Jika Anda bekerja di bidang produk atau teknologi, kemungkinan besar Anda pernah mengikuti rapat seperti ini. Demo vendor atau unggahan viral datang, dan tiba-tiba peta jalan membutuhkan agen, aplikasi MCP, atau harness. Rapat dengan klien juga sering dimulai dengan cara yang sama, yakni “kami butuh agen untuk ini”. Setelah permintaan itu diurai dari prinsip dasar, sering kali ternyata klien membutuhkan hal lain: model prediktif kustom, pemanfaatan LLM yang sudah mereka miliki secara lebih baik, atau bahkan tidak perlu AI sama sekali. Seseorang harus berkata “jangan terburu-buru” tanpa terdengar defensif. Itu tidak mudah, karena percakapan tentang AI itu riuh dan meyakinkan.
Artikel ini menawarkan tiga langkah untuk tetap membumi. Pertama, memahami rantai nilai AI dan posisi realistis Anda di dalamnya. Kedua, membangun fondasi pengetahuan yang memungkinkan Anda menyusun dan menggunakan kembali apa yang dipelajari tentang AI. Ketiga, mengonsumsi informasi secara sengaja sambil mempertahankan perspektif sendiri. Bersama-sama, praktik ini menjadikan Anda mitra diskusi yang lebih tangguh ketika gelombang hype berikutnya melanda tim Anda.
Rantai nilai membentang dari chip di puncak hingga perusahaan di dasar. Di bagian atas, imbal hasilnya hampir pasti, karena silikon dibayar saat pengiriman. Namun semakin ke bawah, nilainya semakin tidak pasti. Penyedia cloud dan lab model bertaruh pada permintaan di masa depan, dan sebagian besar permintaan itu beredar di dalam ekosistem itu sendiri. Permintaan nyata dari pengguna akhir baru ditentukan di ujung rantai.
Jika Anda adalah pengadopsi AI di perusahaan atau pengembang aplikasi, Anda berada di sisi penerima. Perusahaan AI mempromosikan “ilusi kemudahan akses” bahwa AI itu murah, mudah, dan transformatif, sementara vendor jauh lebih memahami batas produk mereka dibanding Anda. Survei menggarisbawahi kesenjangan ini: menurut survei McKinsey 2025, lebih dari 80% perusahaan yang menggunakan AI generatif melaporkan tidak ada dampak yang jelas pada laba keseluruhan.
Sumber: Towards Data Science · Diringkas oleh HeadlinesBriefing