Dua tahun lalu, saya duduk di kantor penasihat akademik bersama putri saya yang sedang mempersiapkan tahun pertamanya di universitas. Penasihat tersebut menekankan bahwa satu-satunya gelar yang menjamin pekerjaan setelah lulus adalah ilmu komputer. Namun kini, baru setengah jalan dari pendidikannya, saran itu sepertinya berbalik.
Aturan-aturan berubah dengan cepat. Orang tua, universitas, dan perusahaan semua bertanya-tanya: sebenarnya pendidikan yang berarti di dunia AI itu seperti apa?
Ketidakpastian ini bukan alasan untuk menghindari universitas, tetapi lebih sebagai dorongan untuk mempertimbangkan bagaimana pendidikan harus dipersiapkan untuk siswa yang akan memasuki ekonomi yang dipenuhi AI. Sekolah-sekolah yang memahami hal ini bukanlah yang terburu-buru menambahkan program gelar AI, melainkan yang sudah dibangun dengan pemahaman tentang kompleksitas.
Apa Data Telling Us
Pekerjaan pengembangan perangkat lunak dan pekerjaan komputasional tingkat awal adalah yang pertama kali hilang. AI dikutip sebagai penyebab lebih dari 21.000 pemutusan kerja di AS hanya pada bulan April 2026. CEO Anthropic, Dario Amodei, memperingatkan bahwa AI bisa menghilangkan hingga setengah dari semua pekerjaan kantoran tingkat awal dalam lima tahun ke depan.
Ekonomi di balik prediksi ini cukup sederhana. Seperti yang diungkapkan oleh Geoffrey Hinton, pionir AI penerima Hadiah Nobel: “Cara paling jelas untuk mendapatkan uang dari AI adalah mengganti pekerja dengan sesuatu yang lebih murah.” Forum Ekonomi Dunia memproyeksikan bahwa 39% keterampilan pekerjaan inti akan berubah pada 2030. Universitas harus bergerak cepat untuk mengejar ketertinggalan.
Ini Sudah Terjadi Sebelumnya
Pada tahun 1950-an, NASA mempekerjakan tim matematikawan dengan gelar pekerjaan “komputer” karena itulah yang mereka lakukan. Katherine Johnson, yang ceritanya diceritakan dalam film Hidden Figures, secara pribadi menghitung lintasan untuk orbit John Glenn di Bumi pada tahun 1962. Namun pada tahun 1970-an, peran tersebut sepenuhnya diambil alih oleh komputer elektronik.
Dorothy Vaughan, yang mengawasi tim komputasi, mengajarkan dirinya pemrograman komputer dan melatih seluruh timnya. Sekarang, kita melihat cerita serupa yang berkembang di banyak profesi dengan lebih cepat.
Apa yang Masih Relevan
AI berkembang pesat dalam tugas repetitif yang sering kali menjadi ladang pelatihan bagi para pemula. Dalam dunia di mana AI dapat mengungguli banyak tugas tersebut, perusahaan semakin membutuhkan pemikir kritis, komunikator yang baik, dan orang yang dapat bekerja antar departemen. Keterampilan yang dulu disebut “soft” ini jauh lebih sulit untuk direplikasi oleh AI. Perusahaan yang ingin memanfaatkan AI secara maksimal memerlukan keterampilan ini, atau mereka berisiko terjebak dalam situasi yang kompleks ketika dunia penuh dengan liku-liku.
CEO JPMorgan Chase, Jamie Dimon, secara langsung mengatakan: “Nasihat saya kepada orang adalah berpikir kritis, belajar bagaimana berperan dalam rapat, bagaimana berkomunikasi, bagaimana menulis. Anda akan memiliki banyak pekerjaan.” Data dari Forum Ekonomi Dunia mendukung hal ini, dengan ketahanan, rasa ingin tahu, dan pemikiran kreatif yang semakin meningkat dalam prioritas perusahaan dibandingkan dengan kualifikasi teknis.
Tiga Sekolah yang Perlu Diperhatikan
Jumlah institusi di AS yang menawarkan gelar AI hampir dua kali lipat sejak 2022. Namun memburu program AI mungkin hanya menyelesaikan masalah kemarin. Masalah yang lebih dalam adalah silo yang menjadi ciri khas banyak institusi pendidikan tinggi, yang terstruktur untuk menghasilkan spesialis di satu domain saat dunia menuntut sebaliknya. Banyak institusi pendidikan yang berusaha beradaptasi, namun ada model-model yang sudah ada yang memberikan panduan tentang apa yang baik.
Salah satu pendekatannya menjadikan tempat kerja sebagai bagian dari kurikulum. Northeastern University membangun program sarjananya di sekitar co-op, di mana siswa bergantian antara semester kuliah penuh dengan semester penuh kerja berbayar di berbagai perusahaan dan industri. Siswa memegang pekerjaan nyata di berbagai lingkungan sebelum meraih gelar dan semakin berarti bahwa mereka bekerja bersama alat AI saat berkembang di tempat kerja. Seperti yang dikatakan Presiden Joseph Aoun: “Pengetahuan menjadi komoditas. Pengalaman tidak.”
Beberapa sekolah menyematkan pembelajaran pengalaman langsung ke dalam arsitektur institusi itu sendiri. College of the Atlantic di Bar Harbor, Maine, menawarkan satu jurusan, ekologi manusia. Siswa merancang kurikulum mereka sendiri lintas disiplin dari bawah ke atas. COA tidak pernah membangun silo departemen ke dalam modelnya. Siswa mengerjakan proyek nyata dengan taruhan nyata: penelitian ekologi, kebijakan komunitas, desain berkelanjutan. Pendidikan berfokus pada aksi, bukan hanya belajar tentang aksi. Seperti yang dijelaskan oleh Presiden Lynn Boulger: “Kurikulum kami mengharuskan siswa untuk memegang kompleksitas tanpa menguranginya. COA dibangun untuk ini.”
Sekolah lain membongkar struktur yang menciptakan silo di tempat pertama. Pada tahun 2002, Presiden Arizona State University, Michael Crow, menghancurkan 85 departemen tradisional dan membangun kembali universitas di sekitar 35 unit transdisipliner, termasuk Sekolah untuk Sistem Adaptif Kompleks dan Fakultas Masa Depan Global. Crow menyebut AI sebagai “pengimbang yang hebat.” OpenAI bermitra dengan ASU pada tahun 2024, mengaktifkan lebih dari 500 proyek lintas disiplin. ASU beradaptasi jauh sebelum AI menjadi titik tekan dan kini menemukan dirinya dalam posisi baik untuk lulusannya.
Universitas bukanlah satu-satunya jalur yang patut dipertimbangkan. Pekerjaan terampil, yang sering kali undervalued, adalah yang paling tahan terhadap gangguan AI. Tukang listrik, tukang ledeng, dan tukang kayu sangat dibutuhkan dalam skala yang mendesak oleh boom infrastruktur AI.
Bagi mereka yang memilih universitas, pertanyaan yang layak diajukan bukanlah jurusan mana yang tidak akan tersentuh AI, melainkan jenis orang seperti apa yang harus dihasilkan oleh pendidikan: seseorang yang dapat berpikir lintas domain, mampu menghadapi kompleksitas, beradaptasi saat keadaan berubah, dan memimpin alat-alat tersebut daripada sekadar mengikutinya.
