekonomi: Dari Florence ke Kota Raksasa
Baja dan uap mengubah tidak hanya bangunan dan pabrik, tetapi juga kota.
Sampai beberapa ratus tahun yang lalu, kota masih dalam skala manusia. Anda dapat berjalan melintasi Florence dalam empat puluh menit, ritme kehidupan ditentukan oleh jarak berjalan kaki dan jangkauan suara manusia.
Kemudian, struktur rangka membuat pencakar langit menjadi mungkin; rel kereta api yang digerakkan mesin uap menghubungkan pusat kota dengan daerah pedalaman; lift, kereta bawah tanah, jalan raya menyusul. Skala dan kepadatan kota mengembang drastis – Tokyo, Chongqing, Dallas.
Ini bukan hanya Florence yang diperbesar, mereka adalah cara hidup baru. Kota raksasa membingungkan, anonim, sulit dinavigasi. "Ketidakmampuan dikenali" ini adalah harga untuk skala. Tetapi mereka juga menawarkan lebih banyak peluang, lebih banyak kebebasan, mendukung lebih banyak orang dalam lebih banyak kombinasi untuk terlibat dalam lebih banyak aktivitas, yang tidak dapat dicapai oleh kota Renaisans skala manusia.
Saya pikir ekonomi pengetahuan akan segera mengalami transformasi yang sama.
Saat ini, pekerjaan pengetahuan telah menyumbang hampir setengah dari PDB AS, tetapi operasinya sebagian besar masih tetap pada skala manusia: tim puluhan orang, alur kerja yang bergantung pada ritme rapat dan email, organisasi yang tidak dapat bertahan setelah melebihi seratus orang... Kami telah membangun "Florence" dengan batu dan kayu.
Ketika asisten AI digunakan dalam skala besar, kita akan membangun "Tokyo", organisasi yang terdiri dari ribuan AI dan manusia; alur kerja yang berjalan terus menerus melintasi zona waktu, tanpa perlu menunggu seseorang bangun untuk melanjutkan; keputusan yang disintesis dengan partisipasi manusia yang tepat.
Itu akan menjadi pengalaman yang berbeda: lebih cepat, leverage yang lebih besar, tetapi awalnya juga lebih membuat pusing. Ritme rapat mingguan, perencanaan kuartalan, penilaian tahunan mungkin tidak lagi berlaku, ritme baru akan muncul. Kita akan kehilangan beberapa kejelasan, tetapi akan memenangkan skala dan kecepatan.
Melampaui Kincir Air
Setiap bahan teknologi menuntut orang untuk berhenti melihat dunia melalui kaca spion, dan mulai membayangkan dunia baru. Carnegie menatap baja, melihat cakrawala kota; pemilik pabrik di Lancashire menatap mesin uap, melihat lantai pabrik yang jauh dari sungai.
Kita masih berada dalam "tahap kincir air" AI, memaksakan chatbot ke dalam alur kerja yang dirancang untuk manusia. Kita tidak boleh hanya puas dengan menjadikan AI sebagai co-pilot, tetapi perlu membayangkan: seperti apa pekerjaan pengetahuan ketika organisasi manusia diperkuat oleh baja, ketika pekerjaan sepele didelegasikan kepada kecerdasan yang tidak pernah beristirahat.
Baja, uap, dan kecerdasan tanpa batas. Cakrawala berikutnya ada di depan, menunggu kita membangunnya dengan tangan kita sendiri.
