Kecerdasan buatan (AI) dinilai tidak hanya mengubah cara perusahaan bekerja, tetapi juga menggeser kebutuhan keterampilan tenaga kerja di era digital. Untuk beradaptasi, talenta kini dituntut memiliki kemampuan baru, salah satunya system thinking.
Pandangan tersebut disampaikan Regional Vice President & Managing Director Southeast Asia Snowflake, Satchit Joglekar, dalam wawancara eksklusif di The St. Regis Jakarta, Kamis (17/4/2026). Snowflake merupakan platform data berbasis cloud yang membantu perusahaan mengelola, mengintegrasikan, dan menganalisis data agar siap digunakan untuk kebutuhan analitik dan AI.
Menurut Satchit, system thinking penting karena talenta yang akan unggul di era AI adalah mereka yang mampu memahami bagaimana berbagai sistem saling terhubung dan bekerja bersama. Ia menilai perkembangan AI ke depan akan hadir dalam bentuk sistem kompleks yang saling terintegrasi, bukan sekadar satu aplikasi atau alat.
“AI akan menjadi jaringan agen yang bekerja bersama. Untuk itu, kami membutuhkan orang yang memahami bagaimana sistem ini saling berinteraksi,” kata Satchit.
Ia menambahkan, untuk memiliki kemampuan system thinking, seseorang tidak harus menguasai bahasa pemrograman atau coding secara mendalam. Aktivitas coding, menurut dia, kini dapat dibantu oleh AI. Sementara itu, peran manusia lebih pada memahami sistem, menyusun alur kerja, serta memastikan hasil yang dihasilkan AI sesuai dengan kebutuhan.
Selain pemahaman tentang sistem, Satchit juga menekankan pentingnya keahlian spesifik di bidang industri tertentu atau domain knowledge. Ia mencontohkan, pemahaman di bidang seperti manufaktur, keuangan, atau konstruksi akan menjadi nilai tambah besar jika dikombinasikan dengan pemanfaatan AI.
“Di masa depan, bukan hanya soal teknologi. Orang yang memahami industri akan lebih unggul ketika mereka menggunakan AI dalam pekerjaan sehari-hari,” ujar Satchit.
Terkait kekhawatiran bahwa AI akan menggantikan pekerjaan, Satchit berpendapat teknologi ini lebih cenderung mengubah peran tenaga kerja ketimbang menggantikannya. Ia mencontohkan, tim data seperti analis dan data engineer tetap dibutuhkan, namun fokus kerja mereka bergeser ke pekerjaan yang bernilai lebih tinggi.
