Kamu pasti sering dengar istilah “deterministik” dan “probabilistik” dalam diskusi tentang AI. Tapi apa artinya sebenarnya? Dan apa artinya untuk bisnis kamu?
Di satu sisi, ada model deterministik. Ini cara kita membangun perangkat lunak dan bisnis selama 50 tahun. Setiap perangkat lunak yang kamu beli—dari sistem CRM sampai spreadsheet—bersifat pasti, terikat aturan, dan tidak boleh salah. Input A ditambah Input B selalu hasilnya Output C. Kalau tidak, berarti ada bug yang harus diperbaiki.
Di sisi lain, ada AI Generatif yang melanggar aturan ini. Ia bersifat probabilistik, kreatif, dan tergantung konteks. Input yang sama bisa hasilkan output berbeda. Ini mesin penalaran, bukan kalkulator.
Ini memungkinkan kamu ajukan pertanyaan yang tidak bisa dijawab sistem deterministik. Bagaimana tarif akan pengaruhi pendapatan tahun ini? Bagaimana konflik di Selat Taiwan pengaruhi harga komoditas saya? Pertanyaan seperti ini tidak punya jawaban pasti, tapi model AI dasar bisa analisis banyak data dan modelkan berbagai hasil untuk bantu keputusan kamu.
Gesekan yang kamu rasakan sekarang dalam model operasi, dari kepatuhan sampai kontrol kualitas, terjadi karena sistem bisnis kita dibangun untuk cari dan hilangkan ketidakpastian. Namun, kamu tidak bisa paksakan mesin probabilistik ke dalam model operasi deterministik. Untuk manfaatkan sepenuhnya kekuatan AI Generatif, para pemimpin harus berhenti perlakukan AI seperti spreadsheet yang lebih cepat.
Pemenang di era baru ini adalah perusahaan yang berhenti coba tekan ketidakpastian dan mulai operasionalkan itu. Ini tiga pergeseran yang diperlukan untuk ubah bisnis kamu dan manfaatkan masa depan AI sepenuhnya.
Ukur Otonomi, Bukan Cuma Efisiensi
Di dunia deterministik, nilai perangkat lunak diukur dari akses (jumlah pengguna) dan efisiensi (seberapa cepat manusia bekerja). Kita anggap perangkat lunak sebagai alat untuk perkuat pekerja.
AI Generatif balikkan model ini. Kita beralih dari perangkat-lunak-sebagai-layanan ke “layanan-sebagai-perangkat-lunak”, di mana nilainya terletak pada hasil, bukan alatnya. Jika agen AI buat draf dokumen hukum atau selesaikan tiket layanan pelanggan, metriknya bukan lagi berapa waktu yang dihemat manusia, tapi apakah manusia perlu terlibat sama sekali.
Ini butuh metrik berbeda. Kita harus berhenti ukur usaha dan mulai ukur otonomi. Apakah agen AI konsisten faktual? Apakah ia mengurangi waktu pengambilan keputusan? Berapa tingkat penyelesaian tugas? Dan metrik paling penting untuk perluas margin kamu: Apakah agen AI selesaikan masalah tanpa campur tangan manusia? Tujuannya bukan tenaga kerja lebih cepat, tapi tenaga kerja yang bisa berkembang tanpa batas karena hambatannya (manusia) dihilangkan dari proses.
Kelola Ketidakpastian, Jangan Hilangkan
Banyak perusahaan coba paksakan AI probabilistik ke model operasi deterministik yang kaku. Itu tidak berhasil. Ketika pemimpin tradisional lihat model AI berhalusinasi, mereka panik. Mereka ingin matikan sampai AI “100% akurat”.
Tapi akurasi 100% adalah fantasi deterministik. Pendekatan yang benar adalah bungkus mesin probabilistik dengan pengaman yang kelola ketidakpastian. Di Google, kita bicara soal “grounding” dan skor kepercayaan. Tim kepemimpinan harus berhenti tanya “Apakah jawaban ini benar?” dan mulai tanya “Seberapa percaya diri saya dengan output ini?” Di Google, kita ajarkan karyawan bahwa agen AI tidak dirancang untuk hasilkan jawaban, tapi untuk hasilkan penalaran.
Untuk hindari ini, kita perlu bangun sistem di mana AI beroperasi secara otonom ketika kepercayaan tinggi, dan alihkan dengan baik ke pakar manusia untuk tinjau ketika kepercayaan turun.
Mirip seperti AlphaFold dari Google beri tingkat kepercayaan untuk prediksi struktur protein, AI bisnis kamu perlu beri pemimpin skor yang bisa mereka tanggapi. Intervensi ini menjadi siklus umpan balik yang latih model dan dorong perbaikan terus-menerus.
Ubah Data Menjadi Umpan Balik, Bukan Cuma Fakta
Teknologi ini tidak gantikan manusia, tapi ubah fungsi utama mereka dari eksekusi menjadi keahlian.
Dalam sistem deterministik, data adalah catatan kebenaran untuk pelaporan dan analisis historis. Dengan AI Generatif, data menjadi umpan balik dan tindakan instan. Data historis kamu latih tenaga kerja masa depan—armada agen AI otonom kamu. Data yang berantakan hasilkan tenaga kerja digital yang tidak kompeten.
Ini tuntut evolusi peran manusia. Di dunia deterministik, kita sewa banyak karyawan junior untuk lakukan eksekusi rutin. Di dunia probabilistik, AI yang lakukan pekerjaan berat. Ia hasilkan draf pertama, kode awal, analisis dasar, secara instan.
Kita sekarang lihat evolusi terjadi. Awalnya, manusia yang kerja sambil AI bantu. Lalu, AI yang kerja sambil manusia awasi, dan turun tangan saat perlu. Pada akhirnya, AI operasi independen sambil manusia audit secara berkala. Jika manusia perlu setujui setiap keputusan dari agen AI, kamu cuma buat pemeriksa ejaan yang mahal.
Ini ciptakan pergeseran bakat besar. Kita tidak butuh orang yang cuma bisa eksekusi; kita butuh orang yang bisa audit. AI bisa hasilkan pekerjaan rata-rata dengan instan. Kamu butuh manusia yang cukup ahli untuk kenali “hebat” versus “cukup baik” dalam hitungan detik. Kita butuh pemimpin redaksi. Kita butuh bakat dengan keahlian untuk lihat output AI dan langsung bedakan antara “masuk akal” dan “brilian”. Masa magang kerja keras sudah hilang; kita perlu bangun masa magang penilaian.
Perahu Layar dan Kereta Api
Keunggulan kompetitif terbesar akan milik pemimpin yang bisa terima ambiguitas sebagai tukar dengan kecepatan eksponensial.
Bayangkan seperti ini: Selama puluhan tahun, kita bangun kereta api lebih cepat. Kereta berjalan di rel (aturan). Ia efisien, bisa diprediksi, dan pergi tepat ke tujuan yang direncanakan. Hari ini, kita bangun perahu layar. Mereka bergantung pada angin (data probabilistik) dan bisa pergi ke tempat yang tidak bisa dicapai rel. Tapi tanpa kemudi (pengaman) dan kompas (kebenaran dasar), kamu akan terbalik.
Para pemimpin yang tuntut kepastian 100% akan tetap tertinggal di masa lalu, menyempurnakan efisiensi model yang sekarat. Masa depan milik mereka yang belajar terima dan navigasikan probabilitas.
Pendapat yang diungkapkan dalam artikel komentar Fortune.com adalah pandangan penulisnya dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan Fortune.