Isi artikel

Perusahaan yang Teriak "Perubahan" tapi Tak Mau Pakai AI: Apa yang Salah?

Ada beberapa kalimat yang sering banget kita dengar di kantor.

"Ayo berani mencoba hal baru." "Kita harus bertransformasi." "Tunjukkan inisiatif." "Ayo terus berbenah." "Kita perlu berubah."

Kalau dilihat dari kata-katanya saja, semuanya terdengar positif.

Tapi begitu kamu benar-benar bekerja di lapangan, kadang muncul pikiran seperti ini.

Kalau memang serius mau berubah, kenapa alat yang jelas-jelas bisa dipakai malah tidak dipakai?

Apalagi kalau kamu sudah terbiasa memakai AI generatif atau LLM (model bahasa besar yang jadi otak di balik alat seperti ChatGPT), kata "transformasi" dari perusahaan bisa terdengar cukup kosong.

Kalau bilang "transformasi", perbarui dulu alatnya

Transformasi itu bukan soal semangat membara.

Transformasi berarti mengubah cara kerja, alat, aliran informasi, cara mengambil keputusan, dan pembagian tanggung jawab.

Misalnya, sekarang dengan LLM kamu bisa membuat draf awal hal-hal berikut dalam waktu singkat:

• Notulen rapat
• Panduan kerja standar (manual yang menjelaskan langkah demi langkah cara mengerjakan suatu tugas)
• Materi pelatihan
• FAQ (daftar tanya jawab)
• Daftar periksa
• Teks email
• Kerangka PowerPoint
• Rancangan tabel Excel
• Alur kerja
• Pertanyaan yang seharusnya ditanyakan karyawan baru
• Kemungkinan penjelasan yang terlewat
• Naskah wawancara atau obrolan satu lawan satu
• Draf pertama laporan

Kalau manusia membuat semua ini dari nol, biasanya butuh beberapa jam sampai beberapa hari.

Tapi kalau rekaman suara, catatan, dan dokumen yang sudah ada diberikan ke LLM, draf pertamanya bisa jadi dengan cepat.

Tentu saja, pemeriksaan akhir tetap harus dilakukan manusia.

Namun tugas manusia itu memeriksa fakta, menilai, menyetujui, dan menyesuaikan dengan kondisi lapangan.

Tidak perlu lagi menghabiskan waktu manusia untuk memperbaiki susunan kalimat dan merapikan dokumen.

"Kami khawatir soal keamanan informasi" bisa dimengerti, tapi berhenti di situ itu asal-asalan

Alasan yang paling sering dipakai untuk menolak AI adalah keamanan informasi.

"Bagaimana kalau informasi rahasia bocor?" "Berbahaya kalau ada yang memasukkan data pribadi." "Siapa yang bertanggung jawab?" "Bagaimana kalau jawabannya salah?"

Kekhawatiran ini tidak boleh diabaikan begitu saja.

Justru harus dipikirkan dengan serius.

Tapi bukan berarti kita berhenti di situ.

Kekhawatiran soal keamanan informasi bukan alasan untuk tidak memakai AI, melainkan alasan untuk merancang cara memakainya dengan aman.

Misalnya, bisa begini:

• Tidak memasukkan informasi rahasia ke AI berbasis cloud
• Memakai LLM lokal (yang berjalan di perangkat milik perusahaan sendiri, tanpa lewat internet)
• Dipakai hanya di dalam jaringan internal perusahaan
• Membangun lingkungan yang tidak mengirim data ke luar
• Memisahkan informasi yang boleh dimasukkan dan yang dilarang
• Menganonimkan data pribadi dan data pelanggan
• Mulai dari pekerjaan berisiko rendah
• Hasilnya selalu diperiksa manusia
• Menentukan catatan penggunaan dan batas tanggung jawab

Jadi, ruang untuk merancangnya jelas ada.

"Keamanan itu menakutkan, jadi larang semuanya" itu terlalu kasar.

Salah satu pilihan: taruh LLM di jaringan lokal bersama perusahaan

Kalau mengirim informasi ke cloud bikin cemas, kamu bisa menyiapkan lingkungan LLM di dalam jaringan lokal bersama milik perusahaan.

Kalau LLM dijalankan di dalam jaringan internal dan tidak mengirim apa pun ke luar, masalah "takut melempar informasi rahasia ke cloud" sudah jauh berkurang.

Tentu, LLM lokal juga punya tantangan.

• Performa model
• Pengelolaan dan operasional
• Kontrol akses dari perangkat kantor
• Cara mengelola catatan input
• Siapa yang merawat
• Siapa yang bertanggung jawab kalau jawabannya salah
• Biaya
• Pelatihan internal

Meski begitu, bertanya "sampai batas mana kita bisa memakainya?" lebih membangun daripada berhenti di "tidak bisa".

Setidaknya kita bisa mulai dari area berisiko rendah: merapikan notulen rapat, draf awal panduan standar, usulan FAQ, kerangka materi pelatihan, konsultasi rumus Excel, dan draf email.

"Pokoknya berjuang pakai tenaga manusia" bukan transformasi

Masalahnya bukan hanya perusahaan tidak memakai AI.

Masalah yang lebih besar adalah menyuruh orang di lapangan "berubah" tanpa memperbarui alatnya.

Misalnya, keadaannya seperti ini:

• Beban kerja bertambah
• Disuruh membuat panduan standar juga
• Disuruh mengurus pelatihan juga
• Disuruh menghilangkan pekerjaan yang hanya dikuasai satu orang
• Disuruh mengurangi lembur
• Tapi AI dan otomatisasi tidak dipakai
• Aturan tidak dibuat
• Wewenang tidak diberikan
• Ujung-ujungnya disuruh berjuang dengan tenaga manusia

Ini bukan transformasi.

Ini cuma mental "pokoknya kuat-kuatan".

Kata-katanya boleh "tantangan", "transformasi", "perbaikan", tapi kalau isinya bergantung pada tenaga manusia, kenyataannya masih sama seperti dulu.

Kita terlalu banyak membakar waktu manusia untuk detail kata-kata di dokumen

Di banyak perusahaan, waktu yang sangat besar habis untuk pilihan kata dan tampilan dokumen.

"Ungkapan ini agak kurang pas." "Bikin lebih gampang dimengerti." "Tolong perbaiki bagian ini." "Secara keseluruhan kurang sreg." "Alur dokumennya agak aneh." "Bahasanya kaku." "Dibuat sedikit lebih sopan."

Tentu kualitas dokumen itu penting.

Tapi sebagian besar revisi seperti ini bisa dipangkas jauh kalau kamu minta LLM membuat beberapa versi.

Misalnya, isi yang sama bisa dikembangkan jadi:

• Untuk jajaran direksi
• Untuk orang di lapangan
• Untuk karyawan baru
• Versi ringkas
• Versi sopan dan formal
• Versi poin-poin
• Untuk PowerPoint
• Untuk email
• Untuk panduan standar
• Untuk penjelasan di rapat

Manusia tidak perlu menulis ulang dari nol setiap kali.

Cukup lihat usulan dari LLM, lalu nilai: sesuai fakta di lapangan atau tidak, dan pantas atau tidak dikeluarkan oleh perusahaan.

Transformasi sejati itu bukan "berusaha lebih keras", tapi "memangkas"

Kalau bicara transformasi, yang terbayang biasanya menambah hal baru.

Tapi yang sebenarnya dibutuhkan lapangan adalah mengurangi, bukan menambah.

• Pangkas pekerjaan manual
• Pangkas waktu untuk menjelaskan hal yang sama berkali-kali
• Pangkas ketergantungan pada ingatan setelah rapat
• Pangkas waktu merapikan dokumen
• Pangkas waktu karyawan baru yang bingung harus bertanya apa
• Pangkas penjelasan yang hanya ada di kepala satu orang
• Pangkas pekerjaan ulang akibat instruksi yang samar
• Pangkas semua pekerjaan yang tidak perlu dilakukan manusia

AI sangat cocok untuk itu.

Menuliskan, merangkum, menyusun struktur, membuat daftar periksa, membuat dokumen, dan membuat FAQ adalah bidang yang dikuasai LLM.

Jadi, inti dari memakai AI bukan "karena sedang tren".

Kita memakainya untuk memangkas jam kerja.

Bagaimana menilai "perusahaan yang tidak memakai AI" saat mencari kerja baru?

Kamu tidak perlu menghindari semua perusahaan yang belum memakai AI.

Tergantung bidang usaha, ukuran, dan persyaratan keamanan, penerapannya bisa tertunda.

Masalahnya bukan karena belum dipakai, tapi karena alasan tidak memakainya tidak pernah diurai.

Saat menilai calon tempat kerja, poin-poin berikut bisa membantu.

Tanda yang baik

• Belum diterapkan di seluruh perusahaan, tapi sudah dicoba untuk notulen dan pembuatan dokumen
• Aturan keamanan sedang disusun
• Tiap departemen sedang mengkaji cara pakainya
• Sudah mulai dari pekerjaan berisiko rendah
• Menyambut orang yang bisa memakainya untuk memperbaiki pekerjaan
• Melihat AI generatif sebagai hal yang dikelola, bukan dilarang
• Peduli pada pengurangan beban orang di lapangan

Tanda bahaya

• "Kami tidak paham AI, jadi tidak dipakai"
• "Berbahaya, jadi dilarang semua"
• "Mengerjakan dengan tangan itu lebih tulus"
• "Dari dulu begini caranya, jadi tidak diubah"
• Tapi tetap menyuruh berubah dan berani mencoba
• Beban kerja ditambah, alat tidak ditambah
• Menganggap perbaikan itu urusan usaha pribadi
• Menjadikan orang yang bisa bekerja efisien sebagai tukang serabutan

Perusahaan di kelompok kedua kemungkinan besar membebankan biaya perubahan ke orang di lapangan, dan itu lebih buruk daripada sekadar tidak memakai AI.

"Slogan tantangan" tidak sama dengan perubahan nyata

Bagi perusahaan, membuat slogan soal tantangan itu mudah.

Bisa ditulis di poster.

Bisa diucapkan saat apel pagi.

Bisa disampaikan saat pengumuman kebijakan tahunan.

Tapi tantangan yang sebenarnya adalah mengubah cara kerja orang di lapangan.

Dan itu ada rasa sakitnya.

• Aturan harus dibuat
• Batas tanggung jawab harus ditentukan
• Cara kerja yang selama ini harus ditinjau ulang
• Manajer juga harus belajar
• Kegagalan harus ditoleransi
• Wewenang harus diberikan ke lapangan
• Alat harus diinvestasikan

Menghindari semua itu dan hanya berkata "ayo berani mencoba" bukan transformasi.

Itu cuma melempar ceramah motivasi ke orang di lapangan.

Ringkasan

Wajar kalau kamu merasa janggal pada perusahaan yang bicara soal "tantangan", "transformasi", dan "perbaikan" tapi tidak memakai AI.

Tidak memakai AI bukan berarti pasti buruk.

Namun perusahaan yang berlindung di balik keamanan informasi dan soal tanggung jawab, lalu bahkan tidak mau merancang cara pakainya, itu berbahaya.

Kalau memang mau bertransformasi, perusahaan perlu melakukan ini:

• Mencari informasi baru
• Mencoba alat yang tersedia
• Menguraikan risiko
• Mulai dari pekerjaan berisiko rendah
• Mempertimbangkan LLM lokal dan lingkungan internal
• Memisahkan pekerjaan manusia dan pekerjaan yang diserahkan ke AI
• Memangkas jam kerja di lapangan
• Membangun sistem, bukan menjadikan satu orang tukang serabutan

Transformasi bukan menyuruh orang di lapangan "berusaha lebih keras".

Transformasi adalah membangun sistem yang jalan tanpa orang harus memaksakan diri.

Dalam arti itu, perusahaan yang tidak memakai AI tapi bilang "bertransformasilah dengan tenaga manusia" jelas melenceng cukup jauh.

Yang benar-benar dibutuhkan bukan slogan tantangan, melainkan pembaruan alat, aturan, wewenang, dan batas tanggung jawab.

---

Usulan artikel terkait

• Apakah perusahaan yang tidak memakai AI masih punya masa depan?
• Ciri-ciri perusahaan yang bicara "transformasi" tapi memaksakan mental kuat-kuatan ke lapangan
• Daftar pekerjaan administrasi yang bisa dipangkas AI generatif
• Apakah LLM lokal bisa jadi solusi keamanan informasi untuk usaha kecil dan menengah?
• Kenapa boleh menjadikan penerapan AI sebagai patokan memilih tempat kerja baru
• Kenapa "ayo berani mencoba" dari perusahaan terdengar kosong
• Batas perbaikan dengan tenaga manusia dan kenyataan pemakaian AI
• Sejauh mana LLM bisa membuat panduan standar, notulen, dan materi pelatihan?