Skill yang Tidak Dibutuhkan Lagi pada Tahun 2030: Berdasarkan Laporan WEF Future of Jobs

Apa yang Sebenarnya Dikatakan Ramalan

Future of Jobs Report didasarkan pada survei terhadap para pemberi kerja, yang ditanya apakah setiap skill akan menjadi lebih atau kurang penting bagi tenaga kerja mereka selama lima tahun ke depan. Hasil utama untuk skill secara keseluruhan adalah perubahan besar daripada kepunahan, yaitu para pemberi kerja memperkirakan 39 persen skill inti pekerja akan berubah pada tahun 2030, turun dari 44 persen pada edisi 2023. Skill yang diperkirakan akan tumbuh paling cepat adalah skill teknologi, yang dipimpin oleh AI dan big data, jaringan dan keamanan siber, dan literasi teknologi, diikuti oleh pemikiran kreatif, ketahanan, fleksibilitas dan ketangkasan, serta rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat.

Di ujung lain peringkat, laporan tersebut mengatakan sesuatu yang cukup spesifik. Laporan tersebut mengidentifikasi kemampuan pemrosesan sensorik; membaca, menulis, dan matematika; keandalan dan perhatian terhadap detail; kontrol kualitas; dan kewarganegaraan global sebagai beberapa skill yang paling stabil, yang berarti bahwa hanya sedikit pemberi kerja yang memperkirakan pentingnya skill tersebut akan banyak berubah ke arah mana pun. Di ujung bawah itu, laporan tersebut menandai tepat dua skill dengan penurunan bersih. Membaca, menulis, dan matematika menunjukkan apa yang disebut laporan sebagai penurunan bersih kecil. Ketangkasan manual, daya tahan, dan ketelitian menonjol dengan penurunan bersih yang signifikan, dengan 24 persen responden memperkirakan skill ini akan menjadi kurang penting, dan laporan tersebut mencatat bahwa ini adalah pertama kalinya skill khusus tersebut menunjukkan hasil negatif bersih.

Semua hal lain dalam daftar yang berhadapan langsung dengan pengguna, termasuk pemrograman, pemasaran dan media, pengajaran dan bimbingan, serta kemampuan berbahasa asing, tidak diprediksi akan menurun. Keterampilan ini diperkirakan akan terus tumbuh pentingnya, hanya saja lebih lambat daripada keterampilan di puncak grafik. Skill yang berada di peringkat ke-20 dari 26 untuk pertumbuhan masih merupakan skill yang diharapkan oleh sebagian besar pemberi kerja untuk dibutuhkan lebih banyak, bukan lebih sedikit. Perbedaan itu berlanjut ke semua hal selanjutnya.

Pemrograman

Pemrograman mungkin merupakan skill dalam daftar ini yang paling membuat orang cemas, karena asisten coding AI secara nyata mengubah cara penulisan software. Namun, perkiraan tersebut mengatakan sesuatu yang lebih menarik daripada "pemrograman akan hilang." Laporan tersebut menggambarkan pemrograman sebagai skill yang tetap stabil dan banyak dibutuhkan, dan mencatat bahwa pemberi kerja yang mengharapkan penggunaannya meningkat dan pemberi kerja yang mengharapkan penggunaannya menurun sama-sama menunjuk pada perubahan teknologi sebagai alasannya. Dengan kata lain, kekuatan yang sama menarik skill ini ke dua arah sekaligus. Laporan tersebut juga menemukan bahwa pemrograman adalah salah satu skill yang paling jelas memisahkan pekerjaan yang berkembang dari pekerjaan yang menurun, yang sulit diselaraskan dengan gagasan bahwa skill ini akan segera hilang.

Yang sebenarnya diubah oleh AI adalah sifat pekerjaan itu sendiri. Menulis kode rutin dari spesifikasi yang jelas semakin menjadi sesuatu yang dilakukan model dengan cepat, dan developer sekarang menghabiskan lebih banyak waktu mereka untuk menjelaskan apa yang mereka inginkan, meninjau apa yang dihasilkan, melakukan debugging, dan membuat keputusan arsitektur. Gambaran pekerjaan mencerminkan ketegangan ini. Proyeksi pemerintah masih memperkirakan pertumbuhan yang sehat untuk software developer selama dekade ini, sekitar 15 persen antara tahun 2024 dan 2034 di Amerika Serikat, tetapi pasar tingkat pemula semakin ketat, karena pemberi kerja mengandalkan alat AI dan lebih menyukai kandidat yang sudah dapat meninjau dan mengarahkan kode daripada hanya memproduksinya. Survei di balik laporan WEF dilakukan pada tahun 2024, sebelum generasi alat coding berbasis agen saat ini menyebar, jadi ini adalah salah satu area di mana realitas mungkin bergerak lebih cepat daripada perkiraan.

Kesimpulan praktisnya bukanlah bahwa pemrograman sudah usang, tetapi bagian berharga dari pemrograman bergeser ke atas, menuju penilaian, desain sistem, dan kemampuan untuk memverifikasi bahwa kode yang dihasilkan melakukan apa yang seharusnya. Seseorang yang hanya dapat mentranskripsikan instruksi ke dalam sintaks lebih rentan daripada seseorang yang memahami mengapa sistem dibangun seperti itu.

Pemasaran dan Media

Prakiraan ini memperlakukan pemasaran dan media sebagai skill yang didorong oleh teknologi ke atas, bukan ke bawah. Laporan ini mengaitkannya dengan desain dan pengalaman pengguna sebagai skill yang berkembang seiring transformasi digital, karena memberikan pengalaman digital yang mulus dan memahami perilaku konsumen menjadi lebih penting seiring semakin banyaknya kehidupan yang beralih ke online. Hal ini terasa janggal jika dibandingkan dengan klaim umum bahwa AI generatif akan mengikis bidang ini, jadi ada baiknya memisahkan kedua hal tersebut.

Yang jelas dilakukan AI generatif adalah membuat produksi materi pemasaran biasa menjadi murah dan cepat. Menyusun deskripsi produk, menghasilkan variasi salinan iklan, mengubah ukuran gambar, dan menghasilkan postingan media sosial tahap pertama adalah semua tugas yang dapat ditangani dengan baik oleh model ini. Ketika produksi menjadi murah, nilainya menurun, dan hal-hal yang langka menjadi hal-hal yang tidak dikuasai AI, seperti: memahami audiens, membangun merek yang dipercaya orang, memutuskan apa yang layak dikatakan, mengukur apakah itu berhasil, dan melatih selera. Itulah aktivitas yang ditunjuk oleh label "pemasaran dan media" ketika pemberi kerja mengatakan mereka mengharapkan untuk membutuhkan lebih banyak skill ini. Skill ini tidak menghilang; beban pekerjaan bergeser dari membuat aset ke arah mengarahkan dan menilai aset tersebut.

Namun perlu dicatat bahwa pemberi kerja yang menjawab survei menggambarkan skill tersebut sesuai pemahaman mereka, dan peran individu dalam pemasaran, khususnya yang berpusat pada konten rutin bervolume tinggi, dapat tertekan meskipun kategori skill secara keseluruhan terus berkembang.

Pengajaran dan Mentoring

Pengajaran dan mentoring mungkin merupakan poin yang paling sulit dipertahankan dalam daftar "tidak lagi dibutuhkan", karena perkiraan menunjukkan sebaliknya. Laporan tersebut menyatakan bahwa penuaan dan penurunan populasi usia kerja mendesak organisasi untuk memprioritaskan manajemen talenta, pengajaran dan mentoring, serta motivasi dan kesadaran diri. Seiring pensiunnya pekerja berpengalaman dan menyusutnya atau berubahnya jumlah tenaga kerja, penyampaian pengetahuan kepada kolega yang lebih baru menjadi kebutuhan organisasi yang lebih mendesak, bukan yang kurang mendesak.

Penting juga untuk diingat bahwa dalam taksonomi ini, "pengajaran dan mentoring" adalah skill di tempat kerja, kemampuan untuk membimbing, melatih, dan mengembangkan orang lain, bukan hanya profesi mengajar di kelas. AI tentu dapat membantu sebagian dari hal tersebut. AI dapat menghasilkan soal latihan, menjelaskan suatu konsep dengan beberapa cara, dan memberikan umpan balik yang sabar dan instan kapan saja. Namun, AI tidak dapat memperhatikan bahwa seorang kolega tertentu telah kehilangan kepercayaan diri, membangun hubungan kepercayaan selama berbulan-bulan, memberikan contoh penilaian profesional, atau bertanggung jawab atas pengembangan orang lain. Penelitian yang mendasari pembahasan AI generatif dalam laporan ini juga menemukan bahwa skill yang berakar pada interaksi manusia menunjukkan risiko penggantian yang terbatas. Harapkan pengajaran dan mentoring akan ditingkatkan oleh AI, bukan digantikan olehnya.

Global Citizenship

Global citizenship, kemampuan untuk memahami dan bekerja lintas budaya, isu global, dan konteks internasional, adalah salah satu poin yang diprediksi stabil. Sebagian besar responden memperkirakan permintaan akan tetap berada di level yang sama selama lima tahun ke depan, dan para pemberi kerja yang mengantisipasi peningkatan menunjukkan pendorong konkret: adaptasi perubahan iklim, fragmentasi geoekonomi, dan penyebaran akses digital, yang bersama-sama membuat organisasi lebih saling terhubung dan lebih rentan terhadap kompleksitas lintas batas.

Tidak ada mekanisme yang jelas yang menunjukkan bahwa AI membuat skill ini tidak diperlukan. Justru sebaliknya. Karena alat otomatis menghasilkan terjemahan dan ringkasan materi berbahasa asing secara instan, kemampuan yang langka menjadi pemahaman tentang arti output tersebut dalam konteksnya: mengapa negosiasi di satu negara berbeda dengan negara lain, bagaimana regulasi akan diterapkan di pasar tertentu, apa sebenarnya yang tersirat dari referensi budaya. Model dapat menggambarkan norma budaya secara umum, tetapi tanggung jawab untuk membangun hubungan lintas budaya yang tepat masih berada di tangan seseorang. Global citizenship muncul dalam daftar skill yang menurun hanya karena peringkat pertumbuhannya rendah, bukan karena ada yang memprediksi penurunannya.

Multilingualisme

Dari sembilan skill, multilingualisme adalah skill di mana argumen AI paling intuitif, dan karenanya layak untuk diteliti lebih cermat. Penerjemahan adalah sesuatu yang dilakukan AI generatif dengan baik. Penelitian yang ditugaskan WEF kepada Indeed menemukan bahwa AI generatif menunjukkan kekuatan dalam membaca, menulis, dan matematika, serta dalam multilingualisme, di mana ia dapat meringkas informasi kompleks, menyusun teks, melakukan perhitungan, dan menerjemahkan. Sebuah makalah putih WEF yang menyertainya menambahkan bahwa multilingualisme diprioritaskan lebih rendah di sebagian besar wilayah. Inilah poin di mana cerita sederhana "AI mengurangi permintaan untuk ini" memiliki dukungan paling besar.

Meskipun demikian, survei tersebut tidak memprediksi penurunan secara langsung. Para pemberi kerja masih mengharapkan multilingualisme sedikit meningkat kepentingannya. Interpretasi yang paling masuk akal adalah bahwa bagian rutin dari pekerjaan bahasa, mengkonversi teks dari satu bahasa ke bahasa lain, sedang dikomersialkan, sementara bagian yang bernilai lebih tinggi tetap bertahan: menafsirkan nada dan nuansa, menangani komunikasi yang sensitif atau berisiko tinggi, membangun hubungan baik dengan klien dan mitra dalam bahasa mereka sendiri, dan memeriksa bahwa terjemahan otomatis mengatakan apa yang seharusnya. Terjemahan mesin biasanya cukup baik untuk manual produk, tetapi tidak cukup baik untuk negosiasi kontrak atau percakapan yang sensitif. Orang yang berbicara beberapa bahasa cenderung tetap memiliki keunggulan, tetapi keunggulan tersebut akan semakin berasal dari hubungan dan penilaian yang dimungkinkan oleh kefasihan berbahasa, bukan dari terjemahan itu sendiri.

Quality Control

Quality control merupakan kasus yang tidak biasa, karena muncul di dua tempat yang berlawanan dalam laporan tersebut. Di satu sisi, laporan tersebut mencatat bahwa keandalan, perhatian terhadap detail, dan quality control telah menurun kepentingannya sebagai skill inti dibandingkan dengan edisi 2023. Di sisi lain, laporan tersebut mengidentifikasi quality control sebagai salah satu skill yang paling jelas membedakan pekerjaan yang berkembang dari pekerjaan yang menurun, dengan kesenjangan yang nyata baik dalam hal pentingnya maupun kemahiran. Pekerjaan yang berkembang menuntut lebih banyak quality control, dan pada tingkat yang lebih tinggi, daripada pekerjaan yang menurun.

Kedua temuan tersebut saling berkaitan jika kita memikirkan apa yang dilakukan AI terhadap inspeksi. Sistem penglihatan otomatis dan pemeriksaan software dapat memeriksa produk, dokumen, dan kode dengan kecepatan dan skala yang tidak dapat ditandingi oleh inspektur manusia mana pun, yang mengurangi permintaan akan orang yang melakukan pemeriksaan manual berulang. Tetapi setiap sistem otomatis menghasilkan keluaran yang harus dipercaya atau tidak dipercaya oleh seseorang. Memverifikasi pekerjaan yang dihasilkan AI, menangkap kesalahan yang pasti, merancang pengujian yang memberi tahu kita apakah suatu sistem berperilaku baik, dan memutuskan apa arti "cukup baik" semuanya merupakan quality control dalam bentuk baru. Skill tersebut bergeser dari melakukan inspeksi ke mengawasi dan memvalidasi hal yang melakukan inspeksi, dan versi pengawasan tersebut tampaknya semakin dibutuhkan.

Membaca, Menulis, dan Matematika

Membaca, menulis, dan matematika adalah salah satu dari dua skill yang sebenarnya ditandai oleh laporan tersebut dengan penurunan bersih, meskipun laporan tersebut menggambarkan penurunan tersebut sebagai kecil, dan juga mencantumkan skill tersebut di antara yang paling stabil. Mekanismenya mudah dipahami. AI generatif dapat meringkas dokumen panjang, menyusun prosa yang layak, dan melakukan perhitungan, yang mengotomatiskan sebagian besar pelaksanaan rutin literasi dan numerasi dasar di tempat kerja.

Perbedaan pentingnya adalah antara menjalankan skill ini dan memilikinya. Penggunaan AI secara efektif bergantung pada kemampuan membaca secara kritis, karena hasilnya harus diperiksa. Hal ini bergantung pada kemampuan menulis dengan jelas, karena perintah yang samar menghasilkan hasil yang samar dan ide yang kacau tidak dapat diselamatkan oleh alat yang lebih baik. Dan hal ini bergantung pada pemahaman numerik yang cukup untuk memperhatikan kapan suatu angka tidak masuk akal. Perkiraan tersebut adalah tentang seberapa banyak pemberi kerja mengharapkan skill ini untuk diterapkan secara langsung dalam pekerjaan sehari-hari, bukan klaim bahwa orang dapat berhenti menjadi melek huruf. Tenaga kerja yang tidak dapat membaca atau bernalar dengan cermat tidak akan mampu mengawasi alat-alat yang dimaksudkan untuk menggantikan tugas-tugas tersebut, yang merupakan poin yang diperkuat oleh penekanan WEF sendiri pada pemikiran analitis, yang masih menjadi keterampilan inti terpenting.

Kemampuan Pemrosesan Sensorik

Kemampuan pemrosesan sensorik, yaitu kapasitas untuk merasakan dan menafsirkan informasi melalui penglihatan, pendengaran, sentuhan, dan indra lainnya, adalah salah satu keterampilan yang menurut laporan tersebut termasuk yang paling stabil. Penelitian pendukungnya sangat mencolok, yaitu ketika Indeed menilai lebih dari 2.800 skill granular untuk kapasitasnya digantikan oleh AI generatif, skill yang terkait dengan pemrosesan sensorik sama sekali tidak menunjukkan potensi penggantian, karena bergantung pada kehadiran fisik dan persepsi manusia.

Ini mencakup banyak pekerjaan sehari-hari, seperti: perawat yang merasakan bahwa pasien tampak tidak sehat, mekanik yang mendengar bahwa mesin bermasalah, koki yang menilai berdasarkan bau dan sentuhan, teknisi listrik yang memperhatikan sesuatu yang tidak beres di panel. Teknologi robotika dan sensor terus berkembang, dan dalam pengaturan yang sempit dan terkontrol, mesin dapat menyamai atau melampaui indra manusia, itulah sebabnya penulis laporan tersebut memperingatkan bahwa mengintegrasikan AI generatif ke dalam sistem robotik dapat mengubah gambaran di masa depan. Namun untuk periode 2030 yang diteliti dalam ramalan tersebut, tidak ada dasar untuk menggambarkan skill ini sebagai skill yang tidak akan dibutuhkan lagi.

Ketangkasan Manual, Daya Tahan, dan Ketelitian

Ini adalah satu-satunya skill dalam daftar yang label "menurun" jelas pantas diberikan. Laporan tersebut menggambarkan penurunan bersih yang signifikan, dengan 24 persen responden memperkirakan pentingnya skill ini akan menurun, dan mengamati bahwa hal ini terjadi di berbagai sektor, dengan penurunan paling tajam di bidang teknologi energi dan utilitas, bahan kimia dan material canggih, serta layanan TI, yang masing-masing mengalami penurunan di atas 39 persen. Laporan tersebut mengaitkan penurunan ini dengan efek gabungan dari akses digital, AI dan pemrosesan informasi, serta robotika yang mengotomatiskan tugas-tugas yang dulunya membutuhkan tangan dan stamina manusia.

Dua detail memperumit cerita sederhana ini. Pertama, penelitian tentang AI generatif menemukan bahwa ketangkasan manual, daya tahan, dan ketelitian tidak memiliki potensi substitusi dari alat AI generatif saat ini, karena alat-alat tersebut tidak memiliki tubuh. Penurunan ini didorong oleh robotika dan otomatisasi secara lebih luas, bukan oleh chatbot atau model bahasa, sehingga frasa "karena AI" dalam judul melebih-lebihkan kasus untuk skill ini secara khusus. Kedua, penurunan ini tidak seragam. Beberapa industri, termasuk manufaktur canggih dan pertambangan serta logam, masih menganggap keterampilan manual sebagai inti, dengan sekitar seperempat responden menyebutnya demikian. Dan laporan tersebut menemukan bahwa dalam peran yang berkembang di mana skill manual tetap penting, seperti juru gambar, teknisi teknik dan pemetaan, mekanik, teknisi perbaikan mesin, dan insinyur instalasi energi surya, pemberi kerja menginginkan tingkat kemahiran yang lebih tinggi, menggabungkan kemampuan manual dengan literasi teknologi dan pemecahan masalah. Pekerjaan manual tidak akan hilang; bagian yang rutin dan berulang semakin berkurang sementara bagian yang membutuhkan keterampilan dan bantuan teknologi semakin meningkat.

Apa Artinya Ini bagi Skill Kita Sendiri

Cara paling berguna untuk membaca perkiraan ini adalah dengan melihat melampaui label skill dan bertanya bagian mana dari pekerjaan kita yang merupakan eksekusi rutin dan mana yang merupakan penilaian, hubungan, dan akuntabilitas. AI jauh lebih baik dalam hal pertama daripada yang kedua. Di hampir setiap keterampilan dalam daftar ini, polanya sama: lapisan mekanis, menghasilkan kode, salinan, terjemahan, perhitungan, laporan inspeksi, semakin murah, sementara lapisan pengawasan, memutuskan apa yang akan dibangun, memeriksa apakah itu benar, dan bertanggung jawab atas hasilnya, semakin berharga.

Itu menunjukkan beberapa kebiasaan. Belajarlah menggunakan alat AI di bidang kita dengan cukup baik untuk mengarahkannya dan menangkap kesalahannya, karena kemampuan untuk meninjau output menjadi kompetensi inti. Investasikan pada skill yang menurut laporan paling tahan lama dan berkembang, seperti berpikir analitis, berpikir kreatif, ketahanan, rasa ingin tahu, dan kepemimpinan, karena keterampilan ini saling melengkapi dengan hal-hal lainnya. Dan anggaplah serius temuan laporan bahwa para pemberi kerja memperkirakan 39 persen skill inti akan berubah pada tahun 2030: risiko realistisnya bukanlah seluruh keahlian kita hilang, tetapi tugas-tugas spesifik yang kita lakukan hari ini bergeser, yang merupakan alasan untuk terus belajar daripada alasan untuk panik.


Jadi, klaim bahwa sembilan skill ini tidak akan lagi dibutuhkan pada tahun 2030 tidak didukung oleh perkiraan yang menjadi dasarnya. Data Forum Ekonomi Dunia menempatkan skill-skill ini di urutan terbawah dalam peringkat seberapa cepat skill berkembang dalam hal pentingnya, mengidentifikasi beberapa di antaranya sebagai yang paling stabil, dan memproyeksikan penurunan aktual hanya untuk dua skill: penurunan kecil untuk membaca, menulis, dan matematika, dan penurunan yang jelas untuk ketangkasan manual, daya tahan, dan ketelitian, di mana robotika dan otomatisasi, lebih dari AI generatif, adalah penyebab utamanya. Pemrograman, pemasaran dan media, pengajaran dan bimbingan, global citizenship, multibahasa, quality control, dan pemrosesan sensorik semuanya diperkirakan akan tetap dibutuhkan.