.webp)
Bayangkan seorang mahasiswa lulusan tiga tahun dari sekarang. Mereka bisa membuat laporan, menganalisis data rumit, dan menyodorkan solusi hanya dalam hitungan menit menggunakan kecerdasan buatan (AI). Tapi, bisakah mereka menyadari ketika AI memberikan jawaban salah? Sanggupkah mereka mempertahankan pemikirannya di depan dosen?
Pertanyaan tersebut dilontarkan Gil Orense, Founding Reseach Fellow of Amazing Research Labs sekaligus mahasiswa doktoral data science di Asian Institute of Management, Makati, Filipina, dalam rangkaian QS Higher Education Summit: Asia Pacific 2026 di Bali International Convention Centre, Bali, Selasa (3/11).
Pada "Spotlight Sessions: AI and Innovation" ia memaparkan sebuah konsep perguruan tinggi yang disebut AI-native university atau kampus AI-native. Konsep ini menurut Orenze muncul lantaran isu keamanan data hingga etika penggunaan AI pada mahasiswa selaras dengan masih adanya isu AI pada kampus sendiri.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Contohnya seperti penggunaan AI oleh dosen dalam mengajar, mengecek tugas mahasiswa, dan melakukan riset; serta oleh staf dan pejabat kampus dalam membuat kebijakan dan menjalankan operasional perguruan tinggi masing-masing.
Alih-alih sekadar meributkan boleh-tidaknya mahasiswa dan pihak kampus memakai layanan AI seperti ChatGPT, kampus menurut Orense sudah saatnya bergeser menjadi kampus berbasis AI secara utuh.
"Kami mendefinisikan AI-native university sebagai sebuah perguruan tinggi yang mengintegrasikan AI di seluruh lini pengajaran, riset, dan operasional kelembagaan, dengan dipandu oleh pertimbangan akademis, dan dievaluasi berdasarkan kontribusinya terhadap misi universitas," jelasnya.
Isu AI di Kampus
Hasil survei global Organisasi Pendidikan, Keilmuan, dan Kebudayaan PBB (UNESCO) yang dirilis September 2025 menurutnya menunjukkan urgensi transformasi ke konsep kampus AI-native.
Dari 400 responden di lingkungan pendidikan tinggi di 90 negara UNESCO Chairs and UNITWIN Networks yang disurvei, 9 dari 10 responden menyatakan menggunakan AI tools saat bekerja, umumnya untuk riset dan menulis tugas.
Hampir setengahnya juga bereksperimen menggunakan AI untuk kebutuhan mengajar, termasuk dalam membuat rencana pembelajaran, memberi nilai mahasiswa, mendeteksi plagiarisme, sementar sebagian lainnya menggunakan AI untuk kebutuhan administratif dan pengembangan profesional.
Sementara itu, hasil survei menunjukkan baru 19% responden yang menyatakan kampusnya memiliki kebijakan AI formal. Sebanyak 42% lainnya menyatakan kerangka panduan penggunaan AI di kampusnya masih dalam proses pembuatan.
Lebih lanjut, satu dari empat responden mengaku mulai dipusingkan dengan masalah etika terkait AI. Isu etika penggunaan AI tersebut mulai dari ketergantungan mahasiswa pada alat AI hingga sengketa kepengarangan dan bias dalam penelitian.
Wawancara terhadap 10 responden hasil purposive sampling lebih lanjut menunjukkan adanya kekhawatiran pada adopsi AI yang membabi buta.
5 Pilar Kampus AI-Native
Untuk mengubah kampus menjadi institusi yang benar-benar siap dengan disrupsi AI, Orense mengusulkan lima pilar utama AI-native university yang saling terhubung:
- Pembelajaran berbantuan AI: Mahasiswa diajarkan bekerja efektif dengan AI, tapi kompetensi individunya tetap diuji. Contohnya lewat ujian komprehensif atau ujian lisan atas logika berpikir yang digunakan saat membuat tugas/proyek dengan AI.
- Riset terakselerasi AI: Peneliti menggunakan AI untuk mempercepat temuan, tetapi tetap bertanggung jawab penuh atas verifikasi, reproducibility, dan transparansi metodenya.
- Operasional cerdas: AI digunakan untuk tata kelola kampus yang penting, seperti dalam mendeteksi dini mahasiswa mana yang mulai tertinggal secara akademik agar segera mendapat bantuan.
- Ekosistem inovasi: Menghubungkan temuan riset kampus ke masyarakat lewat kemitraan dengan industri atau pemerintah setempat.
- Dampak sosial yang didorong misi: Memastikan bahwa pemanfaatan AI ini benar-benar memberikan solusi nyata bagi masalah masyarakat, misalnya membuat model prediksi banjir di tingkat lokal.
Infrastruktur Bersama, Tapi Ada Otonomi Fakultas
Orense mengatakan, kelima pilar kampus AI-native dapat berjalan jika tiap prodi tidak jalan sendiri-sendiri. Pihak universitas harus harus menyediakan infrastruktur bersama, seperti layanan data yang aman, alat ukur evaluasi, dan model AI yang sudah disetujui.
Sementara itu, urusan standar keilmuan tetap dikembalikan ke pihak fakultas.
"Fakultas kedokteran berhak menentukan bagaimana mahasiswanya menunjukkan penalaran klinis. Departemen teknik mendefinisikan bukti apa yang dibutuhkan untuk memvalidasi sebuah rancangan. Peneliti tetap bertanggung jawab atas metode riset mereka," terang Orense.
Ia menambahkan, setiap inisiatif AI di kampus, sekecil apa pun, perlu dievaluasi dengan ketat. Kampus harus membuktikan apakah adopsi teknologi tersebut memang membantu atau justru malah membingungkan.
"Kemampuan mahasiswa lulusan kita kelak dalam menilai kebenaran jawaban AI, akan sangat bergantung pada lingkungan belajar dan standar akademik yang kita bangun hari ini," ucapnya.
Diskusi ini merupakan bagian dari rangkaian QS Higher Ed Summit: Asia Pacific 2026 di Bali, 3-5 November 2026. Konferensi tahun ini diselenggarakan oleh Binus University sebagai host dan Universitas Padjadjaran (Unpad) serta The Education University of Hong Kong (EduHK) sebagai co-host.
