6 Fitur AI 2025, Benaran Membantu atau Sekadar Gimmick?
- Generative AI seperti GPT 5 dan Gemini Canvas Model mempercepat riset dan penulisan, tetapi bisa menjadi gimmick jika digunakan tanpa kontrol.
- Multimodal AI memungkinkan AI memahami teks, gambar, suara, dan video secara bersamaan, namun kehilangan keunggulannya jika hanya dipakai untuk tugas sederhana.
- Agentic AI mampu mengelola alur proyek dan tugas berulang, namun mudah berubah menjadi konsep futuristik yang minim dampak di dunia nyata jika sistemnya rumit.
Tahun 2025 menjadi momentum ketika AI tidak lagi hadir sebagai fitur tambahan, tetapi sebagai pusat pengalaman teknologi. Hampir setiap peluncuran produk membawa klaim AI yang lebih pintar, lebih personal, dan lebih mandiri.
Dari generative AI yang menjanjikan pembuatan konten instan, asisten rapat yang merangkum diskusi tanpa catatan, sampai AI di dalam chipset ponsel yang bekerja langsung di perangkat kamu. Di atas kertas, semuanya terdengar efisien dan relevan.
Namun dalam praktik sehari hari, tidak sedikit fitur AI yang jarang dipakai, terasa lambat, atau justru menambah langkah baru. Lantas, apakah fitur AI 2025 benar benar memecahkan masalah nyata, atau hanya gimmick agar teknologi terlihat progresif
1. Generative AI lanjutan GPT 5 dan Gemini Canvas
Model ini mampu menghasilkan teks, kode, gambar, hingga desain kompleks hanya dari prompt singkat. Untuk banyak pekerjaan, dampaknya cukup nyata. Kreator konten bisa mempercepat riset dan penulisan draf. Pengembang terbantu saat membuat kerangka kode atau mencari solusi awal. Profesional lain memakainya untuk brainstorming dan materi visual awal.
Waktu kerja bisa berkurang drastis, dan output awal muncul dalam hitungan menit. Masalah muncul saat fitur ini dipakai tanpa kontrol.
Untuk tugas sangat sederhana, manfaatnya tipis. Jika kamu memakai hasilnya mentah tanpa cek fakta atau penyuntingan, konten bisa salah, dangkal, atau terasa generik. Di titik ini, generative AI berubah dari alat bantu produktif menjadi sekadar gimmick yang terlihat canggih tapi tidak memberi nilai tambah nyata.
2. Multimodal AI
Teknologi ini memungkinkan AI memahami teks, gambar, suara, dan video secara bersamaan. AI tidak hanya membaca perintah, tetapi juga melihat foto, menganalisis grafik, atau memahami konteks layar yang kamu bagikan.
Dampaknya terasa saat dipakai untuk kebutuhan kompleks. Multimodal AI bisa membantu analisis data real time, memberi masukan langsung saat kamu share screen, atau menjelaskan visual yang rumit tanpa penjelasan panjang.
Untuk konsultasi cepat dan pengambilan keputusan, ini sangat relevan. Namun nilainya turun ketika fungsinya dibatasi. Jika hanya dipakai untuk caption foto sederhana atau tugas dasar yang sudah lama bisa dilakukan aplikasi biasa, fitur ini kehilangan keunggulannya.
Di situ, multimodal AI lebih terlihat sebagai label canggih daripada alat yang benar benar mengubah cara kamu berinteraksi dengan teknologi.
3. Agentic AI
Agentic AI bekerja dengan cara berbeda dari asisten AI biasa. Kamu memberi tujuan tingkat tinggi, lalu sistem ini merencanakan dan mengeksekusi serangkaian tugas secara mandiri. Contohnya mengatur liburan lengkap, dari pencarian tiket sampai penyusunan jadwal. Di lingkungan kerja, Agentic AI mampu mengelola alur proyek dan tugas berulang.
Pekerjaan yang membosankan dan menyita waktu bisa diotomatisasi. Tim manusia punya ruang lebih besar untuk fokus pada strategi dan pengambilan keputusan, namun manfaat ini sangat bergantung pada eksekusi. Jika sistemnya rumit, mahal, dan tidak terintegrasi dengan layanan yang kamu pakai sehari hari, AI sering berhenti di tengah jalan.
Saat lebih banyak gagal daripada membantu, Agentic AI mudah berubah menjadi konsep futuristik yang menarik di demo, tetapi minim dampak di dunia nyata.
4. AI di chipset dan prosesor smartphone
Pendekatan ini memproses AI langsung di perangkat tanpa bergantung pada internet. Fungsinya mencakup optimasi performa, efisiensi baterai, terjemahan real time, dan pengeditan foto instan. Manfaatnya terasa langsung di penggunaan harian.
Data tetap berada di perangkat kamu, sehingga privasi lebih terjaga. Respons juga lebih cepat, bahkan saat sinyal buruk atau tidak ada koneksi. Di sisi produsen, AI di chipset membantu menyeimbangkan performa dan konsumsi daya.
Masalah muncul saat label on device hanya jadi klaim pemasaran. Jika fitur kunci tetap bergantung pada cloud, pengalaman pengguna tidak banyak berubah. Dalam kondisi ini, AI di chipset lebih berfungsi sebagai jargon teknis daripada peningkatan nyata bagi kamu sebagai pengguna.
5. AI photography dan computational photography.
Fitur ini mengandalkan AI untuk menyesuaikan eksposur, warna, detail, hingga menghapus objek di latar belakang secara otomatis. Bagi pengguna umum, manfaatnya langsung terasa. Foto yang biasa saja bisa terlihat lebih rapi dan menarik hanya dengan satu ketukan.
Kesalahan kecil pada komposisi atau pencahayaan bisa diperbaiki tanpa aplikasi tambahan. Namun, saat algoritma bekerja terlalu agresif, hasil foto kehilangan karakter aslinya. Warna terlihat berlebihan, tekstur kulit terlalu halus, dan suasana foto terasa tidak nyata.
Di titik ini, AI photography tidak lagi membantu, tetapi justru mengaburkan perbedaan antara peningkatan kualitas dan manipulasi visual.
6. AI meeting assistant
Fitur ini merekam rapat online lalu otomatis membuat transkrip, ringkasan poin penting, dan daftar action items. Beberapa sistem bahkan membaca sentimen percakapan. Dampaknya langsung terasa di lingkungan kerja sehingga kamu tidak perlu lagi fokus mencatat sambil mengikuti diskusi.
Semua keputusan dan tugas terdokumentasi rapi setelah rapat selesai. Risiko miskomunikasi berkurang dan tindak lanjut jadi lebih jelas. Dalam konteks produktivitas bisnis, AI meeting assistant bukan sekadar fitur tambahan. Ini adalah contoh AI yang benar benar memecahkan masalah nyata yang selama ini dianggap sepele tapi menyita banyak waktu.
Melihat berbagai fitur AI di 2025, AI benar benar membantu saat memecahkan masalah nyata, menghemat waktu, dan bekerja mulus di alur harian kamu. Sebaliknya, AI terasa gimmick ketika hanya menambah kompleksitas atau berhenti di demo yang mengesankan. Kuncinya bukan seberapa canggih teknologinya, tetapi seberapa relevan dampaknya bagi pengguna. Di titik ini, peran kamu penting. Gunakan AI sebagai alat, bukan tujuan. Pilih fitur yang memberi nilai nyata, bukan sekadar label futuristik.
