Fenomena pemutusan hubungan kerja (PHK) massal masih terus menghantui sektor teknologi di berbagai belahan dunia. Dalam banyak kasus, para petinggi perusahaan sering kali menunjuk kecerdasan buatan atau AI sebagai alasan utama di balik efisiensi tenaga kerja tersebut.
Kondisi ini memicu munculnya istilah "AI psychosis", sebuah istilah yang menggambarkan situasi di mana para pemimpin perusahaan memiliki kepercayaan diri berlebihan terhadap kemampuan AI. Mereka cenderung mengabaikan batasan teknis serta risiko nyata dari teknologi tersebut demi mengejar efisiensi instan.
Memahami Akar Masalah AI Psychosis
Aaron Levie, pendiri perusahaan layanan cloud Box, menjadi salah satu pihak yang mengkritik fenomena ini secara tajam. Ia menilai para CEO saat ini berada dalam posisi yang terlalu jauh dari realitas operasional teknis perusahaan mereka.
Para petinggi ini biasanya hanya mencoba prototipe AI dalam skala kecil, lalu dengan cepat menyimpulkan bahwa teknologi tersebut sanggup menggantikan peran manusia. Padahal, mereka tidak terlibat langsung dalam proses penulisan kode, perbaikan bug, ataupun memastikan sistem berjalan tanpa kesalahan fatal.
Dampak Nyata Gelombang PHK di Industri Teknologi
Keyakinan yang kurang berdasar dari para petinggi perusahaan ini telah memberikan dampak yang sangat signifikan bagi para pekerja. Berdasarkan data dari TechCrunch, industri teknologi telah memecat setidaknya 115.430 orang hanya dalam lima bulan pertama tahun 2026.
Angka yang berasal dari 152 perusahaan tersebut sudah hampir menyamai total PHK sepanjang tahun 2025 yang mencapai 124.636 orang. Sebagian besar perusahaan tersebut secara eksplisit menyebutkan integrasi AI sebagai alasan utama pemangkasan staf mereka.
Beberapa fakta penting terkait tren PHK dan penggunaan AI di perusahaan teknologi:
- CEO ClickUp, Zeb Evans, memecat 22 persen karyawannya setelah meluncurkan sekitar 3.000 agen AI internal.
- Konsep "100x org" diusung untuk menciptakan organisasi di mana manusia hanya berperan sebagai pengawas hasil kerja mesin.
- Banyak perusahaan mengklaim keputusan pemecatan bukan sekadar efisiensi biaya, melainkan perubahan struktur kerja.
- Data dari California Management Review menunjukkan tidak ada korelasi kuat antara adopsi AI dengan lonjakan produktivitas total.
Meskipun optimisme para CEO sangat tinggi, berbagai riset justru menunjukkan hasil yang berbeda terkait efektivitas AI dalam menggantikan peran manusia sepenuhnya.
Realitas Kemampuan AI Dibandingkan Ekspektasi
Penelitian dari MIT mengungkapkan bahwa agen AI saat ini belum mampu memberikan hasil kerja dengan standar kualitas yang setara dengan manusia di berbagai bidang. AI diperkirakan baru bisa menangani tugas berbasis teks dengan tingkat keberhasilan tinggi pada tahun 2029 mendatang.
Bahkan pada tahun tersebut, pencapaian itu diprediksi baru menyentuh standar kualitas minimal, bukan kualitas unggul yang melampaui kemampuan berpikir manusia. Perlu waktu beberapa tahun lagi bagi teknologi ini untuk benar-benar bisa bekerja mandiri tanpa pengawasan ketat.
Berikut adalah ringkasan data mengenai efisiensi dan target pencapaian teknologi AI:
| Aspek Penelitian | Temuan Utama | Prediksi Masa Depan |
|---|---|---|
| Produktivitas Umum | Tidak ada hubungan kuat antara AI dan kenaikan output. | Masih membutuhkan riset jangka panjang. |
| Kualitas Tugas Teks | Belum setara dengan kualitas kerja manusia. | Target sukses 80-95% pada tahun 2029. |
| Struktur Organisasi | Risiko penumpukan beban kerja di level eksekutif. | Potensi kekacauan jika koordinasi tidak diperbaiki. |
Tabel di atas menunjukkan adanya celah besar antara ekspektasi para pemimpin perusahaan dengan fakta kemampuan teknis AI yang ada saat ini.
Riset dari Harvard Business Review turut memperingatkan adanya hambatan baru ketika produksi konten meningkat drastis berkat bantuan AI. Beban kerja justru akan menumpuk di level manajerial karena setiap output dari mesin harus tetap melalui verifikasi dan persetujuan manusia yang ketat.
