Bagi Mark Cuban, persoalan terbesar di era AI bukan terletak pada keberadaan teknologinya, melainkan pada cara orang memakainya. Ia menilai banyak pekerja justru memakai AI sebagai jalan pintas untuk menghindari proses belajar, dan kebiasaan itu bisa menjadi kesalahan karier paling mahal dalam jangka panjang.
Cuban melihat dunia kerja mulai terbelah menjadi dua kelompok. Satu kelompok memakai AI untuk memperdalam pengetahuan, sementara kelompok lain menggunakannya agar tidak perlu belajar lebih jauh.
Pandangan itu ia sampaikan dalam Big Technology Podcast di ajang Dallas Regional Chamber’s Convergence AI. Dari sudut pandangnya, pilihan cara memakai AI akan ikut menentukan seberapa besar peluang seseorang bertahan saat pasar kerja berubah cepat.
AI untuk memahami, bukan sekadar menyelesaikan tugas
Cuban menggambarkan perbedaan dua tipe pengguna AI dengan sangat tegas. Di satu sisi ada orang yang memakai teknologi ini supaya bisa belajar segala hal, sedangkan di sisi lain ada yang memakainya supaya tidak perlu belajar apa pun.
Ia menilai jarak di antara dua kebiasaan itu akan makin terlihat lewat kualitas hasil kerja dan kemampuan beradaptasi. Menurut dia, AI memang bisa membantu menyelesaikan tugas rutin, tetapi manfaat itu berubah jadi masalah ketika dipakai tanpa pemahaman yang cukup.
Dalam pandangannya, penggunaan AI yang buruk membuat seseorang bergantung pada “asisten” yang tidak pernah lelah, namun tetap tidak benar-benar memahami pekerjaan yang sedang dijalankan. Cuban bahkan menyamakan pola semacam itu dengan mempercayakan pekerjaan pada “drunk intern”.
Risiko kehilangan dasar kemampuan kerja
Kekhawatiran Cuban bukan sekadar soal efisiensi yang salah arah. Ia menilai pekerja yang hanya ingin melewati pekerjaan dengan bantuan AI berisiko tidak membangun pemahaman dasar yang dibutuhkan untuk berkembang.
Bagi dia, pemahaman itulah yang membuat seseorang tetap relevan ketika teknologi dan kebutuhan pasar bergerak cepat. Tanpa itu, AI hanya menjadi alat tempel yang menutupi kelemahan, bukan memperkuat kemampuan.
Pandangan tersebut juga sejalan dengan kekhawatiran yang lebih luas di kalangan peneliti AI. Sejumlah studi dan pakar menilai ketergantungan berlebihan pada AI dapat menurunkan kemampuan berpikir kritis, terutama ketika pengguna terlalu percaya pada jawaban sistem tanpa memeriksanya kembali.
Peringatan dari riset dan pakar
Sebuah studi dari peneliti Microsoft dan Carnegie Mellon University pada 2025 menemukan bahwa orang yang percaya diri menggunakan AI seperti ChatGPT justru lebih sedikit memakai keterampilan berpikir kritis. Para peneliti juga menyebut ada biaya tersembunyi, yaitu pengguna bisa kehilangan “otot” kebiasaan untuk menjalankan tugas-tugas rutin secara mandiri.
Dalam laporan itu, para peneliti menulis bahwa teknologi yang dipakai secara tidak tepat dapat menyebabkan penurunan kemampuan kognitif yang seharusnya dijaga. Pesan ini menguatkan kekhawatiran bahwa AI bisa melemahkan kebiasaan berpikir jika dipakai sebagai pengganti proses belajar.
Vivienne Ming, chief scientist di Possibility Institute, juga menyampaikan pandangan serupa kepada Business Insider. Ia menilai AI sedang memperlebar jarak di dunia kerja antara orang yang memakainya untuk memperkuat cara berpikir dan orang yang membiarkannya berpikir untuk mereka.
Menurut Ming, ketergantungan semacam itu bisa meninggalkan dampak yang bertahan lama. Ia menilai penggunaan AI yang berlebihan berpotensi melemahkan kemampuan menalar, menganalisis, dan memecahkan masalah.
Masih ada ruang bagi pekerja yang kritis
Meski keras terhadap kebiasaan memakai AI sebagai jalan pintas, Cuban tidak melihat teknologi ini sebagai ancaman mutlak bagi karier. Ia justru menilai masa depan kerja tetap terbuka bagi mereka yang tahu cara memanfaatkannya dengan benar.
Cuban mengatakan orang yang belajar memakai alat AI sambil tetap berpikir kritis dan terus penasaran akan selalu memiliki pekerjaan. Menurut dia, AI tetap membutuhkan arah manusia karena teknologi itu tidak memahami konsekuensi dari tindakannya.
Di titik ini, pesan Cuban menjadi cukup jelas. Yang menentukan bukan sekadar seberapa cepat pekerjaan selesai, melainkan apakah AI dipakai untuk memperkuat proses belajar atau justru untuk menghindarinya.
