Telset.id – Adopsi AI yang masif di perusahaan justru berisiko menambah beban kerja karyawan, bukan menguranginya. Sebuah studi dari Harvard Business Review mengungkapkan bahwa interaksi berlebihan dengan alat AI dapat memicu kelelahan mental karena melampaui kapasitas kognitif seseorang. Temuan ini menjadi peringatan bagi organisasi yang ingin mengelola gelombang otomatisasi berikutnya tanpa menciptakan kompleksitas baru.
Isu utamanya bukan terletak pada alatnya, melainkan pada cara penerapannya. Banyak organisasi yang tergoda untuk mengganti sistem lama dengan AI, namun lupa bahwa transformasi sejati membutuhkan penataan ulang proses bisnis. Jika AI hanya dilapiskan di atas sistem yang sudah ada, justru akan menimbulkan lebih banyak masalah. Ini bukan persoalan spesifik AI, melainkan persoalan implementasi yang menuntut organisasi bertanya: “Di mana hambatan nyata dalam proses kerja, dan bagaimana AI dapat menghilangkannya?”
## Fenomena Shadow Work yang Menggerus Produktivitas
Untuk mengatasi tantangan ini, bisnis perlu memahami akar masalahnya dengan melihat secara jujur ke mana waktu dan uang benar-benar dialokasikan. Sayangnya, membaca data ini bisa menjadi tugas yang tidak nyaman. Perusahaan di Inggris dilaporkan kehilangan miliaran poundsterling setiap tahun akibat “shadow work” — tugas manual di luar pekerjaan inti yang diperparah oleh sistem yang tidak terhubung.
Karyawan di Inggris menghabiskan waktu berjam-jam setiap minggu untuk pekerjaan non-inti semacam ini, dan angka tersebut diprediksi akan terus meningkat. Setiap karyawan, tim, dan tingkat senioritas terkena dampak dari kebocoran struktural terhadap output ini. Meskipun sebagian besar bisnis tidak atau hanya mengotomatisasi sebagian tugas seperti perencanaan perjalanan dan pengajuan biaya, titik-titik gesekan mingguan ini terakumulasi menjadi efek yang terukur terhadap waktu karyawan untuk pekerjaan yang benar-benar berdampak.
Dorongan untuk mengadopsi teknologi memang ada, dan para pemimpin seharusnya menjadikan otomatisasi pekerjaan ini sebagai prioritas utama. Namun, hal ini hanya berlaku jika ada rencana yang jelas tentang cara melakukannya. Masalah fundamentalnya adalah shadow work muncul karena sistem tidak dapat berkomunikasi satu sama lain, dan sekadar menumpuk alat AI di atasnya tidak akan menyelesaikan masalah.
Sering kali, hambatan terbesar dalam memecahkan masalah ini adalah sistem warisan yang terintegrasi dengan buruk. Ketidakselarasan ini menguras produktivitas dan kepuasan karyawan, sekaligus menghambat pertumbuhan bisnis.
## Tahun Penyederhanaan Stack Teknologi
Titik balik yang sesungguhnya mungkin dimulai ketika bisnis mulai mengurangi jumlah alat yang mereka miliki, alih-alih menambah lebih banyak. Selama bertahun-tahun, biaya kompleksitas terus meningkat secara bertahap dan semakin sulit untuk diabaikan. Argumen untuk kesederhanaan bukan hanya signifikan, tetapi esensial ketika pekerja harus mengelola shadow work menggunakan berbagai alat yang sering kali tidak terintegrasi dengan baik.
Sebelumnya, meningkatkan efisiensi sistem individual adalah tujuan otomatisasi perusahaan. Penggajian berjalan sendiri dan penyediaan IT terjadi dalam hitungan detik. Namun, koordinasi, persetujuan, dan pekerjaan administratif yang membentang di seluruh operasi, keuangan, dan sumber daya manusia sebagian besar diabaikan. Menambah lebih banyak alat tidak akan membuka gelombang produktivitas berikutnya. Hal itu hanya akan datang dengan mengintegrasikan kecerdasan ke dalam inti operasional, tempat orang dan sistem bersatu.
Ketika penyederhanaan stack teknologi dilakukan dengan baik, itu tidak berarti melakukan lebih sedikit. Ini melibatkan ketelitian, menempatkan kesederhanaan di atas pertumbuhan, dan menempatkan manusia sebelum software sprawl. CIO dengan pengendalian diri paling besar untuk mendasarkan kesuksesan mereka pada apa yang mereka hapus akan memimpin generasi berikutnya.
## Kesenjangan Produktivitas Perlu Ditutup
Masalah bagi banyak organisasi bukanlah kurangnya teknologi, melainkan sistem dan alat yang tidak selaras. Otomatisasi memang ada, tetapi dengan cara yang meningkatkan sistem tanpa membebaskan penggunanya. AI tidak akan secara otomatis mengatasi masalah shadow work, dan masalah itu tidak akan hilang dengan sendirinya.
Perubahan perspektif kini diperlukan, untuk beralih dari sekadar mengejar target berikutnya menuju penciptaan alur kerja yang benar-benar bermanfaat bagi individu yang menjalankan tugas tersebut. Ketika kompleksitas melampaui produktivitas, ukuran kemajuan yang sesungguhnya tidak akan dihitung dari volume AI yang digunakan dalam bisnis, melainkan dari seberapa banyak hambatan yang berhasil dihilangkan oleh sebuah organisasi.
Artikel ini ditulis oleh Robin Smith, CTO di Perk, dan merupakan bagian dari TechRadar Pro Perspectives, kanal untuk menampilkan pemikiran terbaik di industri teknologi. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan tidak selalu mencerminkan TechRadarPro atau Future plc.
Komentar
Belum ada komentar.