Efek "Roller Coaster" AI dan "Workshop" Perangkat Lunak adalah Pra-kursor Internet Agen

Penulis: Pemikiran Blockchain Meng Yan

Beberapa hal menarik telah terjadi dalam lebih dari sebulan terakhir.

Pada 11 Agustus, SpaceX meluncurkan aplikasi agen AI bernama Grok Bot. Ini adalah "rekan AI" yang bekerja sepanjang waktu di komputer cloud mereka sendiri.

Pada 8 September, Meta meluncurkan aplikasi agen pribadi bernama Muse. Aplikasi ini dapat membuka browser, mengisi formulir, dan menawar untuk pengguna. Dalam sepuluh hari setelah diluncurkan, Muse menduduki puncak App Store AS dan memicu penjualan besar-besaran terhadap perusahaan platform perantara tradisional di internet, seperti Expedia, Airbnb, dan Booking, yang mengalami penurunan harga saham berturut-turut.

Pada 22 September, Anthropic, yang mengembangkan Claude, merilis model baru Opus 5.5. Tak lama sebelumnya, OpenAI, yang mengembangkan ChatGPT, meluncurkan dua versi baru dari GPT-6 dengan harga yang dipotong hingga setengah dari generasi sebelumnya.

Pada pertengahan September, salah satu perusahaan perangkat lunak SaaS terbesar di dunia, Salesforce, mengadakan konferensi tahunan. Presiden yang bertanggung jawab atas bisnis aplikasi, Patrick Stokes, mengatakan bahwa AI akan membongkar antarmuka perangkat lunak dan kemudian menggantikannya.

Peristiwa-peristiwa ini berasal dari perusahaan dan industri yang berbeda, terjadi dalam rentang waktu dua bulan, tampak seperti serangan bertubi-tubi, tetapi pada dasarnya adalah satu hal yang sama: agen AI yang dapat melakukan pekerjaan untuk manusia mulai berinteraksi dengan perangkat lunak dan internet. Bentuk internet generasi baru mulai terlihat.

I. Efek Roller Coaster

Seorang kepala inkubator AI mengatakan kepada saya bahwa selama setahun terakhir, kesadaran terbesar bagi para pengusaha AI adalah bahwa AI berbeda dari internet dan blockchain; itu adalah arena yang sangat terpusat dan sangat cepat terpusat, di mana masa hidup perusahaan rintisan sangat singkat. Mereka harus cepat dan menjual, tanpa ragu-ragu mencari pembeli sebelum dihancurkan oleh raksasa, dan mencairkan uang untuk keluar. Mengenai impian untuk tumbuh besar, jangan pernah berharap.

Inilah mentalitas rumput kecil di depan roller coaster.

"Efek roller coaster" adalah sumber kecemasan bagi banyak pengusaha AI. Setiap langkah maju dari model terdepan dapat tanpa disadari menghancurkan sekelompok perusahaan rintisan. Beberapa perusahaan publik setidaknya dapat meratapi penurunan harga saham mereka, tetapi ratusan atau ribuan tim kecil yang tiba-tiba hilang dari peta tidak ada yang tahu.

Mari kita lihat uangnya. Data dari PitchBook, lembaga statistik investasi ventura AS, menunjukkan bahwa pada paruh pertama tahun 2026, investasi risiko AI global mencapai rekor, dengan lebih dari setengahnya mengalir ke OpenAI dan Anthropic. Ini seperti sebuah jamuan dengan ribuan meja, di mana setengah dari hidangan disajikan di meja utama, tetapi hanya ada dua orang yang duduk di meja itu.

Sekarang mari kita lihat perusahaan-perusahaan spesifik. Google memiliki produk catatan AI bernama NotebookLM, di mana pengguna dapat memasukkan dokumen dan halaman web, dan ia mengubah konten menjadi penjelasan audio bergaya podcast, yang menjadi viral di internet pada tahun 2024. Pemimpin proyeknya, Raiza Martin, bersama dua rekannya meninggalkan Google untuk membuat aplikasi podcast AI bernama Huxe, yang menghasilkan ringkasan audio harian berdasarkan email dan kalender pengguna, dan Jeff Dean, kepala ilmuwan Google, berinvestasi di dalamnya.

Pada 21 Mei tahun ini, platform streaming musik terbesar di dunia, Spotify, melakukan pembaruan yang mencakup fungsi serupa. Pada 22 Mei, Huxe mengumumkan penutupan.

Perusahaan publik juga mengalami hal yang sama. Pada bulan Februari, Anthropic merilis serangkaian plugin untuk Claude di industri hukum dan keuangan. Perusahaan induk Reuters, Thomson Reuters, yang bergantung pada penjualan informasi hukum, pajak, dan akuntansi, mengalami penurunan harga saham lebih dari 15% pada hari yang sama.

Setelah peluncuran model Opus 5.5, banyak pengguna di Twitter memposting video indah yang mereka buat dengan kata kunci sederhana, bersorak-sorai, sementara tim yang sebelumnya menghabiskan banyak malam tanpa tidur di bidang pembuatan video AI hanya bisa menghadapi layar dengan hampa.

Langit dan bumi tidak berbelas kasihan, menganggap semua makhluk sebagai hewan ternak. Raksasa seperti OpenAI dan Anthropic tidak bermaksud untuk melawan Anda; mereka tidak memiliki niat permusuhan terhadap Anda, bahkan tidak tahu tentang keberadaan Anda, mereka hanya bergerak maju sesuai arus, dan Anda pun lenyap tanpa jejak.

Apa kata klise itu? Menghancurkanmu, tidak ada hubungannya denganmu.

II. Workshop Ekonomi Perangkat Lunak

Pada bulan Februari tahun ini, Claude Opus 4.6 dirilis. Dengan dukungan model ini, Claude Code menjadi sangat kuat sehingga orang yang sama sekali tidak bisa menulis kode pun merasa bahwa impian teknis mereka masih bisa diselamatkan.

Jumlah orang yang membuat perangkat lunak semakin banyak. Ada platform AI bernama Lovable yang memungkinkan orang yang tidak bisa memprogram untuk membuat situs web dan aplikasi dengan cara berbicara. Mereka sendiri mengklaim bahwa platform ini menambahkan satu juta proyek baru setiap minggu, dengan pengguna yang sebagian besar tidak bisa menulis satu baris kode.

Di sisi lain, menjual perangkat lunak menjadi semakin sulit. Indeks dana utama yang melacak saham perangkat lunak AS turun lebih dari 24% pada kuartal pertama tahun ini, merupakan kuartal terburuk sejak krisis keuangan 2008. Harga saham mencerminkan ekspektasi, dan ada juga faktor suku bunga tinggi, tetapi itu tidak berarti permintaan telah menyusut. Pada bulan September, yang terkena dampak adalah perantara internet, pasar sedang menilai kembali harga perangkat lunak yang dijual kepada orang.

Saya menyebut ini sebagai "workshop" ekonomi perangkat lunak. Revolusi industri memindahkan pemintalan dan penenunan dari rumah ke pabrik, AI sedang memindahkan penulisan perangkat lunak dari pabrik kembali ke rumah. Setiap orang dan setiap perusahaan kecil dapat membuka workshop perangkat lunak mereka sendiri.

Dulu, untuk membuka sebuah toko kecil, Anda memerlukan sistem inventaris, harus berbicara dengan perusahaan outsourcing untuk membahas kebutuhan, menandatangani kontrak, dan menunggu waktu pengerjaan. Sekarang, Anda hanya perlu berbicara beberapa kalimat di depan komputer, dan dalam waktu singkat, Anda bisa membuat prototipe. Alat internal seperti manajemen pelanggan dan penjadwalan staf juga sama.

Apakah di workshop ini bisa muncul perusahaan besar berikutnya? Sangat sulit. Masalah workshop adalah isolasi, dan semakin banyak workshop, semakin jelas. Negara kecil dengan sedikit penduduk, suara ayam dan anjing terdengar satu sama lain, tetapi orang-orang tidak saling berinteraksi hingga tua. Laozi menganggap ini sebagai ideal, tetapi dalam konteks perangkat lunak, ini adalah kesulitan: saya tidak bisa menggunakan produk Anda, dan Anda juga tidak bisa menyentuh data saya; produk yang dihasilkan di workshop hanya bisa digunakan sendiri.

Jumlah orang yang membuat perangkat lunak tidak pernah sebanyak ini, dan menjual perangkat lunak tidak pernah semenyusahkan ini.

III. Internet Agen

Di sisi AI, sangat terpusat, sementara di sisi perangkat lunak, malah menuju desentralisasi. Dua dunia yang berbeda, tetapi sebenarnya adalah dua sisi dari satu koin. Justru karena kemampuan AI Anda terus meningkat, ruang perangkat lunak menjadi semakin sempit.

Sekarang ini baru permulaan, orang-orang masih menggunakan AI untuk mengembangkan perangkat lunak, dan kemudian menggunakan perangkat lunak tersebut. Beberapa langkah ke depan, bahkan perangkat lunak pun tidak diperlukan lagi; pengguna langsung berinteraksi dengan Agen AI, menyelesaikan semua masalah.

Muse adalah bentuk paling jelas saat ini.

Meta memberikan setiap pengguna komputer virtual di cloud, dan Muse bekerja di komputer ini. Pengguna menutup aplikasi, tetapi Muse terus bekerja, memberi tahu pengguna saat selesai atau memerlukan persetujuan; jika ada antarmuka, ia memanggilnya langsung melalui konektor; jika tidak ada antarmuka, ia membuka browser dan beroperasi halaman demi halaman seperti manusia.

Mengisi formulir, membandingkan harga, menawar, hal-hal yang sebelumnya harus dilakukan oleh pengguna, kini diserahkan kepada Muse.

Muse masih belum bisa melakukannya dengan baik. Media pembayaran AS PYMNTS meminta Muse untuk melakukan tiga hal: mengisi ulang tisu toilet di Amazon, memesan pizza Domino's, dan memesan tempat di sebuah restoran. Ketiga hal tersebut tidak berhasil dilakukan, dan penilai mengatakan bahwa hal yang bisa diselesaikan oleh manusia dalam 30 detik, Muse justru menambah satu lapisan manajemen.

Tetapi yang perlu kita lihat adalah arah. Apa bedanya dengan menggunakan aplikasi di masa lalu? Dulu, untuk memesan tiket pesawat, Anda harus membuka beberapa situs perjalanan, membandingkan harga satu per satu, dan mengisi nama dan nomor identitas di setiap kolom. Sekarang, Anda hanya perlu memberi tahu Muse, "Saya pergi ke Tokyo bulan depan, cari penerbangan langsung termurah," dan sisanya biarkan Muse yang mengurus.

Pengguna pertama kali hanya berbicara dengan satu Agen, dan Agen itu yang berurusan dengan seluruh internet. Aplikasi dan situs web mundur ke latar belakang.

Ini bukan hanya perubahan cara orang menggunakan internet, tetapi juga merupakan peningkatan baru bagi internet itu sendiri.

Dari perspektif sejarah internet: Web 1.0 menghubungkan dokumen, yaitu internet dokumen, di mana orang membaca; Web 2.0 menghubungkan aplikasi dan layanan, yaitu internet aplikasi, di mana orang menggunakan. Web 3.0 menghubungkan apa?

Istilah Web 3.0 telah memiliki beberapa definisi selama lebih dari dua puluh tahun. Penemu World Wide Web, Berners-Lee, secara sistematis menjelaskan "web semantik" pada tahun 2001, yang ingin memberi label pada halaman web yang dapat dibaca oleh mesin. Lingkaran blockchain pernah mengusulkan "internet nilai", yang ingin membuat uang dan aset mengalir di internet seperti informasi. Kedua definisi tersebut menggambarkan karakteristik, tetapi tidak menyebutkan bentuknya.

Sekarang sudah jelas, bentuk Web 3.0 adalah internet agen. Agen menggantikan manusia untuk membaca, menggunakan, dan bernegosiasi; satu Agen menggantikan manusia untuk berurusan dengan ratusan aplikasi dan ribuan API. Pengalaman manusia tidak lagi penting; apa yang dianggap baik oleh Agen adalah yang benar-benar baik, dan jika Agen baik, maka saya juga baik. Selama dua puluh tahun terakhir, manajer produk dan desainer membuat produk berdasarkan pengalaman manusia, bersaing dalam antarmuka dan operasi. Ke depan, produk harus ditulis untuk dibaca oleh Agen, bersaing dalam kejelasan antarmuka, kebersihan data, dan keterbacaan ketentuan.

Salesforce meluncurkan seperangkat alat tanpa antarmuka, membuka seluruh platform untuk Agen melalui MCP dan API, dan bahkan menyematkan fungsinya langsung ke dalam Claude. Sebuah perusahaan yang mengandalkan antarmuka untuk menjual perangkat lunak, kini telah membongkar antarmukanya sendiri.

CEO platform perjalanan online Expedia merangkum strategi baru perusahaannya dengan mengatakan bahwa mereka harus "muncul di semua tempat di mana Agen berada". Dulu, platform perjalanan harus menarik orang ke situs web mereka; sekarang, mereka harus pergi ke Agen.

Siapa yang terkena dampak buruk dari ini? Wall Street sedang menilai kembali "kemalasan konsumen". Banyak bisnis bergantung pada pelanggan yang malas untuk membandingkan harga, malas untuk mengganti aplikasi, malas untuk menawar melalui telepon. Agen tidak merasa repot, mereka akan melakukan semua itu. Jadi pasar menjual bisnis semacam ini.

Bahkan Meta sendiri harus bertransformasi. Perusahaan ini didirikan dengan menjual perhatian pengguna, dan pendapatannya sebagian besar berasal dari iklan. Agen tidak melihat iklan dan tidak menggulir informasi, jadi sumber pendapatan yang dicari Zuckerberg untuk Muse adalah mengambil sedikit biaya dari transaksi.

Tiga puluh tahun yang lalu, situs web mulai mengoptimalkan untuk mesin pencari, dan kemudian menjadi bisnis. Kali ini, objek yang harus disesuaikan bukan lagi mesin pengurut, tetapi Agen yang membuat keputusan untuk pemiliknya. Produk yang tidak dapat dipahami oleh Agen sama dengan tidak ada; produk yang dapat dipahami dan digunakan dengan baik oleh Agen baru dapat mendapatkan bisnis. Kemampuan yang dihasilkan di workshop juga sama; jika Agen tidak memahaminya, maka tidak akan terjual.

Analis teknologi AS Ben Thompson mengatakan bahwa Agen akan menjadi "penjaga gerbang terakhir". Siapa pun yang mengendalikan Agen, mereka yang mengendalikan permintaan pengguna.

Satu hal lain yang pasti akan terjadi adalah pembayaran blockchain dan ekonomi token. Pertukaran nilai antara Agen, jumlah kecil, frekuensi tinggi, lawan tidak dikenal, apakah membayar atau berapa banyak yang dibayar ditentukan oleh program secara langsung, tanpa ada yang meninjau. Menggesek kartu setiap transaksi dikenakan biaya 2,9% ditambah 30 sen, membayar 1 sen harus membayar biaya 30 kali lipat, jaringan kartu tidak dapat melakukan transaksi semacam ini.

Penelitian Visa sendiri juga mengakui bahwa kartu tidak dapat menangani hal ini, dan memindahkan pembayaran mikro antar mesin ke stablecoin. Stablecoin adalah jenis mata uang digital yang biasanya terikat satu banding satu dengan dolar AS dan beredar di blockchain, dengan total lebih dari 300 miliar dolar.

Saya berpendapat bahwa pembayaran digital berbasis blockchain dan ekonomi token, yaitu menggunakan bukti di blockchain untuk penilaian, penyelesaian, dan distribusi keuntungan, adalah elemen dasar yang sangat diperlukan dalam internet agen.

Saya selalu ingat pada tahun 2018, dalam sebuah konferensi di Institut Penelitian Aset Digital, guru Zhu Jiaming mengatakan bahwa dalam jangka panjang, blockchain bukan untuk digunakan oleh manusia, tetapi untuk digunakan oleh AI. Saat itu, saya merasa pernyataan itu sangat tepat, tetapi tidak bisa memahami bagaimana AI akan menggunakannya. Sekarang sudah jelas.

IV. Pekerjaan "Bersahabat dengan Agen AI"

Dampak AI terhadap pekerjaan selalu menjadi topik hangat. Apa jenis orang yang dapat bertahan dan berkembang secara berkelanjutan di era AI? Atau lebih langsung, pekerjaan apa yang dapat terhindar dari dihancurkan oleh roller coaster?

Pekerjaan yang harus bersahabat dan berkolaborasi dengan agen AI.

Tentu saja, ilmuwan AI terkemuka di perusahaan model besar adalah salah satunya, tetapi jumlah orang seperti ini sangat sedikit, dan ambang batasnya sangat tinggi, tidak dapat diakses oleh sebagian besar orang.

Beberapa waktu lalu, insinyur penyebaran frontend (FDE) yang sangat populer tampaknya juga dengan cepat memudar. Semua orang segera menyadari bahwa ini hanyalah istilah modis untuk outsourcing, dan yang paling penting, sering kali bersifat sementara. Berbagai solusi perusahaan AI yang dibayangkan, ketika diterapkan, menemukan bahwa kualitas data terlalu buruk, dan AI yang diterapkan di perusahaan menjadi seperti orang bodoh di desa, sehingga harus mulai merapikan data dari bawah, tetapi bukankah ini seharusnya menjadi tugas insinyur data? Akibatnya, FDE berubah menjadi Insinyur Data yang Tertipu, yang terjebak oleh data. Siapa pun yang ingin melakukan pekerjaan buruk ini, silakan.

Sekarang yang sedang tren adalah insinyur AI yang membuat produk berbasis model AI dan pengembang AI-Assistant yang menggunakan AI untuk membantu mengembangkan perangkat lunak tradisional. Namun, jika penilaian bahwa Agen AI akan menekan perangkat lunak dan internet menuju agen adalah benar, maka kedua jenis pekerjaan ini juga akan bertransformasi. Dulu membuat produk untuk manusia, ke depan semakin banyak yang akan membuat produk untuk Agen. Dulu mengoptimalkan untuk mesin pencari, ke depan akan mengoptimalkan untuk Agen.

Ada satu jenis pekerjaan yang lebih umum, yaitu manajemen organisasi agen AI.

Ketika agen mencapai tingkat kecerdasan tertentu, bahkan tidak perlu mengembangkan perangkat lunak; Anda hanya perlu bisa mengelolanya, bisa memberikan permintaan, dan membuat keputusan pada titik-titik kunci, Anda dapat menyelesaikan sebagian besar pekerjaan. Namun, itu masih jauh dari cukup; di masa depan, Anda harus mampu merancang dan mengorganisir beberapa, puluhan, ratusan, atau bahkan ribuan agen, mengorganisir mereka menjadi legiun yang efisien dan kuat, merancang proses yang efisien, memastikan keamanan, mengendalikan pengeluaran dan anggaran Token, serta secara efektif mengevaluasi kinerja dan perbaikan berkelanjutan, kemudian bersaing dan bertarung dengan legiun agen yang setara dengan ukuran pesaing Anda.

Misalnya, agen pengadaan sebuah perusahaan harus bernegosiasi dengan agen penjualan dari seribu pemasok; agen di sisi lain juga cerdas. Kemenangan atau kekalahan tergantung pada bagaimana pembagian tugas, otorisasi, dan akuntabilitas dilakukan di sisi ini. Manajemen harus menjadi rekayasa; otoritas, batasan, insentif, dan audit harus dapat dilatih dan diukur. Ini adalah ilmu manajemen baru, serta ilmu rekayasa sistem baru.

Hukum Conway mengatakan bahwa desain organisasi sistem akhirnya akan menghasilkan sistem yang mereplikasi struktur komunikasi mereka sendiri. Di era Agen, anggota organisasi adalah Agen, sistem dan organisasi menyatu. Apa pun bentuk organisasi, itulah bentuk sistem Agen; merancang sistem Agen sama dengan merancang organisasi.

Ini bukanlah khayalan orang lain. Microsoft dalam laporan tren tempat kerja tahunan mereka mengatakan bahwa setiap orang akan menjadi bos Agen; CEO Nvidia, Jensen Huang, mengatakan bahwa departemen TI akan menjadi departemen SDM untuk Agen AI.

Jadi, dalam internet agen, pekerjaan yang paling berharga adalah, pertama, insinyur AI yang dapat membuat produk dan layanan untuk Agen, dan kedua, pemimpin yang dapat memimpin seribu Agen untuk mengalahkan seribu Agen lainnya.