Ang mga kahilingan para sa "paglilinis pagkatapos ng AI" ay tumaas ng 87%. Ang dahilan kung bakit madalas na minamaliit ang pagpapahalaga sa gawaing pagkukumpuni ay dahil walang "tamang" solusyon bago pa man matapos ang pagkukumpuni.
Ang mga kahilingan para sa "paglilinis pagkatapos ng AI" ay tumaas ng 87%. Ang dahilan kung bakit madalas na minamaliit ang pagpapahalaga sa gawaing pagkukumpuni ay dahil walang "tamang" solusyon bago pa man matapos ang pagkukumpuni.
Napatigil ako sa ginagawa ko nang makita ko ang balita na mabilis na dumarami ang mga humihiling ng mga trabahong gumagamit ng AI para sa mga freelancer kung saan itinatama ng mga tao ang mga teksto at larawang ginagawa gamit ang AI.
Ang unang pumasok sa isip ko ay, "Ah, iyan ang nangyayari sa industriya ko." Ang gawain ng mga tagalikha ay lumilipat mula sa "paggawa" patungo sa "pag-aayos." At higit pa rito, ang "pag-aayos" na iyon ay minamaliit sa isang kamangha-manghang antas.
Diretsohin ko na lang ang punto. Ang dahilan kung bakit hindi sulit ang paglilinis ay hindi dahil sa hindi tumpak ang AI. Ito ay dahil walang nagdesisyon kung "ano ang tamang sagot" bago mag-ayos ng kahit ano. Naniniwala ako na ang halaga ng paglilinis ay nakasalalay kung naitatag na ba ang mga pamantayan sa pagsusuri mula pa sa simula.
Ang Pamilihan ng "AI Cleanup": Isang Pagtingin sa mga Numero
Ayon sa isang ulat ng Search Engine Journal noong Setyembre 2026, batay sa buod ng isang artikulo sa Guardian, ang bilang ng mga posting ng trabaho na may tag na "fix AI errors" o "fix AI hallucinations" sa freelancer platform na Freelancer.com ay tumaas ng 871 TP3T sa pagitan ng Agosto 2025 at Hunyo 2026, na umabot sa 10,760 sa buong mundo. Ang pinakakaraniwang genre ay graphic design, na sinundan ng video editing, proofreading, at writing.
Binanggit din sa parehong artikulo na nakakita ang Upwork ng 701 TP3T na pagtaas sa mga proyektong may kaugnayan sa "pag-aayos ng AI output" kumpara sa nakaraang taon, at ang mga paghahanap para sa "AI cleanup" sa Fiverr ay mahigit dumoble sa pagitan ng 2023 at 2026. Gayunpaman, ang tatlong sukatang ito ay sumusukat sa iba't ibang bagay, kaya hindi mo basta-basta maaaring pagsamahin ang mga ito para sabihing "ang kabuuan ay tumaas nang X beses." Gayunpaman, lahat sila ay patungo sa iisang direksyon.
Konkreto rin ang mga ulat mula sa mga nasa ground work. Isang ilustrador sa Florida ang inalok ng humigit-kumulang $500 para itama ang 13 hanggang 15 ilustrasyon para sa isang aklat pambata na nilikha gamit ang AI. Ang tinatayang halaga ay tila 15 minuto bawat ilustrasyon. Ang kanyang minimum na sahod ay $65, kaya tumanggi siya. Isa pang multimedia editor ang gumugol ng 2 hanggang 3 oras bawat isa sa pagwawasto ng humigit-kumulang 100 AI-generated tarot cards sa Photoshop. Sinabi niya na wala siyang magagawa para ayusin ang mga ito, at kailangan niyang sabihin sa kliyente, "Hindi na mase-save ang mga file na ito."
Ang dahilan kung bakit madalas na minamaliit ang mga pagkukumpuni ay dahil walang iisang tamang solusyon bago pa man simulan ang pagkukumpuni.
Ang tantiya na ang isang sheet ay maaaring maayos sa loob ng 15 minuto ay nagpapalagay na "ang natapos na produkto ay halos tama na at kaunting pagsasaayos lamang ang kailangan para sa mga depekto." Gayunpaman, dapat munang alamin ng taong nagkukumpuni kung ano ang mali. Kung ito ay isang malinaw na pagkakamali tulad ng anim na daliri, maaari nga itong maayos sa loob ng 15 minuto.
Ang mahirap na bahagi ay kapag ang isang bagay ay tila hindi tama. Hindi ito akma sa imahe ng tatak. Hindi ito sumasalamin sa target na madla. May isang bagay na lumihis sa layunin. Ang ganitong mga pagkakaiba ay imposibleng maayos nang walang pamantayan para matukoy kung ano ang kailangang itama. Kung walang pamantayan, sa tuwing gagawa ka ng pagwawasto, magsisimula kang mag-isip, "Sa totoo lang, mas mabuti ito," at bago mo pa mamalayan, mas mabilis sana kung magsisimula ka na lang ulit mula sa simula.
Kaya naman, binibigyang-kahulugan ko ang paglilinis gaya ng sumusunod: Ang paglilinis ay ang resibo para sa mga desisyong hindi ginawa noong una. Dahil mabilis na nakakagawa na ngayon ang AI ng mga bagay-bagay, ang desisyon kung "ano ang dapat gawin" ay isinusuko na, at ang bayad para doon ay mapupunta sa taong kailangang mag-ayos nito. Iniisip ng kliyente na nakatipid sila ng pera, ngunit sa katotohanan, ini-outsource nila ang pinakamahal na bahagi ng proseso sa pinakamababang presyo.
Paano natin maiiwasang magtapos sa output ng AI bilang "may mali"
May kasabihan si Lionheart: "Pagsuot ng parehong salamin" gaya ng sa kliyente. Sa simula ng isang proyekto, tinatanong nila ang kliyente tungkol sa kanilang ideal na estado at kasalukuyang sitwasyon, at magkasama nilang ipinapahayag ang agwat sa pagitan nila. Dito natutukoy ang mga hamon, layunin, at mga kinakailangan. Pagkatapos, sinusuri ang output kung "natutupad nito ang mga layunin at kinakailangan." Ito ang pangunahing pamamaraan ng pamamaraan ng LH.
Ang susi ay huwag hayaang makaimpluwensya ang mga personal na gusto at ayaw sa pagsusuri. Halimbawa, ipagpalagay na ang isang may-ari ng negosyo na nasa edad kwarenta ay nagsabing, "Hindi ko talaga gusto ang disenyong ito." Ngunit kung ang target na madla ng proyekto ay isang bagong nagtapos, ang opinyon na iyon ay hindi mahalaga. Kung hindi ikaw ang target na madla, ang iyong nararamdaman ay hindi mahalaga. Naniniwala ako na ang pagsusuri ay tungkol sa pagsasantabi ng mga personal na kagustuhan at pagtuon sa layunin.
Ang mga salamin na ito ay ginagamit ng mga taga-disenyo at inhinyero. At ginagamit ang mga ito upang suriin ang mga produktong gawa ng AI at gawa ng tao. Ito ay dahil ang paghuhusga kung ang isang bagay ay mabuti o masama ay nananatiling pareho, kahit sino pa ang lumikha nito. Kahit ang isang magandang disenyo na nilikha ng AI o isang mahusay na programa ay maaaring matawag na "may mali" kung ito ay ipapakita sa isang customer nang hindi dumadaan sa proseso ng pagsusuri. Sa palagay ko ay medyo bihira itong mangyari sa aming lugar ng trabaho. Hindi ito isang bagay na maaaring mapatunayan gamit ang mga numero, kundi isang bagay na nararanasan ko araw-araw. Ang tanging dahilan na naiisip ko ay dahil sinusuri namin ang mga bagay-bagay gamit ang parehong mga pamantayan ng aming mga customer.
Ang dami ng gawaing kasangkot sa paglikha ay mababawasan. Ang natitira ay ang paghatol, at ako ay nasa parehong panig.
Kasabay ng paglaganap ng AI, ang mga minimum na pamantayan ng kalidad para sa disenyo at pagsusulat ay tumaas nang malaki. Ang mga gawaing dating pinahahalagahan bilang mga espesyal na kasanayan, tulad ng pangangalap at pagbubuod ng impormasyon at pag-format, ay nawawalan ng halaga. Sa kabaligtaran, sa palagay ko ay tumataas ang halaga ng hindi pangkaraniwang pagpapahayag at ang intuwisyon upang mabasa ang kapaligiran ng isang sitwasyon at makabuo ng mga tanong.
Hindi ito problema ng iba. Minsan ako mismo ay nagbabalangkas ng mga artikulo sa pamamagitan ng paggamit ng AI. Kung kaya ng AI ang lahat mula sa mga panayam hanggang sa pagsulat ng huling manuskrito, ang trabaho ng isang manunulat ay magiging hindi na kailangan. Maaaring mangyari rin ito sa disenyo, direksyon, pagpaplano, at branding. Sa tingin ko, ang pagtaas ng mga kahilingan para sa paglilinis ay dahil nararamdaman na ng mga nagsimula ng mga proyektong ito ang sakit.
Sa totoo lang, hindi pa rin malinaw kung magtatagal ang trabahong ito. Naniniwala ang manunulat na Australyano na itinampok sa artikulo na marami sa ganitong uri ng trabaho ang mababawasan sa susunod na 5 hanggang 10 taon. Sa kabilang banda, ang nabanggit na ilustrador ay tumigil sa pagtanggap ng mga kahilingan sa paglilinis noong bandang katapusan ng 2025, at kalaunan ay tinawagan muli ng isang kliyente na hindi nasiyahan sa mga resulta upang lumikha ng mga bagong likhang sining na iginuhit ng kamay.
Naniniwala ako na ang trabaho ay hindi napupunta sa taong nag-aayos nito, kundi sa taong may kakayahang gumawa nito.
Mga bagay na dapat gawin ng kliyente bago ibigay ang output ng AI sa isang tao.
Ang paggamit ng AI sa paggawa ng mga draft para sa mga B2B marketing at branding team, at pagkatapos ay ang pag-outsource sa mga pinal na detalye, ay walang dudang tataas sa hinaharap. Bago humiling ng mga rebisyon, may tatlong bagay na dapat mong gawin.
Isulat ang layunin at pamantayan sa pagsusuri sa isang pangungusap. Magpasya nang maaga kung sino ang iyong kausap, ano ang iyong kausap, at ano ang maituturing na pasadong marka.
Huwag basta umorder ng isang bagay sa isang takdang presyo; una, humingi ng assessment. Imposibleng malaman kung maaari itong kumpunihin o kung mas mabilis itong gawin muli nang hindi sinusuri ang mga nilalaman.
Ang desisyon na kumpunihin o gawing muli ay dapat gawin sa unang yugto ng kahilingan. Ang paulit-ulit na mga rebisyon na sinusundan ng "magsimula tayo sa simula" ang pinakamahal na opsyon.
Ang tatlong puntong ito ay walang kaugnayan sa kung ginagamit ba o hindi ang AI. Ang punto ng pagpasok sa matagumpay na trabaho ay palaging pareho, kahit na noong mga panahong ginagawa pa ito ng mga tao. Nagsimula na lamang maningil ang AI ng isang nasasalat na presyo para sa paglaktaw sa puntong iyon.
Buod: Ang pagtaas ng gawaing paglilinis ay isang senyales na naantala ang paggawa ng desisyon.
Ang tumataas na pangangailangan para sa "paglilinis pagkatapos ng AI" ay nagmumula sa katotohanang ang paggawa ng desisyon ay hindi kayang sabayan ang bilis ng paglikha. Ang mga kumpanyang kayang unahin ang paggawa ng desisyon ay makakakita ng pagbawas sa dami ng gawaing pagwawasto na kailangan nilang gawin. Ang mga kumpanyang hindi kayang gawin ito ay magbabayad para sa mga invoice na minamaliit ang halaga nang sabay-sabay sa kalaunan.
Kung ang output ng AI ng iyong kumpanya ay natigil sa puntong "kahit papaano ay hindi maayos," bakit hindi simulan sa pamamagitan ng pag-unawa sa layunin at pamantayan sa pagsusuri nang magkasama? Ang ginagawa natin araw-araw ay ayusin ang mga "salamin" na iyon.
Mga Madalas Itanong
T. Ang paglilinis ba pagkatapos ng AI ay isang trabahong lalago pa sa hinaharap?
A. Hindi ko alam. Naniniwala ang ilan na bababa ang bilang habang bumubuti ang katumpakan ng modelo. Nag-aalala ako na kung ang mga simpleng gawain na kasalukuyang nakatalaga sa mga bagong rekrut ay sasakupin ng AI, mawawala ang mga pagkakataon para sa on-the-job training. Magiging mahirap ito sanayin ang mga espesyalista. Nag-aalala ako na mas kaunti ang mga taong magagamit upang linisin ang gulo.
T. Ayos lang ba na ihatid ang output na nabuo ng AI nang walang pagbabago?
A. Hindi ko ito irerekomenda. Kung ilalabas mo ito nang hindi dumadaan sa proseso ng pagsusuri, walang saysay na magkaroon ng mga tao roon. Ang problema ay hindi ang AI mismo, kundi ang katotohanan na walang nagbibigay-pansin dito.
Matapos simulan ang sarili niyang negosyo sa edad na 26, mayroon siyang mahigit 20 taon na karanasan sa pamamahala sa larangan ng disenyo at branding. Noong 2016, lumipat siya kasama ang kanyang pamilya sa Pilipinas at nagtatag ng isang lokal na IT outsourcing company, na nanguna sa pandaigdigang pagpapalawak nito. Sa kasalukuyan, bilang isang "GLOBAL BRANDING AGENCY," sinusuportahan niya ang paglago ng mga kumpanya habang aktibo ring nagtatrabaho sa mga reporma sa organisasyon sa loob ng kanyang sariling kumpanya. Batay sa mga totoong pakikibaka sa mundo at direktang impormasyon na kanyang hinarap sa pagpapaunlad ng organisasyon at pamamahala sa ibang bansa, ibinabahagi niya ang mga praktikal na teorya ng branding at organisasyon na lubos na naaayon sa pananaw ng mga lider ng negosyo.
