Karyawan berkinerja tinggi biasanya menjadi penyelamat yang memperbaiki pekerjaan orang lain agar kualitasnya terjaga. Namun, setiap perbaikan yang kamu buat sebenarnya menjadi masukan bagi AI.
Sistem belajar dari koreksi tersebut, sehingga lama-kelamaan, pekerjaan yang kamu terima sudah dalam kondisi lebih baik. Sementara itu, peran kamu sebagai penjaga kualitas malah jadi kurang penting.
Baca Juga: Sempat Vakum 6 Tahun, Fairuz A. Rafiq Akui Harus Banyak Belajar di Film 'Keluarga Suami Adalah Hama'
4. Bereaksi di bawah tekanan
Setiap tindakan yang kita ambil dalam situasi darurat menciptakan data tentang cara kita memecahkan masalah. Lama-kelamaan AI mengenali pilihan yang kita buat secara real-time dan membangun pola respons terhadap tekanan.
Kalau respons kamu selalu mengikuti jalur yang mirip, kemampuan adaptasi kamu pun akhirnya bisa dijadikan model oleh sistem.
5. Membatasi diri pada deskripsi pekerjaan
Kalau kita hanya fokus mengerjakan tugas yang diberikan tanpa melihat gambaran besarnya, sebenarnya kita sedang membatasi peran kita sendiri. Batas itu membuat sistem atau perusahaan lebih gampang memahami pekerjaan kita sebagai sesuatu yang jelas, terukur, dan bisa diulang.
AI belajar dari pola seperti itu. AI melihat seberapa sempit atau luas cara seseorang berkontribusi. Kalau kontribusi kita cuma sebatas di area yang sudah jelas, pekerjaan kita jadi lebih mudah dipetakan, diotomatisasi, lalu digantikan.
Baca Juga: Kelebihan dan Kekurangan Gantt Chart, Kapan Harus Memakai Tools Project Management Ini?
Tapi kalau kita terbiasa berpikir lebih luas, memberi nilai tambahan, dan membantu di luar tugas utama, peran kita jadi lebih sulit digantikan. Sebab, yang kita bawa bukan cuma pekerjaan teknis, tapi juga cara berpikir dan inisiatif.
Agar kita nggak gampang digantikan mesin, kuncinya bekerja di level yang lebih tinggi. Terutama, di area yang membutuhkan penilaian kritis, memahami konteks, dan koneksi yang manusiawi. Hal-hal itulah yang sampai sekarang masih sulit digantikan AI.