AI Tidak Kekurangan Antusiasme, AI Kekurangan Disiplin Penilaian

Banyak orang di dunia teknologi sedang melihat AI sebagai peluang yang sangat besar. Investor mencari perusahaan AI berikutnya. Founder menambahkan AI ke produk. Perusahaan lama ingin terlihat tidak tertinggal. Tim internal mulai bertanya bagian mana yang bisa dibuat lebih otomatis.

Antusiasme seperti ini masuk akal.

AI memang membawa perubahan besar. Banyak pekerjaan yang dulu lambat sekarang bisa dibantu oleh model, agent, workflow automation, dan sistem yang lebih pintar. Tetapi antusiasme yang besar juga membawa risiko yang sama besarnya: orang mulai sulit membedakan mana peluang yang benar-benar kuat, mana yang hanya terlihat menarik karena sedang ramai.

Dalam surat investor pertamanya, Joshua Kushner dari Thrive Capital mengkritik euforia AI di Silicon Valley. Menurutnya, peluang AI sulit dilebih-lebihkan, tetapi menjadi kesalahan besar jika excitement melemahkan disiplin investasi.

Kalimat itu tidak hanya relevan untuk venture capital.

Ia juga relevan untuk bisnis yang sedang mempertimbangkan AI, automation, dashboard, CRM, atau aplikasi internal. Karena masalahnya sering sama: teknologi terlihat menjanjikan, tetapi keputusan tetap harus melewati penilaian yang jernih.

The Core Update

Thrive Capital sedang menjadi salah satu investor besar yang sangat serius di AI. Firma ini punya hubungan kuat dengan OpenAI, berinvestasi di perusahaan seperti OpenAI, Anduril, SpaceX, Cursor, Wiz, Ramp, dan Stripe, serta mengelola aset sekitar 60 miliar dolar.

Namun posisi Joshua Kushner menarik karena ia tidak hanya ikut merayakan AI. Ia juga mengingatkan bahwa pasar sering bergerak antara rasa takut dan antusiasme, dan keduanya bukan pengganti judgment.

Ini berbeda dari pendekatan venture capital yang lebih umum di Silicon Valley: membuat banyak taruhan, menerima banyak kegagalan, lalu berharap beberapa pemenang besar menutup semua kerugian.

Thrive mengklaim memakai pendekatan yang lebih terkonsentrasi. Modal, waktu, dan energi difokuskan ke lebih sedikit perusahaan dan ide yang benar-benar diyakini. Bloomberg memperkirakan sekitar 90% modal Thrive masuk ke 15 investasi teratas di tiap fund.

Ada dua pesan penting dari sini.

Pertama, AI memang peluang besar.

Kedua, peluang besar tidak berarti semua hal yang memakai label AI otomatis layak dikejar.

Kushner juga menolak pandangan bahwa semua perubahan harus datang dari startup yang mendisrupsi perusahaan lama dari luar. Menurutnya, banyak industri juga akan berubah dari dalam. Ini terlihat dari Thrive Holdings, spinout yang membeli banyak bisnis lalu bekerja dengan OpenAI untuk memberi perubahan berbasis AI.

Contohnya, platform accounting mereka disebut bisa memakai agent untuk membuat tax return 30% lebih cepat dengan akurasi 98%. Perusahaan IT services mereka disebut punya agent yang menyelesaikan setengah tiket help desk secara independen.

Angka seperti ini menarik karena tidak berhenti di narasi besar. Ada proses nyata yang berubah. Ada pekerjaan yang lebih cepat. Ada output yang bisa diukur.

Di situ letak perbedaan penting antara AI sebagai tema dan AI sebagai sistem kerja.

The Reality Check

Masalah di banyak bisnis bukan karena mereka kurang tertarik pada AI. Justru sebaliknya. Banyak bisnis sudah mulai bertanya: apakah perlu chatbot, agent, AI sales assistant, AI customer support, AI dashboard, AI content workflow, atau automation yang lebih lengkap?

Pertanyaan itu wajar, tetapi sering datang terlalu cepat.

Sebelum bertanya tool AI apa yang perlu dipakai, bisnis perlu bertanya pekerjaan apa yang sebenarnya perlu diperbaiki.

AI tidak otomatis membuat proses yang kabur menjadi jelas. Jika alur support belum punya kategori yang rapi, AI bisa membantu membalas lebih cepat tetapi tetap salah prioritas. Jika data lead berantakan, AI bisa membuat ringkasan yang rapi dari input yang tetap lemah. Jika status order tidak konsisten, dashboard AI hanya akan mempercepat laporan yang tidak bisa dipercaya.

Di dunia investasi, Kushner mengingatkan bahwa tidak semua bisnis yang tumbuh cepat adalah bisnis exceptional. Dan tidak semua perusahaan exceptional adalah investasi bagus di semua harga.

Di dunia operasional, versi sederhananya begini: tidak semua proses yang bisa diautomasi layak diautomasi sekarang. Dan tidak semua tool AI yang canggih menyelesaikan masalah yang paling penting.

Banyak perusahaan kecil dan menengah tergoda memulai dari fitur yang terlihat modern. Chatbot di website. Auto-reply WhatsApp. AI untuk membuat konten. Ringkasan meeting otomatis. Dashboard prediksi. Semua bisa berguna, tetapi hanya kalau terhubung dengan masalah yang jelas.

Kalau tidak, AI hanya menjadi lapisan baru di atas kebingungan lama.

Tim tetap tidak tahu lead mana yang panas. Owner tetap sulit melihat pekerjaan yang macet. Customer tetap harus mengulang informasi. Admin tetap memperbaiki data manual. Meeting tetap habis untuk mencari update dasar.

Yang berubah hanya bahasanya: sekarang semuanya disebut AI.

Ini bukan berarti bisnis harus menunggu sampai sempurna sebelum memakai AI. Itu juga tidak realistis. Tetapi bisnis perlu cukup disiplin untuk membedakan eksperimen kecil, kebutuhan operasional, dan investasi serius.

Eksperimen boleh cepat.

Investasi sistem harus lebih hati-hati.

The Havedev Way

Dari sudut pandang Havedev, pelajaran dari surat Joshua Kushner bukan tentang memilih kubu Thrive atau Silicon Valley. Keduanya bisa menghasilkan uang. Keduanya punya konteks yang berbeda. Tidak semua bisnis bisa atau perlu meniru strategi investor besar.

Pelajaran yang lebih berguna adalah ini: AI perlu disiplin penilaian.

Untuk bisnis, disiplin itu dimulai dari alur kerja yang nyata.

Sebelum membangun AI workflow, lihat dulu bagian mana yang paling dekat dengan uang, pelanggan, atau risiko operasional. Biasanya salah satu dari ini:

• lead dari website atau WhatsApp
• follow-up sales
• support pelanggan
• order dan fulfilment
• invoice dan pembayaran
• laporan operasional
• knowledge base internal
• pekerjaan admin berulang

Setelah itu, jangan langsung memilih tool. Petakan dulu pekerjaannya.

Tanyakan:

• pekerjaan ini mulai dari mana?
• siapa pemilik langkah pertama?
• data apa yang sering kurang?
• keputusan apa yang sering tertunda?
• bagian mana yang berulang dan memakan waktu?
• bagian mana yang berisiko jika salah?
• output seperti apa yang bisa dianggap berhasil?

Baru setelah itu AI bisa ditempatkan dengan lebih sehat.

Kadang jawabannya sederhana: perbaiki form website agar lead masuk dengan konteks yang cukup. Kadang cukup membuat template follow-up yang lebih konsisten. Kadang perlu CRM ringan. Kadang perlu automation antara website, spreadsheet, dan WhatsApp. Kadang memang perlu agent yang membantu support atau admin.

Tetapi keputusan itu lebih kuat karena dimulai dari pekerjaan, bukan dari euforia.

AI yang baik tidak harus selalu terlihat spektakuler. Dalam banyak bisnis, AI paling bernilai ketika membantu hal yang membosankan tetapi penting: membaca pesan masuk, mengelompokkan inquiry, merangkum kebutuhan pelanggan, mengingatkan follow-up, menyusun draft respons, mengambil data dari dokumen, atau membuat laporan yang sebelumnya dikerjakan manual.

Transformasi seperti ini mungkin tidak terdengar sebesar cerita startup AI bernilai miliaran dolar. Tetapi bagi bisnis, dampaknya bisa sangat nyata.

Waktu respons lebih cepat. Data lebih rapi. Tim tidak terlalu bergantung pada ingatan orang tertentu. Owner bisa melihat risiko lebih awal. Customer mendapat pengalaman yang lebih konsisten.

Itulah AI yang sehat: bukan AI sebagai dekorasi, tetapi AI sebagai penguat alur kerja.

Penutup

AI memang peluang besar. Tetapi peluang besar tidak menghapus kebutuhan untuk berpikir jernih.

Euforia bisa membuat bisnis merasa harus segera memakai AI di semua tempat. Padahal langkah yang lebih sehat adalah memilih satu alur penting, memahami masalahnya, lalu memakai teknologi secukupnya untuk memperbaiki hasil.

Bisnis tidak perlu anti-AI. Bisnis juga tidak perlu ikut semua tren AI.

Yang dibutuhkan adalah disiplin: membedakan mana eksperimen, mana kebutuhan nyata, mana investasi yang layak, dan mana yang hanya terlihat menarik karena sedang ramai.

Sebelum menambah AI tool baru, cek dulu satu hal sederhana: proses mana yang kalau dibuat lebih cepat, lebih rapi, atau lebih jelas akan langsung membantu pelanggan atau pendapatan?

Mulai dari sana.

Dapatkan Audit Teknis Gratis untuk meninjau alur website, lead, support, dan automation yang paling layak dibantu AI sebelum bisnis Anda menambah tool baru.

---

Sumber referensi berita: TechCrunch