Terjebak Gaji UMR? Ingin Digaji Dolar Berkat Artificial Intelligence, Apa Rahasianya?

“Baru aja payout dolar dari kerjaan remote, ada yang mau aku spill caranya?” atau “Mau kerja dari mana saja tapi dibayar dolar?”. Sebuah cuitan seperti itu semakin sering berseliweran di linimasa X belakangan ini. Setelah diamati, ragam profesi yang dibicarakan sebenarnya terdengar cukup asing, mulai dari trainer dan evaluator Artificial Intelligence, hingga data annotator. Di tengah maraknya PHK dan ketatnya persaingan kerja, talenta-talenta bidang AI semakin banyak dicari oleh perusahaan global yang berlomba mengembangkan teknologi AI. Namun, benarkah AI telah membuka jalan menuju karier bergaji dolar? Atau ada cerita yang jauh lebih besar di balik fenomena viral tersebut?

Jawabannya ternyata tidak sesederhana tren kerja remote atau meningkatnya penggunaan AI. Fenomena ini muncul karena perusahaan di berbagai belahan dunia sedang mengubah cara mereka membangun produk, hingga merekrut SDM. Di balik perubahan tersebut, ada satu teknologi yang berperan besar: Machine Learning. Selama ini banyak orang mengenal Machine Learning melalui ChatGPT atau chatbot AI. Tanpa disadari, fitur rekomendasi film di Netflix, playlist Spotify, pencarian Google, hingga produk yang muncul di halaman utama e-commerce tersebut memanfaatkan Machine Learning untuk mempelajari pola dari jutaan data pengguna, kemudian memberikan prediksi atau rekomendasi yang semakin relevan.

Dalam beberapa tahun terakhir, perusahaan di berbagai sektor berlomba mengadopsi Machine Learning untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Teknologi ini mampu mempelajari pola dari jutaan data sehingga dapat membantu perusahaan memprediksi perilaku pelanggan, memberikan rekomendasi produk, hingga mengotomatisasi berbagai proses yang sebelumnya dikerjakan secara manual. Mereka menyadari bahwa algoritma tercanggih sekalipun tidak akan pernah berfungsi secara maksimal tanpa adanya evaluasi dari akal manusia. Oleh karena itu, mereka tidak hanya membutuhkan software engineer untuk membangun sistem AI, tetapi juga orang-orang yang mampu melatih model, mengevaluasi hasilnya, memberi label pada data, hingga memastikan AI menghasilkan respons yang akurat dan aman digunakan. Laporan Future of Jobs Report 2025 dari World Economic Forum memperkirakan sekitar 85 juta pekerjaan akan tergantikan oleh otomatisasi, tetapi pada saat yang sama akan muncul sekitar 97 juta pekerjaan baru yang membutuhkan kombinasi keterampilan manusia dan teknologi. Temuan ini menunjukkan bahwa AI menggeser kebutuhan kompetensi di dunia kerja.

Banyak orang khawatir AI akan menyebabkan pengangguran massal. Namun, laporan PwC (PricewaterhouseCoopers) menunjukkan bahwa dampak terbesar AI justru bukan hilangnya pekerjaan secara total, melainkan perubahan isi pekerjaan itu sendiri. Tugas-tugas yang repetitif semakin banyak diotomatisasi, sementara kemampuan manusia seperti kreativitas, penilaian, komunikasi, dan pengambilan keputusan menjadi semakin penting. Menurut riset dari PwC membagi pekerjaan yang terdampak AI menjadi dua kelompok:

1. Professionalised jobs, yaitu pekerjaan yang semakin membutuhkan keahlian tinggi karena AI mengambil alih tugas rutin sehingga manusia dapat fokus pada analisis dan keputusan.

2. Democratised jobs, yaitu pekerjaan yang menjadi lebih mudah diakses karena AI membantu menyederhanakan tugas-tugas kompleks.

Menariknya, pekerjaan professionalised jobs tumbuh hampir dua kali lebih cepat dan mengalami pertumbuhan upah sekitar 42% lebih tinggi sejak 2021 dibanding democratised jobs. Temuan ini menunjukkan bahwa AI tidak mengurangi nilai manusia, tetapi justru meningkatkan nilai pekerja yang mampu memanfaatkan teknologi untuk mengambil keputusan, berpikir kritis, dan berkolaborasi.

Di sinilah profesi seperti Trainer AI dan data annotator mulai memegang peranan penting. Berbeda dengan anggapan bahwa AI dapat bekerja sepenuhnya secara otomatis, model AI justru membutuhkan campur tangan manusia agar mampu memahami konteks, mengurangi kesalahan, serta menghasilkan jawaban yang relevan dan bertanggung jawab. Seorang AI Trainer tidak selalu harus menjadi programmer. Pada banyak proyek, kemampuan yang lebih dibutuhkan justru berpikir analitis, memahami konteks, mengevaluasi jawaban AI, serta menyusun umpan balik yang membantu model menghasilkan respons yang semakin akurat. Selain itu, mereka juga perlu mengikuti perkembangan bahasa, istilah baru, hingga kebiasaan pengguna agar model AI tetap mampu memahami cara manusia berkomunikasi. Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan AI bukan hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada kualitas pemahaman manusia yang melatihnya. Sementara, data annotator bertugas memastikan data yang digunakan AI telah diberi label dengan benar sehingga dapat dipelajari oleh algoritma Machine Learning.

Di sisi lain, jangan sampai euforia terhadap AI membuat kita lengah. Semakin besar kebutuhan industri terhadap data, semakin banyak pula platform yang menawarkan imbalan instan hanya dengan mengunggah foto, suara, atau data pribadi untuk melatih model AI. Sebelum tergiur, pahami terlebih dahulu bagaimana data tersebut akan digunakan dan apakah privasi kita benar-benar terlindungi. Kabar baiknya, fondasi tersebut dapat dipelajari secara bertahap melalui berbagai platform pembelajaran, salah satunya Bootcamp DQLab Bootcamp Machine Learning & AI. Di era Artificial Intelligence, yang akan bertahan bukanlah mereka yang paling cepat mengejar tren, melainkan mereka yang terus belajar, mampu menciptakan nilai, dan bijak untuk menjaga aset digitalnya.