The Wicaksonos™

Ada satu kalimat yang belakangan sering terdengar di ruang-ruang diskusi marketing Indonesia: AI membuat segalanya lebih efisien. Lebih cepat, lebih murah, lebih presisi. Seolah teknologi ini hadir sebagai penolong objektif yang bebas kepentingan dan bebas nilai.

Namun justru di titik itulah refleksi perlu dimulai.

AI dalam marketing memang bekerja dengan kecepatan yang belum pernah kita miliki sebelumnya. Segmentasi audiens bisa selesai dalam hitungan detik. Konten dapat dipersonalisasi secara massal. Keputusan media buying tidak lagi sepenuhnya bergantung pada intuisi manusia. Semua tampak rapi, terukur, dan meyakinkan.

Tetapi efisiensi tidak pernah identik dengan kebijaksanaan. Dan teknologi tidak pernah benar-benar netral.

AI Tidak Pernah Lahir dari Kekosongan Konseptual

Setiap sistem AI dibangun dari data. Dan setiap data adalah hasil dari pilihan manusia. Pilihan tentang apa yang dikumpulkan, siapa yang dianggap relevan, perilaku mana yang dinilai bernilai, serta konteks mana yang disisihkan. Dengan kata lain, AI tidak pernah lahir dari kekosongan konseptual. Sejak awal, sistem ini sudah membawa kerangka pikir, asumsi, dan prioritas yang ditanamkan manusia ke dalamnya.

Di Indonesia, persoalan ini menjadi lebih kompleks. Data digital tumbuh cepat, tetapi tidak selalu representatif. Banyak segmen masyarakat masih berada di luar jangkauan data formal. Perilaku online kerap dibaca tanpa upaya memahami latar sosial, ekonomi, dan budaya yang membentuknya.

Ketika AI membaca pola konsumsi, yang terbaca bukan realitas utuh manusia Indonesia, melainkan potongan perilaku digital yang kebetulan terekam. Potongan inilah yang kemudian diolah, diprediksi, dan dijadikan dasar keputusan strategis. Tanpa sadar, bias awal tidak hanya terbawa, tetapi juga diperkuat oleh mesin.

Efisiensi yang Mempercepat, Bukan Memperdalam

Dalam praktik marketing, AI sering diposisikan sebagai alat percepatan keputusan. Campaign mana yang paling mungkin berhasil. Audiens mana yang paling responsif. Konten mana yang paling berpotensi menghasilkan konversi.

Masalahnya, kecepatan ini sering menggantikan proses berpikir, bukan mendukungnya. Keputusan diambil lebih cepat, tetapi pertanyaan kritis justru berkurang. Mengapa segmen ini dianggap tidak bernilai. Mengapa narasi tertentu terus direplikasi. Mengapa pasar tertentu selalu ditempatkan di pinggir.

AI membantu menjawab apa yang bekerja, tetapi jarang membantu menjawab mengapa. Di titik ini, marketing berisiko berubah menjadi praktik optimasi mekanis, bukan upaya memahami manusia.

Algoritma Mengikuti Tujuan, Bukan Kebenaran

AI tidak mengejar kebenaran. AI mengejar tujuan yang ditentukan manusia. Jika tujuan bisnis didefinisikan sebagai efisiensi biaya, maka sistem akan mengorbankan aspek lain yang tidak mudah diukur. Jika orientasi utama adalah konversi jangka pendek, relasi jangka panjang dengan konsumen menjadi urusan sekunder.

Di Indonesia, tekanan untuk hasil cepat sering kali lebih kuat daripada kesabaran membangun makna merek. AI lalu digunakan untuk mempercepat pola lama, bukan memperbaikinya. Segmentasi semakin sempit. Pesan semakin seragam. Eksploitasi atensi menjadi semakin halus dan sulit disadari.

Bukan karena AI bermasalah, melainkan karena tujuan yang diberikan kepadanya terlalu sempit.

Tantangan Kontekstual Indonesia

Indonesia bukan pasar yang homogen. Bahasa, nilai, dan cara memaknai pesan berbeda dari satu komunitas ke komunitas lain. Ketika AI dilatih dengan kerangka global, risiko penyederhanaan berlebihan menjadi sangat nyata.

Narasi yang berhasil di satu konteks dianggap universal. Pola dominan di kota besar diasumsikan mewakili keseluruhan pasar. Di sinilah AI berpotensi memperkuat ketimpangan representasi. Yang sudah terlihat menjadi semakin terlihat. Yang tidak terdata semakin tersingkir.

Marketing lalu kehilangan fungsi sosialnya sebagai jembatan pemahaman. Ia bergeser menjadi mesin seleksi yang dingin dan impersonal.

Refleksi Etis bagi Praktisi Marketing

AI marketing bukan sekadar soal adopsi teknologi, melainkan soal tanggung jawab pengambilan keputusan. Setiap dashboard dan setiap rekomendasi algoritmik tetap membutuhkan kesadaran manusia di belakangnya.

Pertanyaannya bukan apakah AI perlu digunakan. Pertanyaannya adalah bagaimana menjaga agar keputusan strategis tetap berakar pada pemahaman manusia, bukan semata pada optimasi angka.

Efisiensi perlu ditanya ulang. Efisien untuk siapa. Efisien dengan konsekuensi apa. Efisien dengan nilai apa yang dikorbankan.

Di Indonesia, tantangan terbesar bukan kekurangan teknologi, melainkan kedewasaan dalam menggunakannya. AI bisa menjadi alat refleksi yang memperdalam strategi. Namun tanpa kesadaran etis, AI justru berisiko mempercepat kesalahan yang sama, hanya dengan tampilan yang lebih canggih.

Pada akhirnya, marketing selalu berbicara tentang manusia. Dan manusia tidak pernah sepenuhnya dapat direduksi menjadi data.