Panduan praktis tentang gagasan utama Marc Andreessen mengenai perangkat lunak dan AI—apa artinya bagi produk, startup, pekerjaan, regulasi, dan kemana teknologi mungkin bergerak berikutnya.
Marc Andreessen adalah seorang pengusaha dan investor Silicon Valley yang paling dikenal karena ikut menciptakan Netscape (salah satu peramban web yang banyak dipakai) dan kemudian ikut mendirikan firma modal ventura Andreessen Horowitz. Orang mengikuti pandangannya karena ia telah melihat beberapa gelombang teknologi dari dekat—membangun produk, mendanai perusahaan, dan berargumen secara publik tentang ke mana pasar bergerak.
Bagian ini bukan biografi, dan bukan juga dukungan. Intinya lebih sederhana: gagasan Andreessen adalah sinyal yang berpengaruh. Pendiri, eksekutif, dan pembuat kebijakan sering bereaksi terhadapnya—entah dengan mengadopsi kerangka pikirnya atau berusaha membuktikan dia salah. Bagaimanapun, tesisnya cenderung membentuk apa yang dibangun, dibiayai, dan diregulasi.
Baca artikel ini sebagai sekumpulan lensa praktis untuk pengambilan keputusan:
Jika Anda membuat taruhan produk, menetapkan strategi, atau mengalokasikan anggaran, lensa ini membantu Anda mengajukan pertanyaan yang lebih baik: Apa yang menjadi lebih murah? Apa yang menjadi langka? Kendala baru apa yang muncul?
Kita mulai dengan tesis asli “software eats the world” dan mengapa itu masih menjelaskan banyak perubahan bisnis. Lalu kita beralih ke AI sebagai pergeseran platform baru—apa yang diizinkan, apa yang rusak, dan bagaimana itu mengubah dinamika startup.
Akhirnya, kita akan menelaah dampak manusia dan institusional: pekerjaan, AI terbuka vs tertutup, dan ketegangan antara regulasi, keselamatan, dan inovasi. Tujuannya adalah meninggalkan Anda dengan pemikiran yang lebih jelas—bukan slogan—tentang apa yang berikutnya.
Tesis Marc Andreessen “software eats the world” adalah klaim sederhana: semakin banyak ekonomi dijalankan, diperbaiki, dan diganggu oleh perangkat lunak. Bukan sekadar “aplikasi,” tetapi kode sebagai lapisan pengambilan keputusan dan koordinasi yang memberi tahu bisnis apa yang harus dilakukan—siapa yang dilayani, berapa yang dikenakan, bagaimana mengirim, dan bagaimana mengelola risiko.
Software “memakan” sebuah industri tidak mengharuskan industri itu menjadi murni digital. Artinya keuntungan paling berharga bergeser dari aset fisik (toko, pabrik, armada) ke sistem yang mengendalikannya (data, algoritma, alur kerja, dan distribusi melalui saluran digital).
Dalam praktiknya, perangkat lunak mengubah produk menjadi layanan, mengotomasi koordinasi, dan membuat kinerja terukur—lalu dapat dioptimalkan.
Beberapa kasus yang familiar menunjukkan polanya:
Bisnis modern berjalan dengan perangkat lunak bukan hanya untuk “TI,” tetapi untuk operasi inti: CRM untuk mengelola pendapatan, analitik untuk menetapkan prioritas, otomasi untuk memangkas siklus waktu, dan platform untuk menjangkau pelanggan. Bahkan perusahaan dengan produk berwujud bersaing berdasarkan seberapa baik mereka menginstrumentasi operasi dan belajar dari data.
Inilah alasan perusahaan perangkat lunak dapat berkembang ke kategori baru: setelah Anda menguasai lapisan kendali (alur kerja dan data), produk adjacent menjadi lebih mudah ditambahkan.
Tesis ini bukan berarti “semua menjadi perusahaan perangkat lunak” dalam semalam. Banyak pasar tetap terikat pada kendala fisik—kapasitas manufaktur, rantai pasokan, real estate, energi, dan tenaga kerja.
Dan keunggulan perangkat lunak bisa bersifat sementara: fitur cepat ditiru, platform mengubah aturan, dan kepercayaan pelanggan bisa hilang lebih cepat daripada dibangun. Pergeseran perangkat lunak mengubah kekuatan—tetapi tidak menghilangkan fundamental seperti struktur biaya, distribusi, dan regulasi.
AI paling mudah dipahami secara praktis: ia adalah sekumpulan model terlatih (sering “foundation models”) yang dibungkus menjadi alat yang bisa menghasilkan konten, mengotomasi langkah dalam alur kerja, dan mendukung keputusan. Alih-alih menulis aturan secara eksplisit, Anda menggambarkan tujuan dalam bahasa alami, dan model mengisi kerja yang hilang—membuat draf, mengklasifikasikan, merangkum, merencanakan, atau menjawab.
Pergeseran platform terjadi ketika lapisan komputasi baru menjadi cara default membangun dan menggunakan perangkat lunak—seperti PC, web, mobile, dan cloud. Banyak orang melihat AI dalam kategori itu karena ia mengubah antarmuka (Anda bisa “berbicara” dengan perangkat lunak), blok bangunan (model menjadi kapabilitas yang Anda colok), dan ekonominya (fitur baru dapat dikirim tanpa bertahun-tahun data science).
Perangkat lunak tradisional bersifat deterministik: input sama, output sama. AI menambahkan:
Ini memperluas arti “perangkat lunak” dari layar dan tombol menjadi kerja yang lebih mirip asisten kapabel yang tertanam di setiap produk.
Berguna sekarang: pembuatan draf dan penyuntingan, triase dukungan pelanggan, pencarian pengetahuan internal, bantuan kode, ringkasan rapat, dan otomasi alur kerja di mana manusia meninjau keluaran.
Masih rawan hype: agen otonom sepenuhnya yang menggantikan tim, akurasi faktual yang sempurna, dan satu model yang aman untuk semua. Pemenang jangka dekat memperlakukan AI sebagai lapisan baru dalam produk—kuat, tetapi dikelola, diukur, dan dibatasi.
AI menggeser strategi produk dari mengirim fitur tetap ke mengirim kapabilitas yang beradaptasi dengan input dunia nyata yang berantakan. Tim terbaik berhenti bertanya “Tampilan baru apa yang harus kita tambahkan?” dan mulai bertanya “Hasil apa yang bisa kita berikan secara andal, dan pengaman apa yang membuatnya aman?”
Sebagian besar fitur AI dibangun dari beberapa komponen kecil:
Strategi produk yang mengabaikan salah satu ini (terutama UX dan hak data) biasanya mandek.
Model sedikit lebih lemah di dalam produk yang pengguna sudah andalkan bisa menang, karena distribusi (alur kerja yang sudah ada, integrasi, default) menurunkan friksi adopsi. Dan kepercayaan berlipat ganda: pengguna menerima ketidaksempurnaan sesekali jika sistem transparan, konsisten, dan hormat pada data mereka.
Kepercayaan dibangun lewat perilaku yang dapat diprediksi, sitasi atau sumber jika memungkinkan, pola “tinjau sebelum kirim,” dan batasan jelas antara “membantu” dan “bertindak.”
Alasan paling umum fitur AI gagal melekat:
Gunakan ini sebelum membangun:
AI memiringkan permainan startup ke dua arah sekaligus: membuat pembangunan jauh lebih cepat, dan membuat “mampu membangunnya” menjadi keunggulan yang lebih lemah. Jika “software eats the world” menggambarkan bagaimana kode bisa menskalakan bisnis, AI menyiratkan bahwa tim juga bisa diskalakan—karena lebih banyak pekerjaan yang sebelumnya memerlukan headcount dapat dipadatkan menjadi alat dan alur kerja.
Dengan bantuan AI untuk coding, desain, riset, dan dukungan, tim ramping bisa menayangkan prototipe dalam hitungan hari, menguji pesan dengan cepat, dan iterasi dengan umpan balik pelanggan nyata alih-alih siklus perencanaan panjang. Efek kompaun penting: loop yang lebih cepat berarti Anda menemukan bentuk produk yang tepat lebih cepat—dan membuang lebih sedikit waktu memoles yang salah.
Dalam praktiknya, inilah mengapa platform “vibe-coding” mulai penting: untuk banyak alat internal dan produk tahap awal, hambatan bukan lagi menulis setiap baris, melainkan mengubah alur kerja menjadi aplikasi yang dapat dipakai dengan cepat dan aman.
AI juga mengubah bentuk “membangun”. Peran baru bermunculan:
Peran-peran ini bukan hanya teknis; mereka tentang menerjemahkan kebutuhan dunia nyata yang berantakan menjadi sistem yang berperilaku konsisten.
Ketika semua orang bisa mengirim fitur dengan cepat, diferensiasi bergeser ke fokus, kecepatan, dan spesifisitas.
Bangun untuk pelanggan sempit dengan masalah mendesak. Kuasai alur kerja secara end-to-end. Belajar lebih cepat daripada kompetitor. Keunggulan Anda menjadi wawasan domain, distribusi, dan kepercayaan—bukan demo yang mudah ditiru.
Startup yang berfokus pada AI menghadapi kerentanan nyata. Ketergantungan besar pada satu vendor model bisa menciptakan kejutan harga, risiko kebijakan, atau perubahan kualitas mendadak. Banyak fitur AI mudah direplikasi, mendorong produk ke komoditisasi dan moat yang menipis.
Jawabannya bukan “hindari AI.” Padukan kapabilitas AI dengan sesuatu yang lebih sulit ditiru: akses data proprietari, integrasi mendalam ke alur kerja, atau merek yang dipercaya pelanggan ketika keluaran harus benar.
Pembingkaian optimis Andreessen sering dimulai dengan observasi sederhana: perangkat lunak baru cenderung mengubah apa orang lakukan sebelum mengubah apakah mereka dibutuhkan. Dengan AI, dampak jangka pendek di banyak peran adalah penggeseran tingkat tugas—lebih banyak waktu untuk penilaian, konteks pelanggan, dan pengambilan keputusan, dan lebih sedikit waktu untuk pembuatan draf, pencarian, dan merangkum yang berulang.
Sebagian besar pekerjaan adalah bundel tugas. AI masuk ke bagian yang bersifat bahasa-berat, berbasis pola, atau berbasis aturan.
Contoh umum tugas yang bisa dibantu:
Hasilnya sering throughput lebih tinggi dan siklus waktu lebih pendek—tanpa langsung menghilangkan peran itu sendiri.
Adopsi berjalan paling baik bila diperlakukan seperti desain proses, bukan penyebaran alat semau.
Beberapa peran dan tugas akan menyusut, terutama di tempat kerja yang sudah distandarisasi. Itu membuat reskilling menjadi prioritas nyata: pindahkan orang ke pekerjaan ber-konteks tinggi (hubungan pelanggan, kepemilikan sistem, kontrol kualitas) dan investasikan dalam pelatihan lebih awal, sebelum tekanan menjadi mendesak.
Apakah AI harus “terbuka” atau “tertutup” telah menjadi pertempuran proksi tentang siapa yang berhak membangun masa depan—dan atas syarat apa. Dalam praktiknya, ini adalah debat tentang akses (siapa yang bisa menggunakan model kuat), kontrol (siapa yang bisa mengubahnya), dan risiko (siapa yang bertanggung jawab saat sesuatu salah).
Closed AI biasanya berarti model dan tooling proprietari: Anda mengakses kapabilitas lewat API, dengan visibilitas terbatas ke data pelatihan, bobot model, atau metode keselamatan internal.
Open AI bisa berarti beberapa hal: bobot terbuka, kode sumber terbuka untuk menjalankan atau fine-tune model, atau tooling terbuka (framework, evals, stack serving). Banyak penawaran bersifat “sebagian terbuka,” jadi berguna untuk menanyakan secara spesifik apa yang dibagikan dan apa yang tidak.
Opsi tertutup cenderung menang pada kenyamanan dan performa yang dapat diprediksi. Anda mendapatkan infrastruktur terkelola, dokumentasi, jaminan uptime, dan peningkatan berkala. Trade-off-nya adalah ketergantungan: harga bisa berubah, syarat bisa mengencang, dan Anda mungkin menemui batasan kustomisasi, residensi data, atau latensi.
Opsi terbuka bersinar saat Anda membutuhkan fleksibilitas. Menjalankan model sendiri (atau model terbuka yang dispesialisasi) bisa mengurangi biaya per-request pada skala, memungkinkan kustomisasi lebih dalam, dan memberi Anda lebih banyak kontrol atas privasi dan deployment. Trade-off-nya adalah beban operasional: hosting, monitoring, pengujian keselamatan, dan pembaruan model menjadi tanggung jawab Anda.
Keselamatan bernuansa di kedua sisi. Penyedia tertutup sering memiliki pengaman bawaan lebih kuat, tetapi Anda tidak selalu dapat memeriksa cara kerjanya. Model terbuka menawarkan transparansi dan auditabilitas, tetapi juga mempermudah aktor jahat memanfaatkan kapabilitas.
Bobot terbuka dan tooling open-source menurunkan biaya eksperimen. Tim bisa prototipe cepat, fine-tune untuk domain niche, dan berbagi metode evaluasi—sehingga inovasi menyebar lebih cepat dan diferensiasi bergeser dari “siapa yang punya akses” menjadi “siapa yang membangun produk terbaik.” Dinamika itu dapat menekan penyedia tertutup untuk memperbaiki harga, kejelasan kebijakan, dan fitur.
Mulailah dari kendala Anda:
Pendekatan praktis adalah hibrida: prototipe dengan model tertutup, lalu migrasikan beban kerja selektif ke model terbuka/self-hosted setelah produk dan profil biaya jelas.
AI menghangatkan kembali perdebatan yang sudah familiar di teknologi: bagaimana menetapkan aturan tanpa memperlambat kemajuan. Pandangan pro-inovasi (sering diasosiasikan dengan optimisme ala Andreessen) berargumen bahwa regulasi berat dan preventif cenderung mengunci incumbent saat ini, menaikkan biaya kepatuhan untuk startup, dan mendorong eksperimen ke yurisdiksi dengan sedikit batasan.
Kekhawatirannya bukanlah “tanpa aturan,” melainkan aturan yang ditulis terlalu dini—sebelum kita tahu penggunaan mana yang benar-benar berbahaya dan mana yang sekadar asing.
Kebanyakan diskusi kebijakan berkumpul di beberapa zona risiko berulang:
Jalan tengah yang bekerja adalah regulasi berbasis risiko: persyaratan lebih ringan untuk penggunaan bertingkat rendah (draf pemasaran), pengawasan lebih kuat untuk domain berdampak tinggi (kesehatan, keuangan, infrastruktur kritis). Padukan itu dengan akuntabilitas yang jelas: tentukan siapa yang bertanggung jawab ketika AI digunakan—vendor, penyebar, atau keduanya—dan syaratkan kontrol yang dapat diaudit (pengujian, pelaporan insiden, ambang tinjau manusia).
Bangun kebiasaan produk “siap-kepatuhan” sejak dini: dokumentasikan sumber data, jalankan evaluasi red-team, catat versi model dan prompt untuk alur kerja sensitif, dan siapkan tombol pemutus untuk perilaku berbahaya.
Yang paling penting, pisahkan eksplorasi dari deployment. Dorong prototyping cepat di lingkungan sandboxed, lalu gate rilis produksi dengan checklist, monitoring, dan kepemilikan. Itu menjaga momentum sambil menjadikan keselamatan dan regulasi sebagai batasan desain—bukan sirene panik di menit terakhir.
“Moat” adalah alasan pelanggan terus memilih Anda meski alternatif ada. Ia adalah campuran biaya switching, kepercayaan, dan keunggulan yang menjadikan produk Anda pilihan default—bukan sekadar demo menarik.
AI membuat pembangunan fitur lebih murah dan cepat, yang berarti banyak produk akan tampak mirip dalam beberapa bulan. Moat yang bertahan kurang tentang fungsi cerdas dan lebih tentang di mana Anda berada dalam pekerjaan sehari-hari pelanggan.
Jika keunggulan Anda adalah “kami menambahkan chatbot,” atau sekumpulan prompt yang siapa pun dapat menyalin, anggap mohon pesaing (dan incumbent) akan meniru dengan cepat. Paritas fitur adalah default.
Ajukan empat pertanyaan:
Inti Andreessen masih berlaku: keunggulan perangkat lunak berkompaun. Di AI, kompaun sering datang dari adopsi, kepercayaan, dan keterbenaman—bukan sekadar kebaruan.
Dampak ekonomi paling langsung AI sederhana: output per jam meningkat. Efek yang kurang jelas adalah bahwa ia juga dapat mengubah biaya produksi, yang membentuk harga, kompetisi, dan akhirnya permintaan.
Jika satu tim bisa membuat draf copy, menghasilkan varian UI, meringkas panggilan pelanggan, dan mendiagnosis tiket dengan bantuan AI, jumlah output per headcount meningkat. Tetapi pergeseran yang lebih besar mungkin struktur biaya: beberapa kerja berpindah dari “dibayar per jam” ke “dibayar per permintaan,” dan beberapa biaya berpindah dari tenaga kerja ke komputasi.
Dalam skenario yang masuk akal, itu bisa:
Ketika biaya turun, harga sering mengikuti—setidaknya di pasar kompetitif. Harga lebih rendah dapat memperluas pasar, tetapi juga menaikkan ekspektasi. Jika pelanggan terbiasa jawaban instan, pengalaman personal, dan layanan “selalu aktif,” fitur yang dulunya premium menjadi standar.
Di sinilah ide “software eats the world” mendapatkan sentuhan baru: AI dapat membuat layanan terasa melimpah, yang memindahkan nilai ke apa yang langka—kepercayaan, diferensiasi, dan hubungan pelanggan.
AI tidak hanya memangkas biaya; ia bisa membuat produk layak untuk lebih banyak orang dan situasi.
Pertimbangkan beberapa contoh perluasan permintaan yang kredibel:
Tidak ada yang dijamin. Pemenang adalah tim yang memperlakukan AI sebagai cara merancang ulang model bisnis—bukan sekadar mempercepat alur kerja yang ada.
Strategi AI menjadi lebih jelas saat Anda mengubahnya menjadi sekumpulan pertanyaan yang bisa dijawab dengan bukti—bukan perasaan. Gunakan prompt di bawah dalam rapat kepemimpinan atau review produk untuk memutuskan di mana bertaruh, apa yang dipilotkan, dan apa yang dihindari.
Tanyakan:
Tanyakan:
Tanyakan:
Tanyakan:
Pilih satu alur kerja dengan volume tinggi dan pengukuran jelas (triase dukungan, draf email penjualan, ringkasan dokumen). Jalankan pilot 4-minggu:
Metrik sukses untuk dilacak: waktu siklus, skor kualitas (dinilai manusia), biaya per hasil, dan adopsi pengguna.
Jika Anda bereksperimen membangun alat internal atau aplikasi ringan untuk pelanggan sebagai bagian pilot ini, platform seperti Koder.ai dapat membantu Anda dari alur kerja yang dideskripsikan di chat menjadi prototipe web atau backend yang bekerja lebih cepat—sambil tetap memungkinkan Anda mengekspor kode sumber saat waktunya produksi.
Jika Anda butuh bantuan memilih tier atau model penggunaan yang tepat, lihat /pricing. Untuk playbook praktis lainnya, jelajahi /blog.
Garis besar Andreessen sederhana: perlakukan teknologi sebagai leverage. Pertama perangkat lunak sebagai alat universal untuk menskalakan ide; sekarang AI menambahkan lapisan baru—sistem yang tidak hanya mengeksekusi instruksi, tetapi membantu menghasilkan, merangkum, memutuskan, dan mencipta.
“AI mengubah segalanya” bukan strategi. Berpikir jelas dimulai dengan masalah konkret, pengguna, dan hasil yang dapat Anda ukur: waktu yang disimpan, tingkat kesalahan yang dikurangi, pendapatan per pelanggan, tiket dukungan tergantikan, churn yang membaik. Ketika kerja AI tetap berlabuh pada metrik, lebih mudah menghindari demo gemerlap yang tak pernah dikirim.
Kemajuan AI memaksa pilihan yang tak terselesaikan secara mudah:
Tujuannya bukan memilih sisi “benar” selamanya—tetapi membuat trade-off itu eksplisit, lalu meninjaunya kembali saat kapabilitas dan risiko berubah.
Tuliskan satu alur kerja di mana tim kehilangan jam setiap minggu. Prototipe versi berbantuan AI dalam hitungan hari, bukan bulan. Tentukan apa yang “bagus,” jalankan pada grup kecil, dan simpan apa yang benar-benar menggerakkan angka.
Jika Anda ingin lebih banyak framework dan contoh, jelajahi /blog. Jika Anda mengevaluasi solusi dan biaya, mulai di /pricing.
Marc Andreessen telah berada dekat dengan beberapa transisi platform (web, era cloud, dan sekarang AI sebagai lapisan baru). Bahkan jika Anda tidak setuju dengan kesimpulannya, framing-nya sering memengaruhi apa yang dibangun pendiri, apa yang didanai investor, dan apa yang dipertimbangkan pembuat kebijakan—jadi berguna sebagai “sinyal” untuk merespons dengan pertanyaan yang lebih jelas dan strategi yang lebih baik.
Artinya keunggulan kompetitif di banyak industri bergeser dari kepemilikan aset fisik ke kepemilikan lapisan kendali: data, alur kerja perangkat lunak, distribusi lewat saluran digital, dan kemampuan mengukur serta mengoptimalkan kinerja.
Seorang peritel bisa tetap “fisik,” tapi penetapan harga, inventaris, logistik, dan akuisisi pelanggan semakin menjadi masalah perangkat lunak.
Tidak. Inti artikel ini adalah perangkat lunak mengubah cara bisnis beroperasi dan bersaing, tapi fundamental tetap berlaku.
Batasan fisik masih penting (manufaktur, energi, rantai pasokan, tenaga kerja), dan keunggulan perangkat lunak bisa bersifat sementara ketika:
Perubahan platform terjadi ketika lapisan komputasi baru menjadi cara default membangun dan menggunakan perangkat lunak (seperti web, mobile, cloud). AI mengubah:
Hasilnya: tim bisa menghadirkan “kapabilitas” alih-alih layar dan aturan statis.
Saat ini yang paling berguna biasanya adalah pekerjaan "human-in-the-loop" di mana kecepatan dan jangkauan penting, tetapi kesalahan masih bisa ditangani. Contoh:
Polanya: AI , manusia (terutama di tahap awal).
Karena pembangunan fitur AI semakin terkomoditisasi: banyak tim bisa menayangkan demo serupa dengan cepat. Keunggulan yang tahan lama cenderung muncul dari:
Jika keunggulan Anda hanya “kami menambahkan chatbot”, asumsikan fitur serupa akan muncul cepat.
Mulailah dengan checklist pra-bangun sederhana:
Penyebab umum gagalnya fitur setelah peluncuran muncul dalam empat kelompok:
Mitigasi yang efektif: persempit ruang lingkup, wajibkan tinjauan manusia, catat kegagalan, dan iterasi berdasarkan “gold set” contoh nyata.
Closed AI biasanya diakses lewat API dengan visibilitas terbatas ke bobot/data pelatihan; praktis, dikelola, dan lebih dapat diprediksi. Open AI bisa berarti bobot terbuka, tooling open-source, atau keduanya; menawarkan fleksibilitas dan kontrol, tetapi menambah beban operasional.
Pendekatan praktis sering bersifat hibrida:
Perlakukan seperti desain proses, bukan sekadar menyebarkan alat:
Jika ingin cara ringan memulai, jalankan pilot 4-minggu pada satu alur kerja ber-volume tinggi lalu tinjau hasil sebelum skala. Untuk playbook lain, lihat /blog; untuk pertimbangan biaya/penggunaan, mulai di /pricing.
