Penggunaan AI di Taiwan, belum terhubung dengan jalur pemikiran tentang “penggandaan efisiensi” yang berfokus pada keahlian sendiri. Penulis artikel ini adalah penggagas M-Ross, pengacara Lin Shang-Lun.
（Latar belakang sebelumnya: Artikel Lin Shang-Lun》Gelombang “Vibe Coding” yang dibawa oleh Gemini 3.0, adalah pesta yang disalahpahami）
（Tambahan latar belakang: Artikel Lin Shang-Lun》Pendapatan Dasar Universal (UBI) dan Blockchain, apakah itu jaring pengaman sosial di era gelombang AI? ）

Daftar isi artikel

• Sesi latihan AI yang keras dan nyata
• Saat “Benteng Profesional” ditembus AI
• Kesalahan dalam aplikasi AI di Taiwan: Menganggap alat sebagai mainan
• Realitas keras Silicon Valley: Tanpa kolaborasi AI, Anda bahkan tidak berhak menyerahkan pekerjaan
• Restrukturisasi keahlian tanpa suara

Sesi latihan AI yang keras dan nyata

Saya berkesempatan diundang ke Bank Hua Nan, untuk memberikan pelatihan tentang aplikasi dan tata kelola AI kepada sekelompok profesional di bidang keuangan. Ini adalah pelatihan nyata selama tiga jam penuh. Kami mulai dari draf dasar hukum AI, dengan tegas mendefinisikan apa itu AI, untuk mengeliminasi program otomatisasi yang disalahpahami masyarakat; kami membahas privasi, dan mengapa banyak orang merasa kewalahan saat menggunakan GPT atau Gemini.

Saya juga menjelaskan mengapa beberapa chatbot layanan pelanggan sering “lemah” sampai membuat orang tertawa. Bukan karena AI tidak mampu, tetapi karena mereka memilih model yang rendah kualitas, tidak dilengkapi RAG (retrieval-augmented generation) untuk memperkuat basis data, bahkan tidak membedakan agen sesuai skenario aplikasi.

Saat “Benteng Profesional” ditembus AI

Namun puncak dari seluruh pelatihan ini terjadi saat saya beralih ke identitas “pengacara”, dan melakukan pengujian langsung operasi AI di tempat.

Saya langsung mendemonstrasikan, bagaimana menggunakan AI untuk menulis surat gugatan, menyusun surat bukti, mengubah kontrak, dan pekerjaan pengacara lainnya.

Para profesional di bidang keuangan di bawahnya, dari awalnya menunjukkan perhatian sopan, berubah menjadi sangat terkejut. Mengapa terkejut? Karena dulu, pekerjaan-pekerjaan ini harus diajarkan secara langsung kepada pengacara magang dan pengacara yang dipekerjakan, sebagai pekerjaan yang sangat profesional.

Namun saat mereka menyaksikan sendiri, proses yang selama ini dianggap “benteng profesional”, ternyata bisa diotomatisasi dengan lancar oleh AI, dampaknya sangat besar.

Kesalahan dalam aplikasi AI di Taiwan: Menganggap alat sebagai mainan

Teknologi hardware di Taiwan selalu berada di garis depan dunia, tetapi cara berpikir dan aplikasi software kita sering tertinggal lima sampai sepuluh tahun dari arus utama internasional. Buka Facebook, apa informasi AI yang disarankan algoritma?

“Gemini membuat fotoku jadi sangat cantik!”
“Menggunakan Vibe Coding untuk menulis robot klasifikasi data!”
“Membuat chat layanan pelanggan yang responnya lebih mirip manusia!”

Kedengarannya keren, kan? Tapi jujur saja, hal-hal ini sudah usang sejak Cursor dirilis dua tahun lalu. Jika sekarang masih melatih AI “bagaimana membalas dengan lebih alami”, “tidak terlihat seperti robot”, itu sangat disayangkan, karena itu bukan lagi tren utama perkembangan AI saat ini.

Kekuatan terbesar AI bukanlah membuat alat kecil oleh orang awam, tetapi memungkinkan profesional dengan Domain Knowledge (pengetahuan domain) untuk meledakkan energi mereka sepuluh kali, bahkan puluhan kali lipat.

Dalam ceramah keuangan ini, saya tidak menunjukkan bagaimana AI menyelesaikan pekerjaan di industri keuangan, karena saya tidak memiliki Domain Knowledge di bidang keuangan atau akuntansi saat ini, jadi saya tidak berhak menunjukkan aplikasi AI di bidang tersebut.

Namun yang ingin saya sampaikan adalah: “Ketika seorang pengacara, akuntan, atau dokter yang profesional tahu bagaimana menggabungkan keahlian mereka dengan AI, dan mengubah pekerjaan yang rumit dan sulit di-batch menjadi proses otomatis yang efisien, itu adalah serangan nyata dari dimensi yang lebih rendah.”

Realitas keras Silicon Valley: Tanpa kolaborasi AI, Anda bahkan tidak berhak menyerahkan pekerjaan

Agar semua orang memahami seberapa besar jarak efisiensi ini, saya berbagi secara kejam tentang kondisi di Silicon Valley. Saat ini, banyak perusahaan teknologi terkemuka di Silicon Valley memiliki dua aturan yang membuat saya terkejut:

• Pertama, semua draft awal pekerjaan tidak boleh diselesaikan secara manual dari nol. Tidak peduli seberapa rumit pekerjaan itu, AI mampu menghasilkan setidaknya 40-50% dari dasar pekerjaan tersebut. Arahnya biasanya tidak salah, dan karyawan harus melakukan iterasi pada draft awal yang dihasilkan AI, bukan membuang waktu membuat dari awal.
• Kedua, saat Anda memproses dan melakukan iterasi pada draft awal, sistem backend akan memantau secara real-time berapa banyak AI yang digunakan. Jika tidak mencapai rasio tersebut, pekerjaan Anda tidak bisa dikirim ke atasan untuk direview, atau dilanjutkan ke tahap berikutnya.

Logika di balik ini sangat sederhana: para bos menghargai biaya dan efisiensi. Dalam penulisan kode atau pengolahan dokumen, jika Anda tidak mencapai rasio tertentu yang didukung AI, Anda bahkan tidak berhak menyerahkan pekerjaan. Inilah kenyataan.

Ketika otak-otak paling cerdas di dunia sudah mewajibkan “kolaborasi manusia dan mesin” dan menerapkan pengawasan berbasis data, jika kita masih percaya bahwa “manusia memiliki keistimewaan” dan “profesi tidak bisa digantikan”, itu sebenarnya sedikit sombong.

Restrukturisasi keahlian tanpa suara

Saya pribadi berpendapat, hal yang paling penting dilakukan orang saat ini bukanlah belajar menulis kode (kecuali Anda ingin beralih profesi), tetapi memahami dengan jelas: “Keunggulan profesional saya di mana?” dan “Dalam alur kerja saya, bagian mana yang bisa diserahkan ke AI?”

Jika tidak melakukan ini, di masa depan Anda pasti tidak akan diberi peluang bernafas, karena dalam alur kerja baru, tenaga kerja yang dibutuhkan mungkin hanya sepersepuluh dari sebelumnya, dan “Anda, saya” sangat mungkin akan dikeluarkan dari pasar kerja di masa depan.