Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah berbagai industri di seluruh dunia, sehingga pekerja di berbagai bidang harus mengembangkan keterampilan terkait AI. Seperti yang dicatat oleh OECD, penyebaran AI “meningkatkan kebutuhan akan profesional AI yang khusus maupun pekerja dengan pemahaman AI yang lebih umum”.

Dengan kata lain, bahkan peran non-teknis pun semakin diuntungkan dengan literasi AI dasar – memahami cara kerja alat AI, data apa yang digunakan, dan bagaimana AI dapat mendukung tugas manusia.

Kerangka kompetensi AI UNESCO juga menekankan bahwa pembelajar perlu memiliki “pengetahuan dan keterampilan dasar AI” agar dapat berinteraksi dengan AI secara efektif. Singkatnya, keberhasilan di era AI membutuhkan perpaduan antara keahlian teknis dan keterampilan berorientasi manusia yang didasari oleh pemahaman etis.

Sekarang mari kita pelajari lebih lanjut tentang keterampilan yang dibutuhkan untuk bekerja dengan AI di bawah ini!

Keterampilan Teknis Inti

• Bahasa Pemrograman: Kemahiran dalam bahasa utama seperti Python, R, atau Java merupakan dasar penting dalam pengembangan AI. Bahasa-bahasa ini memiliki pustaka AI yang luas (misalnya TensorFlow, PyTorch) dan banyak digunakan untuk membangun serta melatih model.

• Machine Learning & Kerangka Kerja AI: Memahami konsep pembelajaran mesin – termasuk pembelajaran terawasi/tidak terawasi, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam – sangat penting. Profesional harus tahu cara membangun dan melatih model (termasuk model canggih seperti model bahasa besar atau AI generatif) serta menggunakan kerangka kerja dan alat AI untuk mengimplementasikannya.

• Manajemen Data & Alat Big Data: Sistem AI bergantung pada kumpulan data besar. Keterampilan dalam pengumpulan, pembersihan, dan pra-pemrosesan data sangat krusial. Pengalaman dengan platform big data (misalnya Hadoop, Apache Spark) dan alat basis data/query (SQL, NoSQL) membantu memastikan model AI dilatih dengan data yang akurat dan berkualitas tinggi.

• Cloud Computing & Infrastruktur: Keterampilan mengenal layanan cloud (AWS, Azure, Google Cloud) dan kerangka kerja pemrosesan paralel/GPU semakin dibutuhkan. Penerapan AI sering melibatkan penggunaan platform ML berbasis cloud atau teknologi container (Docker/Kubernetes) untuk menskalakan model dalam produksi.

Keterampilan teknis ini memastikan seseorang dapat melakukan pemrograman, pelatihan, dan penerapan model AI secara efektif.

Misalnya, analisis dari Johns Hopkins University menyoroti bahwa “kemahiran dalam bahasa pemrograman adalah keterampilan dasar untuk pengembangan AI,” dan pengelolaan kumpulan data besar (melalui alat seperti Hadoop atau Spark) adalah kunci untuk membangun model AI yang akurat.

Keterampilan Matematika dan Analitis

• Statistika dan Probabilitas: Memahami statistika sangat penting untuk merancang dan mengevaluasi model (misalnya mengetahui cara mengukur kesalahan atau tingkat kepercayaan). Ini memungkinkan interpretasi hasil AI dan pengukuran ketidakpastian.
  
  Misalnya, pengembang AI menggunakan ukuran statistik (seperti mean squared error) untuk menilai kinerja model dan penalaran probabilistik (metode Bayesian, model Markov tersembunyi) untuk menangani ketidakpastian dalam prediksi.

• Aljabar Linear: Banyak algoritma AI (terutama pembelajaran mendalam) bergantung pada aljabar linear (vektor, matriks, tensor). Contohnya, konsep seperti perkalian matriks dan eigenvektor menjadi dasar pengurangan dimensi (SVD) dan operasi jaringan saraf.
  
  Penguasaan aljabar linear memungkinkan praktisi memahami dan mengoptimalkan aliran data dalam model AI.

• Kalkulus dan Optimasi: Kalkulus (turunan, gradien) adalah dasar untuk melatih model melalui metode seperti gradient descent. Mengoptimalkan parameter model (meminimalkan fungsi kerugian) membutuhkan pemahaman bagaimana perubahan kecil memengaruhi hasil – sebuah konsep kalkulus.
  
  Oleh karena itu, kalkulus multivariabel dan teori optimasi merupakan bagian dari keterampilan AI tingkat lanjut.

• Penalaran Analitis: Selain matematika formal, kemampuan berpikir analitis yang kuat membantu dalam merumuskan masalah dan memecahkan masalah model. Mampu memecah masalah, menerapkan penalaran kuantitatif, dan menyempurnakan model secara iteratif sangat penting dalam pekerjaan AI.

Secara keseluruhan, keterampilan analitis ini menjadi fondasi pengembangan AI.

Seperti yang dicatat Johns Hopkins, bidang seperti statistika, probabilitas, aljabar linear, dan kalkulus “membentuk dasar” model AI yang canggih.

Keterampilan Lunak dan Sifat Manusiawi

Keahlian teknis saja tidak cukup. Bekerja dengan AI juga menuntut keterampilan berorientasi manusia yang kuat dan tidak dapat digantikan oleh AI.
Keterampilan lunak utama meliputi:

• Kreativitas dan Berpikir Kritis: Berinovasi dengan AI sering berarti menciptakan algoritma baru atau menerapkan AI pada masalah unik. Kerangka kerja AI UNESCO secara eksplisit menuntut “pemecahan masalah, kreativitas, dan desain berpikir”.
  
  Demikian pula, penelitian UE menekankan bahwa keterampilan manusia seperti kreativitas dan pemecahan masalah kompleks akan semakin dicari bersamaan dengan AI.

• Komunikasi dan Kerja Tim: Proyek AI biasanya melibatkan tim lintas fungsi (ilmuwan data, ahli domain, manajer). Mampu menjelaskan konsep AI dengan bahasa sederhana, menulis dokumentasi yang jelas, dan berkolaborasi secara efektif sangat penting.
  
  Temuan UE menegaskan komunikasi dan kolaborasi sebagai keterampilan “lunak” yang melengkapi kemampuan teknis.

• Adaptabilitas dan Pembelajaran Sepanjang Hayat: AI adalah bidang yang cepat berkembang. Pengusaha dan ahli menyoroti adaptabilitas, fleksibilitas, dan rasa ingin tahu sebagai keterampilan utama di era AI. Forum Ekonomi Dunia menemukan bahwa keterampilan seperti rasa ingin tahu dan pola pikir berkembang semakin penting.
  
  OECD juga mencatat bahwa peningkatan keterampilan secara berkelanjutan adalah kunci, karena tempat kerja berubah dengan cepat. Pekerja yang cepat belajar alat baru dan beradaptasi dengan teknologi baru akan berhasil.

• Empati dan Kecerdasan Emosional: Memahami kebutuhan pengguna, implikasi etis, dan dinamika tim membutuhkan empati. Analis UE mencantumkan empati dan kecerdasan emosional sebagai keterampilan lunak yang “akan terus dibutuhkan” di tempat kerja yang didukung AI.
  
  Keterampilan ini membantu dalam merancang AI yang benar-benar melayani manusia dan memimpin tim melalui perubahan.

Singkatnya, keterampilan berorientasi manusia seperti kreativitas, berpikir kritis, komunikasi, dan adaptabilitas merupakan pelengkap penting bagi keahlian teknis saat bekerja dengan AI.

Etika dan Penggunaan AI yang Bertanggung Jawab

Kekuatan AI menimbulkan pertimbangan etis dan hukum, sehingga memahami hal ini menjadi “keterampilan” penting dalam bekerja dengan AI:

• Sadar Etika: Pekerja harus memahami potensi bias AI dan dampak sosialnya. UNESCO secara eksplisit menjadikan Etika AI sebagai kompetensi inti (penggunaan yang bertanggung jawab, keadilan, dan keamanan).
  
  Ini berarti mampu menilai secara kritis keluaran AI untuk bias atau bahaya yang tidak disengaja dan mengikuti praktik terbaik (seperti merancang transparansi dalam algoritma).

• Pengetahuan Regulasi: Memahami perlindungan data (misalnya GDPR), regulasi privasi, dan standar industri memastikan penggunaan AI yang sesuai aturan. Perusahaan semakin mengharapkan karyawan memahami kerangka tata kelola AI.

• Literasi AI Generatif & Alat: Menggunakan alat AI baru (seperti asisten AI generatif atau alat konten) secara efektif dan aman adalah keterampilan praktis. UNESCO menyoroti bahwa literasi AI mencakup mengetahui “cara menggunakan AI Generatif secara bertanggung jawab” (untuk menulis atau tugas bisnis).
  
  Ini meliputi kemampuan memberi perintah yang tepat pada model, memverifikasi saran AI, dan menghindari jebakan seperti informasi salah.

• Keamanan dan Penanganan Data: Laporan UE juga mencatat bahwa keterampilan teknis seperti keamanan data diperlukan bersamaan dengan keterampilan AI. Melindungi data sensitif, mengamankan sistem AI, dan mengikuti praktik terbaik keamanan siber semakin menjadi bagian dari keterampilan AI.

Dengan mengembangkan penilaian etis dan kebiasaan penggunaan yang bertanggung jawab – bukan hanya kemahiran teknis – pekerja dapat membantu memastikan alat AI digunakan untuk hasil positif dan risiko yang berkurang.

Pembelajaran Sepanjang Hayat dan Adaptabilitas

Keterampilan terakhir yang penting adalah kemampuan untuk terus belajar. Teknologi AI berkembang sangat cepat sehingga apa yang mutakhir hari ini bisa jadi usang besok.

Para peneliti dan institusi menekankan pentingnya pembelajaran sepanjang hayat:

OECD dan UE menyoroti bahwa pendidikan harus beralih ke pembelajaran yang berkelanjutan dan fleksibel, karena pelatihan masa lalu cepat menjadi usang.

Demikian pula, WEF mencatat bahwa “rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat” adalah salah satu keterampilan terpenting untuk pekerjaan masa depan.

Secara praktis, ini berarti proaktif dalam meningkatkan keterampilan – mengikuti kursus, menghadiri lokakarya, atau belajar mandiri metode AI baru.

Ini juga berarti memiliki pola pikir yang terbuka terhadap perubahan. Pekerja yang tetap terlibat (misalnya dengan bereksperimen menggunakan alat AI baru dalam peran mereka) akan beradaptasi dengan baik.

Singkatnya, jalur karier yang siap AI membutuhkan kelincahan belajar yang berkelanjutan dan kemauan untuk memperbarui keterampilan seiring kemajuan bidang ini.

Membangun Profil yang Siap AI

Sebagai kesimpulan, sukses di tempat kerja yang kaya AI melibatkan perpaduan berbagai keterampilan. Spesialis tetap membutuhkan kompetensi inti AI (pemrograman, ML, analisis data), sementara semua pekerja mendapat manfaat dari literasi AI umum (pemahaman dasar tentang alat dan konsep AI).

Sama pentingnya adalah keterampilan manusiawi – kreativitas, komunikasi, empati – dan pandangan etis.
Studi global menegaskan: perpaduan kekuatan teknis, analitis, dan interpersonal sangat penting.

Dengan mengembangkan keterampilan coding dan matematika bersamaan dengan pemecahan masalah, adaptabilitas, dan kesadaran bertanggung jawab, para profesional di berbagai bidang dapat memposisikan diri untuk berkembang bersama AI.

>>> Pelajari lebih lanjut:

Manfaat AI untuk Individu dan Bisnis

Peluang karir di bidang AI