# Artikel Terkait Otomatisasi

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Otomatisasi", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Kraken PHK Lebih dari 150 Pekerja karena AI Mengubah Bentuk Operasi Pertukaran Kripto

Dalam upaya penghematan biaya, bursa kripto Kraken dikabarkan menunda penawaran umum perdana (IPO) di AS hingga tahun depan, menyusul pemutusan hubungan kerja (PHK) terhadap lebih dari 150 karyawan pada Jumat. Langkah ini, menurut Bloomberg, dilakukan seiring peningkatan implementasi kecerdasan artifisial (AI) di seluruh perusahaan untuk efisiensi operasional. Kraken menyatakan tidak berencana melakukan PHK lebih lanjut saat ini. Sejumlah perusahaan dalam industri kripto menyoroti tren serupa, di mana adopsi AI telah memicu PHK terhadap lebih dari 5.000 pekerja tahun ini. Contohnya, Block Inc. melakukan pengurangan sekitar 4.000 staf pada Februari 2026 melalui otomatisasi berbasis AI. Penundaan IPO Kraken terkait dengan kondisi pasar kripto yang menurun sejak akhir tahun lalu, yang berdampak pada laporan keuangan banyak perusahaan sektor ini. Kraken, yang sebelumnya telah mengajukan dokumen IPO secara rahasia pada November, akhirnya membatalkan rencana tersebut pada Maret akibat kondisi pasar. Target perusahaan untuk go public di AS kini ditetapkan pada 2027. Selain Kraken, penyedia data kripto Dune juga mengumumkan PHK 25% stafnya pekan ini untuk restrukturisasi dan fokus pada operasi inti.

TheNewsCrypto05/18 14:17

Kraken PHK Lebih dari 150 Pekerja karena AI Mengubah Bentuk Operasi Pertukaran Kripto

TheNewsCrypto05/18 14:17

AI Menguntungkan Karyawan Senior? 40% CEO Berencana Potong Posisi Entry-Level, Nasib Kaum Muda Semakin Terancam

Survei oleh Oliver Wyman dan Bursa Efek New York terhadap 415 CEO global menunjukkan 43% berencana mengurangi posisi entry-level dalam 1-2 tahun ke depan, beralih ke talenta menengah-senior. AI dinilai menggantikan tugas rutin yang biasanya dikerjakan karyawan pemula, sementara karyawan senior dinilai lebih bernilai karena pengalaman dan penilaiannya. Data Harvard menunjukkan, perusahaan pengadopsi AI cenderung mengurangi perekrutan karyawan junior. Laporan Goldman Sachs memperkirakan AI menghilangkan bersih sekitar 16.000 lapangan kerja AS per bulan, dengan dampak terbesar pada generasi Z. Tren ini berisiko memutus saluran pipa bakat masa depan. Namun, beberapa perusahaan seperti IBM dan Salesforce justru meningkatkan perekrutan lulusan baru untuk membangun sistem AI. Mayoritas CEO masih berada di tahap perencanaan atau percobaan AI, dengan hanya 27% yang merasakan ROI sesuai harapan.

marsbit05/18 05:03

AI Menguntungkan Karyawan Senior? 40% CEO Berencana Potong Posisi Entry-Level, Nasib Kaum Muda Semakin Terancam

marsbit05/18 05:03

AI Fisika Sedang Tren, Beberapa Pikiran Baru Saya

Konsep "AI Fisik" (Physical AI) sedang menjadi sorotan. Tidak seperti AI tradisional yang terbatas pada dunia digital, AI Fisik bertujuan untuk memberikan kecerdasan buatan sebuah "tubuh" agar dapat memahami dan berinteraksi dengan hukum fisik dunia nyata, seperti gravitasi dan gesekan, untuk melakukan tindakan nyata seperti menuang air atau memindahkan barang. Tahun 2026 dianggap sebagai "tahun awal era implementasi," menandai peralihan dari robot yang sekadar "bisa bergerak" menjadi yang benar-benar "bisa bekerja." Perusahaan seperti **Zhiyuan Robotics** di China dan **Figure AI** di AS menunjukkan kemajuan pesat, dengan demo yang makin realistis dan rencana produksi massal. **NVIDIA** juga berperan penting dengan platform simulasi dan kerja sama dengan raksasa robot industri. Faktor pendorong lainnya adalah **konvergensi teknologi**. Kemajuan dalam "model dunia" (*world models*) seperti NVIDIA Cosmos dan proyek open-source lainnya memungkinkan pembuatan data pelatihan sintetis yang murah dan realistis. Selain itu, terjadi **alih teknologi dari industri otomotif**. Pengetahuan dan rantai pasok dari pembuatan mobil, terutama dalam sistem persepsi otonom, kini diterapkan untuk mempercepat pengembangan robot. Intinya, AI Fisik bukan hanya tentang algoritme canggih, tetapi tentang menggabungkannya dengan kemampuan manufaktur, manajemen rantai pasok, dan pemahaman mendalam tentang operasi di dunia fisik. Kompetisi untuk mendefinisikan masa depan otomatisasi fisik yang cerdas baru saja dimulai.

marsbit05/18 04:47

AI Fisika Sedang Tren, Beberapa Pikiran Baru Saya

marsbit05/18 04:47

3 Orang dengan 100 Programmer AI, Habiskan $1,3 Juta dalam Sebulan! OpenAI: Saya yang Bayar

"Peter Steinberger, pencipta OpenClaw, menggegerkan dengan membagikan tagihan AI timnya senilai $1,3 juta hanya dalam 30 hari. Yang mengejutkan, biaya sebesar ini ditanggung oleh OpenAI. Hanya dengan tiga orang di tim, mereka menjalankan sekitar 100 agen AI (instans Codex) yang secara otomatis menangani berbagai tugas pengembangan perangkat lunak yang rumit seperti meninjau permintaan tarik (PR), menemukan bug, memantau benchmark, dan bahkan membuat PR usai rapat. Penggunaan token yang masif—6,03 triliun token dari 7,6 juta permintaan—menunjukkan pergeseran paradigma: token kini menjadi 'bahan produksi' baru. Steinberger melihat ini sebagai eksplorasi tentang bagaimana pengembangan perangkat lunak akan berubah jika biaya token bukan lagi hambatan. Meski biayanya tampak fantastis, ia menyebut dengan menonaktifkan mode cepat, biayanya lebih rendah daripada gaji satu insinyur, namun hasilnya jauh lebih efektif. Fenomena ini memicu diskusi tentang masa depan peran programmer manusia dan potensi revolusi produktivitas ketika tim kecil dapat mengerahkan 'pasukan' agen AI yang tidak pernah tidur."

marsbit05/17 06:22

3 Orang dengan 100 Programmer AI, Habiskan $1,3 Juta dalam Sebulan! OpenAI: Saya yang Bayar

marsbit05/17 06:22

Tanpa Menulis Kode, Bangun AI Agent Pertama Anda dalam 2 Hari (Tutorial Lengkap)

**Ringkasan: Panduan Akhir Pekan untuk Membangun AI Agent Pertama Anda Tanpa Kode** Agent AI berbeda dari chatbot biasa. Chatbot hanya merespons satu pertanyaan, sementara Agent dapat menerima tujuan, membuat rencana, menjalankan langkah-langkah menggunakan alat, dan memberikan hasil akhir secara mandiri. Anda tidak perlu menjadi pengembang kode untuk membuatnya. Dengan alat seperti Claude Desktop (Claude Cowork) atau Claude.ai (Claude Projects), siapa saja dapat membuat Agent yang berguna hanya dalam akhir pekan. **Struktur Agent:** 1. **Tujuan:** Spesifik dan terukur. 2. **Rencana:** Langkah-langkah berurutan. 3. **Alat:** Kemampuan seperti pencarian web, analisis data. 4. **Siklus:** Eksekusi, pengecekan, dan pengulangan hingga selesai. **Panduan Langkah demi Langkah:** * **Sabtu Pagi:** Pahami perbedaan Agent dan chatbot. Identifikasi tiga tugas berulang Anda dan pilih yang paling sederhana untuk proyek pertama. * **Sabtu Sore:** Buat "Blueprint Agent" yang menjawab: Tujuan, Langkah-langkah, Alat yang dibutuhkan, Format keluaran akhir, dan Aturan penanganan kesalahan. Kemudian, jalankan di Claude. * **Minggu Pagi:** Debug dan optimalkan. Tinjau hasil pertama, identifikasi kesalahan, perbarui blueprint dengan instruksi yang lebih spesifik, dan jalankan lagi. Ulangi siklus ini 3-4 kali untuk meningkatkan keandalan dari 60% menjadi 90%. * **Minggu Sore:** Bangun Agent kedua untuk melipatgandakan pengalaman. Pilih dari templat seperti Agen Riset, Agen Olah Ulang Konten, atau Agen Persiapan Rapat. Dengan mengikuti proses ini, Anda dapat mengotomatiskan tugas-tugas repetitif dan membangun sistem kerja masa depan tanpa menulis satu baris kode pun.

marsbit05/16 15:22

Tanpa Menulis Kode, Bangun AI Agent Pertama Anda dalam 2 Hari (Tutorial Lengkap)

marsbit05/16 15:22

Terungkap: "Toko Super" dengan Pendapatan Harian Jutaan Rupiah? Lihat Bagaimana Robot Xinyi Merekonstruksi Bisnis Kopi dan Minuman Teh

Rahasia Toko Super dengan Pendapatan Harian Ratusan Juta? Inilah Cara New One Robot Merevolusi Bisnis Kopi dan Teh! Dengan hanya satu orang dan satu set sistem robot terintegrasi, New One Coffee & Tea berhasil mengoperasikan toko yang mencapai pendapatan harian puluhan juta rupiah di Pusat Perbelanjaan Zhengda, Beijing. Ini menandai hadirnya terminal komersial otomatis tinggi yang terjangkau. Model bisnis intinya adalah "satu orang, satu mesin, satu toko". Sistem robot cerdas Robot in Store yang dikembangkan tim mengintegrasikan lengan robot, mesin kopi, mesin teh susu, dan peralatan lain, menangani segala proses dari pemesanan hingga pembuatan secara otomatis. Hasilnya? Efisiensi tenaga kerja maksimal dan biaya sewa yang dapat tertutupi hanya dalam hitungan hari. Toko ini dirancang untuk ruang minimalis (sekitar 10 meter persegi), sangat mengurangi tekanan sewa. Selain model toko pintar, New One juga menawarkan operti Robot in Box (mesin kopi tanpa karyawan) dan Robot in Car (gerai mobil) untuk berbagai kebutuhan. Strategi produknya adalah "komposit" - menggabungkan kopi, teh, dan pastry dalam satu menu. Ini memungkinkan toko melayani pelanggan dari pagi (sarapan) hingga sore (teh waktu sore), memaksimalkan pendapatan sepanjang hari. Sistem ini didukung oleh analisis data besar (big data) untuk pemilihan produk, mampu menganalisis tren secara real-time dan mengembangkan produk baru yang potensial hanya dalam dua minggu. Dengan otomatisasi menangani produksi, staf toko dapat fokus pada operasi komunitas pelanggan (private domain), membangun hubungan yang kuat bahkan sebelum toko dibuka. Bagi calon mitra, New One menawarkan kebijakan kemitraan dengan biaya awal yang sangat rendah dan periode pengembalian modal yang dipercepat, menargetkan pengembalian investasi yang cepat berkat model berpendapatan tinggi dan efisiensi operasionalnya.

marsbit05/16 02:48

Terungkap: "Toko Super" dengan Pendapatan Harian Jutaan Rupiah? Lihat Bagaimana Robot Xinyi Merekonstruksi Bisnis Kopi dan Minuman Teh

marsbit05/16 02:48

YC Partner Mengungkap: Membangun Perusahaan AI-Natif dari Nol

YC mitra Diana Hu mengungkapkan bahwa perusahaan AI-native yang sejati beroperasi 1.000 kali lebih cepat daripada perusahaan besar yang sudah ada. Intinya bukan menggunakan AI sebagai alat bantu, tetapi membangun perusahaan dengan AI sebagai sistem operasi (OS) inti. Model ini memerlukan perusahaan yang sepenuhnya "dapat dikueri" oleh AI, di mana semua alur kerja, keputusan, dan proses diproses melalui lapisan cerdas yang terus belajar. Kunci implementasinya adalah membangun sistem "closed-loop", di mana AI secara konstan memantau output, menangkap informasi, dan memberikan umpan balik untuk mengoptimalkan proses. Hal ini membutuhkan transparansi digital penuh, seperti pencatatan rapat oleh AI, dashbard real-time perusahaan, dan agen AI yang terintegrasi dalam semua saluran komunikasi. Dalam pengembangan produk, paradigma "pabrik perangkat lunak AI" muncul: manusia menulis spesifikasi dan uji coba, sementara AI Agent yang menulis kode sampai lulus semua tes. Struktur organisasi menjadi lebih datar karena lapisan AI menggantikan peran manajemen menengah. Perusahaan masa depan terdiri dari kontributor individu, penanggung jawab langsung (DRI), dan pendiri AI. Perubahan kritisnya adalah memaksimalkan penggunaan token AI, bukan jumlah karyawan. Startup AI-native memiliki keunggulan besar karena dapat dirancang dari nol tanpa ketergantungan pada sistem lama. Kepercayaan pada kekuatan AI harus datang dari pengalaman langsung pendiri. Masa depan dimenangkan oleh mereka yang berani menanamkan AI ke dalam DNA perusahaan sejak hari pertama.

marsbit05/15 01:15

YC Partner Mengungkap: Membangun Perusahaan AI-Natif dari Nol

marsbit05/15 01:15

Krisis Global SaaS, AaaS Jadi Arus Utama, Claude Guncang Dasar Perangkat Lunak UKM

Claude for Small Business telah diluncurkan, menargetkan kebutuhan spesifik usaha kecil dengan menghadirkan **AaaS (Agent as a Service)**. Produk ini terintegrasi langsung dengan alat bisnis populer seperti QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace, dan Microsoft 365. Dengan satu perintah sederhana (misalnya, "/close-month"), Claude dapat mengotomatiskan alur kerja kompleks seperti rekonsiliasi transaksi keuangan (147 transaksi diselesaikan dalam contoh), perencanaan penggajian, penagihan faktur, analisis arus kas, hingga pembuatan laporan. Semua proses ini berjalan lancar tanpa perlu beralih antar aplikasi. Anthropic memilih 15 alur kerja prakonfigurasi untuk skenario bisnis yang paling umum dan bernilai tinggi. Produk ini dirancang intuitif—pemilik usaha hanya perlu memberi tahu apa yang perlu dikerjakan, tanpa harus mempelajari alat baru. Dari segi keamanan, Claude menghormati izin yang ditetapkan di setiap alat terhubung dan memerlukan persetujuan untuk setiap tindakan sebelum dieksekusi. Dengan harga langganan yang terjangkau ($20–$200/bulan), Claude for Small Business menawarkan nilai yang jauh lebih tinggi dibandingkan biaya langganan SaaS tradisional per pengguna. Peluncuran ini mempercepat tren pergeseran dari model Software-as-a-Service (SaaS) menuju Agent-as-a-Service (AaaS), di mana perusahaan membeli "karyawan digital" AI yang terintegrasi, bukan sekadar perangkat lunak yang terpisah-pisah.

marsbit05/15 00:37

Krisis Global SaaS, AaaS Jadi Arus Utama, Claude Guncang Dasar Perangkat Lunak UKM

marsbit05/15 00:37

CTO MuleRun: Parit Pertahanan Agent Terletak pada Kepadatan Data dan Memori Pengguna

CTO MuleRun, Shu Junliang, berbagi pandangan tentang AI Agent, terutama dalam konteks Web3 dan keuangan. Dalam acara bertema "Web4.0: Ketika AI Agent Mengambil Alih Otoritas On-Chain", ia menyoroti tiga aspek utama. Pertama, asisten AI yang lengkap memerlukan enam dimensi: kemampuan dialog, akuisisi data, kemampuan Agent, lingkungan eksekusi, memori pengguna, dan evolusi pengetahuan berkelanjutan. MuleRun mengintegrasikan semua ini dalam solusi seperti bot IM, data real-time berbagai aset, sandbox cloud, dan jaringan pengetahuan bersama. Kedua, keamanan adalah fondasi mutlak. Meski Agent menawarkan efisiensi, terdapat risiko seperti bias data, halusinasi AI, injeksi prompt, dan proses keputusan kotak hitam. Shu menekankan pentingnya audit penuh, kontrol izin bertingkat, dan retensi keputusan akhir tentang dana di tangan manusia. Ketiga, Agent menggeser paradigma. Peran berkembang dari bantuan keputusan menuju eksekusi otonom, dari keunggulan informasi menuju keunggulan eksekusi, dan dari interaksi manusia dengan rantai blok menuju interaksi Agent dengan rantai blok. Ini akan meratakan kemampuan dan waktu partisipan, tetapi keunggulan akan kembali pada kedalaman pemahaman pasar. Gagasan intinya: pertahanan kompetitif Agent terletak pada kepadatan data dan memori pengguna, bukan pada model atau kerangka teknis. Infrastruktur Web3 akan dibangun ulang di sekitar Agent, membentuk dimensi kompetisi baru di mana satu orang dengan sekelompok Agent dapat mengoperasikan kemampuan setara dana kecil.

marsbit05/14 08:53

CTO MuleRun: Parit Pertahanan Agent Terletak pada Kepadatan Data dan Memori Pengguna

marsbit05/14 08:53

Penelitian Membongkar Mitos PHK AI: 80% Perusahaan Melakukan PHK, Tak Ada Satu Pun yang Berhasil Raih Untung

Penelitian Gartner terhadap 350 perusahaan dengan pendapatan tahunan di atas $10 miliar mengungkap bahwa 80% perusahaan yang menerapkan AI atau otomatisasi telah melakukan pemutusan hubungan kerja (PHK). Namun, tidak ada korelasi positif antara tingkat PHK dan laba atas investasi—perusahaan yang memangkas banyak karyawan tidak lebih untung daripada yang sedikit mengurangi. Perusahaan dengan laba tertinggi justru menggunakan AI sebagai "penguat karyawan" (people amplification), meningkatkan produktivitas pekerja, bukan menggantikan mereka. Sebaliknya, data pasar tenaga kerja menunjukkan, pada Januari-April 2026, hampir 50.000 posisi hilang dengan alasan AI, terutama di sektor teknologi yang mencatat PHK tertinggi sejak 2023. Muncul kritik soal "AI washing" di mana perusahaan menggunakan AI sebagai dalih untuk PHK yang sebenarnya didorong faktor lain seperti tekanan ekonomi. Gartner menilai PHK terkait AI saat ini lebih sebagai uji coba skala kecil, bukan transformasi yang mendatangkan keuntungan besar. Meski banyak proyek AI diperkirakan gagal, investasi tetap mengalir deras. Untuk jangka panjang, Gartner memperkirakan bisnis otonom akan menjadi pencipta lapangan kerja bersih pada 2028-2029, karena akan muncul peran baru yang tidak dapat digantikan AI.

marsbit05/13 05:09

Penelitian Membongkar Mitos PHK AI: 80% Perusahaan Melakukan PHK, Tak Ada Satu Pun yang Berhasil Raih Untung