Inkompetensi Terselubung di Era AI

Ada paradoks menarik di era AI: tools yang seharusnya mempercepat pembelajaran justru menjadi ilusi kompetensi.

Saya tidak sedang bicara tentang orang yang menggunakan AI untuk belajar. Mereka valid. Saya bicara tentang fenomena yang lebih berbahaya: orang yang menggunakan AI sebagai pengganti pemahaman, lalu mengklaim output sebagai kemampuan.

Vibe coding adalah contoh paling kasat mata dari fenomena ini. Tapi ini bukan hanya tentang programmer yang copy-paste dari ChatGPT. Ini tentang pola yang lebih luas: delegasi pemikiran tanpa kapasitas evaluasi.

Polanya seragam di berbagai domain:

Goal: “Buat ini jadi.” Bukan “pahami ini,” bukan “kuasai ini,” tapi “yang penting selesai.”

Proses: Input prompt, terima output, gunakan langsung. Kalau gagal, tanya lagi. Ulangi sampai kebetulan berhasil.

Skills yang dibutuhkan: Kemampuan mengetik prompt. Tidak lebih.

Ini bukan augmented intelligence. Ini adalah outsourcing pemikiran ke mesin tanpa kapasitas untuk mengevaluasi hasilnya.

Masalahnya bukan pada AI-nya. Masalahnya adalah ilusi bahwa menghasilkan output sama dengan memiliki kemampuan.

Dalam software engineering, kode yang jalan bukan kode yang benar. Kode yang benar bukan kode yang aman. Kode yang aman bukan kode yang scalable. Kode yang scalable bukan kode yang maintainable. Butuh waktu bertahun-tahun untuk memahami layer-layer ini karena kegagalan di masing-masing layer memiliki delay yang berbeda.

Aplikasi bisa terlihat sempurna selama berbulan-bulan sebelum struktur database yang cacat membuat semuanya melambat. API design bisa terasa solid sampai requirement berubah dan arsitekturnya tidak bisa mengakomodasi. Authentication flow bisa lolos testing sampai attacker menemukan celah yang tidak pernah dipertimbangkan.

Orang yang menggunakan AI tanpa pemahaman fundamental tidak tahu layer-layer ini ada. Bagi mereka, “jalan” adalah finish line. Padahal “jalan” bahkan bukan checkpoint yang layak sembah.

Fenomena ini tidak eksklusif untuk programming. Lihat bagaimana AI digunakan di copywriting, desain, analisis data, bahkan riset akademik. Outputnya terlihat profesional. Tapi berapa banyak yang bisa mempertahankan keputusan di balik output itu?

Tidak Mampu Mengevaluasi Output

Frame of reference untuk mengevaluasi, saya sering menyebutnya “kemampuan untuk memvalidasi”.

AI menghasilkan output. Pengguna menerima. Hasilnya terlihat bagus.

Pertanyaan sederhana: bagaimana mereka tahu output itu benar?

Seseorang dengan kompetensi aktual membaca output dan mengevaluasi dengan framework yang dibangun dari pengalaman. Mereka tahu apa yang perlu diperiksa, apa yang bisa salah, apa trade-off dari pendekatan yang dipilih.

Seseorang tanpa kompetensi menerima output seperti menerima wahyu. Tanpa kemampuan untuk mempertanyakan, memvalidasi, atau mengkritik.

Ini bukan kepercayaan pada AI. Ini adalah ketidakmampuan untuk tidak percaya.

Seorang engineer membaca kode dan bertanya: apakah ada edge case yang tidak tertangani? Apakah ada security vulnerability? Apakah arsitekturnya akan menyulitkan perubahan di masa depan? Apakah ada performance issue yang akan muncul di scale tertentu?

Seorang copywriter membaca draft dan bertanya: apakah tone-nya konsisten dengan brand voice? Apakah ada klaim yang perlu diverifikasi? Apakah struktur argumentasinya koheren? Apakah call-to-action-nya sesuai dengan funnel stage?

Seorang analyst membaca insight dan bertanya: apakah metodologinya valid? Apakah ada confounding variable? Apakah sample size-nya cukup? Apakah kesimpulannya justified oleh data?

Tanpa framework evaluasi ini, output AI adalah black box yang hanya akan diterima begitu saja.

Reasoning

Test paling sederhana untuk membedakan kompetensi dari ilusi: apa yang terjadi ketika ada masalah?

Seseorang dengan kompetensi aktual memiliki proses:

Mereka mengidentifikasi masalah dengan presisi. Membentuk hipotesis tentang penyebab. Mengisolasi variabel. Memverifikasi dengan systematic testing. Memperbaiki dengan pemahaman tentang apa yang salah dan kenapa.

Setiap masalah adalah pembelajaran yang membangun mental model lebih kuat.

Seseorang tanpa kompetensi memiliki ritual:

Copy masalah. Paste ke AI. Terima solusi. Coba. Masih gagal. Copy error baru. Paste lagi. Terima solusi baru. Coba lagi. Ulangi sampai kebetulan berhasil atau menyerah.

Tidak ada learning. Tidak ada pemahaman. Masalah yang sama bisa muncul lagi besok dan mereka akan mengulangi ritual yang sama.

Ini bukan problem-solving. Ini adalah brute force dengan doa.

Abdikasi Tanggung Jawab Intelektual

“Kenapa pendekatannya seperti ini?”

Seseorang dengan kompetensi menjawab dengan reasoning: “Saya memilih pendekatan X karena requirement Y dan constraint Z. Alternatifnya adalah A dan B, tapi A punya masalah di P dan B terlalu complex untuk timeline kita. Trade-off dari pilihan ini adalah Q, yang saya mitigasi dengan R.”

Seseorang tanpa kompetensi: “Ya, AI yang suggest.”

Bukan karena mereka lupa reasoning-nya. Tapi karena tidak pernah ada reasoning. Keputusan itu dibuat oleh AI. Mereka hanya menerima.

Ini adalah abdikasi tanggung jawab intelektual. Menyerahkan pemikiran ke mesin, lalu mengklaim hasilnya sebagai karya sendiri.

Fatamorgana Kepercayaandiri

Inkompetensi yang sadar akan dirinya sendiri relatif aman. Orang yang tahu mereka tidak bisa akan mencari bantuan, belajar dulu, atau menghindari situasi di luar kemampuan mereka.

Inkompetensi yang tidak sadar adalah bencana berjalan.

Mereka mengambil proyek yang tidak mereka pahami. Membuat keputusan yang tidak mereka mengerti konsekuensinya. Menjual kemampuan yang tidak mereka miliki. Memberikan estimasi yang tidak berdasar pada apapun selain optimisme.

AI menciptakan confidence palsu. “Saya sudah selesaikan 10 proyek bulan ini” terdengar impresif. Yang sebenarnya terjadi: “AI sudah generate 10 output yang saya terima tanpa pemahaman, dan saya tidak tahu mana yang akan bermasalah duluan.”

Ini adalah Dunning-Kruger dalam bentuk paling murni. Output yang terlihat profesional menciptakan ilusi bahwa prosesnya juga profesional.

Bom Waktu

Masalah dari pekerjaan yang tidak dipahami tidak langsung muncul. Mereka menunggu.

Menunggu kondisi yang tepat untuk memicu bug yang tidak pernah di-handle.

Menunggu scale yang cukup untuk membuat kelemahan arsitektur menjadi bottleneck.

Menunggu seseorang yang cukup teliti untuk menemukan inkonsistensi dalam analisis.

Menunggu perubahan requirement yang mengekspos kerapuhan fondasi yang tidak pernah dipikirkan.

Ketika bom waktu ini meledak, orang yang membuatnya sudah tidak ada. Sudah dibayar, sudah move on, sudah mengerjakan proyek berikutnya dengan pola yang sama. Portfolio bertambah, skills tetap nol.

Yang membersihkan? Orang lain yang harus reverse-engineer kekacauan tanpa dokumentasi.

Yang menanggung kerugian? Klien yang percaya bahwa mereka mendapat “profesional.”

Me-Normalisasi Standar Rendah

Ini efek sistemik yang jarang dibicarakan.

Semakin banyak orang menghasilkan output tanpa pemahaman, semakin ternormalisasi ekspektasi bahwa memang seperti inilah hasilnya: cepat dibuat, murah harganya, sering bermasalah, perlu diperbaiki terus.

Klien mulai berpikir ini adalah standar industri. Mereka tidak tahu ada cara lain. Mereka tidak tahu bahwa pekerjaan bisa dilakukan dengan fondasi yang kuat, dengan pemikiran yang matang, dengan hasil yang bisa diandalkan.

Ini adalah race to the bottom. Orang kompeten harus bersaing dengan harga tidak masuk akal dari orang yang menjual ilusi. Klien yang tidak bisa membedakan memilih yang murah. Kualitas keseluruhan industri menurun.

Yang dirugikan bukan hanya profesional. Yang dirugikan adalah semua orang yang bergantung pada output yang semakin hari semakin tidak reliable karena dibuat oleh orang yang tidak paham apa yang mereka buat.

Bagaimana mengidentifikasi inkompetensi ini?

Tidak bisa menjelaskan keputusan.

“Kenapa pakai pendekatan ini?” → “Ya AI yang pilih.”

“Kenapa strukturnya seperti ini?” → “Template dari AI.”

“Kenapa formatnya seperti ini?” → “Ikut suggestion aja.”

Tidak ada reasoning. Tidak ada trade-off analysis. Tidak ada pemahaman tentang alternatif yang tidak dipilih.

Problem-solving dengan ritual, bukan reasoning.

Ketika ada masalah, langkah pertama adalah copy-paste ke AI, bukan menganalisis dan memahami. Tidak ada hipotesis. Tidak ada isolasi masalah. Hanya harapan bahwa AI akan memberikan solusi yang tepat.

Vocabulary tanpa substansi.

Bisa menyebut istilah: microservices, conversion funnel, statistical significance, brand positioning. Tapi tidak bisa menjelaskan kapan menggunakannya, kenapa menggunakannya, dan apa konsekuensi dari pilihan itu.

Istilah menjadi hiasan, bukan konsep yang dipahami.

Portfolio.

“Saya sudah kerjakan proyek A, B, C, D, E.” Impresif secara kuantitas.

Tapi tanya: “Apa tantangan terbesar di proyek A dan bagaimana mengatasinya?” Silence. Atau jawaban generik yang bisa berlaku untuk proyek apapun.

Tidak ada battle scar. Tidak ada cerita problem-solving yang menyakitkan. Tidak ada pembelajaran dari kegagalan. Karena mereka tidak pernah cukup paham untuk mengenali kegagalan sebagai kegagalan.

Defensive ketika ditanya detail.

Pertanyaan yang legitimate dijawab dengan deflection:

“Yang penting kan selesai.”

“Klien tidak peduli detail, yang penting hasil jadi.”

“Ini sudah best practice.” (tanpa bisa menjelaskan kenapa itu best practice)

“Kamu terlalu perfectionist.”

Deflection adalah mekanisme pertahanan ketika tidak ada substansi untuk mempertahankan posisi.

Perbedaan dari Pembelajaran yang Legitimate

Saya perlu memperjelas sesuatu. Menggunakan AI untuk belajar adalah valid. Sangat valid.

Orang yang sedang belajar menggunakan AI sebagai tools untuk memahami:

Mereka membaca output AI dengan teliti, bukan untuk copy-paste, tapi untuk comprehend. Mereka bertanya “kenapa” setelah menerima “apa.” Kenapa approach ini? Kenapa bukan yang lain? Apa trade-off-nya?

Mereka mencoba memodifikasi output untuk melihat apa yang terjadi. Memecah sengaja untuk memahami cara memperbaiki. Mereka membangun mental model dari setiap interaksi. Pengetahuan terakumulasi.

Mereka tahu bahwa mereka belum kompeten dan sedang dalam proses membangun kompetensi.

Orang yang menggunakan AI sebagai pengganti pemahaman:

Mereka membaca output untuk menemukan tombol copy, bukan untuk memahami. Mereka tidak bertanya kenapa karena tidak perlu tahu kenapa. Yang penting selesai.

Mereka tidak membangun mental model apapun. Setiap proyek adalah slate kosong karena tidak ada yang tersimpan dari proyek sebelumnya. Mereka percaya bahwa mereka sudah kompeten karena output terlihat profesional.

Yang pertama adalah proses yang valid menuju kompetensi. Yang kedua adalah inkompetensi yang aktif mempertahankan dirinya sendiri.

Disclaimer: Inkompetensi adalah Pilihan

Ini yang perlu disadari: di era AI, inkompetensi adalah pilihan aktif.

AI seharusnya membuat belajar lebih mudah dari sebelumnya. Kamu bisa bertanya konsep apapun dan mendapat penjelasan yang disesuaikan dengan level pemahamanmu. Kamu bisa minta breakdown step by step. Kamu bisa minta AI menjelaskan output yang dihasilkannya dengan detail.

Resources untuk belajar tidak pernah seabundant ini. Tidak pernah seaccessible ini.

Orang yang memilih untuk tidak memahami, yang memilih untuk tetap di level copy-paste, yang memilih untuk tidak membangun fundamental, mereka membuat pilihan aktif.

Ini bukan keterbatasan akses. Ini bukan keterbatasan privilege. Ini bukan keterbatasan waktu.

Ini adalah keputusan untuk mengambil shortcut yang tidak ada.

Karena tidak ada shortcut untuk kompetensi. Tidak ada prompt yang cukup panjang untuk menggantikan pemahaman. Tidak ada AI yang cukup canggih untuk memberikan judgment yang hanya bisa datang dari pengalaman.

Explicit

Kalau kamu membaca ini dan merasa tidak nyaman, ada dua kemungkinan.

Kemungkinan pertama: kamu sedang dalam proses belajar dan khawatir bahwa kamu termasuk kategori yang saya kritik. Kalau kamu bertanya pada diri sendiri “apakah saya benar-benar paham atau hanya copy-paste?”, itu sudah tanda bagus. Orang yang benar-benar inkompeten tidak memiliki self-awareness untuk bertanya itu.

Teruskan belajar. Gunakan AI sebagai guru, bukan sebagai pengganti otak. Setiap kali menerima output, paksa diri untuk memahami sebelum menggunakan. Bangun fondasi. Prosesnya lambat tapi hasilnya permanent.

Kemungkinan kedua: kamu memang sudah nyaman dengan pola copy-paste dan sedang defensive. Kamu sudah menyiapkan counter-argument di kepala. “Dia terlalu idealis.” “Yang penting deliver.” “Klien happy kok.” “Ini gatekeeping.”

Saya tidak akan mencoba meyakinkanmu. Realita akan melakukannya. Entah dalam bentuk hasil yang collapse, klien yang hilang, atau reputasi yang rusak ketika ketidakmampuanmu terekspos pada waktu yang paling tidak tepat.

Penutup

Inkompetensi di era AI bukan tentang AI-nya. AI adalah tools yang netral, yang bisa memperkuat kompetensi atau mempercepat kegagalan tergantung siapa yang menggunakannya.

Fenomena ini adalah tentang pilihan untuk tidak memahami. Pilihan untuk memproduksi tanpa kapasitas mengevaluasi. Pilihan untuk mengklaim kemampuan yang tidak dimiliki.

Itu bukan pendekatan alternatif. Itu bukan pilihan yang valid untuk konteks tertentu. Itu bukan sesuatu yang perlu di-respect sebagai “cara berbeda.”

Itu adalah inkompetensi. Terselubung dalam tools yang canggih, tersembunyi di balik output yang terlihat profesional, tapi tetap inkompetensi.

Dan inkompetensi, cepat atau lambat, selalu menemukan cara untuk terekspos.

Yang berbahaya bukan AI-nya. Yang berbahaya adalah ilusi bahwa output sama dengan kemampuan. Bahwa menghasilkan sama dengan memahami. Bahwa “selesai” sama dengan “benar.”

Bangun kompetensi yang nyata. Atau jangan kaget ketika realita menagih hutang yang selama ini ditunda.