Jika Saya Menjadi Dosen Baru Hari Ini, Saya Tidak Akan Memulai dengan Belajar ChatGPT

Jika saya menjadi dosen baru hari ini, saya mungkin akan memasuki dunia akademik yang sangat berbeda dibandingkan satu dekade yang lalu.

Mahasiswa sudah menggunakan Artificial Intelligence (AI) untuk mencari informasi, merangkum materi, membantu menyusun tugas, bahkan mendiskusikan berbagai topik akademik. Perguruan tinggi mulai menyelenggarakan pelatihan AI. Media sosial dipenuhi rekomendasi tools baru yang diklaim mampu meningkatkan produktivitas. Hampir setiap minggu muncul aplikasi baru yang disebut-sebut sebagai masa depan pendidikan.

Di tengah derasnya arus informasi tersebut, saya membayangkan akan muncul satu pertanyaan yang sangat sederhana.

Apa yang sebenarnya perlu saya pelajari terlebih dahulu?

Banyak orang mungkin akan menjawab bahwa langkah pertama adalah menguasai sebanyak mungkin tools AI.

Semakin banyak aplikasi yang dikenal, semakin siap menghadapi masa depan.

Sekilas, logika tersebut memang terdengar masuk akal.

Namun jika kita melihat bagaimana transformasi teknologi berlangsung selama beberapa dekade terakhir, pelajaran yang muncul justru berbeda.

Orang yang paling berhasil beradaptasi biasanya bukan mereka yang paling banyak menguasai tools.

Mereka adalah orang-orang yang memahami fondasinya.

Karena tools akan terus berubah.

Sementara pemahaman yang mendasar sering kali bertahan jauh lebih lama.

Jika harus memulai dari awal, saya tidak akan menghabiskan sebagian besar energi untuk mengejar setiap aplikasi baru yang muncul.

Fenomena yang saya lihat saat ini adalah munculnya semacam fear of missing out dalam dunia AI.

Setiap hari muncul daftar tools baru.

Setiap minggu muncul model AI baru.

Setiap bulan muncul webinar yang menjanjikan cara tercepat meningkatkan produktivitas.

Akibatnya, banyak orang merasa harus terus mengejar perkembangan tersebut.

Mereka mencoba satu aplikasi, kemudian berpindah ke aplikasi lain. Mengikuti pelatihan demi pelatihan. Menyimpan daftar tools yang semakin panjang.

Masalahnya, pendekatan seperti ini sering menghasilkan pengetahuan yang luas tetapi dangkal.

Kita mengenal banyak aplikasi, tetapi belum tentu memahami bagaimana memanfaatkannya secara strategis.

Padahal sejarah teknologi menunjukkan bahwa platform akan datang dan pergi. Antarmuka akan berubah. Fitur akan terus berkembang.

Apa yang populer hari ini belum tentu relevan lima tahun lagi.

Karena itu, jika saya menjadi dosen baru hari ini, saya tidak akan memulai dengan mengejar sebanyak mungkin tools.

Saya akan memulai dengan membangun kemampuan yang tetap relevan meskipun teknologinya berubah.

Hal pertama yang akan saya pelajari adalah AI Literacy.

Istilah ini sering disederhanakan menjadi kemampuan menggunakan AI. Padahal maknanya jauh lebih luas.

Dalam berbagai kerangka kompetensi yang dikembangkan UNESCO, AI Literacy dipahami sebagai kemampuan memahami, menggunakan, mengevaluasi, dan mengelola AI secara bertanggung jawab dalam konteks pendidikan.

Artinya, AI Literacy bukan sekadar kemampuan membuat prompt yang baik.

AI Literacy mencakup pemahaman mengenai bagaimana AI bekerja, apa yang dapat dilakukan AI, apa yang tidak dapat dilakukan AI, serta bagaimana teknologi tersebut memengaruhi proses pembelajaran dan profesi akademik.

Menurut saya, inilah fondasi yang paling penting.

Karena AI bukan hanya aplikasi baru.

AI sedang mengubah cara manusia mengakses informasi, bekerja, belajar, dan mengambil keputusan.

Tanpa pemahaman yang memadai, penggunaan AI berisiko menjadi sekadar aktivitas teknis tanpa arah yang jelas.

Setelah memahami fondasinya, hal berikutnya yang akan saya pelajari adalah bagaimana membangun workflow yang efektif.

Salah satu kesalahpahaman terbesar dalam adopsi AI adalah anggapan bahwa produktivitas berasal dari aplikasi.

Padahal produktivitas lebih sering berasal dari sistem kerja.

Seorang dosen dapat memiliki akses ke berbagai platform AI terbaik, tetapi tetap tidak memperoleh manfaat yang signifikan jika cara kerjanya tidak berubah.

Sebaliknya, dosen yang memiliki workflow yang jelas sering kali memperoleh hasil yang lebih baik meskipun hanya menggunakan satu atau dua tools.

Karena itu, saya akan lebih banyak bertanya:

Aktivitas apa yang paling banyak menyita waktu saya?

Pekerjaan mana yang bersifat repetitif?

Bagian mana yang dapat dibantu oleh AI?

Pertanyaan-pertanyaan seperti ini jauh lebih penting dibandingkan sekadar mengikuti daftar aplikasi terbaru.

AI memberikan nilai terbesar ketika terintegrasi ke dalam cara kerja yang memang dirancang untuk memanfaatkannya.

Hal berikutnya yang akan saya pelajari adalah etika penggunaan AI.

Semakin luas penggunaan AI, semakin penting pula memahami konsekuensi yang menyertainya.

Dalam pendidikan tinggi, penggunaan AI tidak hanya berkaitan dengan efisiensi.

AI juga berkaitan dengan integritas akademik, transparansi, perlindungan data, akuntabilitas, dan kepercayaan.

Pertanyaan seperti apakah mahasiswa perlu mendeklarasikan penggunaan AI, bagaimana AI digunakan dalam penelitian, atau data apa yang aman dimasukkan ke platform AI publik akan semakin sering muncul.

Karena itu, saya tidak akan menempatkan etika sebagai topik tambahan yang dipelajari belakangan.

Saya justru akan mempelajarinya sejak awal.

Sebab teknologi yang kuat tanpa pemahaman etis sering kali menciptakan risiko yang tidak disadari oleh penggunanya.

Jika ada satu kemampuan yang menurut saya akan semakin penting di era AI, kemampuan tersebut adalah kemampuan mengevaluasi.

Salah satu perubahan terbesar yang dibawa AI adalah perubahan pada sumber nilai tambah manusia.

Dulu, menghasilkan informasi membutuhkan waktu dan usaha yang besar.

Kini informasi dapat dihasilkan dalam hitungan detik.

Akibatnya, kemampuan yang semakin bernilai bukan lagi sekadar menghasilkan informasi.

Kemampuan yang semakin bernilai adalah menilai kualitas informasi tersebut.

AI dapat memberikan jawaban yang terdengar sangat meyakinkan.

Namun jawaban yang meyakinkan tidak selalu benar.

AI dapat menghasilkan referensi yang tidak pernah ada. AI dapat salah memahami konteks. AI dapat menyederhanakan persoalan yang sebenarnya kompleks.

Karena itu, kemampuan berpikir kritis menjadi semakin penting.

Paradoksnya, semakin canggih AI, semakin besar kebutuhan terhadap kemampuan manusia untuk mempertanyakan, memverifikasi, dan mengevaluasi hasil yang diberikan.

Pada akhirnya, jika saya menjadi dosen baru hari ini, saya ingin selalu mengingat satu hal.

Tujuan mempelajari AI bukanlah menguasai teknologi.

Tujuannya adalah meningkatkan kualitas pekerjaan.

AI hanyalah alat.

Yang lebih penting adalah bagaimana alat tersebut membantu saya mengajar dengan lebih baik, meneliti dengan lebih efektif, memberikan layanan yang lebih berkualitas, dan memiliki lebih banyak waktu untuk aktivitas yang benar-benar bernilai.

Dalam konteks ini, ukuran keberhasilan bukan jumlah aplikasi yang digunakan.

Ukuran keberhasilan adalah dampak yang dihasilkan.

Apakah AI membantu mengurangi pekerjaan administratif?

Apakah AI membantu mempercepat proses penelitian?

Apakah AI membantu meningkatkan kualitas pembelajaran?

Jika jawabannya ya, maka teknologi tersebut memberikan nilai.

Jika tidak, mungkin yang perlu diperbaiki bukan teknologinya, melainkan cara kita menggunakannya.

Banyak diskusi mengenai AI saat ini masih berfokus pada tools.

Padahal perubahan yang sedang terjadi jauh lebih besar daripada sekadar pergantian aplikasi.

Yang dibutuhkan perguruan tinggi bukan hanya dosen yang mampu menggunakan ChatGPT, Gemini, Claude, atau tools lain yang akan muncul di masa depan.

Perguruan tinggi membutuhkan dosen yang mampu memahami bagaimana AI memengaruhi profesinya.

Dosen yang mampu berpikir kritis terhadap teknologi.

Dosen yang mampu mengintegrasikan AI ke dalam pembelajaran secara bertanggung jawab.

Dosen yang mampu membantu mahasiswa beradaptasi dengan dunia kerja yang semakin dipengaruhi oleh AI.

Dengan kata lain, fokusnya perlu bergeser dari tool literacy menuju professional AI literacy.

Jika saya harus memulai kembali sebagai dosen di era AI, saya tidak akan menghabiskan sebagian besar energi untuk mengejar setiap tools baru yang muncul.

Saya akan membangun fondasinya terlebih dahulu.

Memahami AI Literacy.

Membangun workflow yang efektif.

Memahami etika penggunaan AI.

Melatih kemampuan mengevaluasi output.

Menggunakan AI untuk meningkatkan produktivitas yang bermakna.

Karena teknologi akan terus berubah.

Namun kemampuan memahami, mengevaluasi, dan memanfaatkan teknologi secara strategis akan tetap menjadi kompetensi yang relevan.

Maka pertanyaan yang paling penting bukanlah:

"Tools AI apa yang perlu saya pelajari berikutnya?"

Melainkan:

"Fondasi apa yang perlu saya bangun agar mampu beradaptasi dengan perubahan yang akan terus terjadi?"

Mungkin dari situlah perjalanan belajar AI yang sesungguhnya perlu dimulai.