AI mengurangi kebutuhan akan Ekonomi Pengulangan?

Saya menjadi pendukung serius dari Ekonomi Pengulangan dan Ekonomi Kepercayaan (pelajari sekali > percaya > gunakan di mana pun > dalam semua peran) ketika kami meluncurkan layanan BankID pada awal - tahun 90-an. Kode sekali pakai sering digunakan, aman dan dipercaya dalam perbankan – dan kebiasaan serta kepercayaan itu dapat melayani semua kebutuhan identifikasi dan penandatanganan dalam masyarakat secara luas.

Sekarang saya melihat bahwa dompet bisnis dan pribadi akan menerima, meneruskan, dan memverifikasi tidak hanya identifikasi tetapi berbagai jenis kredensial yang dapat diverifikasi (kumpulan yang dibutuhkan dalam peristiwa bisnis dan kehidupan). Dengan rentang perhatian yang makin singkat pada masa sibuk ini, Ekonomi Pengulangan dan Kepercayaan dalam ruang yang serba mencakup ini akan menjadi pemotong beban kognitif yang jauh lebih bernilai secara eksponensial…

Dompet juga akan memungkinkan penerapan dan pemberdayaan agen-AI untuk melakukan tindakan yang mengikat secara hukum. Tidak hanya menemukan data dan mendidik kita seperti yang dilakukan LLM, sudah sangat jelas. Lalu pertanyaanku:

Apakah LLM dan kemudian agen-AI yang membawa dompet akan menghilangkan banyak kebutuhan akan Ekonomi Pengulangan?

Pandangan baru ChatGPT yang diedit: mereka akan mengurangi kebutuhan akan pengulangan di beberapa lapisan ekonomi—tapi mereka tidak akan menghilangkannya. Mereka akan memindahkannya.

1) Apa yang sebenarnya dilakukan “ekonomi pengulangan”

Pengulangan bukan sesuatu yang kebetulan—ia menjalankan tiga fungsi ekonomi inti:

A. Peredaman biaya

• Biaya tetap yang tinggi → biaya marjinal yang rendah (templat perangkat lunak, media, manufaktur)

• Pengulangan menyebarkan biaya

B. Kepercayaan & standarisasi

• Pengulangan menciptakan prediktabilitas (merek, proses, kredensial)
• “Hal yang sama lagi” = risiko lebih rendah

C. Efisiensi koordinasi

• Rutinitas bersama mengurangi beban kognitif
• Masyarakat berjalan dengan pola yang berulang (pembayaran, kontrak, alur kerja)

2) Apa yang diubah oleh agen AI yang membawa dompet

Agen dengan:

• dompet mereka sendiri
• kemampuan untuk bertransaksi
• kemampuan untuk bertindak secara berkelanjutan
• kemampuan personalisasi

…memunculkan kognisi dan eksekusi marjinal mendekati nol.

Ini mematahkan asumsi kunci di balik pengulangan:

Manusia langka dan mahal → guna ulang output.

Sekarang:

Kognisi + eksekusi menjadi murah dan berkelanjutan.

3) Di mana pengulangan menurun

A. Output “cukup bagus” yang diproduksi massal

• Naskah pemasaran
• Komponen dasar perangkat lunak
• Skrip layanan pelanggan
• Templat

Agen bisa menghasilkan varian yang sesuai permintaan, dipersonalisasi alih-alih menggunakan satu versi yang sama.

👉 Hasil:
Peralihan dari “mengulang hal yang sama” → “menghasilkan per instance”

B. Lapisan perantara

Agen dapat:

• membandingkan harga secara instan
• bernegosiasi
• mengeksekusi transaksi

Jadi peran berulang seperti:

• broker
• koordinasi lapisan tengah
• pengadaan rutin

…akan dipadatkan.

C. Rutinitas perilaku

Manusia lebih menyukai tindakan berulang karena:

• keterbatasan memori
• gesekan
• kebiasaan

Agen menghapus itu:

• pembayaran otomatis
• keputusan otomatis
• optimasi otomatis

👉 Pengulangan yang lebih sedikit di lapisan perilaku manusia

4) Di mana pengulangan bertahan (atau tumbuh)

A. Infrastruktur & protokol

Agen membutuhkan sistem yang stabil:

• jalur pembayaran
• sistem identitas
• API
• kerangka kerja hukum

Ini sangat bergantung pada standarisasi → pengulangan

👉 Pengulangan bergerak turun ke tumpukan

B. Loop pelatihan & optimasi

Sistem AI membaik melalui:

• interaksi yang berulang
• loop umpan balik
• penguatan

👉 Peningkatan besar pada pengulangan tingkat mesin

C. Jangkar kepercayaan

Bahkan dengan agen, manusia masih peduli tentang:

• merek
• reputasi
• jaminan

Pengulangan tetap memberi sinyal:

• keandalan
• akuntabilitas

D. Ekonomi skala tidak hilang

Dunia fisik masih penting:

• manufaktur
• logistik
• energi

Ini masih diuntungkan oleh pengulangan dan skala.

5) Apa yang benar-benar berubah: lokasi pengulangan

Bayangkan sebuah tumpukan:

6) Keseimbangan baru: “pengulangan dinamis”

Kita tidak menghapus pengulangan—kita mendapatkan:

Pengulangan pola, bukan instance

Alih-alih:

• produk yang sama diulang

Kita mendapatkan:

• logika yang sama diulang
• model yang sama digunakan ulang
• protokol yang sama digunakan ulang

👉 Contoh:

• Bukan satu produk asuransi yang tetap
• Tapi jutaan polis yang dihasilkan secara dinamis menggunakan model yang mendasarinya yang sama

7) Efek orde kedua: runtuhnya “pengguna rata-rata”

Pengulangan ada sebagian karena kita merancang untuk rata-rata.

Agen memungkinkan:

• optimasi per pengguna
• kustomisasi per transaksi

👉 “Kasus rata-rata” menjadi kurang relevan
👉 Pengulangan sebagai “satu ukuran untuk semua” menurun

8) Kendala yang membuat pengulangan tetap hidup

Bahkan dengan agen, tiga kendala tetap ada:

1. Kepercayaan

Orang masih lebih memilih struktur yang dikenal dan diulang

2. Koordinasi

Masyarakat memerlukan konvensi bersama

3. Biaya komputasi + energi

Meskipun rendah, biayanya tidak nol → penggunaan ulang masih penting

Intinya

Agen AI yang dikendalikan dompet akan:

• ❌ Mengurangi pengulangan di:

  • output
  • rutinitas manusia
  • layanan berbasis templat

• ✅ Mempertahankan atau meningkatkan pengulangan di:

  • infrastruktur
  • protokol
  • loop pembelajaran

• 🔁 Mengubah pengulangan menjadi:
  “sistem yang dapat diulang menghasilkan hasil yang tidak berulang”

Jadi - kita harus sangat praktis. Ambil dompet bisnis dan AI yang sedang digunakan - dan berdayakan agen-AI bila diperlukan. Menggunakan adalah Pembelajaran.