Di tengah derasnya penggunaan AI di tempat kerja, Mark Cuban justru menyoroti satu jebakan yang menurutnya paling merugikan karier: memakai AI untuk menghindari proses belajar. Menurut dia, masalahnya bukan pada AI itu sendiri, melainkan pada cara orang menjadikannya jalan pintas yang membuat pemahaman dasar tidak pernah terbentuk.
Pandangan itu ia sampaikan saat berbicara di Big Technology Podcast dalam ajang Dallas Regional Chamber’s Convergence AI. Cuban melihat dunia kerja mulai bergerak ke arah yang makin jelas terbagi, antara mereka yang memakai AI untuk memperkuat pengetahuan dan mereka yang memakainya agar tidak perlu belajar lebih jauh.
AI sebagai alat bantu atau pelarian
Cuban menggambarkan perbedaan itu dengan sangat tegas. Di satu sisi, ada pengguna yang memakai AI supaya bisa mempelajari lebih banyak hal dan bekerja lebih dalam, sementara di sisi lain ada yang hanya ingin selesai tanpa benar-benar memahami apa yang mereka kerjakan.
Bagi Cuban, pilihan itu akan ikut menentukan siapa yang mampu bertahan saat pasar kerja berubah cepat. Ia menilai AI memang bisa membantu menyelesaikan tugas rutin, tetapi manfaat itu berubah menjadi masalah ketika teknologi dipakai secara serampangan.
Dalam pandangannya, penggunaan seperti itu membuat pekerja bergantung pada asisten yang tidak pernah lelah, tetapi tanpa membangun pemahaman yang seharusnya dimiliki. Ia bahkan menyamakan pola tersebut dengan mempercayakan pekerjaan pada “drunk intern”.
Risiko kehilangan dasar kemampuan kerja
Cuban menekankan bahwa orang yang hanya ingin melewati pekerjaan dengan bantuan AI berisiko tidak pernah membangun fondasi pengetahuan. Padahal, justru fondasi itulah yang dibutuhkan agar seseorang bisa berkembang dan tetap relevan di dunia kerja baru.
Pesan itu menjadi penting karena cara kerja AI memang memudahkan banyak hal. Namun, kemudahan tersebut bisa berubah menjadi kelemahan bila pengguna berhenti berpikir dan menyerahkan terlalu banyak pada sistem.
Kekhawatiran Cuban juga sejalan dengan perhatian yang lebih luas di kalangan peneliti AI. Sejumlah studi dan pakar menilai ketergantungan berlebihan pada AI dapat mengurangi kemampuan berpikir kritis, terutama ketika jawaban sistem diterima begitu saja tanpa diperiksa ulang.
Peringatan dari kalangan peneliti
Sebuah studi dari peneliti Microsoft dan Carnegie Mellon University pada 2025 menemukan bahwa orang yang merasa percaya diri menggunakan AI seperti ChatGPT justru lebih jarang memakai keterampilan berpikir kritis. Para peneliti juga menyebut adanya biaya tersembunyi, yaitu hilangnya kebiasaan untuk mengerjakan tugas rutin secara mandiri.
Dalam laporan itu, para peneliti menulis bahwa teknologi yang dipakai secara tidak tepat dapat menyebabkan penurunan kemampuan kognitif yang seharusnya dijaga. Kekhawatiran semacam ini menguatkan pandangan bahwa AI bukan hanya soal efisiensi, tetapi juga soal cara menjaga kemampuan manusia tetap aktif.
Vivienne Ming, chief scientist di Possibility Institute, menyampaikan pandangan serupa kepada Business Insider. Ia menilai AI sedang memperlebar jarak di dunia kerja antara orang yang memakainya untuk memperkuat cara berpikir dan orang yang membiarkan AI berpikir untuk mereka.
Menurut Ming, ketergantungan seperti itu bisa meninggalkan dampak jangka panjang. Ia menyebutnya dapat melemahkan kemampuan menalar, menganalisis, dan memecahkan masalah, lalu membandingkannya dengan navigasi GPS yang memudahkan hidup tetapi juga bisa mengikis kemampuan mental yang jarang dipakai.
Masih ada ruang bagi pekerja yang kritis
Meski memberi peringatan keras, Cuban tidak melihat AI sebagai ancaman mutlak bagi karier. Ia justru menilai masa depan kerja masih terbuka bagi orang yang tahu cara memanfaatkan teknologi ini dengan benar.
Cuban mengatakan pekerja yang belajar memakai alat AI sambil tetap berpikir kritis dan mempertahankan rasa ingin tahu akan selalu memiliki pekerjaan. Menurut dia, AI tetap membutuhkan arah manusia karena teknologi itu tidak memahami konsekuensi dari tindakannya.
Di titik ini, pesan Cuban menjadi cukup jelas. Di era AI, yang paling menentukan bukan sekadar seberapa cepat pekerjaan selesai, melainkan apakah teknologi itu benar-benar dipakai untuk memperkuat kemampuan manusia atau justru membuat proses belajar berhenti di tengah jalan.
-
-
-
-
