Co-Pilot Syndrome: The Silent Drift from Assistance to Dependence

PENDAHULUAN

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merupakan teknologi yang memungkinkan sistem komputer menjalankan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti memahami bahasa, mengenali pola, memproses informasi, membuat prediksi, memberikan rekomendasi, dan membantu pengambilan keputusan.

Terdapat satu kalimat yang mungkin akan semakin sering terdengar di dunia kerja masa depan, “Tunggu, saya cek AI dulu”. Hal ini bukan karena manusia tidak mengetahui jawabannya, melainkan karena manusia mulai ragu apakah mereka mampu menjawab tanpa AI.

Pada titik inilah paradigma mengenai AI dapat berubah, kekhawatiran kita tidak lagi hanya tentang AI yang menggantikan peran manusia, tetapi tentang manusia yang perlahan kehilangan keberanian untuk bekerja tanpa bantuan AI.

Perubahan tersebut telah masuk ke lingkungan pendidikan tinggi. Mahasiswa menggunakan AI untuk membantu berbagai kebutuhan perkuliahan, hal ini mencakup memahami materi, mencari ide, bahkan menganalisis data.

Perguruan tinggi pun didorong untuk membekali mahasiswa dengan kompetensi digital sebagai bekal memasuki dunia kerja. Namun, kemudahan tersebut tidak selalu berjalan searah dengan kemampuan berpikir secara mandiri. Proses belajar yang semula melalui beberapa tahapan dapat dipersingkat hanya dengan satu prompt, sehingga penggunaan AI yang berulang berpotensi mengubah pola pikir mahasiswa.

Kondisi tersebut mulai terlihat dalam penelitian di Indonesia. Firdaus dkk. (2025) menemukan bahwa penggunaan AI memberikan kemudahan dan efisiensi dalam menyelesaikan tugas akademik, tetapi ketergantungan yang berlebihan berpotensi melemahkan kemampuan berpikir kritis dan kreatif mahasiswa.

Penelitian terhadap 79 mahasiswa perguruan tinggi negeri juga menunjukkan tingkat ketergantungan ChatGPT berada pada kategori sedang dengan nilai rata-rata 3,10, sedangkan penggunaan kritis berada pada rata-rata 3,87 (Pujiastuti dkk., 2026). Temuan ini menunjukkan bahwa mahasiswa membutuhkan keseimbangan dengan memanfaatkan AI tanpa menyerahkan kendali berpikir kepadanya.

Fenomena inilah yang dalam artikel ini disebut Co-Pilot Syndrome istilah konseptual untuk menggambarkan pergeseran senyap yang berlangsung secara perlahan ketika AI bergerak dari sekadar alat bantu (assistance) menjadi penopang kognitif yang sulit ditinggalkan (dependence). Istilah ini bukan teori yang telah mapan, melainkan gagasan yang dirumuskan berdasarkan temuan penelitian mengenai ketergantungan AI, cognitive offloading, berpikir kritis, dan kesiapan mahasiswa menghadapi dunia kerja.

Mahasiswa menjadi kelompok yang sangat penting dalam persoalan ini. Mereka sedang membentuk kebiasaan berpikir yang tidak hanya sekadar belajar menggunakan AI yang akan dibawa ke dunia kerja.

Ketika tuntutan terhadap kemampuan digital semakin besar, persoalannya bukan lagi hanya pertanyaan apakah mereka mampu menggunakan AI. Hal yang lebih penting adalah bagaimana mereka memanfaatkannya tanpa kehilangan kemampuan untuk berpikir dan mengambil keputusan secara mandiri.

Urgensi persoalan ini juga terlihat dari arah kebijakan nasional. Pada 2025, Kementerian Komunikasi dan Digital menegaskan pentingnya perguruan tinggi dalam mencetak talenta digital di era AI.

Pada 2026, kementerian tersebut kembali menekankan bahwa AI seharusnya menjadi alat bantu, bukan tempat bergantung, serta mengingatkan mahasiswa agar tetap mampu berpikir tanpa AI (Kementerian Komunikasi dan Digital, 2026). Hal ini menunjukkan bahwa ketergantungan terhadap AI mulai menjadi perhatian dalam pembentukan talenta digital Indonesia dan memperkuat relevansi Co-Pilot Syndrome sejak masa perkuliahan.

PEMBAHASAN

1. Bukan Lagi Soal Seberapa Sering Mahasiswa Menggunakan AI

Pembahasan tentang AI di perguruan tinggi sering berhenti pada pertanyaan sederhana, yaitu seberapa sering mahasiswa menggunakannya? padahal, frekuensi belum cukup untuk menjelaskan apakah AI benar-benar membantu proses belajar atau justru mengambil alih sebagian proses berpikir.

Dua mahasiswa dapat sama-sama menggunakan ChatGPT setiap hari, tetapi dengan pola yang sangat berbeda. Mahasiswa pertama memakainya untuk menguji argumen yang sudah ia susun. Mahasiswa kedua menggunakannya untuk menyusun argumen sejak awal. Angka frekuensi yang sama tidak berarti tingkat ketergantungan yang sama.

Temuan Pujiastuti dkk. (2026) memperkuat hal tersebut. Penelitian terhadap 79 mahasiswa perguruan tinggi negeri di Indonesia, tingkat ketergantungan terhadap ChatGPT berada pada kategori sedang dengan rata-rata 3,10.

Pada saat yang sama, penggunaan ChatGPT secara kritis memiliki rata-rata 3,87. Menariknya, analisis mereka tidak menemukan hubungan yang signifikan antara ketergantungan maupun penggunaan kritis ChatGPT dengan kemampuan membaca kritis.

Artinya keberadaan AI tidak otomatis membuat kemampuan berpikir mahasiswa menurun, yang perlu diperhatikan adalah bagaimana AI digunakan dan bagian mana dari proses berpikir yang mulai diserahkan kepadanya.

2. Ketika Bantuan Mulai Menjadi Ketergantungan

Co-Pilot Syndrome menjadi menarik pada pembahasan ini. Istilah ini bukan diagnosis atau istilah ilmiah yang sudah mapan, melainkan konsep untuk menjelaskan perubahan posisi AI dalam aktivitas kognitif manusia.

Pada awalnya, AI berfungsi seperti kalkulator. Manusia berpikir lebih dahulu lalu menggunakan mesin untuk mempercepat pekerjaan. Namun, perannya dapat bergeser ketika manusia mulai membuka AI sebelum merumuskan masalah, meminta alternatif sebelum membangun pendapat, atau mencari kesimpulan sebelum menyelesaikan analisis.

Perubahan tersebut tampak kecil karena setiap tindakan terasa efisien. Padahal, terdapat perbedaan antara menggunakan AI untuk menghemat waktu dan menggunakannya untuk menghindari proses berpikir. Ketika mahasiswa meminta AI mengoreksi gagasan yang telah dibuat sendiri, terjadi kolaborasi. Sebaliknya, ketika AI diminta menentukan gagasan sejak awal, sebagian fungsi kognitif mulai berpindah.

Penelitian Susilana dkk. (2025) terhadap 150 mahasiswa menunjukkan bahwa lebih dari separuh responden memiliki sikap positif terhadap penggunaan AI dalam kegiatan akademik. Namun, jumlah yang hampir sama juga mengkhawatirkan dampaknya terhadap soft skills.

Sebanyak 50,5% responden tidak setuju bahwa AI meningkatkan divergent thinking dan problem solving, sementara 52,6% tidak setuju bahwa AI meningkatkan kemampuan membedakan kebenaran ketika menghadapi informasi baru. Temuan ini menunjukkan adanya jarak antara kenyamanan menggunakan AI dan keyakinan bahwa AI benar-benar memperkuat kemampuan berpikir.

3. Paradoksnya: Dunia Kerja Justru Semakin Membutuhkan AI

Persoalannya menjadi lebih rumit karena mahasiswa tidak sedang dipersiapkan untuk dunia kerja tanpa AI. Mereka justru sedang menuju dunia kerja yang semakin mengandalkan AI. Data Microsoft dan LinkedIn dalam Work Trend Index 2024 menunjukkan bahwa 92% knowledge workers di Indonesia telah menggunakan generative AI di tempat kerja. Angka tersebut lebih tinggi daripada rata-rata global sebesar 75% dan Asia Pasifik sebesar 83%. Selain itu, 69% pemimpin perusahaan di Indonesia menyatakan bahwa mereka tidak akan merekrut seseorang tanpa keterampilan AI.

Data yang lebih baru dari PwC menunjukkan bahwa penggunaan AI di Indonesia juga sudah meluas. Dalam survei terhadap 812 pekerja Indonesia yang menjadi bagian dari hampir 50.000 responden di 48 negara, 69% responden Indonesia menyatakan telah menggunakan AI untuk pekerjaannya dalam satu tahun terakhir. Sebanyak 16% menggunakannya setiap hari. Menariknya, 96% pengguna GenAI harian di Indonesia melaporkan peningkatan produktivitas. Angka tersebut turun menjadi 75% pada pengguna yang jarang menggunakan GenAI.

Karena itu, persoalannya bukan apakah mahasiswa perlu menggunakan AI. Mereka memang perlu. Tantangannya adalah memastikan bahwa peningkatan produktivitas tidak dibayar dengan hilangnya kemampuan manusia untuk memahami pekerjaan yang sedang dipercepat.

Kondisi ini membuat Co-Pilot Syndrome menjadi penting. AI seharusnya membantu manusia bekerja lebih baik, bukan membuat manusia kehilangan kemampuan untuk bekerja tanpa dirinya.

GAGASAN ATAU SOLUSI

Transformasi dunia kerja di era digital tidak mungkin dihadapi dengan meminta mahasiswa menjauh dari AI. Sebaliknya, mahasiswa perlu belajar hidup dan bekerja berdampingan dengan teknologi tersebut. Persoalannya bukan lagi apakah AI akan digunakan, melainkan bagaimana mahasiswa menggunakannya.

Mahasiswa perlu melihat AI sebagai bagian dari lingkungan kerja masa depan, tetapi tetap memastikan bahwa teknologi tersebut digunakan untuk memperkuat kompetensi manusia, bukan menggantikannya. Menghadapi kondisi tersebut, artikel ini menawarkan konsep AI Independence framework. Kerangka gagasan AI Independence dan AI Stress Test disajikan pada gambar berikut:

Gambar 1. Framework AI Independence dan Tahapan AI Stress Test

AI Independence menjadi landasan dalam menjaga posisi manusia ketika bekerja bersama AI. Konsep ini bukan berarti mahasiswa harus mampu bekerja tanpa AI. Sebaliknya, AI tetap dimanfaatkan sebagai bagian dari proses kerja selama penggunaannya tidak menggantikan kemandirian manusia dalam berpikir dan mengambil keputusan.

Melalui framework ini, mahasiswa diarahkan untuk tetap memiliki kendali atas penggunaan AI, mulai dari memahami pekerjaan yang dilakukan hingga menentukan keputusan akhir. Dengan demikian, AI tidak ditempatkan sebagai sumber jawaban utama, melainkan sebagai pendukung yang membantu mahasiswa bekerja secara lebih efektif.

AI Independence dibangun melalui tiga kemampuan, yaitu Competence, Criticality, dan Control.

a. Competence

Competence menekankan bahwa mahasiswa perlu menguasai dasar pekerjaan sebelum mengandalkan AI. Ketika teknologi semakin melekat dalam pekerjaan, AI dapat membantu menyusun laporan, menganalisis data, membuat kode, hingga menghasilkan alternatif solusi. Namun, tanpa pemahaman dasar, seseorang akan kesulitan menilai benar atau salahnya hasil AI. Maka dari itu, mahasiswa perlu membangun kompetensi substantif terlebih dahulu, kemudian memanfaatkan AI untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas pekerjaan.

b. Criticality

Criticality, menekankan pentingnya bersikap kritis terhadap jawaban AI. Mahasiswa tidak cukup menerima jawaban yang terlihat benar, tetapi perlu mengecek sumber dan mempertimbangkan apakah jawaban tersebut sesuai dengan masalah yang sedang dihadapi. Dengan begitu, penggunaan AI tetap mendorong mahasiswa untuk berpikir, bukan sekadar menerima jawaban yang diberikan.

c. Control

Control, yaitu mempertahankan kendali manusia dalam penggunaan AI. Mahasiswa boleh meminta AI memberikan rekomendasi, tetapi keputusan akhir tetap berada pada dirinya. Seiring berkembangnya tuntutan profesional, setiap keputusan memiliki konsekuensi yang tidak dapat dialihkan kepada teknologi. Maka mahasiswa harus terbiasa menjelaskan dan memahami betul alasan di balik keputusan yang diambil.

**1. Menguji AI Independence melalui AI Stress Test**

Berangkat dari kebutuhan untuk mempertahankan keterlibatan kognitif mahasiswa, artikel ini menawarkan AI Stress Test, yaitu mekanisme untuk menguji apakah penggunaan AI benar-benar memperkuat kemampuan manusia atau justru menggantikannya.

Konsep ini mengembangkan pendekatan oleh He dkk. (2026), seperti think-first-then-prompt, AI-free first drafts, hallucination detection, source triangulation, AI-use reflection logs, Assignment-specific disclosure dan Comparable AI-free task. Seluruh pendekatan tersebut disusun menjadi lima tahap berikut:

Tabel 1. Mekanisme AI Stress Test

No	Tahap	Aktivitas	Apa yang dilakukan Mahasiswa?	Kemampuan yang Diuji
1	Think First	Think-first-then-prompt dan AI-free first draft	Mahasiswa memahami dan menyusun pemikiran atau rancangan awal sebelum mengetikkan prompt ke AI.	Pemahaman awal dan kemampuan memulai tanpa AI.
2	AI On	Assignment-specific disclosure	Mahasiswa menggunakan AI untuk mengembangkan, menguji atau memperbaiki gagasan dan mencatat transparansi bagian hasil bantuan AI.	Transparansi dan kemampuan menggunakan AI secara terarah.
3	AI Critique	Hallucination detection dan source triangulation	Mahasiswa memeriksa jawaban AI, menemukan informasi yang keliru, membandingkannya dengan sumber yang kredibel, serta menilai kesesuaiannya dengan konteks.	Kemampuan mendeteksi kesalahan dan memverifikasi informasi.
4	AI Off	Comparable AI-free task	Mahasiswa menyelesaikan persoalan baru dengan tingkat kesulitan yang sebanding tanpa bantuan AI. Kemudian hasilnya dibandingkan dengan kinerja ketika AI digunakan.	Kemampuan menyelesaikan persoalan secara mandiri.
5	Reflection	AI-use reflection log	Mahasiswa merefleksikan bagian yang terbantu AI, bagian yang mampu dikerjakan sendiri, kesalahan AI yang ditemukan, serta kesulitan yang muncul ketika AI tidak tersedia.	Kesadaran terhadap pola penggunaan dan potensi ketergantungan pada AI.

Sumber: Diolah oleh penulis berdasarkan sintesis literatur, 2026.

PENUTUP

Penggunaan AI dalam pendidikan tinggi dan dunia kerja merupakan suatu kebutuhan yang tidak dapat dihindari, tetapi pemanfaatannya perlu tetap berada dalam kendali manusia. Co-Pilot Syndrome menunjukkan bahwa persoalan utama bukan terletak pada seberapa sering mahasiswa menggunakan AI, melainkan pada sejauh mana AI mulai menggantikan proses berpikir dan pengambilan keputusan secara mandiri.

Artikel ini menawarkan AI Independence yang dibangun melalui Competence, Criticality, dan Control, serta AI Stress Test sebagai mekanisme untuk menguji kemandirian mahasiswa dalam menggunakan AI. Penerapan kedua konsep tersebut diharapkan dapat membantu mahasiswa memanfaatkan AI secara produktif dan kritis tanpa membentuk ketergantungan.

Penulis: Muh. Jauhar Bariq Rizqirrachman
Mahasiswa Akuntansi, Universitas Hasanuddin

Editor: Salwa Alifah Yusrina
Bahasa: Rahmat Al Kafi

Referensi

Firdaus, J.A., Ummah, R.I., Aprialini, R.R., Fithriyyah, A., Mahsusi and Faizin, A. (2025) ‘Ketergantungan penggunaan kecerdasan buatan (AI) pada tugas akademik mahasiswa terhadap kemampuan berpikir kritis dan kreatif’, Didaktika: Jurnal Kependidikan, 14(1), pp. 1203–1214.

He, X., Li, S., Cha, R., Wang, L., Shen, Y., Wu, R., Wu, L., Gong, X., and Liu, J. (2026) ‘Artificial intelligence dependency in college students: a critical narrative review’, Frontiers in Psychology, 17, Article 1808268.

Kementerian Komunikasi dan Digital (2025) ‘Laskar AI: Kolaborasi Lintasarta dan Dicoding cetak ratusan talenta AI siap kerja’, BPSDM Komdigi, 13 February. Available at: (Accessed: 12 September 2026).

Kementerian Komunikasi dan Digital (2026) ‘AI adalah alat bantu, bukan tempat bergantung’, Kementerian Komunikasi dan Digital, 3 February. Available at: (Accessed: 12 September 2026).

Microsoft & LinkedIn. (2024) Work Trend Index 2024: The state of AI at work in Indonesia. Microsoft Indonesia News Center.

Pujiastuti, I., Susanti, S., Lestari, D. and Indrayatti, W. (2026) ‘The Relationship between ChatGPT reliance, critical use, and critical reading skills among Indonesian undergraduate students’, JOALL (Journal of Applied Linguistics and Literature), 11(1), pp. 116–132.

PwC Indonesia (2026) ‘AI adoption is boosting productivity, particularly among Indonesia’s Gen Z, yet skill gaps across generations remain a challenge’, PwC Indonesia.

Susilana, R., Setiawan, B., Herlina, and Rahayu, S. (2025) ‘Soft skills in jeopardy: The impact of AI on future generations of students’, Indonesian Journal of Educational Research and Review, 8(1), pp. 133–145.