Gelombang AI datang dengan janji manis: “Lebih efisien, lebih cepat, biaya lebih rendah.” Tapi yang ikut datang justru gelombang PHK massal. Amazon memangkas 14.000 posisi korporat pada akhir 2025, disusul pemangkasan tambahan 16.000 di awal 2026. HP merencanakan pengurangan 4.000 hingga 6.000 karyawan hingga 2028. Dell menghapus sekitar 4.500 pekerjaan. Narasinya terdengar sangat logis: AI bikin perusahaan lebih ramping, lebih gesit, dan siap bersaing di era baru.
Namun, tak lama kemudian, realitas mulai berbicara keras. Ada keputusan yang dibatalkan, fungsi yang direkrut kembali, dan bahkan kasus “AI washing” yang bikin malu. AI washing adalah praktik menyesatkan di mana perusahaan membesar-besarkan atau bahkan memalsukan peran AI dalam produk/layanan mereka, padahal di balik layar masih sangat bergantung pada kerja manusia. Jika janji efisiensi begitu meyakinkan, mengapa banyak perusahaan besar justru harus koreksi arah? Apakah salahnya ada di teknologinya, cara implementasinya, atau asumsi yang terlalu naif sejak awal?
Euforia PHK demi AI
Dalam dua tahun terakhir, pembicaraan soal efisiensi lewat AI memang mendominasi ruang rapat eksekutif. Amazon, HP, Dell, Workday, dan Intuit mengumumkan pengurangan ribuan karyawan sambil menekankan investasi besar-besaran di AI. Logikanya sederhana: kalau mesin bisa mengambil alih tugas rutin, kenapa harus bayar banyak manusia?
Di Australia, Commonwealth Bank pada Juli 2025 mengumumkan pemangkasan 45 pekerjaan karena AI voice bot. Kurang dari sebulan kemudian, keputusan itu dibatalkan. Manajemen minta maaf dan mengakui “error” — ternyata volume panggilan justru naik, bukan turun. Kisah serupa terjadi di Klarna, fintech asal Swedia. CEO sempat bangga karena AI-nya menggantikan kerja 700 orang. Tapi di 2025, perusahaan justru merekrut kembali agen manusia karena kepuasan pelanggan turun dan kasus kompleks tak bisa ditangani AI sepenuhnya.
Sementara itu, Builder.ai menjadi sorotan negatif paling kentara. Startup yang mengklaim platform AI-nya bisa bangun aplikasi dalam hitungan hari, ternyata banyak prosesnya dikerjakan oleh ratusan insinyur manusia di India. Kasus ini mempopulerkan istilah “AI Washing” — membesar-besarkan peran AI demi menarik investor dan pelanggan, padahal realitanya jauh dari klaim tersebut.
Data survei Orgvue tahun 2025 memperjelas gambaran ini: 39% pemimpin bisnis mengaku telah memberhentikan karyawan karena AI. Dari jumlah itu, 55% mengakui keputusan tersebut keliru. Lembaga riset bahkan memprediksi hampir setengah perusahaan yang memangkas tenaga kerja karena AI kemungkinan besar akan merekrut kembali fungsi serupa dalam 2–3 tahun ke depan.
Hype Cycle Gartner: Dari Euforia ke Kekecewaan
Fenomena ini bukan hal baru. Kita bisa memahaminya lewat framework Hype Cycle dari Gartner. Sejak 2023, AI generatif berada di fase Peak of Inflated Expectations — puncak euforia. Demo-demo mengesankan, produktivitas naik di pilot project kecil, dan media penuh optimisme berlebihan.
Banyak perusahaan buru-buru mengambil keputusan strategis: restrukturisasi dan PHK massal. Tapi begitu AI diterapkan secara luas di operasional sehari-hari, mereka masuk ke fase Trough of Disillusionment (Lembah Kekecewaan). Di tahap ini, keterbatasan AI mulai terlihat jelas: bagus untuk tugas rutin dan berulang, tapi kesulitan menghadapi kasus kompleks, situasi ambigu, atau yang butuh empati.
Biaya tersembunyi pun muncul: pengawasan manusia tetap dibutuhkan, output AI harus dicek ulang, ada risiko regulasi, keamanan data, dan penurunan kualitas layanan. Fase kekecewaan ini bukan kegagalan, melainkan proses alami menuju kedewasaan teknologi.
Kesalahan Utama: Fokus Hanya Pangkas Biaya
Masalah terbesar bukan di AI-nya, tapi di cara perusahaan memandangnya. Banyak yang melihat AI hanya sebagai “pemotong biaya tenaga kerja” cepat. Demo pilot terlihat menjanjikan, tapi realita operasional jauh lebih rumit. Ketika variasi kasus dan pengecualian masuk, sistem AI butuh pengawasan ekstra — yang justru menambah beban.
Pekerjaan manusia tidak hanya tugas rutin. Ada penilaian situasional, interaksi emosional, kreativitas, dan tanggung jawab etis yang sulit digantikan. Kalau perusahaan hanya sibuk memangkas headcount tanpa mendesain ulang proses kerja, hasilnya sering chaos: layanan memburuk, karyawan yang tersisa kewalahan, dan akhirnya… koreksi arah.
Jalan yang Lebih Bijak: Kolaborasi, Bukan Penggantian
Pendekatan yang lebih cerdas adalah melihat AI sebagai alat peningkat produktivitas, bukan pengganti manusia. Ukuran keberhasilan bukan berapa banyak posisi yang hilang, tapi seberapa besar output, kecepatan, dan kualitas kerja yang meningkat.
Model terbaik adalah Human-AI Collaboration:
- AI menangani volume besar tugas rutin dan repetitif.
- Manusia fokus pada hal-hal kompleks, empati, pengambilan keputusan akhir, dan pengawasan kritis.
Peran manusia berubah, bukan hilang. Tugas administratif berkurang, sementara fungsi oversight, quality assurance, dan problem-solving justru meningkat. Investasi pelatihan dan redesign pekerjaan menjadi kunci sukses.
Tiga Pelajaran Penting
- Jangan ambil keputusan struktural besar saat euforia masih tinggi. PHK massal adalah langkah jangka panjang dengan dampak luas. Tunggu sampai teknologi benar-benar matang dan dipahami batasannya.
- Bedakan efisiensi dengan produktivitas. Efisiensi = memangkas biaya. Produktivitas = menciptakan lebih banyak nilai. Perusahaan yang hanya ramping tanpa kuat biasanya kalah di jangka panjang.
- Peran manusia tidak hilang, hanya berevolusi. AI memberi kecepatan dan skala. Manusia memberi arah, empati, dan akuntabilitas. Transformasi sukses terjadi saat keduanya saling melengkapi.
Pada akhirnya, Akang-Teteh, AI bukan musuh atau penyelamat ajaib. Ia adalah alat. Yang menentukan adalah bagaimana kita menggunakannya — dengan bijak, bertanggung jawab, dan berorientasi manusia.
Sebagai profesional atau pemimpin, jangan alergi AI, tapi juga jangan terbuai hype-nya. Kuasai cara bekerja berdampingan dengannya: baca, uji, awasi, dan terus belajar. Gelombang ini bukan soal siapa yang digantikan, melainkan siapa yang mampu beradaptasi.
Ketika manusia dan AI diposisikan dengan tepat, yang terjadi bukan ironi efisiensi, tapi evolusi yang lebih kuat, berkelanjutan, dan manusiawi.
