Scott Anthony (lulusan Dartmouth College tahun 1996) meninggalkan karir konsultan selama 20 tahun untuk jadi dosen di almamaternya pada Juli 2022. Dia kira akan dapat hidup yang lebih tenang, jauh dari tekanan dunia korporat. Tapi, seperti dia tulis di artikel untuk Fortune, dia tiba di kampus hanya beberapa bulan sebelum ChatGPT rilis. Ini membuatnya berada di pusat revolusi AI, yang justru membuat banyak mahasiswa-nya merasa cemas dan takut.
Dalam sebuah wawancara, mantan konsultan di McKinsey dan Innosight ini mengungkapkan bahwa perasaan generasi pemimpin bisnis berikutnya bukan hanya semangat—tapi juga ketakutan.
“Salah satu hal yang selalu buat saya terkejut adalah betapa takutnya mahasiswa kita untuk memakainya,” kata Anthony. Dia menjelaskan kecemasan ini bukan cuma tentang menyontek. Banyak mahasiswa yang senang pakai AI dan jelajahi teknologi baru ini, tapi sebagian besar mendekatinya dengan “keraguan dan ketakutan.” Mereka “sangat takut, titik.”
“Ada sesuatu tentang AI dimana orang, saya rasa, khawatir mereka akan kehilangan sisi manusianya kalau terlalu bergantung,” jelas Anthony. Ini beda dengan banyak koleganya yang sudah lama mengajar, yang biasanya ingin mencoba alat-alat baru. Penulis buku Epic Disruptions: 11 Innovations That Shaped our Modern World ini bicara pada Fortune tentang mengajar mata kuliah disrupti saat pendidikan sendiri sedang didisrupsi. “Sejarah mengajarkan saya bahwa di tengah perubahan seperti ini, semuanya sangat berantakan.”
Ketakutan Kehilangan Jati Diri
Anthony percaya, dari mempelajari disrupti dan menanganinya sebagai konsultan, pola baru akan jelas terlihat nanti. Tapi di tahap ini, “hanya ada banyak kebisingan.” Dia mengerti kekhawatiran mahasiswanya tentang AI dan juga merasakannya—terlalu banyak mengandalkan AI bisa melemahkan keterampilan berpikir kritis yang dibutuhkan untuk memimpin.
Sebuah studi MIT yang terbit Juni lalu sepertinya mendukung pendapat Anthony. Studi berjudul “your brain on ChatGPT” itu menyebutkan tentang “akumulasi hutang kognitif.” Banyak media melaporkan studi ini mendukung ketakutan mahasiswa, bahwa alat AI bisa membahayakan kemanusiaan. Studi itu menyarankan bahwa “aktivitas kognitif berkurang terkait penggunaan alat eksternal.” Dengan kata lain, menggunakan AI bisa membuat kamu lebih bodoh.
Vitomir Kovanovic dan Rebecca Marrone dari University of South Australia berargumen di The Conversation bahwa kelompok “hanya-otak” mengulangi tugas yang sama tiga kali, sebuah fenomena yang dikenal sebagai efek familiarisasi. Mereka mencatat kelompok kontrol AI hanya gunakan otak mereka sekali untuk tugas itu, sehingga hasilnya hanya sedikit lebih baik dari percobaan pertama kelompok hanya-otak. Mereka berpendapat AI berfungsi seperti kalkulator, dan tugas-tugasnya belum cukup sulit untuk benar-benar menguji siswa, meski pakai alat AI. Anthony, yang tidak berkomentar pada studi MIT itu, bilang dia sudah mulai menilai penggunaan AI.
“Saya sudah mengajar kelas tentang bagaimana kamu memimpin perubahan disruptif,” kata Anthony. Dia ingin mencari seseorang yang perlu mempelajari topik tertentu dan gunakan AI untuk menyelesaikannya. Ini bukan berarti dia ingin hasil seperti lagu dari AI yang hanya butuh satu perintah. “Saya ingin kamu benar-benar menunjukkan proses kerjamu sehingga saya bisa lihat apakah kamu belajar sesuatu atau tidak.” Kadang, hasil yang bagus justru dari mahasiswa yang tidak belajar apa-apa, tapi dia juga dapat “hasil yang berantakan dimana kamu bisa lihat apa yang sebenarnya mereka lakukan.”
Ditanya tentang contoh seperti Jure Leskovec, profesor Stanford yang kembali ke ujian tulis tangan beberapa tahun lalu, seperti dilaporkan Fortune, Anthony bilang dia menghargai itu, tapi itu bukan untuknya. “Saya tidak pernah beri ujian tulis buku biru,” katanya, sambil mencatat dia baru beberapa tahun keluar dari karir konsultan dan mungkin akan coba, tapi belum saatnya. Beberapa koleganya masih sangat ketat: tidak hanya ujian tulis, “dia tidak izinkan orang ke kamar kecil selama ujian. Kamu tidak boleh tinggalkan ruangan.”
Dia setuju dengan Leskovec bahwa beberapa perubahan sudah tidak bisa dibalik: “Tulisan sekarang sudah bagus semua. Tulisan yang jelek sudah dihilangkan.” Ini bisa “berbahaya,” tambahnya, dan dia mendorong mahasiswanya untuk melawan godaan itu.
“Hal yang saya dorong, baik pada mahasiswa atau eksekutif yang saya ajak kerja, adalah godaan untuk bilang ‘Biar saya serahkan saja pada AI’ itu sangat kuat dan mudah,” katanya. Alasan nya, terkait dengan yang dia pelajari tentang Jerry Seinfeld dan Julia Child saat meneliti bukunya.
Apa yang Dipercaya Jerry Seinfeld Tentang Kerja Keras
Menyitir Seinfeld, Anthony bilang dia katakan pada mahasiswanya “cara yang benar adalah cara yang sulit.” Dia ingat wawancara Seinfeld di Harvard Business Review tahun 2017, ketika komedian terkenal itu ditanya apakah dia ingin McKinsey bantu prosesnya. “McKinsey siapa?” tanyanya. Saat diberi tahu itu firma konsultan, dia balas, “Apa mereka lucu?”
Seinfeld ingin bilang, kata Anthony pada Fortune, bahwa cara yang sulit untuk menjadi lucu adalah cara yang benar, setidaknya baginya. Dia ingin mahasiswa melakukan “kerja keras” untuk mengembangkan kebijaksanaan yang diperlukan untuk mengelola AI dengan efektif.
“Kita harus pisahkan orang dari teknologi saat menilai pembelajaran, kalau tidak kita hanya akan dapat regurgitasi AI,” dia memperingatkan. Itu bisa berguna untuk beberapa hal, “tapi kalau kamu mau tau apakah orang belajar sesuatu atau tidak, itu tidak berguna.”
Anthony juga membuat analogi kebugaran: “Kamu pergi ke gym, mau angkat beban berapapun, bawa forklift. Kamu bisa angkat bebannya, tapi bukan itu tujuannya.”
Catatan Panjang Kegagalan Julia Child Sebelum Sukses
Anthony bilang penelitiannya, mengajar di Tuck School of Business, dan tulisannya menunjukkan orang terlalu sibuk dengan AI padahal harus fokus pada kerja keras seperti yang Seinfeld maksud. Ambil contoh penulis masak terkenal Julia Child, yang merupakan bab favoritnya karena paling mengejutkan. Pelajaran darinya adalah kamu mungkin tidak bisa jadi Steve Jobs berikutnya, tapi kamu bisa jadi Julia Child berikutnya. “Kalau hidupnya berjalan baik, saya bisa bayangkan itu terjadi pada saya, kamu tau?”
Profesor itu menjelaskan contoh Child menunjukkan disrupti “bukan tentang menjadi superhero,” tapi lebih tentang orang biasa yang mengikuti perilaku tertentu dan menunjukkan rasa ingin tahu.
“Itu pengingat bahwa tidak ada garis lurus menuju sukses,” katanya. Child mulai mengerjakan mahakaryanya, *Mastering the Art of French Cooking*, sekitar 10 tahun—dan ganti penerbit dua kali—sebelum sukses. Dia juga gagal ujian pertamanya di Cordon Bleu Paris, tapi terus berusaha sampai jadi wanita yang bawa masakan Prancis ke masyarakat Amerika. “Itu semacam perjalanan heroik klasik,” katanya.
Pertimbangkan makanan Prancis pertama yang Child masak untuk suaminya, kata Anthony: otak, direbus dalam anggur merah. “Semua setuju itu sebuah bencana.” Tapi sekali lagi, katanya, kerja keras itulah intinya.