Masa Depan Pekerjaan: Antara Ancaman Otomatisasi dan Peluang Agentic AI

Ilustrasi Agentic AI berdampak negatif salah satunya otomasi tak terkontrol hingga mengancam PHK manusia di masa depan (Sumber: bloombergtechnoz.com)

ads
ads

JAKARTA, MENITNEWS.COM – Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI), robotika, dan sistem otonom kini tengah mendefinisikan ulang operasional bisnis global. Transisi dari sekadar “eksperimen AI” menuju integrasi alur kerja penuh—terutama melalui Agentic AI—menciptakan peluang pertumbuhan sekaligus risiko baru bagi tenaga kerja.

Prediksi Masa Depan: Statistik dari WEF

Berdasarkan laporan World Economic Forum (WEF) bertajuk “Four Futures for Jobs in the New Economy: AI Talent in 2030”, pandangan para eksekutif bisnis terhadap AI cukup terbelah:

Dampak AI Persentase Eksekutif
Menggantikan pekerjaan yang ada 54,3%
Meningkatkan margin keuntungan 44,6%
Menciptakan profesi baru 23,5%
Menyebabkan kenaikan upah 12,0%

Skenario “Era Penggantian”: Risiko Sosial & Ekonomi

WEF memaparkan salah satu skenario krusial di tahun 2030: Era Penggantian Tenaga Kerja. Dalam kondisi ini, kecepatan AI berkembang melampaui kemampuan manusia untuk beradaptasi.

  • Otomatisasi Agresif: Bisnis memilih robot/AI untuk menggantikan talenta yang langka.

  • Ketimpangan Sosial: Pengangguran melonjak dan kepercayaan konsumen terkikis meski ekonomi melaju secara teknologi.

  • Risiko Sistemik: Ketergantungan berlebihan pada AI tanpa pengawasan manusia meningkatkan potensi manipulasi kognitif dan ketidakstabilan sosial.


Mengenal Agentic AI: Lebih dari Sekadar Chatbot

Berbeda dengan AI tradisional atau Generative AI (seperti ChatGPT) yang hanya merespons perintah, Agentic AI adalah entitas otonom yang bisa mengambil keputusan sendiri.

Definisi: Sistem AI yang mampu menetapkan sasaran, membuat rencana, dan mengeksekusi tugas kompleks dengan intervensi manusia yang minimal.

Perbedaan Utama:

  1. Generative AI: Fokus pada pembuatan konten (teks, gambar, musik) berdasarkan input.

  2. Agentic AI: Menggunakan LLM (Large Language Model) sebagai “otak” untuk melakukan tindakan nyata dalam suatu sistem untuk mencapai target tertentu.

Contoh Kasus: Jika Generative AI digunakan untuk membuat materi pemasaran, Agentic AI melangkah lebih jauh dengan menyebarkan materi tersebut, memantau performanya, dan menyesuaikan strategi secara otomatis berdasarkan hasil data.


Realita di Dunia Bisnis: Kasus Salesforce

Langkah efisiensi ini bukan lagi sekadar teori. CEO Salesforce, Marc Benioff, mengungkapkan bahwa perusahaannya telah memangkas jumlah karyawan di bagian dukungan pelanggan (customer support) dari 9.000 menjadi 5.000 orang.

Saat ini, interaksi layanan di Salesforce terbagi rata: 50% ditangani AI dan 50% oleh manusia. Benioff menegaskan bahwa kolaborasi ini adalah realita masa depan yang tidak terelakkan, bukan sebuah distopia. (*)

Comment