Bayangkan, Anda sudah bekerja selama 25 tahun, kemudian melatih AI, lalu dipecat karena AI itu sendiri menggantikan posisi Anda. Inilah yang terjadi pada Kathryn Sullivan, seorang pegawai Commonwealth Bank of Australia. Tanpa disengaja, ia melatih chatbot Bumblebee, dan pekerjaan yang selama ini ia jalani pun lenyap di tangan ciptaannya sendiri.
"Tanpa disengaja, saya melatih chatbot yang mengambil pekerjaan saya," kata Sullivan dalam simposium AI di Canberra, Kamis (cnbcindonesia.com, 11/9/2025).
Kisahnya bukan sekadar tragedi individu. Ini pertanda nyata bahwa siapa pun pakarnya, kini bisa direplikasi dan bekerja 24/7 oleh AI. AI hasil replikasi ini bisa memberikan saran, menulis konten, bahkan mengambil keputusan bisnis persis seperti pakar asli. Sekilas terdengar futuristik, tapi digital cloning AI sudah menjadi kenyataan. Teknologi ini menjanjikan produktivitas tanpa batas. Tetapi juga membuka pertanyaan mendasar: apakah kita benar-benar siap menghadapi konsekuensinya?
Apa Itu Digital Cloning dan Bagaimana AI Bisa Meniru Pakar
Digital cloning adalah proses AI meniru pola pikir, gaya komunikasi, dan metode problem solving seorang pakar. Tidak sekadar menyalin kata-kata, AI yang dicloning dapat berpikir layaknya manusia berpengalaman, memberikan insight strategis, bahkan mengeksekusi keputusan kompleks.
Berbeda dari AI tradisional yang hanya menanggapi perintah, digital clone memahami konteks, menyusun argumen, dan menyampaikan rekomendasi seolah pakar asli berada di samping Anda. Contohnya, seorang trainer leadership dapat memiliki clone AI yang memberikan modul pelatihan secara personal kepada ribuan peserta sekaligus.
Proses Digital Cloning: Dari Jejak Digital ke Agen AI
Bagaimana semua itu dilakuan? Inilah proses ringkasnya:
1. Pengumpulan Jejak Digital Pakar
Setiap pakar pasti meninggalkan jejak digital. Baik itu berupa jurnal ilmiah, artikel, buku, posting media sosial, video, dan podcast. Jejak ini merekam cara mereka berpikir, menganalisis masalah, dan menyampaikan solusi.
2. Pelatihan AI dengan Data Pakar
AI modern memanfaatkan agentic AI dan double-level training. Agentic AI memungkinkan agen digital mengambil keputusan sendiri, bukan sekadar meniru kalimat. Sedangkan double-level training menekankan dua aspek:
* Level pertama: Meniru gaya bahasa dan pola komunikasi.
* Level kedua: Memahami kerangka berpikir dan metodologi pakar, sehingga AI bisa "memikirkan" strategi layaknya manusia.
3. Membangun Digital Clone
Setelah pelatihan, terciptalah agen AI yang dapat memberikan saran bisnis, menulis konten, dan menyelesaikan masalah kompleks. Seperti memiliki versi digital pakar yang tak kenal lelah, hasil cloningan ini selalu siap memberi insight.
Manfaat Digital Cloning yang Mengubah Cara Bekerja dan Belajar
Akan ada banyak manfaat yang bisa didapat dari teknologi rekayasa "mindset dan isi pikiran pakar ini". Pendiri Perusahaan (funding father) tentu bisa dicloning kompetensi, mindset, pengalaman dan "naluri bisnisnya". Sehingga saat ada proses regenerasi dan suksesi, hasil cloning ini bisa "mengawal" CEO baru sesuai kebiasaan baik dari sang pendiri.
Sekilas, setidaknya ada 3 manfaat yang bisa diambil dari digital cloning ini:
1. Meningkatkan Produktivitas
Dengan digital clone, tugas rutin dapat diotomatisasi. Pakar dapat fokus pada pekerjaan strategis dan kreatif, sementara clone menangani eksekusi.
2. Menyebarkan Keahlian Lebih Luas
Keahlian seorang pakar kini bisa diakses banyak orang, kapan saja, di mana saja. Tidak ada batasan ruang dan waktu.
3. Mendukung UMKM dan Entrepreneur
Digital clone membantu bisnis kecil membuat strategi, konten pemasaran, dan keputusan bisnis yang biasanya memerlukan pengalaman bertahun-tahun. Hal ini membuka kesempatan merata bagi UMKM untuk bersaing di level yang lebih tinggi.
Risiko dan Tantangan: Ketika Teknologi Bisa Menjadi Pedang Bermata Dua
Dibalik manfaat nyata yang bisa didapat, digital cloning ini pun menyisakan risiko dan tantanan tersediri:
* Kualitas Clone Bergantung pada Data
Jika data yang dikumpulkan terbatas atau generik, clone hanya akan meniru permukaan, tanpa insight mendalam. Karena itu, butuh ukuran data dan jumlah data yang besar untuk diproses lebih lanjut sebagai bahan baku bagi data yang diinginkan.
* Masalah Etika dan Privasi
Menggunakan digital clone tanpa izin pakar, tentu membuka dan menimbulkan risiko hukum dan etika. Data pribadi dan gaya berpikir seseorang bisa menjadi komoditas, yang bisa disalahgunakan.
* Ketergantungan Berlebihan pada AI
Bila user terlalu bergantung pada clone, ini tentu dapat mengurangi keterlibatan manusia. Juga bisa menurunkan kreativitas, dan melemahkan kemampuan pengambilan keputusan original. Risiko "digital laziness" akan terjadi di depan mata dan menjadi nyata.
Perspektif Strategis: Mengelola Digital Clone dengan Bijak
Untuk memanfaatkan digital cloning secara maksimal, individu dan organisasi harus menerapkan strategi berikut:
* Pemilihan Data Berkualitas: Pastikan input data representatif, benar, valid, mendalam dan terverifikasi.
* Kontrol Etika dan Legalitas: Dapatkan izin pakar, dan tetapkan regulasi internal. Ini penting dan perlu ada regulasi khusus untuk mencegah pelanggaran hak cipta atau menggantikan manusia.
* Pengawasan Manusia: Gunakan clone sebagai alat bantu, bukan pengganti.
Masa depan digital cloning menjanjikan revolusi produktivitas, pembelajaran, dan inovasi. Namun, kesadaran akan risiko dan pengelolaan bijak menjadi kunci agar teknologi ini memberdayakan, bukan malah merugikan.
Apa yang Bisa Menggugah Kita di Masa Depan?
Digital cloning dan agentic AIÂ membuka pintu baru bagi produktivitas, distribusi pengetahuan, dan inovasi. Namun, tanpa pengelolaan bijak, teknologi ini bisa menjadi pedang bermata dua. Pilihan ada di tangan kita. Memanfaatkan AI untuk memperkuat kemampuan manusia, atau membiarkan ketergantungan teknologi menenggelamkan kreativitas dan nilai manusiawi.
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
