Kompetensi Inti 2030: What skills are you focusing on to stay future-ready?

-

Apa saja keterampilan yang dibutuhkan oleh tenaga kerja tahun 2030? 

Grafik berikut berasal dari Future of Jobs Survey 2024 oleh World Economic Forum, menyoroti keterampilan inti dan keterampilan baru yang akan perlu prioritas bagi para pekerja dan pemberi kerja. 

Poin-poin utama dari gambar di atas adalah sebagai berikut:

Beberapa keterampilan inti yang tetap dibutuhkan dalam dunia kerja adalah berpikir kreatif (creative thinking), berpikir analitis (analytical thinking), dan literasi teknologi (technological literacy). Selain itu, diperlukan juga sikap ketahanan diri (resilience), fleksibilitas, dan kelincahan (agility). 

Beberapa keterampilan baru yang semakin populer adalah penguasaan akan kecerdasan buatan (AI) dan big data, jaringan dan keamanan siber, serta rasa penasaran dan ingin tahu untuk pembelajaran. 

Di sisi lain, beberapa keterampilan semakin tidak dibutuhkan (alias semakin memudar) yakni ketangkasan secara manual (manual dexterity) serta kemampuan membaca/menulis/matematika secara tradisional. 

Bagi para pekerja, hal ini adalah saatnya untuk meningkatkan keterampilan di bidang AI, literasi teknologi, dan adaptabilitas, sambil tetap mengasah kreativitas dan ketahanan diri (resilience). 

Perkembangan Revolusioner AI 

Sebagian besar keterampilan kini dapat digantikan oleh kecerdasan buatan (AI). Tren ini juga ditunjang oleh AI yang juga mengalami perkembangan yang signifikan hanya dalam hitungan minggu atau bulan. Hal ini bisa dilihat dari membandingkan hasil AI masa kini dan masa sebelumnya. 

Saya menggunakan Fotor AI untuk membuat gambar dari teks dimana dengan memasukkan perintah (prompt) tertentu, AI ini akan membuat gambar.

Ketika kita mengetikan perintah "a women eating a banana in a garden", maka gambar berikut yang dihasilkan:

Gambar 1. "a women eating a banana in a garden" (Fotor AI, 2025)

Gambar 2. "a women eating a banana in a garden" (Fotor AI, 2025)

Kedua gambar di atas jauh lebih baik daripada gambar yang dihasilkan oleh AI yang sama dua tahun lalu. Pada tahun 2023, saya meminta Fotor AI untuk membuat gambae dengan kata kunci yang sama yakni "a women eating a banana in a garden". Gambar yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

Gambar 3. "a women eating a banana in a garden" (Fotor AI, 2023)

Gambar 4. "a women eating a banana in a garden" (Fotor AI, 2023)

Perbandingan Gambar 1 dan 2 (yang dihasilkan di tahun 2025) dan Gambar 3 dan 4 (yang dihasilkan di tahun 2023) tampak nyata. 

Gambar 1 dan 2 jauh lebih realistis. 

Gambar 3 dan 4 masih memiliki ketidaksempurnaan seperti jari-jari tangan yang tidak sempurna (Gambar 3) atau bentuk mulut yang tidak sempurna (Gambar 4). Pada Gambar 4, bahkan wanita itu tidak mengupas pisang tersebut.  

Dengan semakin ekspansifnya AI, maka dimanakan posisi aman para pekerja, atau bahkan anak-anak muda yang siap masuk ke dunia kerja? Bahkan, bekerja di perusahaan teknologi terkemuka saja masih bisa digeser oleh AI. 

Microsoft Memberhentikan Enam Ribu Karyawannya

Terbaru, Microsoft melakukan pemutusan hubungan kerja (PHK) dengan memberhentikan lebih dari 6 ribu karyawan, atau sekitar 3 persen dari total tenaga kerjanya di seluruh dunia. 

Menurut perusahaan ini, PHK untuk mengendalikan biaya operasional sambil menyalurkan investasi untuk pengembangan program kecerdasan buatan (AI).

Mirisnya banyak di antara pegawai yang diberhentikan adalah orang-orang yang justru berjasa besar dalam mengembangkan AI.

Justru karena AI, posisi mereka menjadi redundan, dan akhirnya diberhentikan.

Banyak pakar kemudian menyatakan, diberhentikan atau tidak diberhentikan bukan sekedar karena penilaian kinerja karyawan atau karena kebutuhan re-organisasi perusahaan melainkan penilaian atas kebutuhan tenaga manusia terutama dalam era kecerdasan buatan saat ini.

Penutup

What skills are you focusing on to stay future-ready? 

Ini adalah pertanyaan penting yang harus segera mendapat jawabannya. Baik pekerja, pemberi kerja, atau perusahaan harus menyiapkan sumber daya manusia yang tidak mudah digantikan oleh AI.  

Merujuk pada grafik di awal, perlu merapat pada penguasaan AI sambil terus mengembangkan kompetensi inti yang diperlukan seperti creative thinking, analytical thinking, dan technological literacy. Selain itu, diperlukan juga resilience, flexibility, dan agility (TS).

Referensi

https://m.jpnn.com/news/microsoft-phk-massal-karyawan-jumlahnya-bikin-kaget

https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20250515065303-185-1229274/microsoft-phk-6000-karyawan-ini-alasannya

Popular posts from this blog

Skewness dan Kurtosis

-
Image
Pada statistika, dikenal istilah skewness dan kurtosis. Skewness adalah ukuran ketidaksimetrisan dalam distribusi nilai. Skewness dapat bernilai positif, negatif, dan nol. Skewness yang bernilai positif berarti ekor distribusi berada di sebelah kanan nilai terbanyak. Berarti, sebagian besar distribusi berada di nilai rendah. Skewness yang bernilai negatif berarti ekor distribusi berada di sebelah kiri, menunjukkan bahwa sebagian besar nilai berada di sisi kanan kurva. Sementara skewness bernilai nol berarti nilai terdistribusi secara simetris, dengan jarak antara ekor distribusi sebelah kanan dan kiri sama besar. Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness Kurtosis adalah indikator untuk menunjukkan derajat keruncingan ( tailedness ). Semakin besar nilai kurtosis maka kurva semakin runcing. Nilai referensi kurtosis adalah 3. Jika nilai kurtosis lebih besar dari 3, maka kurva distribusi disebut leptokurtik. Sementara jika lebih rendah dari 3, maka disebut plat...
Read more

Privilege dan Kenapa Kerja Keras saja Tidak Cukup

-
Image
Pemberitaan dari Menteri Kesehatan RI (17/05) mengenai pernyataan orang dengan gaji Rp.15 juta memiliki kepintaran dan kesehatan yang lebih baik dibandingkan masyarakat dengan upah Rp.5 juta memantik keriuhan di media sosial. Secara implisit, pernyataan ini juga membawa implikasi diperlukannya kesadaran masyarakat untuk menjaga tingkat kesehatan, misalnya dengan memperhatikan body mass index atau BMI yang ideal. Dengan demikian, masyarakat tidak gampang sakit, bisa bekerja lebih baik, dan produktivitas bertambah. Jika menteri kesehatan fokus pada masalah-masalah kesehatan, pernyataan tadi juga bisa ditinjau dari sisi ekonomi. Pendapatan Rp.15 juta versus Rp.5 juta membawa implikasi ada kelompok masyarakat yang memiliki tingkat kepintaran dan tingkat kesehatan lebih baik daripada kelompok lain. Lebih lanjut lagi, kenapa ada orang dikatakan lebih pintar atau lebih sehat dibandingkan dengan orang lain? Jika komparasi bisa dikembangkan ke hal-hal lain, seperti lebih kaya, lebih good lo...
Read more

Piramida Distribusi Kekayaan Masyarakat Indonesia

-
Image
Menarik mencermati pemberitaan detikcom (19/10) yang berisi pernyataan bahwa hanya 1% masyarakat Indonesia yang menikmati kekayaan sementara 99% sisanya hidup pas-pasan bahkan sangat sulit. Sontak, berita ini menjadi perhatian publik.  Pertanyaan yang muncul berikutnya adalah bagaimana sebenarnya kondisi kehidupan mereka yang tidak termasuk dalam kelompok elit 1% ini. Apakah semuanya hidup pas-pasan? Tentu saja, pengamatan atas kondisi mereka sangat sulit. Akan lebih mudah mengamati atau mengukur orang-orang yang berada di kelompok ekstrem atas (orang yang sangat kaya) atau ektrem bawah (orang yang paling miskin).  Orang-orang yang masuk ke dalam 1% orang terkaya di Indonesia adalah mereka memiliki harta atau aset yang sangat banyak.  Artikel ini difokuskan pada kekayaan, dan bukannya pendapatan. Kekayaan rumah tangga lebih mampu merefleksikan kondisi kesejahteraan rumah tangga tersebut.  Kamus Besar Bahasa Indonesia juga memberi definisi kaya adalah ...
Read more

IFLS: Mencari Variabel

-
Image
RAND Indonesian Family Life Survey (IFLS). Sumber: Google The Indonesia Family Life Survey (IFLS) merupakan sumber data longitudinal yang banyak digunakan peneliti untuk mengetahui kondisi sosioekonomi, kesehatan, pendidikan untuk rumah tangga dan individu di Indonesia serta kondisi komunitas dalam hal karakteristik, fasilitas pendidikan, dan kesehatan.  IFLS pertama kali diselenggarakan tahun 1993 (IFLS1) yang menyurvei 7.224 rumah tangga yang tinggal di 321 Enumeration Area di 13 provinsi di Indonesia. Kemudian survei-survei berikutnya dilaksanakan di tahun 1997 (IFLS2), 2000 (IFLS3), 2007 (IFLS4), dan 2014 (IFLS5). Berbeda dengan cross section survey yang mengumpulkan informasi responden pada suatu saat tertentu, longitudinal atau panel survey mengumpulkan informasi dari responden yang sama dari waktu ke waktu.  Data, publikasi dan dokumentasi penunjang IFLS tersedia di website RAND Identifier (ID) di IFLS Ada berbagai macam identifier (ID) di IFLS, yakni ID untuk rumah tan...
Read more

Robustness Check

-
Image
Robustness check seringkali menjadi upaya justifikasi peneliti bahwa model dan pemilihan variabel di penelitiannya adalah secara struktural valid. Namun, sebaliknya, bila robustness check tidak dilaksanakan dengan baik, ia akan menjadi tidak informatif dan bisa jadi membawa persepsi yang keliru.  Satu artikel lama namun masih relevan membahas bagaimana core dan non-critical core variables dapat diuji untuk mendukung robustness check.  White, H. & Lu, X. (2010) Robustness Checks and Robustness Tests in Applied Economics. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/s11/white.pdf
Read more

Pelayanan Publik Gratis atau Berbayar?

-
Image
Angkutan Kota Gratis di Banyuwangi  Adanya fasilitas angkutan kota (angkot) gratis dapat menarik minat warga untuk berpergian menggunakan moda transportasi ini karena dapat menghemat pengeluaran untuk biaya transportasi. Begitu juga dengan fasilitas parkir gratis juga dapat mengurangi beban biaya parkir pengguna.  Namun, apakah pelayanan gratis tersebut justru tidak membuat orang betah parkir berlama-lama atau membuat orang naik angkot hanya untuk menghabiskan waktu luang saja? Ataukah meski gratis, orang-orang tetap enggan memanfaatkannya? Pelayanan transportasi umum dan perparkiran adalah salah satu bentuk pelayanan publik yang diberikan pemerintah kepada masyarakat.    Secara garis besar, terdapat tiga jenis pelayanan publik. Pertama, pelayanan administratif seperti pelayanan dokumen kependudukan (KTP, KK, IMB, paspor). Kedua, pelayanan barang yang menghasilkan berbagai bentuk dan jenis barang kebutuhan masyarakat seperti listrik, air bersih, dan pembuangan limbah...
Read more

Peta Kemiskinan Kabupaten Malang

-
Image
Kabupaten Malang memiliki persentase penduduk miskin yang tergolong rendah di Indonesia atau di antara kabupaten/ kota lain di Provinsi Jawa Timur. Pada tahun 2021, angka kemiskinan di Kabupaten Malang mencapai 10,50%. Sementara kabupaten/ kota dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Jawa Timur adalah Sampang (23,76%), Bangkalan (21,57%), dan Sumenep (20,51%) Namun bila dilihat dari angka absolut, Kabupaten Malang tergolong dalam jajaran kabupaten/ kota yang memiliki jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia dengan jumlah penduduk miskin 276,58 ribu jiwa pada tahun 2021. Jumlah ini menempatkan Kabupaten Malang di posisi keempat nasional, sementara posisi pertama kabupaten/kota dengan jumlah penduduk miskin terbanyak tahun 2021 adalah Kabupaten Bogor dengan jumlah penduduk miskin 491,24 ribu jiwa kemudian disusul Kabupaten Brebes (314,95 ribu jiwa) dan Kabupaten Garut (281,36 ribu jiwa). Gambar 1 . Peta Kemiskinan Provinsi Jawa Timur, 2015 Banyaknya jumlah penduduk miskin di Kabupate...
Read more