AI seharusnya membuat pekerjaan menjadi lebih cepat.

Membuat draft lebih mudah.

Menganalisis data lebih cepat.

Menyusun laporan dalam hitungan menit.

Namun bagaimana jika hasil dari AI justru membuat orang lain harus bekerja lebih banyak?

Memeriksa ulang.

Mengoreksi.

Memperbaiki.

Menjelaskan kembali.

Bahkan terkadang mengerjakan ulang dari awal.

Fenomena inilah yang mulai dikenal sebagai workslop.

Bukan sekadar pekerjaan yang banyak.

Tetapi pekerjaan yang sebenarnya tidak perlu terjadi jika output awalnya sudah memiliki kualitas yang memadai.

Apa Itu Workslop?

Workslop menggambarkan output pekerjaan yang terlihat selesai secara permukaan, tetapi kualitasnya belum cukup baik untuk langsung digunakan.

Dalam konteks AI, seseorang dapat menghasilkan dokumen, presentasi, analisis, atau email dalam waktu sangat singkat.

Secara kuantitas, produktivitas terlihat meningkat.

Namun ketika hasil tersebut diberikan kepada rekan kerja, muncul pekerjaan tambahan:

• memeriksa fakta
• memperbaiki informasi
• menyesuaikan dengan konteks
• memperbaiki format
• mengulang analisis
• meminta klarifikasi
• atau bahkan membuat ulang pekerjaan tersebut

Akibatnya, pekerjaan tidak benar-benar hilang.

Pekerjaan hanya berpindah dari orang yang menghasilkan output ke orang yang harus memperbaikinya.

Mengapa Workslop Bisa Terjadi?

AI sangat baik dalam menghasilkan output dengan cepat.

Namun cepat tidak selalu berarti tepat.

AI dapat menghasilkan jawaban yang terlihat profesional, tetapi masih mengandung:

• informasi yang tidak akurat
• konteks yang salah
• asumsi yang tidak sesuai
• data yang belum diverifikasi
• bahasa yang terlalu generik
• atau rekomendasi yang tidak relevan dengan kondisi perusahaan

Masalahnya muncul ketika pengguna langsung menyerahkan output tersebut kepada orang lain tanpa melakukan validasi.

Di sinilah muncul paradoks:

AI menghemat waktu bagi satu orang, tetapi menciptakan pekerjaan tambahan bagi orang berikutnya.

Studi Kasus

Sebuah perusahaan sedang mempersiapkan laporan evaluasi bulanan.

Seorang staff menggunakan AI untuk membuat draft laporan dalam waktu kurang dari satu jam.

Sebelumnya, pekerjaan tersebut membutuhkan hampir setengah hari.

Secara pribadi, ia merasa sangat produktif.

Namun ketika laporan diberikan kepada atasannya, ditemukan beberapa masalah:

• data belum diperbarui
• beberapa angka tidak sesuai sumber
• analisis terlalu umum
• terdapat kesimpulan yang tidak didukung data
• format laporan tidak sesuai standar perusahaan

Supervisor kemudian harus menghabiskan waktu untuk memeriksa dan memperbaiki laporan tersebut.

Beberapa bagian bahkan harus dibuat ulang.

Jika hanya melihat waktu yang digunakan oleh staff, perusahaan memang terlihat menghemat waktu.

Tetapi jika melihat keseluruhan proses, pekerjaan justru bertambah.

Inilah salah satu bentuk workslop.

Mengapa Ini Berbahaya?

Workslop dapat menciptakan ilusi produktivitas.

Jumlah output meningkat.

Tetapi nilai yang benar-benar dihasilkan belum tentu meningkat.

Dalam jangka panjang, kondisi ini dapat menyebabkan:

• waktu review semakin besar
• beban kerja berpindah ke anggota tim lain
• kualitas output menurun
• kepercayaan terhadap hasil AI berkurang
• pekerjaan harus dilakukan dua kali

Yang lebih berbahaya, organisasi dapat mengukur produktivitas berdasarkan berapa banyak pekerjaan yang dihasilkan, bukan berapa banyak pekerjaan yang benar-benar selesai dan memberikan value.

AI Bukan Masalahnya

Penting untuk dipahami bahwa masalahnya bukan pada AI.

AI adalah alat.

Masalah muncul ketika organisasi mengukur keberhasilan AI hanya berdasarkan kecepatan menghasilkan output.

Padahal produktivitas seharusnya tidak hanya berbicara tentang:

How fast can we produce?

Tetapi juga:

How much useful work is actually completed?

Jika AI membuat sebuah laporan selesai dalam 10 menit tetapi membutuhkan 30 menit untuk diperbaiki oleh orang lain, maka perusahaan perlu melihat keseluruhan proses.

Bukan hanya waktu orang pertama.

Bagaimana Mengurangi Workslop?

Penggunaan AI perlu diikuti dengan standar kualitas yang jelas.

Beberapa langkah yang dapat dilakukan perusahaan antara lain:

• menentukan jenis pekerjaan yang boleh menggunakan AI
• menetapkan standar review sebelum output digunakan
• memastikan data dan fakta tetap diverifikasi manusia
• membuat AI usage guideline yang jelas
• mengajarkan karyawan cara mengevaluasi output AI, bukan hanya cara membuat prompt
• ✔ mengukur produktivitas berdasarkan hasil akhir, bukan jumlah output

Dengan demikian, AI menjadi alat untuk mengurangi pekerjaan yang tidak bernilai tambah, bukan justru menciptakannya.

Insight Penting

Teknologi selalu menawarkan janji efisiensi.

Tetapi efisiensi tidak terjadi hanya karena sebuah pekerjaan dapat dilakukan lebih cepat.

Efisiensi terjadi ketika seluruh proses menjadi lebih baik.

Jika AI mempercepat pembuatan draft tetapi memperbanyak pekerjaan review, koreksi, dan rework, maka kita perlu bertanya kembali:

Apakah kita benar-benar menghemat waktu?

Karena pada akhirnya, produktivitas bukan tentang seberapa banyak pekerjaan yang dapat kita hasilkan.

Tetapi tentang seberapa banyak pekerjaan yang benar-benar selesai, benar, dan memberikan nilai.

AI seharusnya mengurangi pekerjaan manusia.

Bukan sekadar memindahkan pekerjaan dari satu meja ke meja lainnya.

Menurut Anda, di tempat kerja saat ini, apakah AI benar-benar mengurangi pekerjaan atau justru menciptakan pekerjaan baru berupa checking, revisi, dan koreksi?

---

---