Pertanyaan di whiteboard
Read More

Tidak Ada Keputusan yang Pasti

Di dunia AI, hampir tidak ada keputusan yang benar-benar pasti. Memilih Claude atau Gemini, RAG atau fine-tuning, API atau local LLM, semuanya adalah taruhan berdasarkan informasi yang kita miliki hari ini. Melalui Thinking in Bets, Annie Duke mengajarkan cara berpikir probabilistik: jangan menilai keputusan hanya dari hasil akhirnya, jangan menunggu kepastian yang tidak pernah datang, dan jangan biarkan ego mempertahankan keputusan yang sudah tidak relevan. Di era AI yang berubah cepat, kemampuan mengambil keputusan yang masuk akal lalu berani mengubahnya ketika fakta berubah menjadi keunggulan penting.
Read More
Cara Menjadi Produktif Untuk Orang Normal Seperti Anda
Read More

Cara Menjadi Kaya: Bukan Mengejar Uang, tapi Menggandakan Nilai

Kaya bukan sekadar soal mendapatkan uang. Kekayaan tumbuh ketika kita mampu memberikan sesuatu yang bernilai kepada orang lain dengan harga yang masuk akal, membangun kepercayaan, menciptakan koneksi, lalu mengulanginya berkali-kali. Pendidikan bisa membuat kita pintar, pekerjaan bisa memberi pengalaman, tetapi kemampuan menciptakan nilai setelah sekolah yang menentukan seberapa jauh kita berkembang. Karena pada akhirnya, uang mengikuti nilai yang kita ciptakan dan kemampuan kita memperluas manfaatnya.
Read More

Jangan Sibuk Tahu Semuanya. Tahu yang Tepat Justru Lebih Penting

Kita sering mengira semakin banyak yang kita tahu, semakin besar peluang kita untuk sukses. Padahal, terlalu banyak informasi justru bisa membuat pikiran penuh dan fokus berantakan. Kita tidak perlu menjadi ensiklopedia berjalan. Yang kita perlukan adalah tahu apa yang penting, apa yang perlu dikuasai, dan kapan harus mempelajarinya. Seperti pemain sepak bola yang fokus menjadi hebat di posisinya, kita pun perlu menemukan kekuatan utama lalu mempertajamnya. Inilah prinsip just in time: belajar ketika dibutuhkan, menggunakan ketika diperlukan, dan tidak membebani kepala dengan hal-hal yang belum relevan.
Read More
Feynman Technique adalah
Read More

Di Era AI, Yang Mati Bukan Membaca. Tapi Kemampuan Kita untuk Berpikir Dalam

Kita tidak benar-benar berhenti membaca. Kita membaca WhatsApp, berita, email, newsletter, social media, Kindle, bahkan subtitle. Tetapi ada yang berubah: kemampuan kita untuk tinggal cukup lama bersama sebuah gagasan. Di era AI, masalahnya bukan kekurangan informasi. Kita justru kelebihan informasi. Yang semakin langka adalah attention. Karena itu, yang perlu kita khawatirkan bukan kematian membaca, tetapi kematian deep reading—kemampuan untuk fokus, mengikuti argumentasi secara utuh, dan membiarkan sebuah gagasan mengubah cara kita berpikir.
Read More
Cara Memulai Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) Di Perusahaan Anda
Read More

AI Tahu Semakin Banyak. Kita Harus Belajar Berpikir Semakin Baik

AI bisa menghasilkan jawaban semakin cepat, tetapi pengetahuan teknis juga semakin cepat usang. Dalam The Art of Doing Science and Engineering, Richard Hamming mengajarkan sesuatu yang justru semakin relevan di era AI: belajar bukan sekadar mengumpulkan fakta, tetapi membangun pola berpikir. Dari memilih masalah yang penting, memindahkan skill antar bidang, hingga kemampuan menilai jawaban AI, semuanya bermuara pada satu hal: kemampuan berpikir. Karena ketika teknologi terus berubah, fondasi berpikir yang kuat membuat kita tidak perlu selalu memulai dari nol.
Read More
Diskusi yang mati
Read More

Ketika Ego Masuk, Diskusi Mati

Dua orang bisa berbeda pendapat karena berbeda data. Tetapi diskusi benar-benar mati ketika ego merasa terancam. Ada yang merasa diserang padahal tidak ada yang menyerang. Ada yang menyerang orang lain karena tidak mampu menjawab argumennya. Di baliknya ada personalization, emotional reasoning, ad hominem, motivated reasoning, dan social identity theory. Memahami cara kerja pikiran ini penting agar kita tidak sekadar ingin menang dalam diskusi, tetapi mampu menerima kemungkinan bahwa orang lain mungkin benar.
Read More