AI mengubah pasar tenaga kerja, tetapi tidak dengan cara yang diperkirakan banyak orang

​Kecerdasan buatan diperkirakan akan mengubah dunia kerja dengan cepat, dengan prediksi mulai dari lonjakan produktivitas hingga pengangguran massal. Tiga tahun setelah maraknya generative AI, tidak satu pun dari kedua ekstrem tersebut terjadi. Sebaliknya, tanda-tanda awal disrupsi mulai terlihat pada pekerjaan tertentu dan, mungkin yang paling penting, di kalangan orang-orang yang berusaha memasuki bidang tersebut.

Riset terbaru Goldman Sachs memberikan gambaran realitas yang bermanfaat. Bank tersebut memperkirakan bahwa AI telah mengurangi pertumbuhan payroll bulanan di AS sekitar 16.000 pekerjaan selama setahun terakhir dan hanya meningkatkan pengangguran sekitar 0,1 poin persentase. Ini jelas bukan kiamat lapangan kerja, tetapi angka utama tersebut menyembunyikan perubahan yang jauh lebih besar di baliknya.

Disrupsi pertama-tama terlihat di kalangan pekerja muda

Peringatan paling jelas datang dari pekerjaan yang saat ini sudah dapat ditangani AI dalam porsi rutin yang signifikan. AI Index 2026 dari Stanford University menemukan bahwa jumlah pekerja software developer di AS berusia 22 hingga 25 tahun turun hampir 20% sejak 2024, sementara jumlah developer yang lebih tua terus meningkat.

Lihat postingan di X Memuat...

Tweet tersebut telah dihapus oleh penulis.

Tapi kami menyimpan semuanya 🙂.

Hal ini menimbulkan masalah yang melampaui jumlah pekerjaan yang hilang secara langsung. Secara tradisional, karyawan junior belajar melalui tugas-tugas sederhana sebelum beralih ke pekerjaan yang membutuhkan penilaian dan tanggung jawab lebih besar. AI semakin mampu menangani tugas-tugas awal tersebut.

PwC menemukan pergeseran serupa setelah menganalisis lebih dari 1 miliar iklan lowongan kerja di seluruh dunia. Posisi entry-level di AS dengan paparan AI tinggi semakin banyak mensyaratkan keterampilan yang secara tradisional dikaitkan dengan pekerja berpengalaman, termasuk penilaian, kepemimpinan, dan kreativitas.

“AI menghilangkan sebagian pekerjaan rutin yang sebelumnya berfungsi sebagai proses magang,” kata Pete Brown, pemimpin tenaga kerja global PwC.

Jika mesin semakin banyak mengerjakan tugas yang dahulu menjadi sarana bagi pemula untuk memperoleh pengalaman, perusahaan akan membutuhkan cara lain untuk menghasilkan tenaga profesional berpengalaman yang tetap ingin mereka rekrut.

AI mengubah pekerjaan lebih cepat daripada menghilangkannya

Gambaran yang lebih luas masih jauh tidak sedramatis itu. International Labour Organization (ILO) memperkirakan bahwa satu dari empat pekerja di seluruh dunia memiliki pekerjaan yang terpapar generative AI, tetapi mengingatkan bahwa paparan tidak boleh disamakan dengan redundansi.

Pekerjaan administrasi tetap termasuk yang paling terpapar, tetapi AI semakin merambah profesi terampil seperti keuangan dan software development. Dalam banyak kasus, ini berarti mengubah apa yang dikerjakan seseorang, bukan menghapus pekerjaannya secara keseluruhan.

Seorang analis keuangan dapat menggunakan AI untuk membuat draf awal riset, tetapi tetap memutuskan apakah analisis tersebut masuk akal. Seorang software developer dapat menghasilkan kode dengan lebih cepat sambil menghabiskan lebih banyak waktu untuk meninjau dan mengujinya, yang berpotensi mengurangi jumlah orang yang dibutuhkan untuk tugas tertentu tanpa menghilangkan profesinya.

Dampaknya akan berbeda di seluruh dunia

AI tidak akan berdampak dengan cara yang sama di setiap pasar tenaga kerja. Demografi, upah, keterampilan, dan regulasi semuanya memengaruhi apakah teknologi tersebut lebih mungkin menggantikan pekerjaan atau membantu orang menyelesaikannya dengan lebih cepat.

Di Singapura, lebih dari seperempat perusahaan kini menggunakan AI, menurut Ministry of Manpower, tetapi hanya 6,2% pengguna AI yang melaporkan pengurangan jumlah karyawan. Perusahaan jauh lebih mungkin mendesain ulang pekerjaan yang ada atau menciptakan posisi baru terkait AI.

India menghadapi perhitungan yang berbeda. Industri layanan teknologi dan business-process outsourcing mempekerjakan jutaan orang dalam pekerjaan yang disalurkan secara digital dan semakin dapat ditangani oleh generative AI. Teknologi yang dapat membantu negara-negara dengan populasi menua mengatasi kekurangan tenaga kerja ini justru dapat menciptakan tekanan lebih besar di negara-negara dengan populasi lebih muda yang perlu menciptakan banyak pekerjaan white-collar.

Eropa mungkin menempuh jalur lain. Perlindungan ketenagakerjaan yang lebih kuat dapat membuat PHK langsung lebih jarang terjadi, sementara disrupsi muncul melalui perubahan tanggung jawab, perekrutan yang lebih lambat, dan berkurangnya lowongan entry-level.

Kesenjangan mungkin semakin berkaitan dengan keterampilan

AI juga menciptakan permintaan terhadap jenis pekerjaan baru. PwC menemukan bahwa pekerjaan yang membutuhkan keterampilan AI telah tumbuh 69% sejak 2019, dibandingkan dengan 9% di seluruh pasar kerja. Oleh karena itu, kesenjangan yang lebih besar mungkin terjadi antara pekerja yang dapat menggunakan AI bersama penilaian dan keahlian mereka sendiri, dan mereka yang pekerjaannya sangat bergantung pada tugas-tugas yang dapat dilakukan AI dengan biaya murah.

Bagian tersulit adalah berpindah dari satu kelompok ke kelompok lainnya. Perusahaan semakin menginginkan orang yang mampu mengawasi output AI, menemukan kesalahan, dan mengambil keputusan, tetapi kemampuan tersebut biasanya diperoleh melalui pengalaman. Jika perusahaan merekrut lebih sedikit pemula karena AI dapat mengerjakan tugas tingkat junior, mereka berisiko melemahkan jalur yang nantinya menghasilkan karyawan berpengalaman.

Anak tangga pertama dalam jenjang karier mungkin sedang berubah

Kiamat lapangan kerja belum tiba. Sejauh ini, sebagian besar disrupsi muncul melalui perubahan tugas, persyaratan keterampilan yang berbeda, dan tekanan terhadap kelompok tertentu, bukan melalui pengangguran massal.

Pekerja muda mungkin menjadi salah satu kelompok pertama yang merasakannya karena pekerjaan yang secara tradisional diberikan kepada pemula sering kali merupakan jenis pekerjaan yang dapat dilakukan AI dengan baik. Oleh karena itu, perusahaan mungkin harus memikirkan kembali tujuan pekerjaan entry-level dan cara orang belajar setelah mendapatkannya.

Yang mungkin sudah mulai menghilang adalah asumsi lama tentang karier: bahwa seseorang memasuki suatu profesi dengan mengerjakan tugas-tugasnya yang paling sederhana, lalu secara bertahap naik ke tingkat yang lebih tinggi. Jika AI mengambil alih lebih banyak langkah pertama tersebut, tantangannya bukan hanya mempertahankan pekerjaan, tetapi juga menemukan cara baru agar orang dapat menjadi ahli dalam pekerjaan tersebut.