Komentar media asing menyatakan bahwa gelombang AI terbaru di industri teknologi sedang mendorong sebagian eksekutif perusahaan menuju penilaian yang terlalu optimis. Artikel mengutip pernyataan pendiri Box, Aaron Levie, yang menyebut banyak CEO karena jauh dari tahap eksekusi lapangan, cenderung menyamakan efek demonstrasi AI langsung dengan kemampuan untuk menggantikan proses kerja nyata secara besar-besaran.
Eksekutif melihat demonstrasi, bukan implementasi
Levie di platform sosial menyatakan bahwa CEO sering kali secara langsung menguji AI, membuat prototipe, menghasilkan kontrak, atau menjalankan proses sederhana, lalu menyimpulkan bahwa agen sudah mampu mengambil alih sejumlah besar pekerjaan. Namun, orang yang benar-benar bertanggung jawab atas peluncuran harus memeriksa kode, memperbaiki kerentanan, mengidentifikasi kesalahan panggilan yang disebabkan oleh ilusi model, serta menangani detail kompleks kontrak, proses, dan data internal perusahaan.
Artikel tersebut menyatakan bahwa kesalahan penilaian semacam ini bukan berasal dari penolakan terhadap AI. Sebaliknya, Levie sendiri selalu menjadi pendukung aktif AI dan telah berinvestasi di perusahaan rintisan AI. Poin utamanya adalah, masalahnya bukan pada AI yang tidak bernilai, tetapi pada manajemen yang cenderung meremehkan tenaga kerja dan waktu yang diperlukan untuk mengubah alat menjadi produktivitas yang stabil.
Kecepatan pemutusan hubungan kerja telah mendekati seluruh tahun lalu
Artikel tersebut mengutip data dari Layoffs.fyi yang menyatakan bahwa dalam lima bulan pertama tahun 2026, 152 perusahaan teknologi telah memecat 115.430 orang, mendekati skala seluruh tahun 2025 di mana 275 perusahaan memecat 124.636 orang. Laporan tersebut menunjukkan bahwa banyak perusahaan menjadikan AI sebagai salah satu alasan pemutusan hubungan kerja, tetapi faktor pendorong sebenarnya tidak hanya terbatas pada kemajuan teknologi.
CEO ClickUp, Zeb Evans, secara terbuka menyatakan bahwa setelah perusahaan menerapkan sekitar 3.000 agen AI untuk menangani pekerjaan internal, perusahaan memangkas sekitar 22% karyawan. Ia menyebut langkah ini bukan semata-mata untuk mengurangi biaya, tetapi untuk menyesuaikan tim menjadi struktur yang "mengelola agen dan segera meninjau hasil".
Hasil penelitian tidak mendukung alternatif radikal
Namun, artikel tersebut menyebutkan bahwa beberapa penelitian tidak menghasilkan kesimpulan yang sama agresif. Sebuah studi tinjauan yang dirilis pada Oktober tahun lalu oleh Universitas California, Berkeley, menyatakan bahwa belum ditemukan hubungan yang kuat antara adopsi AI dan peningkatan produktivitas keseluruhan. Penelitian dari National Bureau of Economic Research pada Maret tahun ini berpendapat bahwa AI memang dapat meningkatkan efisiensi, tetapi persepsi subjektif seringkali lebih tinggi daripada hasil pengukuran nyata.
Penelitian dari MIT tentang agen yang menjalankan tugas juga menunjukkan bahwa dalam banyak skenario, agen masih belum mampu mencapai kualitas manusia secara stabil. Para peneliti memperkirakan bahwa dengan kecepatan perkembangan model besar saat ini, pada tahun 2029, model mungkin dapat menyelesaikan sebagian besar tugas terkait teks dengan "kualitas minimum yang dapat diterima", tetapi dibutuhkan waktu lebih lama lagi untuk secara konsisten melebihi kinerja manusia dalam pekerjaan yang lebih luas.
Artikel tersebut menyimpulkan bahwa jika manajemen perusahaan terus mereorganisasi organisasi berdasarkan efek demonstrasi, bukan berdasarkan kemampuan implementasi nyata untuk menetapkan posisi dan proses, hasilnya belum tentu meningkatkan efisiensi, tetapi lebih mungkin menyebabkan penumpukan persetujuan, kekacauan eksekusi, dan ketidakseimbangan organisasi.