‘Trendslop’: Ketika Strategi AI Hanya Menjadi Rata-Rata Internet yang Terstruktur Rapi
INFO TEKNO> Industri pemasaran global tengah menghadapi paradoks baru: alat kecerdasan buatan (AI) yang seharusnya mendorong diferensiasi justru menghasilkan keseragaman massal. Fenomena ini kini memiliki nama — trendslop — sebuah istilah yang menggambarkan output AI yang koheren dan terstruktur, namun sama sekali kosong dari keunikan merek yang sesungguhnya.
Ben Crawford, salah satu pendiri firma strategi Brainwaves, menuliskan pengamatannya secara langsung atas gejala ini. Ia mendapati realitasnya sendiri di sebuah acara industri ketika duduk bersebelahan dengan seorang Chief Strategy Officer regional.
Pola yang Terlalu Mudah Ditebak
Saat keduanya mulai mengamati presentasi demi presentasi, Crawford mengaku dengan cepat bisa mengidentifikasi mana yang dibuat dengan bantuan AI. Polanya konsisten dan berulang: kalimat-kalimat pendek yang tersusun rapi, serta konstruksi narasi yang selalu membenturkan dua konsep berlawanan — kecepatan lawan kedalaman, skala lawan keahlian, data lawan kreativitas.
Ketegangan itu tidak hadir karena relevan dengan konteks merek. Ia hadir karena terdengar seperti strategi.
Masalahnya bukan pada teknologinya secara langsung. Large Language Model (LLM) serba guna memang dilatih untuk memberikan jawaban yang paling selaras secara statistik dengan pola dalam data pelatihannya — jawaban yang paling terasa masuk akal bagi mayoritas pengguna. Untuk tugas-tugas rutin bernilai rendah seperti merangkum riset, menyunting surat elektronik, atau menulis ulang judul, pendekatan itu bekerja dengan baik.
Namun strategi bukan pekerjaan rutin bernilai rendah.
Trendslop dan Bahaya Rata-Rata
Harvard Business Review pernah menguji fenomena ini dalam berbagai skenario strategis. Brief yang berbeda, konteks yang berbeda — tetapi jawaban yang dihasilkan AI pada dasarnya sama. Crawford menyebut hasil pengujian tersebut sebagai konfirmasi atas apa yang sudah dirasakan banyak praktisi: AI cenderung menghasilkan pemikiran yang terstandarisasi, di mana audiens dan positioning berbagai merek dalam satu kategori terdengar saling bisa dipertukarkan.
Inilah inti masalah trendslop. Jawaban paling “probable” atas sebuah tantangan merek adalah, secara definisi, jawaban yang paling klise. Sistem dilatih untuk menghargai keakraban, dan kini sistem itu menyuapkan keakraban tersebut kembali sebagai strategi.
Iklan legendaris Cadbury Gorilla tidak lahir dari prompt yang berbunyi “iklan kembang gula beratensi tinggi dengan resonansi emosional.” Ia lahir dari kebenaran merek, dari sebuah rasa, dan dari satu lompatan kreatif yang tidak bisa diprediksi oleh model statistik manapun.
Agen Spesialis Sebagai Alternatif
Crawford mengajukan pendekatan berbeda: menggantikan model tunggal serba guna dengan sistem agen spesialis yang bekerja secara kolaboratif. Argumennya bertumpu pada logika sederhana — tidak ada ahli strategi yang baik yang mendekati setiap masalah dengan cara yang persis sama.
Audiens, budaya, dan kategori adalah tiga domain yang sepenuhnya berbeda, masing-masing dengan masukan, kerangka analitis, dan tolok ukur tersendiri. Ketika satu model dipaksa menangani semuanya sekaligus, semua yang tajam dan spesifik akan terkikis. Hasilnya bukan seperti tim ahli yang berkolaborasi — melainkan seorang generalis yang terlalu percaya diri, mencoba-coba segalanya, lalu menyebut hasilnya strategi.
Dalam sistem agentik, berbagai spesialis dapat diorkestrasikan untuk mengurai, membangun, dan menuntaskan pekerjaan kompleks secara bertahap dan kolaboratif, dengan kualitas berpikir yang lebih konsisten.
Jebakan Prompting
Ketergantungan berlebih pada prompting menjadi titik lemah lain yang jarang dibahas secara terbuka. Beban ada sepenuhnya pada pengguna — output yang dihasilkan persis mencerminkan kualitas prompt yang ditulis. Artinya, kualitas output dibatasi oleh kemampuan orang yang menulis prompt dan pola yang berhasil ia munculkan dari sistem.
Masalahnya, dalam strategi, intinya justru adalah menemukan sesuatu yang belum disadari sebelumnya. Prompting cenderung menghasilkan jawaban yang sudah jelas, bersih, logis, dan tampak benar — tapi jarang membawa ke arah yang benar-benar tidak terduga.
Yang dibutuhkan, menurut Crawford, adalah sistem yang dilatih untuk menangkap sinyal-sinyal yang kurang terlihat: hal-hal di pinggiran, ketegangan tersembunyi, sesuatu yang tidak akan terpikirkan untuk diminta sejak awal. Metodologinya tidak seharusnya ada dalam prompt, melainkan tertanam dalam sistem itu sendiri, sehingga kualitas berpikirnya konsisten terlepas dari siapa yang menjalankan brief.
AI sebagai Alat Pertajam, Bukan Pengganti
Crawford menegaskan bahwa tujuannya bukan menyingkirkan AI dari proses strategis, melainkan mendefinisikan ulang perannya. AI yang ideal bukan yang mengambil alih proses berpikir, melainkan yang mempertajamnya — menyingkirkan pekerjaan kasar, menghadirkan konteks yang tepat di saat yang tepat, sementara keahlian sesungguhnya tetap berada di tangan manusia yang memahami apa yang mereka kerjakan.
Dalam praktiknya, itu berarti menghubungkan sinyal kualitatif dan kuantitatif, pengetahuan merek dan rekam jejak performa, semuanya bekerja bersama sebagai arah yang jelas dan bisa ditindaklanjuti — bukan tersebar di berbagai deck presentasi yang tidak saling terhubung.
Di tengah serbuan output berbasis AI, keunggulan kompetitif tidak lagi datang dari kemampuan menghasilkan lebih banyak konten. Ia datang dari konteks, kejelasan, dan konsistensi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.
Aaf Afiatna (Aura OS) adalah seorang WordPress Developer, Administrator IT, dan penggerak di balik infrastruktur berbagai portal media digital PT Arina Duta Sehati. Ia memiliki ketertarikan mendalam pada rekayasa sistem tingkat rendah, implementasi AI on-device, dan pengembangan proyek open-source seperti Neural Standby Kernel (NSK). Saat tidak sedang berurusan dengan server atau kode, ia aktif mengeksplorasi ekosistem Web3 dan berbagi wawasan melalui channel YouTube CryptoFansWorld.
