Perang antara AI dan konsultasi tampaknya semakin mendekat. Seperti pasukan yang perlahan bergerak menuju kastil, teknologi baru siap untuk mengguncang posisi para ahli di Mckinsey, Nielsen, Gartner, Publicis, dan perusahaan konsultan lainnya. Semua layanan konsultasi yang melibatkan analisis orang, seperti pemasaran, riset, dan jajak pendapat, harus bersiap menghadapi teknologi yang dikenal dengan sebutan “synthetic audiences”.
Synthetic audiences bertujuan untuk menciptakan versi digital dari orang-orang, yang kemudian bisa disurvei dengan cepat dan terjangkau, meskipun akurasinya mungkin tidak sebanding. Bayangkan saja Tamagotchi, tetapi dengan manusia.
Dengan memberikan informasi tentang seseorang kepada AI, kita meminta AI untuk berpikir seperti mereka, mensimulasikan pemikiran, perilaku, prioritas, dan keputusan manusia di dunia nyata. Kita juga bisa menciptakan persona tidak spesifik dan mensurvey mereka seolah-olah mereka nyata. Berbagai perusahaan mulai merilis produk di bidang ini, termasuk startup seperti Electric Twin, Artificial Societies, dan Aaru, bahkan Dentsu yang sudah berusia satu abad.
Yang dulunya memerlukan waktu empat bulan untuk survei, ditambah dua bulan untuk membuat presentasi PowerPoint yang rapi, dengan total biaya ribuan hingga puluhan ribu dolar, kini hanya memakan waktu dua menit dan biaya hanya beberapa dolar saja.
Mungkin seolah-olah saya sudah memilih pemenang. Namun, dalam perang antara dua kubu ini, saya berada di tengah-tengah. Saya bekerja untuk perusahaan besar di bidang ini. Dari 2023 hingga 2025, saat bekerja di kantor pusat WPP di London, saya membangun alat serupa untuk banyak perusahaan Fortune 500 dan memberi nasihat kepada peneliti dari New York University tentang topik ini.
Perusahaan seperti WPP, yang jumlah karyawan dan pendapatannya setara dengan populasi dan PDB negara kecil di Eropa, membutuhkan startup untuk kecepatan dan margin tinggi, sementara startup juga membutuhkan distribusi yang kami miliki.
Saran saya selalu untuk menyatukan kedua kubu ini. Mengingat WPP bermitra dengan banyak startup dan terus berusaha membangun alat kami sendiri serta menjalin hubungan kuat dengan para penyedia teknologi besar, mungkin saya keliru menggunakan analogi perang. Ini mungkin sebenarnya adalah kisah cinta. Namun, saat ini, botol racun takdir ada di tangan kita. Beberapa tahun ke depan ini sangat menentukan dan membentuk masa depan.
Masa depan pada akhirnya akan ditentukan oleh pembeli dari riset ini. Fortune 500, yang memiliki kecenderungan besar terhadap riset pasar, sering kali ragu untuk memasukkan synthetic audiences dalam daftar mereka. Pertanyaan pertama yang biasa diajukan dalam presentasi adalah “apakah AI akan mencuri data saya?” Saya melihat pertanyaan ini sebagai respons emosional. Seolah-olah ketakutan akan AI ini adalah sisa-sisa dari posting LinkedIn tahun 2022 yang terngiang dalam kesadaran kolektif kita.
Saya umumnya menjawab pertanyaan ini dengan pertanyaan lain: “Apakah Anda menggunakan Microsoft Teams?”
Jawabannya sering kali “ya.” Hampir setiap perusahaan menyimpan data sensitif di layanan cloud yang disediakan oleh Google, Amazon, atau Microsoft. Ini adalah perusahaan yang juga menyediakan layanan AI untuk perusahaan, yang menyatakan dalam syarat dan ketentuan mereka bahwa mereka tidak akan melatih model menggunakan data Anda. Percaya pada pernyataan ini adalah opsional, tetapi pada dasarnya mempercayai sesuatu memang sukarela.
Kritik terkait akurasi di sisi lain, lebih sulit untuk dibantah. Perusahaan modal ventura yang terkenal, Andreessen-Horowitz (a16z), memberi judul analisis mereka tentang teknologi yang sedang berkembang ini dengan “Lebih cepat, lebih pintar, lebih murah”.
Sebagai mediator yang berharap dalam perang ini, saya setuju bahwa riset sintetik lebih cepat dan lebih murah, tetapi apakah itu lebih pintar? Saya belum yakin. Sebuah makalah penting dari Stanford oleh Park dkk. menetapkan tolok ukur pada 2024 yang membuktikan bahwa AI dapat mensimulasikan respons manusia terhadap survei dengan rata-rata akurasi 85%.
Bahkan untuk beberapa bagian dari survei sosial umum, mereka berhasil mereplikasi jawaban dengan akurasi lebih dari 90%. Ketika model diberikan informasi relevan dan konteks yang kaya (seperti biografi mini seseorang), ia dapat menebak tindakan dan pemikiran mereka dengan sangat akurat.
Tetapi tidak ada prediksi yang bisa 100% akurat. Mungkin saja kita akan hidup di masa di mana kecenderungan manusia diprediksi lebih baik daripada cara manusia mengekspresikan keinginannya sendiri. Mungkin kita akan melihat masa depan di mana film Minority Report menjadi kenyataan. Namun, masa depan itu terlalu jauh untuk diperhatikan oleh pembaca bisnis dan lebih cocok ditujukan kepada Tom Cruise dan Steven Spielberg.
Yang lebih menarik bagi saya adalah apa yang bisa dilakukan teknologi ini pada akurasi yang lebih rendah. Dalam tes pribadi saya, saya melihat bahwa dengan informasi yang sangat sederhana tentang seseorang, seperti usia, lingkungan tempat tinggal, dan jenis kelamin, perilaku tertentu dapat dimodelkan dengan akurasi 72%.
Argumen dapat dibuat bahwa ini adalah prediksi yang mudah. Memprediksi apakah seseorang yang sudah menikah akan memiliki anak adalah taruhan rendah. Ini tidak sepenuhnya dapat menggantikan wawasan unik seorang ahli strategi.
Namun, mempertimbangkan betapa sulitnya memahami dan memodelkan perilaku manusia, solusi yang lebih baik daripada acak dan bisa dicapai berpotensi membuat dampak yang berarti.
Pikirkan tentang skala yang luar biasa. Pikiran manusia bekerja dengan rentang nilai yang kecil. Kita mengerti ketika sesuatu dua kali lebih cepat, tetapi kita tidak bisa memahami ketika sesuatu 175.200 kali lebih cepat. Seketika perjalanan yang memerlukan beberapa hari bisa dipersingkat menjadi beberapa jam, jembatan dibangun, pom bensin, bahkan seluruh industri bisa lahir.
Ketika perbaikan bukan marginal tetapi eksponensial, itu memiliki dampak positif yang sulit diprediksi, bahkan oleh artikel ini.
Saran saya untuk kita semua adalah menikmati popcorn dan menonton pertunjukan. Apa pun yang terjadi, ini akan menjadi pengalaman yang seru.
