Ulasan Buku Co-Existence: Panduan Ethan Mollick untuk Hidup Berdampingan dengan AI

Jumat, 13 November 2026. Ulasan ini disusun dari informasi penerbit Penguin Random House (Portfolio), situs resmi buku, tulisan Ethan Mollick di buletin One Useful Thing, ringkasan bab dari pihak ketiga, serta ulasan pembaca di Goodreads. Sumber lengkap ada di bagian akhir.

Bayangkan seorang pemilik toko daring kecil di Bandung. Dua tahun lalu, ia memakai chatbot untuk menulis deskripsi produk dan membalas pesan pelanggan. Ia mengetik perintah, membaca jawabannya, memperbaiki di sana-sini, lalu menyalinnya. Manusia tetap memegang kemudi; mesin hanya membantu.

Hari ini situasinya berbeda. Agen AI bisa diberi tugas yang jauh lebih besar: memantau stok, menyusun laporan penjualan mingguan, menulis kode untuk halaman promosi, bahkan membandingkan harga pemasok, dan mengerjakannya sendiri selama berjam-jam. Kadang hasilnya mengagumkan, lebih rapi daripada pekerjaan karyawan berpengalaman. Kadang agen yang sama gagal pada hal remeh yang tidak akan dilewatkan anak magang. Pertanyaan si pemilik toko pun berubah. Bukan lagi “perlukah saya memakai AI?”, melainkan “bagaimana saya hidup dan bekerja berdampingan dengan sesuatu yang kadang lebih pintar, kadang jauh lebih bodoh daripada saya?”

Pertanyaan itulah yang menjadi inti buku terbaru Ethan Mollick, Co-Existence: The Next Phase of AI. Mollick sendiri menggambarkannya sebagai buku tentang cara hidup berdampingan dengan AI yang “kadang, tetapi tidak selalu, lebih baik daripada Anda”. Jika buku sebelumnya, Co-Intelligence (2024), adalah panduan untuk era chatbot, buku ini adalah panduan untuk era agen.

Sekilas tentang Buku

• Judul: Co-Existence: The Next Phase of AI
• Penulis: Ethan Mollick
• Penerbit: Portfolio (Penguin Random House) di Amerika Serikat; edisi Inggris diterbitkan oleh W H Allen (Ebury, Penguin Random House UK)
• Terbit: 20 Oktober 2026 (edisi Amerika Serikat)
• Tebal: 240 halaman (sampul keras); versi buku audio sekitar 5 jam 25 menit, dibacakan sendiri oleh penulis
• ISBN: 979-8-2171-8139-1 (sampul keras AS)
• Rating Goodreads: 4,19 dari 5 (sekitar 260 penilaian per pertengahan November 2026)
• Genre: kecerdasan buatan, teknologi, bisnis, pendidikan, nonfiksi
• Edisi Indonesia: sejauh penelusuran kami belum tersedia dalam edisi bahasa Indonesia

Halaman penerbit menandai buku ini sebagai buku laris (best seller). Di sampulnya tercantum pujian dari psikolog Angela Duckworth, penulis Grit, dan Doug McMillon, mantan CEO Walmart. Kirkus Reviews menyebutnya pandangan yang jernih tentang masa depan yang mengingatkan kita untuk selalu mempertahankan suara manusia yang autentik, sedangkan majalah New Scientist menyebutnya “panduan praktis yang sangat baik”.

Siapa Ethan Mollick?

Ethan Mollick adalah profesor madya manajemen di Wharton School, University of Pennsylvania, salah satu sekolah bisnis paling berpengaruh di dunia. Lahir di Milwaukee, Amerika Serikat, pada 1975, ia lulus dari Harvard, lalu meraih gelar MBA dan doktor dari MIT Sloan School of Management. Sebelum menjadi akademisi, ia ikut mendirikan perusahaan perangkat lunak eMeta. Bidang penelitiannya awalnya kewirausahaan dan inovasi, sebelum ia beralih menekuni dampak AI terhadap pekerjaan dan pendidikan.

Bersama istrinya, Lilach Mollick, ia memimpin Generative AI Labs di Wharton. Namanya dikenal luas lewat buletin One Useful Thing, tempat ia rutin menguji model AI terbaru dan menuliskan implikasinya bagi pekerja dan organisasi. Pada 2024 majalah TIME memasukkannya ke daftar tokoh paling berpengaruh di bidang kecerdasan buatan. Buku sebelumnya, Co-Intelligence: Living and Working with AI, menjadi buku laris New York Times dan diterjemahkan ke berbagai bahasa.

Mollick juga ikut menulis salah satu studi lapangan paling sering dikutip tentang AI di tempat kerja: eksperimen bersama konsultan Boston Consulting Group pada 2023 yang memperkenalkan istilah “batas bergerigi” (jagged frontier). Konsep itu kembali menjadi tulang punggung buku barunya.

Dari “Co-Intelligence” ke “Co-Existence”: Mengapa Perlu Buku Baru?

Ketika mengumumkan buku ini di buletinnya, Mollick menulis bahwa Co-Intelligence lahir di dunia chatbot. Saat itu bekerja dengan AI berarti percakapan bolak-balik, dan manusia selalu berada di pusat proses. Dunia itu, menurutnya, berubah cepat menjelang akhir 2025 ketika agen pemrograman yang benar-benar bisa bekerja mandiri mulai muncul. Ia mengingatkan bahwa sejak lama laboratorium AI menyatakan tujuan mereka adalah membangun sistem yang sangat otonom yang mengungguli manusia di sebagian besar pekerjaan bernilai ekonomi. Tujuan yang dulu terasa jauh itu kini mulai terlihat bentuknya, setidaknya dalam pemrograman.

Mollick memandang dunia pemrograman sebagai pertanda awal bagi bidang lain. Di tulisan pengumumannya ia mengutip laporan bahwa sebagian besar kode di sejumlah perusahaan AI kini ditulis oleh AI. Seorang pembaca buletinnya menanggapi dengan kritik yang wajar: jumlah baris kode bukan ukuran produktivitas yang baik bila kode itu tidak ditinjau dan dirapikan. Perdebatan semacam ini justru menunjukkan mengapa buku ini relevan. Ukuran-ukuran lama sedang goyah, dan belum ada yang benar-benar tahu ukuran barunya.

Mollick merumuskan tiga pertanyaan yang menurutnya kini dihadapi setiap orang yang bekerja dengan AI:

1. Kapan sebaiknya kita menolak bantuan AI, meskipun bantuan itu tersedia?
2. Kapan sebaiknya kita menyerahkan kunci sepenuhnya?
3. Apa yang harus dilakukan ketika AI menjadi pembaca, pengkritik, sekaligus penjaga gerbang antara karya kita dan audiensnya?

Jawabannya, menurut Mollick, bukan satu keputusan sekali jadi. Hubungan dengan AI adalah sesuatu yang terus dinegosiasikan, lalu dinegosiasikan ulang, seiring model yang semakin pintar. Itulah makna “koeksistensi” dalam judul buku ini.

Batas Bergerigi dan Laju Eksponensial

Dua gagasan menjadi fondasi seluruh buku. Yang pertama adalah batas bergerigi. Kemampuan AI tidak membentuk garis lurus yang rapi, dengan tugas mudah di dalam jangkauan dan tugas sulit di luarnya. Garisnya bergerigi. Sejumlah tugas yang sulit bagi manusia, seperti menyelesaikan soal Olimpiade Matematika setingkat medali emas, menulis puisi yang terasa manusiawi, atau menyusun memo hukum, kini berada di dalam jangkauan AI. Sementara itu, tugas yang tampak sepele, seperti menghitung benda dalam gambar secara andal, tetap konsisten sepanjang percakapan panjang, atau mengakui “saya tidak tahu”, masih sering berada di luar jangkauannya.

Yang kedua adalah laju eksponensial. Situs resmi buku menjelaskan bahwa kemampuan AI berlipat ganda setiap beberapa bulan. Setiap langkah terasa kecil dari dekat, tetapi setiap kali berlipat ganda, kemajuannya melampaui gabungan seluruh kemajuan sebelumnya. Akibatnya, rencana yang dibangun berdasarkan alat hari ini cepat usang.

Gabungan dua gagasan ini menghasilkan situasi yang membingungkan. AI bisa jauh lebih baik daripada kita dalam satu tugas dan jauh lebih buruk dalam tugas berikutnya, sementara letak batasnya terus bergeser. Menurut ringkasan bab yang diterbitkan University 365, Mollick membuka bab pertama dengan contoh yang mencolok: para peramal pernah memberi peluang sangat kecil bahwa AI akan meraih emas di Olimpiade Matematika Internasional pada 2025, tetapi pada tahun itu juga sistem dari Google dan OpenAI mencapainya.

Dalam wawancara di Sana Labs, Mollick menambahkan satu konsekuensi praktis yang penting: setiap profesional punya “batas mikro” sendiri dalam pekerjaannya, dan tidak ada orang lain yang akan memetakannya. Seorang akuntan, guru, atau perancang busana harus mencoba sendiri untuk tahu bagian mana dari pekerjaannya yang sudah bisa ditangani AI dan bagian mana yang belum.

Belajar Berpikir seperti AI

Berbeda dengan banyak buku AI populer, Mollick meluangkan satu bab untuk menjelaskan cara kerja model bahasa besar: token, prediksi kata berikutnya, dan pelatihan. Tujuannya bukan menjadikan pembaca insinyur, melainkan membangun intuisi. Menurut ringkasan University 365, Mollick menjelaskan dua mekanisme di balik bentuk batas yang bergerigi. Pertama, emergence: ketika satu mata rantai yang lemah diperbaiki, kemampuan tertentu bisa tiba-tiba melonjak. Kedua, apa yang ia sebut transcendence: model yang dilatih dari karya banyak orang bisa melampaui kemampuan masing-masing orang itu.

Beberapa pembaca di Goodreads mencatat pelajaran praktis yang muncul dari bab ini. Salah satunya, setiap sesi percakapan dengan chatbot dimulai dari nol, sehingga peran manusia adalah menyediakan dan menyaring konteks. Pelajaran lain yang cukup mengejutkan bagi pengguna lama: menurut Mollick, banyak trik “rekayasa prompt” populer, seperti menyuruh AI berpura-pura menjadi pakar tertentu, kini tidak lagi terlalu diperlukan. Seorang pembaca bahkan merangkum pelajaran utamanya sebagai “berhentilah belajar dan mengajarkan rekayasa prompt”. Yang lebih penting adalah apa yang disebut sejumlah pembaca sebagai rekayasa konteks: memberi AI informasi, tujuan, dan batasan yang tepat.

Tiga Cara Bekerja: Centaur, Cyborg, dan Conjurer

Di Co-Intelligence, Mollick memperkenalkan dua gaya bekerja dengan AI: centaur (manusia setengah kuda dalam mitologi), yang membagi tugas secara jelas antara manusia dan mesin, serta cyborg, yang memadukan kerja manusia dan AI secara terus-menerus dalam satu alur. Di buku baru ini ia menambahkan mode ketiga yang mencerminkan era agen: conjurer, atau “pemanggil”. Dalam mode ini, manusia mendelegasikan sebuah tugas sepenuhnya kepada agen AI, lalu mengevaluasi hasilnya.

Perbedaan ketiganya penting bagi siapa pun yang mengelola pekerjaan. Mode centaur cocok ketika kita masih ragu terhadap keandalan AI di suatu tugas. Mode cyborg cocok untuk pekerjaan kreatif yang butuh banyak iterasi. Mode conjurer menuntut keterampilan yang selama ini lebih akrab bagi manajer daripada pekerja individu: merumuskan tugas dengan jelas, memberi konteks, lalu menilai hasil dengan kritis. Tidak heran jika Mollick dalam berbagai kesempatan menyebut keterampilan manajemen kini menjadi keunggulan saat bekerja dengan AI.

Menurut ringkasan University 365, bab ini juga memuat data dari pengujian pekerjaan setingkat konsultan profesional. Model-model terbaru bisa menyelesaikan dalam hitungan menit pekerjaan yang memakan waktu berjam-jam bagi pakar, dan dalam sebagian besar kasus penilai menganggap hasil AI setidaknya setara. Ringkasan itu juga menyebut temuan bahwa kualitas instruksi yang diberikan manusia menjelaskan sebagian besar variasi hasil dalam sebuah eksperimen negosiasi oleh AI. Pesannya jelas: cara kita memberi tugas sangat menentukan hasilnya.

Berpikir seperti Manusia: Empat Keunggulan yang Tersisa

Jika AI makin pintar, apa yang tersisa bagi manusia? Mollick menjawab pertanyaan ini dengan hati-hati. Ia mengangkat penelitian MIT Media Lab tentang penulisan esai dengan bantuan ChatGPT, yang menemukan keterlibatan dan daya ingat peserta lebih rendah ketika mereka mengandalkan AI. Menurut ringkasan University 365, Mollick juga mencatat keberatan metodologis terhadap penelitian itu, tetapi tetap menjadikannya peringatan tentang risiko ketergantungan.

Ia lalu merumuskan empat keunggulan manusia:

• Pengetahuan mendalam: keahlian spesifik yang memungkinkan kita menilai apakah jawaban AI benar.
• Pengetahuan luas: kemampuan menghubungkan berbagai bidang dan melihat gambaran besar.
• Selera (taste): kepekaan untuk membedakan karya yang biasa saja dari yang benar-benar bagus.
• Agensi: kemauan dan kemampuan untuk menentukan tujuan, mengambil keputusan, dan bertindak.

Mollick menempatkan keempatnya dengan latar “Pelajaran Pahit” (Bitter Lesson), esai terkenal ilmuwan komputer Rich Sutton tentang bagaimana metode umum yang memanfaatkan daya komputasi besar terus-menerus mengalahkan pendekatan yang mengandalkan pengetahuan pakar manusia, dari catur hingga penerjemahan, pengenalan gambar, dan pelipatan protein. Pesannya jujur dan sedikit menggelisahkan: keunggulan manusia tidak dijamin abadi, sehingga kita harus sengaja merawatnya.

Sejumlah pembaca mencatat peringatan lain yang berulang di buku ini: AI adalah otoritas yang tidak bisa diandalkan sepenuhnya, dan otomatisasi tidak sama dengan kemajuan. Seorang pembaca di Goodreads membagikan kebiasaan yang ia ambil dari buku ini: meminta AI memisahkan fakta dari interpretasi, membantah kesimpulannya sendiri, dan menyebutkan bukti apa yang bisa menggugurkan kesimpulan tersebut.

Kapan Memakai AI, dan Kapan Tidak

Salah satu bab paling praktis, menurut ringkasan University 365, memuat sepuluh pola penggunaan AI. Beberapa di antaranya adalah memakai AI untuk menghasilkan banyak gagasan demi menemukan yang berkualitas, untuk “uji realitas” atas rencana kita, untuk menjembatani kesenjangan keahlian, dan untuk mengerjakan “pekerjaan ritual”, yaitu dokumen atau laporan yang dibuat lebih karena kewajiban daripada karena benar-benar dibaca.

Bab ini juga memuat sisi gelapnya. Ringkasan yang sama menyebut studi terhadap ratusan pengusaha di Kenya yang mendapat asisten bisnis berbasis AI. Pengusaha berkinerja tinggi meraih kenaikan laba yang berarti, sementara pengusaha berkinerja rendah justru bernasib lebih buruk. Temuan ini penting bagi negara berkembang: AI tidak otomatis menjadi penyeimbang. Ia bisa memperlebar kesenjangan antara mereka yang tahu cara memakainya dengan baik dan mereka yang tidak.

AI di Tempat Kerja: Rantai O-Ring dan Pabrik Gelap

Bagian tentang organisasi mendapat banyak pujian, bahkan dari pengulas yang kritis. Mollick memakai teori O-Ring dari ekonom Michael Kremer, yang namanya diambil dari komponen kecil penyebab bencana pesawat ulang-alik Challenger. Intinya, sebuah pekerjaan hanya sekuat mata rantainya yang paling lemah. Dalam konteks AI, artinya pekerjaan tidak hilang hanya karena sebagian besar tugasnya bisa diotomatisasi. Beberapa tugas kritis yang belum bisa ditangani AI tetap menentukan apakah pekerjaan itu utuh. Dalam wawancara di Sana Labs, Mollick menyebut ia memperkirakan perubahan yang bertahap, bukan hilangnya pekerjaan secara serentak, meskipun transisinya kemungkinan kacau karena titik sumbatnya terus bergeser.

Ia juga membahas “pabrik gelap” (dark factory) perangkat lunak di perusahaan StrongDM, tempat agen AI menulis, menguji, dan merilis kode tanpa campur tangan manusia. Istilah itu dipinjam dari pabrik yang sepenuhnya otomatis sehingga tidak perlu lampu. Mollick menyebutnya skenario paling menguntungkan karena hasil kerja di bidang itu bisa diperiksa oleh mesin. Namun ia mengingatkan bahwa menjadikan “meminimalkan keterlibatan manusia” sebagai tujuan bisa menghapus keragaman, keahlian, dan keputusan-keputusan menarik yang membuat organisasi tetap hidup. Pembaca lain mencatat istilah-istilah segar dari bagian ini, seperti “kerja vibe” (vibe work), perluasan gaya “vibe coding” ke tim kecil, serta “cyborg rahasia” (secret cyborg), yaitu karyawan yang diam-diam memakai AI tanpa sepengetahuan perusahaan.

Seorang pembaca yang menerima salinan awal menyoroti empat pertanyaan kepemimpinan dalam buku ini, termasuk “pekerjaan berguna apa yang kini tidak lagi bernilai?” dan “hal mustahil apa yang kini bisa Anda lakukan?”. Di wawancara Sana Labs, Mollick juga menyampaikan masalah yang kini dihadapi banyak perusahaan: model magang tradisional mulai rusak. Karyawan muda mungkin lebih produktif dengan AI, tetapi mereka kehilangan kesempatan belajar dari pekerjaan dasar yang dulu menjadi sekolah mereka. Organisasi harus sengaja membangun ulang jalur belajar itu.

Pendidikan: AI Justru Membuat Sekolah Makin Penting

Mollick adalah pendidik, dan bab pendidikannya, menurut ringkasan University 365, membahas bukti dari berbagai negara: tutor matematika berbasis WhatsApp di Ghana, program Bank Dunia di Nigeria yang memadukan AI dengan pengawasan guru, dan eksperimen di Harvard yang menunjukkan tutor AI menghasilkan pembelajaran jauh lebih besar dibanding kelas aktif biasa. Pada saat yang sama, ia mengakui bahwa sistem penilaian tradisional seperti esai rumah dan pekerjaan rumah sudah runtuh karena siswa bisa menyerahkannya kepada AI.

Kesimpulannya mungkin mengejutkan: AI tidak membuat pendidikan kurang penting, justru membuatnya lebih dibutuhkan. Tanpa pengetahuan mendalam, kita tidak bisa menilai keluaran AI. Tanpa latihan berpikir, kita kehilangan agensi. Seorang pengulas yang juga pendidik di Goodreads menekankan pelajaran yang sama: sekolah perlu kebijakan AI sekarang, meskipun kebijakan itu harus sering diperbarui.

Masyarakat, Persuasi, dan Siapa di Ujung Telepon

Bagian akhir buku bergerak ke wilayah yang lebih luas dan, menurut beberapa pembaca, lebih muram. Mollick membahas agen AI yang bertindak atas nama penggunanya, misalnya berbelanja hadiah, serta kekuatan persuasi AI. Ringkasan University 365 menyebut eksperimen yang dikutip Mollick: percakapan dengan AI mampu menurunkan keyakinan pada teori konspirasi secara bertahan lama, dan dalam konteks pemilu bisa menggeser preferensi kandidat lebih besar daripada iklan tradisional. Kemampuan yang sama yang bisa dipakai untuk meluruskan hoaks juga bisa dipakai untuk memanipulasi.

Di sini muncul tema “AI sebagai penjaga gerbang” yang sudah ia singgung di buletinnya. Semakin banyak orang meminta AI merangkum, merekomendasikan, dan memilihkan, semakin besar peran AI dalam menentukan karya siapa yang sampai ke pembaca. Seorang komentator di buletinnya menyebut pergeseran ini sebagai “SEO menjadi AIO”, dari optimasi untuk mesin pencari menjadi optimasi untuk AI. Mollick sendiri mempraktikkannya: situs bukunya memuat halaman khusus yang ditujukan kepada agen AI. Ia juga bercerita bahwa salah satu model AI menandai kalimat promosi lamanya sebagai mirip prompt injection, sehingga ia menghapusnya. Pelajaran kecil ini menarik: bahkan penulis buku tentang AI harus belajar “menyenangkan” AI.

Bab lain membahas pertanyaan filosofis tentang siapa sebenarnya yang ada di ujung percakapan. Mollick menolak pandangan bahwa model bahasa “hanya pelengkap otomatis”, tanpa menyatakan bahwa model itu adalah pribadi. Buku ditutup dengan dua skenario masa depan, yaitu kemajuan pesat yang terus berlanjut tanpa titik patah yang jelas dan kemungkinan munculnya sistem yang mengubah semua kategori yang kita kenal, serta kritik bahwa kebanyakan organisasi tidak menyiapkan diri untuk keduanya. Beberapa pembaca menyebut bab skenario penutup ini sebagai bagian favorit mereka.

Proses Menulis yang Jujur

Salah satu hal paling menarik justru ada di luar isi bab, yaitu cara buku ini ditulis. Di buletinnya, Mollick menjelaskan bahwa ia menulis sendiri setiap draf bab karena menilai AI masih lemah dalam tulisan panjang, dengan ciri-ciri tekstual yang mudah dikenali dan prosa yang datar. Namun ia memakai AI sebagai pembaca dan pengkritik, meminta beberapa model sekaligus memeriksa fakta (sambil tetap membaca sendiri setiap makalah yang dikutip), dan memakai AI untuk keluar dari kebuntuan. Ia mengakui konsekuensinya: bisa saja cara berpikirnya ikut diarahkan secara halus oleh mesin.

Ada detail jenaka yang banyak dibicarakan. Buku sebelumnya memuat 128 tanda pisah panjang (em dash), tanda baca yang kini sering dianggap ciri tulisan AI. Di buku baru, ia sengaja menguranginya sebagai sinyal bahwa teksnya ditulis manusia. Beberapa pembaca juga menyukai keputusan Mollick memberi AI “suara” sendiri sebagai tokoh di bagian penutup.

Apa Kata Para Pengulas?

Karena baru terbit kurang dari sebulan, ulasan media arus utama yang lengkap masih terbatas. Pujian resmi yang dikutip penerbit datang dari Kirkus Reviews, New Scientist, Angela Duckworth, yang menyebut buku ini sebuah mahakarya, dan Doug McMillon. Di Goodreads, gambaran pembaca lebih beragam.

Pujian. Banyak pembaca menghargai sikap Mollick yang seimbang: tidak terjebak euforia, tidak pula terjebak kiamat AI. Sebastian Gebski menilai buku ini lebih baik daripada Co-Intelligence dan jauh lebih dewasa daripada kebanyakan buku tentang AI. Pembaca lain memuji ringkasnya buku ini, sehingga bisa dibaca atau didengarkan dalam sehari, serta pendekatannya yang tidak terikat pada satu produk tertentu. Pembaca yang merasa terintimidasi oleh bahasa teknis menyebut gaya Mollick sederhana dan penuh anekdot. Konsep batas bergerigi dan bab tentang organisasi paling sering disebut sebagai bagian terkuat.

Kritik. Keluhan paling umum adalah buku ini cepat usang, bahkan sudah usang saat terbit. Ini masalah klasik buku AI yang diakui sendiri oleh Mollick lewat konsep laju eksponensial. Seorang pembaca menunjukkan bahwa buku ini masih memperlakukan manusia sebagai penyambung antar-sesi, padahal fitur memori permanen sudah tersedia. Nilesh Jasani memuji kerangka batas bergerigi, tetapi menilai saran prompting-nya terlalu dasar dan klaim tentang keunggulan manusia yang tahan lama kurang meyakinkan; menurutnya, kenyataan justru bergerak ke arah sebaliknya. Pembaca lain menilai buku ini terlalu dangkal bagi mereka yang sudah mengikuti perkembangan AI dan buletin Mollick, kurang mendesak dibanding buku pertamanya, dan berakhir tanpa saran yang tegas. Ada juga yang mencatat bahwa contoh-contohnya banyak bergantung pada Claude. Untuk versi audio, sejumlah pendengar kurang menyukai pembacaan oleh penulis sendiri.

Ringkasnya, buku ini paling dihargai oleh pembaca yang ingin peta besar yang jernih, dan paling mengecewakan bagi pembaca yang sudah sangat mengikuti perkembangan AI dan mengharapkan kedalaman teknis.

Relevansinya bagi Indonesia

Pengguna AI generatif di Indonesia terus bertambah, tetapi adopsinya masih timpang. Di kota besar, pekerja kantoran dan mahasiswa sudah terbiasa memakai chatbot. Di banyak UMKM dan sekolah di daerah, AI masih asing. Pelajaran dari studi pengusaha Kenya yang dikutip buku ini patut diperhatikan: tanpa pendampingan, AI bisa memperlebar jurang antara pelaku usaha yang sudah maju dan yang tertinggal. Program literasi AI sebaiknya tidak berhenti pada cara mengetik prompt, tetapi juga mengajarkan cara menilai jawaban AI dan memahami batasnya.

Sektor pendidikan Indonesia juga menghadapi pertanyaan yang sama dengan yang dibahas Mollick. Tugas rumah dan makalah semakin mudah dikerjakan AI, sementara banyak sekolah belum punya kebijakan yang jelas. Bukti dari Ghana dan Nigeria yang dibahas di buku ini menarik karena berasal dari negara berkembang dengan keterbatasan guru dan infrastruktur, kondisi yang tidak asing bagi banyak daerah di Indonesia. Tutor berbasis aplikasi pesan, misalnya, relevan di negara yang penggunaan WhatsApp-nya sangat luas.

Lalu ada industri jasa yang selama ini menjadi andalan tenaga kerja muda Indonesia: layanan pelanggan, entri data, desain grafis lepas, penulisan konten, dan pengembangan perangkat lunak. Teori O-Ring dari buku ini memberi sudut pandang yang lebih bernuansa daripada sekadar “pekerjaan akan hilang”. Pekerjaan yang punya mata rantai kritis yang masih membutuhkan manusia, seperti penilaian, hubungan dengan klien, dan tanggung jawab, cenderung bertahan lebih lama. Namun masalah magang yang rusak juga sangat relevan. Jika pekerjaan tingkat pemula diambil alih AI, dari mana lulusan baru Indonesia akan belajar?

Terakhir, tema AI sebagai penjaga gerbang penting bagi pelaku media, kreator konten, dan penjual daring. Ketika konsumen semakin sering bertanya kepada asisten AI tentang produk apa yang sebaiknya dibeli, strategi pemasaran yang hanya mengandalkan mesin pencari dan algoritma media sosial tidak lagi cukup.

Pelajaran bagi Pelaku Bisnis

• Petakan “batas mikro” bisnis Anda sendiri. Jangan menunggu konsultan atau vendor memberi tahu tugas mana yang bisa ditangani AI. Uji sendiri, tugas demi tugas, dan ulangi setiap kali model baru keluar.
• Latih keterampilan delegasi, bukan sekadar prompting. Di era agen, kemampuan merumuskan tugas, memberi konteks, dan menilai hasil lebih penting daripada hafal trik prompt.
• Jangan jadikan “mengurangi manusia” sebagai tujuan. Otomatisasi penuh hanya masuk akal ketika hasilnya bisa diverifikasi dengan mudah. Untuk pekerjaan yang membutuhkan penilaian, manusia tetap perlu berada dalam proses.
• Waspadai “cyborg rahasia”. Karyawan mungkin sudah memakai AI diam-diam. Lebih baik buat aturan yang jelas dan beri ruang eksperimen daripada melarang total, sehingga temuan terbaik bisa dibagikan ke seluruh tim.
• Bangun ulang jalur belajar karyawan muda. Jika pekerjaan dasar diambil alih AI, rancang cara baru agar staf junior tetap mengasah keahlian, misalnya lewat penilaian langsung, pendampingan, dan tugas tanpa AI.
• Tanyakan dua pertanyaan kepemimpinan. Pekerjaan berguna apa yang kini tidak lagi bernilai? Hal mustahil apa yang kini bisa dilakukan? Jawabannya bisa menentukan strategi beberapa tahun ke depan.
• Siapkan diri untuk “pembaca AI”. Produk, situs, dan konten Anda kini juga dibaca dan dinilai oleh AI. Informasi yang jelas, jujur, dan terstruktur akan semakin penting.

Apakah Buku Ini Layak Dibaca?

Cocok untuk:

• Pemimpin bisnis, manajer, dan pemilik usaha yang ingin kerangka berpikir jernih tentang AI tanpa harus mengikuti berita teknologi setiap hari.
• Guru, dosen, dan pengambil kebijakan pendidikan yang sedang menyusun aturan penggunaan AI.
• Pekerja profesional yang baru mulai memakai AI secara serius dan ingin tahu kapan harus percaya dan kapan harus memeriksa.
• Pembaca Co-Intelligence yang ingin tahu bagaimana pemikiran Mollick berkembang di era agen.

Kurang cocok untuk:

• Pembaca yang sudah rutin mengikuti buletin One Useful Thing dan perkembangan AI terkini; sebagian besar gagasannya mungkin sudah terasa akrab.
• Pembaca yang mencari panduan teknis langkah demi langkah atau tutorial alat tertentu.
• Pembaca yang menginginkan analisis mendalam tentang risiko eksistensial atau regulasi AI.

Dengan tebal hanya 240 halaman, buku ini bisa diselesaikan dalam satu atau dua akhir pekan. Mengingat cepatnya perubahan, sebaiknya dibaca sekarang, selagi contoh-contohnya masih segar.

Penutup

Co-Existence bukan buku yang menjanjikan jawaban pasti, dan memang tidak mungkin begitu. Kekuatannya terletak pada kejujuran Mollick bahwa ia, seperti kita semua, sedang menavigasi wilayah yang belum dipetakan. Ia memberi kita kosakata yang berguna, seperti batas bergerigi, centaur, cyborg, dan conjurer, teori O-Ring, serta AI sebagai penjaga gerbang, untuk memahami perubahan yang terjadi di sekitar kita.

Kembali ke pemilik toko daring di Bandung tadi. Buku ini tidak akan memberi tahu persis tugas mana yang harus ia serahkan kepada agen AI. Namun buku ini mengajarkan cara berpikir yang lebih penting: menguji sendiri, tetap memegang penilaian, merawat keahlian yang tidak bisa digantikan, dan terus menegosiasikan ulang hubungannya dengan mesin seiring mesin itu semakin pintar. Koeksistensi, pada akhirnya, bukan sikap yang dipilih sekali, melainkan keterampilan yang harus terus dilatih.

Sumber

• Goodreads: Co-Existence: The Next Phase of AI oleh Ethan Mollick
• Penguin Random House: Co-Existence by Ethan Mollick
• Situs resmi buku Co-Existence
• One Useful Thing: Co-Existence and the End of Co-Intelligence
• University 365: Co-Existence: The Next Phase of AI (ringkasan bab)
• Sana Labs: wawancara dengan Ethan Mollick
• MacSparky: Ethan Mollick’s Next Book
• Penguin UK: Co-Existence (buku audio)
• Wikipedia: Ethan Mollick