Suatu pagi di akhir 2023, di sebuah ruang kelas yang dindingnya masih basah karena hujan semalam, seorang anak berusia lima belas tahun di salah satu kabupaten di Jawa Tengah duduk di depan komputer rakitan tua mengerjakan soal PISA. Ia memiliki teman sekelas yang ayahnya bekerja di tambang batu bara di Kalimantan—pekerjaan yang, menurut dokumen yang ditandatangani Pemerintah Indonesia di Bali setahun sebelumnya, dijadwalkan untuk perlahan-lahan menghilang. Ia juga memiliki sepupu yang bekerja sebagai pengemudi ojek daring, profesi yang belum eksis ketika ia lahir. Dan ia, anak itu sendiri, sedang dinilai oleh sebuah algoritma yang akan menentukan posisi negaranya di sebuah liga global keterampilan. Hasilnya, ketika diumumkan beberapa bulan kemudian, menunjukkan bahwa hanya 18% dari teman-teman seusianya mencapai kompetensi minimum dalam matematika—jauh di bawah rata-rata OECD sebesar 69% (OECD, 2023).

Pertanyaan yang menggantung di atas ruangan itu, dan di atas Indonesia secara keseluruhan, adalah pertanyaan yang sebenarnya selalu menjadi pusat dari setiap proyek pendidikan modern: untuk dunia yang seperti apa kita sedang mempersiapkan mereka? Sebab dunia yang akan dihuni anak itu ketika ia berusia tiga puluh lima—sekitar 2043, dua tahun sebelum tenggat simbolik *Indonesia Emas 2045*—adalah dunia yang sebagian besar belum bisa dilihat oleh siapa pun dengan jelas.

## Aritmatika sebuah Bonus

Indonesia berada di titik demografi yang oleh ahli statistik Bappenas dan UNFPA disebut sebagai “jendela peluang.” Populasinya mencapai sekitar 284 juta jiwa pada 2025, dengan rasio ketergantungan yang menyentuh titik terendah pada awal dekade ini sebelum perlahan kembali naik akibat penuaan struktural (UNFPA Indonesia, 2025). Dalam aritmatika konvensional pembangunan, ini berarti waktu yang relatif singkat—dua dekade, paling lama—untuk mengubah jumlah orang muda yang produktif menjadi kemakmuran yang bertahan setelah mereka pensiun. Korea Selatan dan Tiongkok, dalam fase serupa, melakukannya. Banyak negara Amerika Latin tidak.

Pada saat yang sama, tiga gelombang yang—jika boleh meminjam istilah Alvin Toffler—datang bukan secara bergantian, melainkan saling menumpuk, sedang menghantam pantai itu. Yang pertama adalah otomasi industri yang sudah berlangsung sejak 1980-an. Yang kedua adalah kecerdasan buatan, terutama gelombang model bahasa generatif sejak akhir 2022. Yang ketiga adalah transisi energi global menuju nol-bersih, yang bagi Indonesia berarti melepaskan ketergantungan struktural pada batu bara dalam waktu yang, secara historis, sangat singkat.

Tiga gelombang ini bukan abstraksi. Laporan McKinsey (2019) memperkirakan hingga 23 juta pekerjaan di Indonesia bisa tergeser oleh otomasi pada 2030, walau 27–46 juta pekerjaan baru juga berpotensi tercipta dalam periode yang sama—suatu pertukaran yang, secara neto, positif, tetapi hanya jika sistem pendidikan dan pelatihan kerja mampu memindahkan manusia dari kolom yang satu ke kolom yang lain dengan cukup cepat. Laporan Bank Dunia *Future Jobs: Robots, Artificial Intelligence, and Digital Platforms in East Asia and Pacific* (2025) memberi rasa skala: di lima negara Asia Tenggara yang ditelitinya, antara 2018 dan 2022, robot industri menciptakan sekitar dua juta pekerjaan untuk pekerja terampil dan menggusur 1,4 juta pekerja berketerampilan rendah. Hanya sekitar 10% pekerjaan di kawasan ini melibatkan tugas-tugas yang *bersifat komplementer* terhadap AI—dibandingkan 30% di negara maju.

Untuk transisi energi, angka-angkanya berbeda warna namun setara berat: IRENA dan ILO (2024) mencatat 16,2 juta pekerjaan energi terbarukan di seluruh dunia pada 2023, dengan Indonesia tercatat sebagai produsen lapangan kerja biofuel terbesar kedua di dunia (646.700 pekerjaan, kebanyakan di rantai pasok agrikultural). Global Green Growth Institute memperkirakan 2,1 hingga 3,7 juta pekerjaan energi terbarukan baru bisa tercipta di Indonesia pada 2030, sementara Just Energy Transition Partnership menjanjikan mobilisasi US$21,6 miliar untuk merealisasikan transisi ini (Climate Policy Initiative, 2025). Tetapi seperti yang dicatat oleh laporan Boston Consulting Group yang dikutip di Frontiers in Sociology (2025), defisit global pekerja terampil di sektor hijau diproyeksikan mencapai *tujuh juta orang* pada 2030.

Inilah aritmatika yang harus diselesaikan oleh kebijakan pendidikan Indonesia: 30-an juta orang muda yang akan memasuki angkatan kerja antara sekarang dan 2045, sekelompok besar pekerja yang harus dilatih ulang, ekspektasi bahwa hampir 40% keterampilan pekerjaan akan berubah pada 2030 (World Economic Forum, 2025), dan sebuah sistem pendidikan yang—menurut hampir setiap pengukuran komparatif—sedang berjuang untuk mencapai garis dasar.

## Apa yang Sebenarnya Diminta Pasar

Selama dekade terakhir, terminologi keterampilan abad ke-21 telah membusung. “Kreativitas,” “berpikir kritis,” “kolaborasi,” “komunikasi”—yang oleh para skeptis dijuluki sebagai 4C *buzzword*. Tetapi data empiris terbaru sebetulnya cukup spesifik mengenai apa yang dimaksud.

WEF Future of Jobs Report (2025), berdasarkan survei lebih dari seribu perusahaan global yang mempekerjakan 14 juta orang, memetakan keterampilan inti yang paling cepat tumbuh dalam permintaan menuju 2030. Lima teratas: pemikiran analitis, AI dan big data, keterampilan teknologi (technological literacy), penguasaan jaringan dan keamanan siber, dan—ini yang sering hilang dari narasi otomatisasi—resiliensi, fleksibilitas, dan kelincahan. Kategori lain yang berkembang pesat: rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat, kepemimpinan, dan pemikiran kreatif. Yang menarik, *tidak satu pun* dari lima keterampilan teknis murni mendominasi puncak daftar. Bahkan dalam laporan yang ditulis oleh institusi yang sering dikritik sebagai jendela Silicon Valley ke dunia, kompetensi paling dihargai oleh para pemberi kerja adalah, jika dilihat dengan cermat, kompetensi *kognitif* dan *meta-kognitif*, bukan keterampilan koding tertentu yang akan kedaluwarsa dalam tiga tahun.

Bank Dunia, dalam laporannya yang sama, menyimpulkan bahwa kombinasi yang dibutuhkan adalah “keterampilan digital, sosioemosional, dan teknis” yang melengkapi—bukan menggantikan—teknologi baru. Dalam bahasa yang lebih telanjang: pekerjaan yang aman dari otomasi adalah pekerjaan yang tugasnya saling melengkapi dengan mesin, bukan yang tergantikan olehnya. Pengemudi truk semi-otonom, perawat yang menggunakan AI diagnostik, guru yang menggunakan tutor adaptif, teknisi yang membaca diagram dari drone inspeksi turbin angin—semua berbagi struktur yang sama: kemampuan manusia menutup celah yang masih sulit ditutup oleh mesin (penilaian dalam ambiguitas, koordinasi sosial, navigasi kompleksitas fisik yang tidak terduga).

Yang menarik, pola ini dikonfirmasi oleh studi Pizzinelli dkk. (2023) untuk IMF, yang mengembangkan ukuran “komplementaritas AI” dan menemukan bahwa pekerja di pekerjaan dengan komplementaritas tinggi cenderung mendapatkan premi upah yang signifikan. Untuk Indonesia, di mana sebagian besar lapangan kerja terkonsentrasi di sektor informal dan pekerjaan rutin-manual, pertanyaannya bukan saja bagaimana melatih pekerja untuk pekerjaan-pekerjaan komplementer, tetapi bagaimana memperluas akses ke pekerjaan jenis ini sejak awal.

Sebuah studi yang diterbitkan dalam jurnal *Sustainability* (Wakhid dan Hanifah, 2023) menghitung bahwa surplus tenaga kerja digital di Indonesia bisa mencapai 600.000 orang per tahun jika pasokan dan permintaan tidak disinkronisasi—suatu paradoks yang mengkhawatirkan. Bukan kurang ahli, tetapi *lulus tanpa kompetensi yang tepat*. Tingkat pengangguran lulusan SMK pada 2024 mencapai 9,01%, lebih tinggi dari lulusan SMA pada usia setara, mencerminkan apa yang oleh literatur akademik disebut sebagai *job–education mismatch*—suatu istilah teknis untuk fenomena yang sederhana: kita melatih jenis pekerja yang berbeda dari apa yang dibutuhkan ekonomi (Springer Asia-Pacific Journal of Regional Science, 2024).

## Lima Keterampilan yang Bisa Dipertahankan

Jika kita memaksakan kerangka dari data di atas, ada lima kelompok keterampilan yang berulang muncul dalam laporan kredibel sebagai prioritas:

Pertama, **literasi dan numerasi fundamental**. Ini terdengar membosankan, tetapi data PISA membuktikan bahwa Indonesia belum memenangkan pertarungan ini. Dengan 60% siswa berada di Level 1 atau di bawahnya dalam ketiga bidang (membaca, matematika, sains)—suatu level yang oleh OECD digambarkan sebagai “kemampuan dasar yang sangat terbatas”—tidak ada gunanya membicarakan AI literacy sebelum baseline ini terlampaui. Setiap keterampilan kognitif yang lebih kompleks dibangun di atas fondasi ini.

Kedua, **literasi digital dan AI**. Bukan sekadar bisa menggunakan WhatsApp dan Instagram, melainkan apa yang oleh akademisi disebut sebagai *critical AI literacy*—kemampuan menilai output AI, memahami batasannya, dan menggunakannya sebagai alat berpikir, bukan pengganti berpikir. Ini didukung oleh proposisi yang muncul di *Frontiers in Education* (2026) tentang pedagogi kritis untuk era AI, yang berargumen bahwa siswa perlu dipersiapkan tidak hanya untuk *menggunakan* AI tetapi untuk *mempertanyakan* AI.

Ketiga, **keterampilan sosioemosional dan etis**. Resiliensi, kolaborasi, pengelolaan diri, dan apa yang oleh tradisi Ki Hajar Dewantara disebut sebagai *budi pekerti*. Riset PISA 2022 menemukan bahwa di Indonesia, hanya 31% siswa mencapai kompetensi dasar berpikir kreatif (rata-rata OECD: 78%), dan hanya 5% adalah top performer di bidang ini (rata-rata OECD: 27%) (OECD, 2024). Ini, jika digabungkan dengan tekanan otomasi pada pekerjaan rutin, adalah peringatan serius.

Keempat, **keterampilan hijau dan teknis untuk transisi energi**. Ini mencakup pelajaran konkret: instalasi panel surya, pemeliharaan turbin angin, manajemen jaringan listrik pintar, akuntansi karbon, audit energi, kimia baterai, dan pengelolaan limbah elektronik. Roadmap SWIFT yang sedang disusun bersama PPSDM KEBTKE Kementerian ESDM bertujuan memetakan kebutuhan tenaga kerja sampai 2060 (Energy Transition Partnership, 2026), tetapi sebagaimana dicatat oleh laporan IISD (2024), implementasinya masih tertahan oleh kurangnya pusat-pusat pelatihan ulang berskala besar.

Kelima, **kemampuan belajar sepanjang hayat**—suatu kompetensi yang oleh WEF (2025) disebut sebagai “rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat” dan oleh tradisi pragmatisme Dewey disebut sebagai “habit of inquiry.” Jika 40% keterampilan pekerjaan akan berubah pada 2030, satu-satunya keterampilan yang tidak akan kedaluwarsa adalah kemampuan untuk terus belajar keterampilan baru.

Tetapi daftar lima ini, betapapun rapinya, menyembunyikan sebuah perdebatan yang lebih dalam—perdebatan yang sudah berusia ratusan tahun di dalam filsafat pendidikan.

## Modal Manusia versus Manusia sebagai Tujuan

Cara dominan untuk memikirkan pendidikan dalam laporan-laporan World Bank, OECD, dan WEF—sangat kasar disederhanakan—berasal dari tradisi *human capital theory* yang dirintis oleh Theodore Schultz dan Gary Becker pada 1960-an. Dalam pandangan ini, pendidikan adalah investasi yang menghasilkan return dalam bentuk produktivitas yang lebih tinggi. Sekolah adalah pabrik tempat anak-anak diolah menjadi “modal” untuk perekonomian. Bahasa kebijakan kontemporer—”angkatan kerja yang siap untuk masa depan,” “keterampilan abad ke-21,” “talenta digital”—pada dasarnya adalah turunan dari paradigma ini.

Kritik paling tajam terhadap paradigma ini datang dari ekonom Amartya Sen dan filsuf Martha Nussbaum, yang sejak 1990-an telah membangun apa yang mereka sebut *capabilities approach*. Pertanyaan Nussbaum sederhana: “Apa yang sebenarnya bisa dilakukan dan dijadikan oleh setiap orang? Kesempatan riil apa yang tersedia bagi mereka?” (Nussbaum, 2011). Dalam pandangan ini, pendidikan bukan investasi yang return-nya diukur dalam PDB; ia adalah pemenuhan kapabilitas manusia—termasuk martabat, partisipasi politik, kesempatan estetik, kemampuan bermain, dan kontrol atas lingkungan sendiri.

Perbedaan ini bukan akademis belaka. Jika kita memilih kerangka *human capital*, maka kebijakan yang masuk akal adalah memprioritaskan keterampilan-keterampilan yang dibayar mahal oleh pasar saat ini—koding, data science, machine learning operations. Tetapi jika kita memilih kerangka *capabilities*, maka kebijakan yang masuk akal mungkin termasuk filsafat, seni, sastra, dan pendidikan kewarganegaraan—hal-hal yang oleh ekonom sering disebut sebagai “kemewahan” tetapi yang, dalam pandangan Nussbaum, justru menjadi inti dari menjadi manusia yang utuh.

Yang menarik, beberapa data empiris justru membenarkan posisi Nussbaum dengan cara yang tidak terduga. Survei perusahaan dalam Future of Jobs Report (2025) menempatkan *analytical thinking* dan *creative thinking* di atas keterampilan teknis murni. Riset Bank Dunia di Asia Timur dan Pasifik (2025) menemukan bahwa pekerja yang paling diuntungkan oleh otomasi adalah mereka yang memiliki “keterampilan sosioemosional yang mendalam”—kompetensi yang justru berkembang melalui sastra, drama, kerja kelompok yang panjang, bukan melalui kursus bootcamp koding tiga bulan. Dengan kata lain: pasar tenaga kerja sendiri, secara empiris, sedang membayar untuk kapabilitas yang oleh Nussbaum disebut sebagai “indrawi, imajinasi, dan pikiran” dan “afiliasi.”

## Tiga Suara yang Tidak Boleh Dilupakan

Tetapi kita harus berhati-hati membuat paradigma kapabilitas terdengar terlalu rapi dan terlalu lurus dengan agenda pasar. Tradisi filsafat pendidikan menyimpan beberapa kritik yang lebih radikal.

John Dewey, dalam *Democracy and Education* (1916), menulis bahwa pendidikan tidak boleh menjadi sekadar persiapan untuk pekerjaan—suatu pandangan yang ia anggap sebagai pengkhianatan terhadap demokrasi. “Pendidikan adalah suatu proses kehidupan dan bukan persiapan untuk kehidupan masa depan” (Dewey, 1916), tulisnya dalam frasa yang sering dikutip. Bagi Dewey, sekolah harus berfungsi sebagai komunitas mini yang demokratis tempat anak-anak berlatih berpikir secara reflektif tentang masalah yang mereka temui—bukan sebagai kawah kandidasi untuk pasar tenaga kerja. Yang sering dilupakan dari Dewey adalah ironinya yang spesifik: ia hidup di tengah gerakan *manual training* awal abad ke-20 dan secara eksplisit menolak vokasionalisasi sempit yang justru dianjurkannya secara halus untuk diintegrasikan—bukan dengan cara melatih anak-anak untuk pekerjaan tertentu, melainkan dengan cara membuat seluruh kurikulum lebih eksperimental, lebih dekat ke dunia.

Paulo Freire, dalam *Pedagogy of the Oppressed* (1970), memberikan kritik yang lebih politis. Sistem pendidikan yang memperlakukan siswa sebagai “wadah kosong” yang harus diisi—yang oleh Freire disebut sebagai *banking model of education*—adalah, dalam pandangannya, replikasi struktur penindasan. Yang ia tawarkan sebagai gantinya adalah *problem-posing education*: dialog antara guru dan murid, kesadaran kritis (*conscientização*) terhadap struktur sosial, dan praksis untuk mengubahnya. Penerapan Freire pada era AI, sebagaimana ditelusuri oleh tim Berkeley DRC (2024) dan oleh sejumlah artikel terbaru di *Frontiers in Education* (2026), justru sangat relevan: jika AI digunakan untuk menjadi “sumber jawaban otoritatif” yang siswa konsumsi tanpa pertanyaan, itu adalah *banking model* dalam bentuk digital. Jika AI digunakan sebagai mitra inkuiri kritis, itu menjadi *problem-posing*.

Dan kemudian ada Ki Hajar Dewantara, yang dalam Indonesia kontemporer sering dikutip secara karikatural sebagai pencipta semboyan “Tut Wuri Handayani” tanpa dipahami secara mendalam. Filosofi *Tri-N*—Niteni, Nirokke, Nambahi—dan Sistem Among yang ia kembangkan di Taman Siswa pada 1922 sebenarnya merupakan formulasi awal dari apa yang sekarang disebut *student-centered learning*, sangat berdekatan dengan Dewey dalam metodologi tetapi dengan landasan ontologis yang berbeda: bukan pragmatisme Amerika, melainkan tradisi Jawa-Hindu-Budhis tentang manusia yang berkembang menurut “kodrat alam dan kodrat zaman.” Yang menarik adalah klaim Dewantara, yang sering disebut tetapi jarang ditelaah, bahwa pendidikan harus “menyesuaikan diri dengan kodrat alam dan kodrat zaman”—formulasi yang, jika dibawa ke 2026, justru menjadi pembenaran kuat untuk integrasi AI dalam kurikulum, asal tetap “dituntun, bukan dipaksa.”

## Kontradiksi yang Belum Diselesaikan

Bila kita meletakkan ketiga tradisi ini—pragmatisme Dewey, pedagogi pembebasan Freire, dan pendidikan kodrati Dewantara—berdampingan dengan kerangka kapabilitas Nussbaum dan kerangka modal manusia Becker-Schultz, muncul sebuah peta tegangan yang menarik untuk Indonesia.

Logika modal manusia mengatakan: persiapkan anak-anak untuk pekerjaan yang akan ada. Logika kapabilitas mengatakan: kembangkan kapasitas manusia mereka secara utuh. Dewey mengatakan: jadikan sekolah sebagai laboratorium demokrasi. Freire mengatakan: jadikan pendidikan sebagai praktik pembebasan. Dewantara mengatakan: tuntun anak menurut kodratnya sendiri-sendiri.

Indonesia, dalam praktiknya, telah mencoba mengeluarkan jalan tengah melalui *Kurikulum Merdeka*, yang dalam dokumen resminya mengklaim mengambil inspirasi dari Dewantara. Tetapi seperti yang sering terjadi dengan reformasi besar, jurang antara dokumen dan praktik di kelas tetap dalam. Studi PISA 2022 memperlihatkan bahwa di Indonesia, hanya 57% siswa melaporkan bahwa guru mereka menunjukkan ketertarikan pada pembelajaran setiap siswa (rata-rata OECD: 63%), dan—ini yang membatasi banyak ambisi reformasi—18% bersekolah di tempat yang kepala sekolahnya melaporkan kekurangan tenaga pengajar (OECD, 2023).

Ada juga tegangan dengan agenda transisi energi. Dalam JETP, dengan komitmen mobilisasi US$21,6 miliar, sebagian besar perhatian publik tertuju pada teknologi—pembangkit listrik tenaga surya, baterai, infrastruktur transmisi—tetapi bagian “Just” dari Just Energy Transition Partnership sangat tergantung pada apa yang oleh ILO (2024) dalam laporannya tentang Indonesia disebut sebagai “kebijakan pasar kerja aktif dan perlindungan tenaga kerja.” Tanpa program reskilling masif untuk pekerja batu bara di Kalimantan Timur dan Sumatra Selatan, dan tanpa pendidikan dasar yang kuat di daerah-daerah ini, transisi energi berisiko meniru pola gentrifikasi: keuntungan terkonsentrasi di Jakarta dan Surabaya, kerugian terkonsentrasi di pinggiran.

Yang membuat pertanyaan ini semakin rumit: bagi sebagian kritikus, terutama dalam tradisi pasca-Freirean, paradigma “future skills” itu sendiri adalah agenda yang dirancang oleh elit global untuk mengakomodasi kepentingan kapital, bukan untuk membebaskan manusia. Bagi Henry Giroux dan murid-murid Freire kontemporer (dirangkum dalam *Development Education Review*, 2025), seluruh wacana keterampilan abad ke-21 berisiko mereduksi pendidikan menjadi pelayan ekonomi neoliberal. “Pedagogi sebagai praktik kebebasan,” tulis Freire (1970), “tidak bisa direduksi menjadi metode atau seperangkat teknik kelas.” Pertanyaannya, untuk Indonesia: apakah keterampilan yang kita prioritaskan adalah keterampilan yang membebaskan manusia, ataukah keterampilan yang membuatnya kompatibel dengan algoritma?

## Apa yang Mungkin Kita Lakukan

Jika seseorang harus, dengan terpaksa, menyatukan semua ini menjadi rekomendasi yang spesifik untuk Indonesia dalam dua dekade ke depan, kerangka yang masuk akal mungkin terlihat seperti ini:

Pada level fondasi (SD–SMP), prioritas haruslah literasi dan numerasi mendalam, dipandukan dengan apa yang dalam tradisi Dewantara disebut *budi pekerti* dan dalam tradisi Nussbaum disebut kapabilitas afektif. Tanpa ini, semua keterampilan berikutnya runtuh. Data PISA mengindikasikan inilah pertempuran utama.

Pada level menengah (SMA–SMK), perlu ada integrasi serius antara akademik dan vokasi—bukan sekadar memisahkan jalur menjadi dua silo yang sekarang justru sama-sama menghasilkan pengangguran lulusan. Model Teaching Factory yang sedang diujikan di sejumlah SMK Indonesia (Unesa, 2026) adalah arah yang menjanjikan, asal koneksinya dengan industri benar-benar substansial, bukan hanya kunjungan magang seremonial.

Pada level pendidikan tinggi dan pelatihan vokasi, prioritasnya adalah keterampilan yang komplementer terhadap AI dan keterampilan hijau—dengan pengertian khusus bahwa “komplementer terhadap AI” bukan berarti “tahu cara menggunakan ChatGPT,” melainkan “memiliki kompetensi disiplin yang cukup mendalam sehingga dapat menilai, memperbaiki, dan mengarahkan output AI dengan kebijaksanaan.” Ini menuntut pendidikan tinggi yang berkualitas, bukan inflasi gelar.

Dan pada level kebijakan sistemik, perlu ada apa yang oleh ILO (2024) disebut “kerangka pembelajaran sepanjang hayat” yang membuat re-skilling tidak hanya tersedia bagi profesional kantoran di Jakarta, tetapi juga bagi penambang batu bara di Kalimantan, petani di NTT, dan buruh pabrik tekstil di Karawang yang pekerjaannya bisa hilang dalam lima tahun ke depan.

## Catatan tentang Apa yang Tidak Kita Ketahui

Setiap artikel yang menulis tentang masa depan adalah, secara struktural, latihan dalam kerendahan hati. Beberapa keterbatasan yang serius dari analisis di atas perlu disebutkan secara eksplisit.

Pertama, data PISA, betapapun otoritatifnya, hanya mengukur 15-year-olds yang masih bersekolah. Mengingat angka putus sekolah di Indonesia, terutama di tingkat SMA dan di luar Jawa, sampel ini tidak sepenuhnya representatif terhadap kohort kelompok usia secara keseluruhan. PISA juga mengukur jenis kecerdasan tertentu—berbasis tugas terstandar dalam tiga domain—dan tidak menangkap, misalnya, kecerdasan etnobotani petani Dayak atau kemampuan navigasi sosial pedagang di pasar tradisional. Reduksi pendidikan menjadi skor PISA adalah, dalam pandangan kritikus seperti Yong Zhao (2020), bagian dari masalah, bukan solusi.

Kedua, proyeksi-proyeksi McKinsey (2019), WEF (2025), dan World Bank (2025) memiliki rentang ketidakpastian yang sangat besar—dari “4 juta hingga 23 juta pekerjaan neto” dalam kasus McKinsey, atau “78 juta pekerjaan neto global” dalam kasus WEF. Angka tunggal yang sering muncul di media adalah penyederhanaan yang menutupi rentang ini. Bahkan dalam laporannya sendiri, World Bank (2025) mencatat bahwa “masih terlalu dini untuk menilai dampak pasar kerja dari AI.”

Ketiga, analisis ini berbicara tentang “Indonesia” sebagai jika negara ini homogen, padahal kondisi pendidikan di Jakarta sangat berbeda dengan kondisi di Pegunungan Bintang, Papua. Strategi nasional yang tidak sensitif terhadap diferensiasi regional akan, hampir pasti, memperdalam ketimpangan yang sudah ada—dan ketimpangan ini sendiri, sebagaimana ditunjukkan oleh banyak penelitian (termasuk World Bank 2025), adalah salah satu konsekuensi paling sistemik dari otomasi.

Keempat, pisau analisis di artikel ini berat ke arah teori dan data agregat, ringan dalam etnografi. Kita belum cukup mendengarkan suara guru di sekolah-sekolah pinggiran, suara orang tua siswa, suara siswa sendiri, atau suara pekerja batu bara di Paser yang akan kehilangan pekerjaannya. Setiap rekomendasi kebijakan yang dibuat tanpa mendengarkan suara-suara ini akan, mungkin, tampak rapi di atas kertas tetapi gagal di lapangan.

Kelima, kerangka konseptual yang digunakan di sini—dengan menempatkan modal manusia, kapabilitas, pragmatisme, pedagogi kritis, dan filosofi Dewantara berdampingan—mungkin terkesan sintesis yang terlalu mulus. Ketegangan filosofis di antara tradisi-tradisi ini sebenarnya jauh lebih dalam daripada yang bisa dirangkum dalam artikel popular sains. Pertanyaan apakah pendidikan pada hakikatnya adalah pembentukan manusia produktif, manusia berdaulat, manusia kritis, atau manusia yang berkembang sesuai kodratnya—bukan pertanyaan yang bisa diselesaikan dengan kompromi diplomatis.

Keenam, pendekatan ini menyiratkan bahwa dunia 2045 dapat diprediksi dengan akurasi yang cukup untuk merancang kurikulum sekarang. Tetapi sejarah teknologi penuh dengan kejutan—dari munculnya Internet pada 1990-an yang tidak terprediksi oleh sebagian besar futurolog tahun 1980, sampai munculnya model bahasa generatif pada 2022 yang mengejutkan banyak peneliti AI sendiri. Dalam dunia yang sangat tidak pasti, mungkin satu-satunya rekomendasi yang aman adalah rekomendasi yang juga tertua: ajari anak-anak untuk belajar.

## Anak yang di Cilacap Itu

Anak yang duduk di depan komputer rakitan tua di awal artikel ini—kita bisa membayangkan dia, dua dekade dari sekarang, di tahun 2043. Indonesia sudah seharusnya keluar dari *middle income trap*. PLTU di Cilacap mungkin sudah dimatikan. Ayah temannya, yang dulu bekerja di tambang, mungkin sudah dilatih ulang menjadi teknisi panel surya—atau mungkin tidak. Sepupunya yang menjadi pengemudi ojek daring mungkin telah digantikan oleh kendaraan otonom—atau mungkin belum.

Tetapi yang lebih relevan dari semua skenario teknologis ini adalah pertanyaan tentang anak itu sendiri: apakah ia, di usia 35, adalah seseorang yang memiliki agensi atas hidupnya? Apakah ia mampu membaca dunia dengan cukup baik untuk menavigasinya, dan menulisnya kembali dengan cukup berani untuk mengubahnya?

Itulah pertanyaan yang oleh Dewey, Freire, Nussbaum, dan Dewantara—dalam bahasa mereka masing-masing—anggap sebagai pertanyaan inti pendidikan. Otomatisasi, AI, dan transisi energi adalah konteks. Pertanyaan tentang manusia macam apa yang ingin kita bantu wujudkan tetap menjadi yang utama. Tugas berat yang ada di depan kita adalah memastikan bahwa, dalam keterburu-buruan kita untuk mempersiapkan tenaga kerja, kita tidak lupa untuk mempersiapkan manusia.

—

## Referensi

Boston Consulting Group. (2024). *The Green Skills Gap: Building a Workforce for the Energy Transition.* Dikutip dalam Renewable Energy Institute (2025), “Closing the Green Skills Gap.” https://www.renewableinstitute.org/closing-the-green-skills-gap-empowering-the-next-generation-of-renewable-energy-professionals/

Climate Policy Initiative. (2025). *Investment Needs of Indonesia’s Just Energy Transition: A Framework.* https://www.climatepolicyinitiative.org/publication/investment-needs-of-indonesiasjust-energy-transitiona-framework/

Dewey, J. (1916). *Democracy and Education: An Introduction to the Philosophy of Education.* Macmillan.

Dewantara, Ki Hajar. (1962). *Karya Ki Hadjar Dewantara, Bagian Pertama: Pendidikan.* Yogyakarta: Majelis Luhur Persatuan Taman Siswa.

Energy Transition Partnership. (2026). “Building Indonesia’s Energy Transition Workforce.” Southeast Asia Energy Transition Partnership. https://www.energytransitionpartnership.org/2026/03/11/building-indonesias-energy-transition-workforce/

Felten, E., Raj, M., & Seamans, R. (2021). “Occupational, Industry, and Geographic Exposure to Artificial Intelligence: A Novel Dataset and Its Potential Uses.” *Strategic Management Journal*, 42(12), 2195–2217.

Freire, P. (1970). *Pedagogy of the Oppressed.* Continuum.

Global Green Growth Institute (GGGI). (2023). *Renewable Energy Employment Potential in Indonesia.* Dikutip dalam CPI (2025).

International Labour Organization. (2024). *Green Jobs and Just Transition Policy Readiness Assessment in the Energy Sector in Indonesia.* Geneva: ILO. https://www.ilo.org/publications/renewable-energy-and-jobs-annual-review-2024

International Renewable Energy Agency & International Labour Organization. (2024). *Renewable Energy and Jobs: Annual Review 2024.* Abu Dhabi: IRENA; Geneva: ILO. https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2024/Oct/IRENA_Renewable_energy_and_jobs_2024.pdf

McKinsey & Company. (2019). *Automation and the Future of Work in Indonesia: Jobs Lost, Jobs Gained, Jobs Changed.* https://www.mckinsey.com/featured-insights/asia-pacific/automation-and-the-future-of-work-in-indonesia

Nussbaum, M. C. (2011). *Creating Capabilities: The Human Development Approach.* Cambridge, MA: Harvard University Press.

OECD. (2023). *PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education.* Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/53f23881-en

OECD. (2024). *PISA 2022 Results (Volume III): Creative Minds, Creative Schools.* Paris: OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/pisa-results-2022-volume-iii-factsheets_041a90f1-en.html

Pizzinelli, C., Panton, A. J., Tavares, M. M., Cazzaniga, M., & Li, L. (2023). “Labor Market Exposure to AI: Cross-Country Differences and Distributional Implications.” *IMF Working Paper* WP/23/216. International Monetary Fund.

Purwanto, A. dkk. (2024). “Charting Vocational Education: Impact of Agglomeration Economies on Job-Education Mismatch in Indonesia.” *Asia-Pacific Journal of Regional Science*. https://link.springer.com/article/10.1007/s41685-024-00333-x

Schleicher, A. (2018). *PISA 2018: Insights and Interpretations.* OECD.

Sen, A. (1999). *Development as Freedom.* Oxford: Oxford University Press.

UNFPA Indonesia. (2025). *Indonesia’s Population Landscape: Riding the Demographic Bonus Toward 2045.* Jakarta: UNFPA. https://indonesia.unfpa.org/en/publications/indonesias-population-landscape-riding-demographic-bonus-toward-2045

Unesa Journal. (2026). “Evaluasi Perencanaan dan Penerapan Model Pembelajaran Teaching Factory di SMK: Systematic Literature Review.” *Jurnal Pendidikan Ekonomi*. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/74684

Wakhid, R., Hanifah, R. dkk. (2023). “The Indonesian Digital Workforce Gaps in 2021–2025.” *Sustainability*, 15(1), 754. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/1/754

World Bank. (2025). *Future Jobs: Robots, Artificial Intelligence, and Digital Platforms in East Asia and Pacific.* East Asia and Pacific Development Studies. Washington, DC: World Bank. https://www.worldbank.org/en/region/eap/publication/future-jobs

World Economic Forum. (2025). *The Future of Jobs Report 2025.* Geneva: WEF. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/

Wulandari, D. dkk. (2024). “Addressing the PISA 2022 Results: A Call for Reinvigorating Indonesia’s Education System.” *International Journal of Essential Competencies in Education*, 3(1). https://www.researchgate.net/publication/381849685

Zhao, Y. (2020). “Two Decades of Havoc: A Synthesis of Criticism Against PISA.” *Journal of Educational Change*, 21(2), 245–266.