LAPORAN oleh The Guardian, berdasarkan data daripada Indeed, mendedahkan bahawa graduan di United Kingdom kini berhadapan pasaran kerja paling sukar semenjak 2018. Penurunan ketara dalam peluang pekerjaan pada peringkat permulaan, digabungkan dengan penggunaan kecerdasan buatan (AI) yang semakin meluas, telah menimbulkan kebimbangan tentang masa hadapan graduan baharu dalam ekonomi moden.
Sejak kemunculan alat AI generatif seperti ChatGPT, banyak tugas asas yang sebelum ini menjadi ‘pintu masuk’ kepada dunia kerja kini boleh dilakukan oleh mesin. Penulisan laporan awal, penyediaan dokumentasi, analisis data asas, kerja sokongan pemasaran dan tugasan pentadbiran semakin mudah diautomasi. Apabila produktiviti dapat ditingkatkan tanpa menambah tenaga manusia, syarikat secara rasionalnya akan memilih untuk mengecilkan pengambilan pekerja baharu terutamanya di peringkat junior.
Natijahnya, graduan terpaksa bersaing dalam pasaran yang semakin padat. Tidak lagi memadai menghantar beberapa permohonan dan menunggu panggilan. Ramai graduan perlu menghantar ratusan permohonan hanya untuk merebut satu peluang panggilan temu duga. Proses mencari kerja itu sendiri kini ibarat satu pekerjaan sepenuh masa.
Dalam konteks ini, muncul paradoks. Ketika di universiti, pelajar digalakkan sama ada secara tersurat atau tersirat, untuk menggunakan alat AI bagi membantu pembelajaran. AI digunakan untuk menyusun esei, memperkemas hujah, menulis kod, meringkaskan bacaan dan menyiapkan tugasan dengan lebih cekap.
Hasilnya, mutu tugasan akademik meningkat dan gred kelihatan lebih baik. Namun, dari sudut industri, keadaan ini menimbulkan persoalan baharu iaitu jika mutu pelajar berpunca daripada penggunaan alat AI, apakah alasan majikan untuk mengambil mereka selepas bergraduasi? Mengapa majikan tidak memilih untuk menggunakan AI itu sendiri, yang jelas lebih murah, lebih cepat dan tidak mempunyai karenah seperti manusia?
Paradoks ini berlanjutan apabila graduan memasuki pasaran kerja. Untuk meningkatkan peluang, mereka sekali lagi bergantung kepada AI bagi menggilap Curriculum Vitae (CV), menulis surat permohonan, mengoptimumkan profil LinkedIn dan menyediakan jawapan temu duga. Namun, kerana alat dan pendekatan yang digunakan hampir sama, hasilnya menjadi semakin seragam. Majikan menerima ratusan CV yang kelihatan sempurna tetapi sukar dibezakan antara satu sama lain. Dalam lautan CV yang semuanya tampak hebat, nilai CV sebagai alat pembeza semakin merosot. Majikan menjadi lebih skeptikal terhadap keaslian kemahiran calon.
Kita perlu menyegarkan semula satu konsep yang kini semakin relevan iaitu ‘knowledge worker’ atau pekerja berpengetahuan. Istilah ini telah lama wujud namun hanya dalam era AI ia benar-benar memperolehi makna praktikal. Pekerja berpengetahuan tidak dinilai berdasarkan sejauh mana mereka boleh melaksanakan tugas teknikal semata-mata tetapi berdasarkan keupayaan mereka berfikir secara kritikal, membuat pertimbangan dan memahami konteks di sebalik sesuatu keputusan.
AI mampu menghasilkan jawapan dan cadangan tetapi ia tidak memahami tujuan strategik organisasi, implikasi etika, kesan sosial atau risiko jangka panjang sesuatu tindakan. AI juga tidak memikul tanggungjawab apabila sesuatu keputusan membawa akibat yang tidak boleh berundur semula. Pernah dilaporkan tentang insiden AI Agentik yang telah memadamkan storan komputer pengguna dan sekadar ‘meminta maaf’ tanpa menyediakan penyelesaian yang memuaskan. Di sinilah peranan graduan diperlukan untuk memandu perjalanan alat AI supaya sampai ke destinasi yang betul tanpa tersasar atau terbabit dalam ‘kemalangan’.
Sayangnya, peralihan ini belum sepenuhnya tercermin dalam sistem pendidikan yang ada sekarang. Iklan alat AI di pasaran lebih cenderung mempromosikan budaya menyelesaikan tugasan dengan cepat supaya penggunanya boleh bersantai. Akibatnya, pengguna tidak memperoleh pembelajaran yang bermakna, mereka menipu diri sendiri dengan anggapan bahawa mereka sudah bijak padahal mereka hanya menjalankan aktiviti salin dan tampal.
Tidak dapat disangkal bahawa universiti menghadapi dilema struktur. Silibus tidak dapat diperbaharui dengan cepat kerana memerlukan proses kelulusan dan pematuhan piawaian formal. Dalam tempoh yang sama, teknologi AI berkembang dengan pesat. Jurang antara teknik yang diajar secara manual dan apa yang dapat diselesaikan dengan bantuan AI semakin meluas, menyebabkan graduan memasuki pasaran kerja dengan pengetahuan teori yang baik tetapi ketinggalan dalam aplikasi teknologi yang dipacu AI.
Justeru, pelajar perlu bersikap proaktif mencari peluang pembelajaran di luar silibus formal. Kursus pensijilan dalam bidang seperti analitik data, pengkomputeran awan, asas AI, automasi digital dan literasi teknologi boleh memberi pendedahan praktikal merentas bidang ilmu. Melalui pendedahan ini, graduan dapat memahami bagaimana teknologi digunakan dalam operasi sebenar organisasi dan bagaimana mereka berperanan memandu AI sebagai alat sokongan. Dengan sikap ingin tahu, keupayaan belajar secara berdikari dan kesediaan menyesuaikan diri, pelajar boleh membina identiti sebagai ‘knowledge worker’ sejak usia muda. Di sinilah akan terserlah kualiti yang akan membezakan CV mereka dengan ribuan CV yang lain.
M.MAHMOOD
(M.Mahmood ialah penulis dalam bidang teknologi maklumat di medium.com. Tulisan beliau diterbitkan di ruangan DevGenius, TowardsDev, Python In Plain English, Low Code For Data Science dan System Weakness)
– HARAKAHDAILY 28/12/2025
