AI bisa mengerjakan sekitar 75–80% pekerjaan di sebagian besar tugas media yang saya amati — dengan porsi tertinggi di produksi, penyusunan, dan pencarian pola, dan jauh lebih rendah di negosiasi, hubungan, dan penilaian akhir. Itulah prinsip 75–80%, dan hal pertama yang perlu dikatakan tentangnya adalah bahwa ini heuristik, bukan tolok ukur.
Saya ingin hati-hati dengan angkanya, karena angka bulat menarik presisi yang palsu. 75–80% bukan statistik terukur dari studi terkontrol. Ini bentuk yang terus saya lihat setelah menjalankan alur kerja ini sendiri dan menyaksikan tim menjalankannya: AI mengambil bagian tengah yang besar, berulang, dan generatif dari sebuah tugas, dan meninggalkan tepi yang lebih kecil dan berisiko lebih tinggi yang tetap manusiawi. Porsi persisnya bergerak menurut tugas, tim, dan seberapa bersih konteksnya. Bentuknya bertahan bagi saya; desimalnya tidak.
Saya menulis kerangka ini ke dalam definisi AI-native media operations karena tim mendapat masalah di kedua ujungnya. Biar saya paparkan di mana garisnya jatuh, dan bagaimana menemukannya di pekerjaan Anda sendiri.
Apa yang dikatakan prinsip 75–80%
Prinsip ini mengatakan bahwa untuk tugas media yang khas, alur kerja yang dirancang dengan baik dengan AI mengerjakan pass pertama bisa mencakup sebagian besar pekerjaan, dan seorang manusia mencakup sisanya. Ia tidak mengatakan AI mengerjakan 80% setiap tugas, dan tidak mengatakan 20% milik manusia itu kecil artinya. Arti penting dan volume adalah dua sumbu yang berbeda.
Pikirkan ini sebagai pembagian kerja alih-alih skor. Model paling baik dalam memproduksi banyak bahan yang masuk akal dengan cepat: opsi, varian, ringkasan, draf pertama, panggilan pola. Manusia paling baik dalam memutuskan apa yang penting, memilih di antara yang masuk akal, dan menanggung konsekuensinya. Persentasenya sekadar pengingat bahwa batasnya ada — dan bahwa ia berada lebih jauh ke arah model daripada yang diasumsikan tim paling hati-hati, dan lebih jauh ke arah manusia daripada yang diakui vendor paling antusias.
Di mana porsi AI tinggi
Tugas di mana AI mencakup paling banyak berbagi tiga sifat: volume tinggi, konsekuensi per unit rendah, dan standar yang jelas untuk diperiksa.
- Varian kreatif dan copy. Judul, deskripsi, hook, copy media sosial — tim AI-native menghasilkan puluhan terhadap brief yang sudah diputuskan, lalu seseorang memangkasnya.
- Sintesis riset. Mengubah tumpukan sumber publik menjadi ringkasan terstruktur kini mekanis, yang membebaskan analis untuk mengajukan pertanyaan yang lebih baik.
- Penyusunan pelaporan. Menarik, menggabung, memformat, dan menarasikan angka mingguan sebagian besar bisa diotomatiskan begitu datanya bersih.
- Matematika anggaran dan pacing. Peramalan ulang, memeriksa belanja terhadap rencana, dan menandai anomali adalah tugas pencarian pola yang dikerjakan model dengan baik.
- Lokalisasi dan adaptasi. Menerjemahkan dan mengadaptasi kampanye lintas pasar, dengan peninjau native di ujungnya, adalah tugas volume yang berskala baik.
Di area ini, 75–80% adalah perkiraan yang konservatif. Tonton operator yang baik bekerja dengan alur kerja yang baik dan porsi modelnya terlihat lebih tinggi lagi.
Di mana porsi AI rendah
Tugas di mana AI mencakup paling sedikit berbagi sifat yang berlawanan: volume rendah, konsekuensi per unit tinggi, dan tanpa standar yang bersih.
- Negosiasi. Pembelian media, kartu tarif, kemitraan, dan komitmen bersifat relasional dan adversarial. Model bisa menyiapkan Anda; ia tidak bisa duduk di seberang meja.
- Hubungan dan kepercayaan. Klien membeli keyakinan. Keyakinan dibangun dalam percakapan dan disampaikan oleh orang yang namanya ada di karyanya.
- Penilaian akhir. Memilih satu rencana yang cocok dengan kendala nyata klien, atau momen untuk menghentikan uji, adalah penilaian yang tidak bisa dipertanggungjawabkan model mana pun.
- Panggilan merek dan rasa. Mengetahui bahwa copy itu sesuai merek alih-alih sekadar benar adalah penilaian manusia yang dipelajari, dan di situlah 20% terakhir membayar dirinya.
- Menamai pertanyaannya. Model akan menjawab hampir apa saja. Memutuskan pertanyaan mana yang layak diajukan — dan metrik mana yang penting — masih merupakan tindakan paling berharga seorang operator senior.
Di area ini model mungkin membantu, tapi 75–80% akan menjadi pernyataan yang jauh berlebihan. Di sini porsi manusianya adalah sebagian besar pekerjaannya.
Peta kasar pembagiannya
| Tugas | Porsi AI | Apa yang tetap manusiawi |
|---|---|---|
| Varian kreatif dan copy | Tinggi | Brief, penilaian merek, pilihan akhir |
| Sintesis riset | Tinggi | Membingkai pertanyaan, memvalidasi sumber |
| Penyusunan pelaporan | Tinggi | Menafsirkan angka, rekomendasi |
| Matematika anggaran dan pacing | Tinggi | Memutuskan apakah bertindak atas sinyalnya |
| Lokalisasi dan adaptasi | Tinggi | Nuansa budaya, tinjauan native |
| Draf perencanaan media | Sedang | Memilih kendala, memiliki rencana |
| Negosiasi | Rendah | Seluruh percakapan |
| Hubungan klien | Rendah | Kepercayaan, konteks, akuntabilitas |
| Penilaian go/no-go akhir | Rendah | Keputusan dan konsekuensinya |
Baca tabelnya sebagai bentuk, bukan papan skor. Baris berpori tinggi adalah tempat Anda membangun ulang alur kerjanya lebih dulu, karena di situlah throughput-nya berada. Baris berpori rendah adalah tempat Anda melindungi kapasitas, karena di situlah nilainya berada.
Kenapa bentuknya lebih penting daripada angkanya
Penyalahgunaan paling umum dari prinsip ini adalah mengutip angkanya seolah terukur, lalu merencanakan berdasarkan itu.
Sebuah tim mendengar "80%" dan menganggap bisa memangkas empat dari lima orang. Tim lain mendengar angka yang sama dan menganggap harus menjaga semuanya tetap manusiawi agar aman. Keduanya memperlakukan heuristik sebagai fakta. Tugas angkanya adalah menjaga Anda jujur soal 20% mana yang harus Anda simpan — dan menghentikan Anda dari mendelegasikan penilaian secara berlebihan atau menolak menggarap ulang penyusunannya.
Jika Anda mengingat satu hal, jadikan ini: volumenya ada di belahan mesinnya, dan akuntabilitasnya ada di belahan Anda. Kedua belahan itu tidak bisa dipertukarkan, itulah kenapa deskripsi satu persentase berguna dan target satu persentase berbahaya.
Cara mengaudit tugas Anda sendiri
Jangan mulai dari prinsipnya. Mulailah dari pekerjaan Anda yang sebenarnya, dan biarkan prinsipnya jatuh dari auditnya.
- Daftarkan tugasnya, bukan jabatannya. "Menghasilkan laporan mingguan" terurai menjadi menarik, membersihkan, menggabung, memformat, menarasikan, dan menafsirkan. Lima yang pertama berpori tinggi; yang terakhir berpori rendah.
- Untuk tiap tugas, ajukan tiga pertanyaan. Seberapa besar volumenya? Seberapa besar konsekuensi per unitnya? Apakah ada standar yang jelas untuk diperiksa? Volume tinggi plus konsekuensi rendah plus standar yang jelas berarti porsi AI tinggi.
- Tandai standarnya secara eksplisit. Tugas tanpa standar tinjauan tetap manusiawi sampai Anda mendefinisikannya. Volume tanpa standar adalah risiko, bukan throughput.
- Lindungi tepi berpori rendahnya. Namai siapa yang memiliki penilaian, hubungan, dan panggilan akhirnya. Jika itu tidak jelas, alur kerjanya belum selesai.
Auditnya biasanya menghasilkan kejutan: sebuah tim menghabiskan sebagian besar kecemasannya pada langkah yang mudah diotomatiskan, dan hampir tak sedikit pun pada langkah penilaian tempat ia seharusnya berinvestasi. Panduan Eksekusi mengubah audit ini menjadi urutan peluncuran untuk sisa siklus hidupnya.
Mode gagal di kedua ujungnya
Mendelegasikan berlebihan. Tim mengirim keluaran AI tanpa tinjauan, lalu menyalahkan alatnya ketika klaim yang salah atau nama pesaing tayang. Model melakukan apa yang diminta; alur kerjanya mencabut manusia di titik yang salah. Ini 20% yang dicuri oleh 80%.
Mendelegasikan kurang. Tim memakai AI sebagai pemeriksa ejaan dan menjaga setiap tahap manual, lalu heran kenapa tidak ada yang berlipat. Ini 80% yang diperlakukan seolah 20%. Kedua kesalahan datang dari kesalahan yang sama: tidak tahu belahan mana Anda berada.
Apa yang diukur
Lacak porsi model dan porsi manusia secara terpisah. Waktu siklus memberi tahu Anda apakah alur kerjanya benar-benar lebih cepat; kualitas dan tingkat kesalahan memberi tahu Anda apakah tinjauannya melakukan tugasnya. Jika waktu siklusnya turun tapi kesalahannya naik, Anda memindahkan pekerjaan ke mesinnya tanpa memindahkan standarnya — yang cara tercepat kehilangan kepercayaan klien dan cara terlambat mendapatkannya kembali.
FAQ
Apakah 75–80% angka yang terukur?
Tidak. Ini heuristik kerja dari mengamati alur kerja ini, bukan tolok ukur dari studi. Perlakukan bentuknya sebagai bagian yang berguna: porsi tinggi di produksi dan penyusunan, porsi rendah di penilaian dan hubungan.
Bisakah AI mengerjakan 100% dari tugas media?
Tidak untuk yang mengharuskan seseorang menandatangani hasilnya. AI bisa memproduksi bahan dan pass pertamanya, dan dalam tugas yang sempit dengan konsekuensi rendah ia bisa berjalan dari ujung ke ujung. Apa pun dengan konsekuensi nyata butuh pemilik manusia.
Apakah porsi AI yang tinggi berarti lebih sedikit orang?
Ia sering berarti lebih sedikit orang untuk penyusunan dan sama atau lebih banyak untuk penilaian, hubungan, dan tinjauan. Fungsinya memusat alih-alih hilang, jadi jawaban jumlah orangnya bergantung pada belahan mana yang tadinya lebih berat.
Bagaimana saya tahu pembagiannya sudah tepat?
Dua sinyal. Waktu siklusnya turun tanpa kenaikan kesalahan, dan tepi berpori rendahnya — penilaian, hubungan, panggilan akhir — punya pemilik yang jelas. Jika salah satunya tidak ada, terus setel batasnya.
Versi singkat
AI mengerjakan sekitar 75–80% pekerjaan di sebagian besar tugas media, dengan porsi tertinggi di produksi, penyusunan, dan pencarian pola serta terendah di negosiasi, hubungan, dan penilaian akhir. Ini heuristik untuk menemukan 20% yang harus tetap manusiawi, bukan target jumlah orang. Audit tugas Anda sendiri untuk volume, konsekuensi, dan standar tinjauan; otomatiskan belahan berpori tinggi, lindungi tepi berpori rendah, dan ukur waktu siklus dan kualitas bersama. Panduan Eksekusi adalah peta lengkap pekerjaan itu, dan jalur untuk pemimpin tim mengubah audit ini menjadi urutan peluncuran.
Saya masih belajar bidang ini di depan umum, dan angka saya sendiri bergeser seiring alatnya membaik. Tapi bentuknya bertahan: volumenya bisa didelegasikan, akuntabilitasnya tidak.
Jika tim Anda pernah menjalankan audit ini, saya ingin mendengar apa yang mengejutkan Anda — biasanya bukan tugas yang orang duga.
Salam, Chandler
Artikel ini tersedia dalam bahasa Indonesia. Materi kursus (video, template, dan panduan pendamping) tersedia dalam bahasa Inggris dan Jepang. Situs ini tersedia dalam 13 bahasa.