Malam tadi saya menemukan sebuah analisis yang cukup menarik. Ada seseorang yang menelusuri halaman rekrutmen perusahaan seperti OpenAI, Anthropic, dan lainnya, untuk melihat apa sebenarnya yang mereka lakukan secara diam-diam.

Banyak orang biasanya hanya melihat konferensi pers, peringkat model, tetapi sebenarnya rekrutmen adalah sinyal yang lebih nyata. Perusahaan tidak akan menuliskan strategi mereka di situs resmi, tetapi akan menggunakan posisi pekerjaan untuk memberi tahu apa yang akan mereka lakukan selanjutnya.
Perubahan paling mencolok adalah, dalam satu tahun terakhir, perusahaan-perusahaan ini secara besar-besaran menambah posisi terkait penjualan.
Proporsi posisi terkait Anthropic meningkat dari 17% menjadi 31%, OpenAI juga dari 18% menjadi 28%. Dan yang pertumbuhan tercepat bukanlah penjualan tradisional, melainkan jenis posisi yang sangat khusus—yaitu orang yang mengajarkan pelanggan bagaimana menggunakan AI.
Misalnya “AI Success Engineer”, “Deployment Engineer”, “Solution Architect”. Inti pekerjaan posisi ini bukan menjual produk, tetapi membantu perusahaan menemukan skenario penggunaan dan mengintegrasikan AI secara nyata.
Hal ini sebenarnya cukup penting. Menunjukkan satu hal: bukan karena AI tidak cukup kuat, tetapi karena kebanyakan orang masih belum tahu cara menggunakannya.
Jika Anda pernah berada di dunia kripto, Anda pasti merasa ini sangat familiar.
Ketika bursa baru meluncurkan kontrak, DeFi baru muncul, bukan karena produknya tidak bagus, tetapi karena pengguna belum tahu cara menggunakannya. Maka muncul banyak tutorial, sinyal trading, dan komunitas pengajaran. Mereka yang benar-benar menghasilkan uang, banyak yang bukan dari bagian dasar, tetapi dari “mengajarkan cara pakai”.
Sekarang AI juga mencapai tahap ini. Narasi sebelumnya dan kompetisi teknologi sudah hampir selesai, dan kita mulai masuk ke tahap penerapan dan monetisasi.
Lebih jauh lagi, akan ditemukan hal-hal yang lebih menarik.
OpenAI, selain terus mengembangkan model, juga sudah mulai bergerak ke hardware. Dalam rekrutmen ada posisi yang berkaitan dengan pembuatan kamera imaging, sistem operasi, dan bahkan chip buatan sendiri. Jika digabungkan, ini sangat mirip dengan perangkat portabel yang dilengkapi kamera dan bisa menjalankan model secara lokal. Selain itu, mereka juga merekrut posisi terkait robotik, bahkan ada eksplorasi produk sosial dan platform pekerjaan.
Ini bukan lagi sekadar perusahaan alat AI, melainkan seperti membangun sebuah pintu masuk baru, bahkan platform generasi berikutnya.
Sedangkan Anthropic mengambil jalur yang berbeda. Mereka tidak mengembangkan chip sendiri, melainkan banyak merekrut posisi terkait pusat data dan kolaborasi daya komputasi, menunjukkan mereka lebih condong ke integrasi sumber daya daripada membangun infrastruktur sendiri.
Dua jalur ini sebenarnya mirip dengan dua gaya di dunia kripto:
Satu adalah membuat mesin penambang sendiri dan membangun farm, mengendalikan lapisan dasar;
Yang lain adalah mengintegrasikan daya komputasi dan sumber daya secara langsung, untuk ekspansi cepat.
Namun, apapun jalurnya, satu hal yang sudah sangat jelas: hambatan utama bukan pada modelnya, tetapi pada “cara menggunakannya”.
Itulah sebabnya kita melihat fenomena—posisi yang mengajarkan orang menggunakan AI, tumbuh lebih cepat daripada posisi yang melakukan riset.
Di balik ini sebenarnya ada mengisi kekurangan: jarak antara kemampuan dan aplikasi.
Dari sudut pandang yang lebih realistis, saat ini yang perlu diperhatikan bukan lagi siapa yang punya model lebih kuat, tetapi siapa yang bisa mengubah AI menjadi pendapatan, efisiensi, bahkan bisnis lengkap.
Banyak peluang sebenarnya sudah mulai menuju ke arah ini:
Melayani perusahaan dalam mengintegrasikan AI, membuat aplikasi AI di industri, mengemas AI menjadi produk yang bisa langsung digunakan, bahkan menyediakan pelatihan dan solusi.
Dengan kata lain, gelombang ini sudah beralih dari “menceritakan kisah” ke “menghasilkan hasil”.
Kalau mau lebih simpel, ini artinya mereka tidak lagi berpikir bagaimana membuat AI terdengar hebat, tetapi bagaimana membuat pelanggan mau membayar dan terus membayar.
Apakah Anda masih fokus melihat model, atau sudah mulai berpikir bagaimana memanfaatkannya untuk menghasilkan uang, perbedaan di antara keduanya sudah mulai terlihat.