Tentang erosi keahlian yang tak terukur, dan pengetahuan tubuh yang tak bisa diunduh

Oleh Dr. Yully Ambarsih, M.Sn

Ketakutan yang ramai kita dengar bahwa kecerdasan buatan akan merebut pekerjaan kita mungkin keliru sasaran. Yang lebih layak dikhawatirkan bukan AI mengambil alih pekerjaan, melainkan AI membuat kita berhenti mengembangkan keahlian yang hanya bisa tumbuh lewat latihan tubuh yang berulang dan kegagalan yang bertubi. Yang terkikis bukan lapangan kerja, melainkan sesuatu yang tak terukur: rasa, intuisi, dan tangan yang sudah tahu sebelum kepala sempat menjelaskan.

Saya teringat sebuah pagi di sebuah sanggar batik kecil. Seorang pembatik tua mencelupkan canting, dan sebelum lilin menyentuh kain, ia berhenti sepersekian detik menimbang sesuatu yang tak terlihat. Saya bertanya bagaimana ia tahu suhu lilinnya sudah pas. Ia tertawa kecil. “Dari bunyinya,” katanya, “dari caranya mengalir.” Tidak ada termometer. Tidak ada angka. Hanya bertahun-tahun yang mengendap di ujung jarinya.

Yang Diketahui Tangan, yang Tak Sanggup Diucap Mulut

Apa yang dimiliki pembatik itu punya nama dalam filsafat pengetahuan: tacit knowledge, pengetahuan tasit. Michael Polanyi merumuskannya dalam The Tacit Dimension (1966) lewat satu kalimat yang kini termasyhur: “kita tahu lebih banyak daripada yang sanggup kita katakan.” Bagi Polanyi, ada lapisan pengetahuan yang tak bisa diartikulasikan sepenuhnya dengan kata-kata dan, lebih jauh, seluruh pengetahuan kita sebetulnya berakar di sana. “Tubuh,” tulisnya, “adalah instrumen pamungkas dari segala yang kita ketahui.”

Inilah yang membedakan seorang perajin dari sebuah resep. Seorang pemahat tahu kapan kayunya “menyerah”; seorang pelukis tahu kapan satu sapuan harus berhenti. Bukan karena mereka mengukur, melainkan karena tubuh mereka lewat sentuhan, suara, bahkan baumengumpulkan informasi yang tak pernah singgah di kesadaran. Harry Collins, yang membuat peta paling teliti tentang ragam pengetahuan tasit, menyebut sebagian darinya somatic tacit knowledge: pengetahuan yang tertanam di tubuh, seperti keseimbangan saat mengayuh sepeda mudah dilakukan, nyaris mustahil dijelaskan.

Paradoks Polanyi: Justru yang Tak Terucap yang Sulit Dimesinkan

Ada ironi yang manis di sini, dan seorang ekonom sudah menamainya. Pada 2014, David Autor dari MIT memperkenalkan istilah “Paradoks Polanyi”: justru tugas-tugas yang paling intuitif bagi manusia yang kita kerjakan tanpa bisa menuliskan aturannya adalah yang paling sulit diserahkan kepada mesin. Sebab untuk memprogram sesuatu, kita perlu menjelaskannya secara tuntas; sedangkan pengetahuan tasit, menurut definisinya, menolak dijelaskan tuntas.

Maka godaan kita adalah menyimpulkan: “kalau begitu, perajin aman.” Tapi di sinilah letak salah pahamnya. Ancaman sesungguhnya bukan AI yang berhasil meniru pengetahuan tubuh. Ancamannya adalah AI yang membuat kita merasa tak perlu lagi membangunnya. Mesin tak harus menggantikan keahlian untuk menghapuskannya cukup dengan membuat proses memperolehnya terasa tak lagi sepadan.

Erosi yang Terjadi Tanpa Terlihat

Yang paling licik dari pengikisan keahlian adalah ia berlangsung diam-diam. Sebuah studi yang dimuat di jurnal Societies pada 2025 oleh Michael Gerlich melibatkan 666 partisipan lintas usia menemukan korelasi negatif yang nyata antara seringnya seseorang bergantung pada AI dan kemampuan berpikir kritisnya. Penyebab perantaranya disebut cognitive offloading: kebiasaan mengalihkan beban berpikir ke mesin. Dan temuan yang paling perlu kita renungkan: partisipan yang lebih muda menunjukkan ketergantungan paling tinggi dan skor berpikir kritis paling rendah.

Bayangkan pengikisan itu dalam karier seorang perancang:

• Tahun pertama: ia memakai AI untuk menghasilkan konsep awal, tetapi masih sanggup menilai, mengkritik, dan mengubahnya. Hasilnya bagus.
• Tahun ketiga: hampir semua konsep awal lahir dari AI; ia tinggal memoles. Kemampuan menilainya masih lumayan.
• Tahun kelima: ia tak pernah lagi membuat sketsa manual, tak pernah lagi coba-gagal sendiri. AI-nya makin canggih tetapi kepekaannya menumpul. Celakanya, ia tak menyadarinya, sebab keluarannya masih tampak profesional (karena AI-nya yang bagus).
• Tahun ketujuh: ketika AI gagal, atau ketika ia harus bekerja tanpanya, ia mendadak buntu.

Dari luar, tak ada yang janggal. Portofolio tetap rapi, klien tetap puas. Tetapi kapasitas di dalam telah lama berongga. Inilah erosi keahlian yang senyap penurunan yang tak terlihat justru karena hasil akhirnya tetap terlihat baik.

Soal “Rasa”: Wilayah yang Tak Bisa Dipangkas

Dalam desain ada satu kata yang sulit diterjemahkan namun dipahami semua praktisi: rasa, atau “mata”. Kemampuan merasakan bahwa sebuah komposisi “kurang pas” tanpa bisa langsung menjelaskan mengapa. Ini bukan bakat ajaib; ini pengetahuan estetis yang mengendap di tubuh dibangun lewat menatap ribuan karya dan mengambil ratusan keputusan kecil, sampai sistem saraf kita sendiri belajar mengenali pola.

Richard Sennett, dalam The Craftsman (2008), mengingatkan bahwa keahlian sejati tumbuh dari ribuan jam latihan tangan yang sabar sebuah dialog panjang antara tangan, bahan, dan penilaian. Tidak ada jalan pintas ke sana. AI memang sanggup menghasilkan keluaran yang enak dipandang; ia mahir mengikuti pola. Tetapi mengikuti pola dan memiliki rasa adalah dua hal berbeda. Seorang perancang yang sudah dua puluh tahun mengasah rasa akan memakai AI sebagai pengeras suara bagi penilaiannya. Seorang pemula yang menyerahkan setiap keputusan estetis pada AI sejak hari pertama akan menghasilkan karya yang kompeten tetapi rasanya tak pernah tumbuh, karena ia tak pernah benar-benar memutuskan apa pun.

Pengetahuan yang Tak Bisa Diwariskan Lewat Tutorial

Di sinilah kekhawatiran terbesar bagi dunia pendidikan dan pelestarian budaya. Pengetahuan tasit, menurut Polanyi, tak bisa dipindahkan lewat ceramah atau tutorial. Ia hanya berpindah lewat kedekatan: seorang murid menonton tangan gurunya bergerak, mencoba, gagal, dan perlahan menyerap lewat semacam osmosis. Para pendidik kedokteran pun mengkhawatirkan hal serupa bahwa pembelajaran jarak jauh dan otomasi mengancam punahnya pengajaran “di samping ranjang”, tempat pengetahuan tak terucap itu biasa berpindah.

Sekarang bayangkan satu generasi perajin yang tumbuh dengan AI sejak awal. Mereka tak pernah bergulat dengan keterampilan dasar, tak pernah mengembangkan pengetahuan tubuh lewat kegagalan berulang, tak pernah menumbuhkan rasa lewat ratusan keputusan. Hasilnya bukan perajin yang lebih efisien, melainkan pengguna alat bukan pewaris kriya. Dan ketika rantai pewarisan itu putus di satu generasi, ia tak bisa disambung kembali dengan mudah, sebab yang hilang bukan informasi yang bisa dicari ulang, melainkan tubuh-tubuh yang tahu.

Jurang yang Sebenarnya

Maka persoalannya bukan “AI baik atau buruk bagi kriya”. Persoalannya lebih halus dan lebih struktural: AI tidak menghapus keahlian, ia membuat upaya menumbuhkannya terasa tak sepadan. “Untuk apa berlatih lima ratus jam menenun kalau AI bisa menghasilkan polanya dalam tiga puluh detik?”

Jawabannya bahwa lima ratus jam itulah tempat pengetahuan menjadi tubuh tidak akan terdengar meyakinkan bagi orang yang sedang terjepit secara ekonomi. Dan di sinilah jurangnya menganga. Praktisi yang sudah mapan, yang rasanya sudah terbentuk, bisa menggunakan AI sebagai alat tanpa kehilangan apa pun. Sementara praktisi muda yang rentan justru didorong oleh tekanan keadaan untuk menyerahkan segalanya pada AI sejak awal sebelum sempat memiliki sesuatu untuk dipertahankan. Yang kaya akan kepekaan makin kaya; yang belum sempat membangunnya mungkin tak akan pernah.

Pengikisan ini tak akan terlihat hari ini. Ia baru akan tampak sepuluh atau dua puluh tahun lagi, ketika kita menoleh dan mendapati hampir tak ada lagi yang memiliki rasa, intuisi, dan pengetahuan tubuh yang dulu kita anggap akan selalu ada.

Penutup

Saya tutup dengan pertanyaan yang sejak pagi di sanggar batik itu belum bisa saya lepaskan. Efisiensi memang menggoda, dan tak ada yang salah dengan alat yang mempercepat kerja. Tetapi jika ada cara mengetahui yang hanya bisa diperoleh dengan melewati bukan memintas proses yang lambat dan menyakitkan itu, maka pertanyaannya bukan lagi “seberapa cepat kita bisa berkarya”, melainkan: ketika seluruh kesulitan sudah bisa kita lewati, apa sebenarnya yang masih sempat kita pelajari dan diam-diam, apa yang sedang kita relakan hilang tanpa pernah kita hitung harganya?

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu pengetahuan tasit (tacit knowledge)?
Pengetahuan yang sulit atau mustahil diartikulasikan dengan kata-kata, meski dikuasai dengan baik seperti mengayuh sepeda atau merasakan kapan adonan siap. Istilah ini dirumuskan Michael Polanyi: “kita tahu lebih banyak daripada yang sanggup kita katakan.”

Apa itu erosi keahlian (skill erosion) akibat AI?
Penurunan kemampuan dasar yang terjadi ketika seseorang berhenti mengerjakan tugas inti secara mandiri dan menyerahkannya sepenuhnya pada AI, sehingga kemampuan menilai dan memperbaiki hasil ikut melemah sering kali tanpa disadari.

Apa itu cognitive offloading?
Kebiasaan mengalihkan beban berpikir ke alat luar (termasuk AI). Studi Gerlich (2025) mengaitkannya dengan menurunnya kemampuan berpikir kritis, terutama pada pengguna muda.

Kenapa AI sulit menggantikan keahlian kriya?
Karena keahlian kriya bersandar pada pengetahuan tubuh yang tak bisa diverbalkan tuntas inti dari “Paradoks Polanyi” (David Autor, 2014). Namun AI tetap bisa menggerusnya secara tidak langsung, dengan membuat proses membangun keahlian itu terasa tak sepadan.

Apa solusinya bagi pendidikan desain?
Melindungi “perjuangan yang produktif”: tetap mewajibkan praktik manual, coba-gagal, dan pewarisan lewat pendampingan langsung—bukan menjadikan mahasiswa sekadar pengguna keluaran AI.

Rujukan

• Autor, D. (2014). Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth. National Bureau of Economic Research.
• Collins, H. (2010). Tacit and Explicit Knowledge. University of Chicago Press.
• Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6.
• Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press.
• Sennett, R. (2008). The Craftsman. Yale University Press.