Menyesal PHK Demi AI, Ford hingga Klarna Kini Rekrut Lagi Karyawan Manusia

Selama lebih dari setahun terakhir, banyak media memberitakan gelombang PHK di berbagai perusahaan besar dunia dengan alasan yang sama: AI dianggap mampu menggantikan pekerjaan manusia. Tapi belakangan, muncul narasi yang berlawanan — sejumlah perusahaan yang sebelumnya memangkas tenaga kerja demi AI kini justru kembali membuka lowongan dan merekrut karyawan manusia, setelah menyadari teknologi tersebut belum sepenuhnya bisa diandalkan menggantikan peran mereka.

Ford: Insinyur Manusia Ternyata Masih Dibutuhkan

Produsen mobil Ford jadi salah satu contoh paling menonjol. Perusahaan ini dilaporkan merekrut kembali sekitar 350 insinyur berpengalaman — sebagian merupakan mantan karyawan Ford sendiri, sebagian lagi mantan pekerja pemasok mereka — untuk menangani persoalan kualitas kendaraan yang ternyata tidak bisa diselesaikan sistem otomatis berbasis AI.

Wakil Presiden Rekayasa Perangkat Keras Kendaraan Ford, Charles Poon, mengakui perusahaan sempat salah perkiraan: mengira cukup memperkenalkan AI dan memasukkan persyaratan desain yang sudah ada, hasilnya otomatis jadi produk berkualitas tinggi. Kenyataannya, pendekatan tersebut justru memunculkan berbagai titik kegagalan yang tidak terdeteksi sistem otomatis. Meski begitu, Ford tidak sepenuhnya meninggalkan AI — karyawan yang direkrut kembali kini juga bertugas melatih pekerja muda dan memprogram ulang alat-alat AI yang dipakai perusahaan.

Klarna: Dari "Gembar-gembor AI" ke Rekrutmen Ulang

Kisah Klarna, perusahaan fintech asal Swedia, mungkin jadi salah satu contoh paling sering dikutip soal ini. Pada 2024, Klarna memangkas sekitar 1.200 karyawan, mengklaim chatbot AI mereka mampu menggantikan pekerjaan sekitar 700 staf layanan pelanggan. CEO Klarna, Sebastian Siemiatkowski, bahkan sempat menjadikan Klarna sebagai contoh keberhasilan transformasi AI di berbagai forum bisnis global.

Namun belakangan, Siemiatkowski mengakui secara terbuka bahwa perusahaannya "kebablasan" memakai AI. Meski biaya customer service berbasis AI memang lebih murah, kualitas layanan yang dihasilkan dinilai lebih rendah dibanding dukungan manusia. Klarna kini kembali membuka lowongan untuk posisi customer service, dengan fokus memastikan pelanggan tetap punya opsi bicara dengan manusia sungguhan kalau diperlukan.

IBM dan Commonwealth Bank of Australia Juga Mengalami Pola Serupa

Tren serupa juga terlihat di Commonwealth Bank of Australia (CBA), yang sebelumnya memberhentikan lebih dari 40 pegawai layanan pelanggan dengan alasan otomatisasi AI, namun belakangan kembali menyesuaikan kebijakan tenaga kerjanya. IBM turut disebut sebagai salah satu perusahaan teknologi besar yang mengalami pola serupa — kembali mengandalkan tenaga kerja manusia untuk fungsi-fungsi yang ternyata masih membutuhkan penilaian dan pengalaman yang sulit direplikasi sistem otomatis.

Bukan Kasus Terisolasi — Ini Datanya

Fenomena ini ternyata cukup meluas. Data dari perusahaan rekrutmen Robert Half yang dikutip CNBC menunjukkan sekitar 32 persen manajer perekrutan di Amerika Serikat mengaku pernah menghapus suatu posisi kerja dengan alasan AI, namun kemudian kembali merekrut orang untuk posisi yang sama atau serupa. Angka ini menunjukkan pola "PHK lalu rekrut ulang" bukan sekadar kasus terisolasi di satu-dua perusahaan, melainkan tren yang cukup signifikan secara statistik.

Kenapa Ini Bisa Terjadi?

Beberapa faktor yang kerap disebut analis di balik fenomena ini:

1. Ekspektasi terlalu tinggi di awal adopsi AI — banyak perusahaan mengasumsikan AI bisa langsung menggantikan fungsi kompleks tanpa penyesuaian signifikan, padahal kenyataannya membutuhkan proses trial-and-error yang panjang.
2. Kurangnya investasi pada pelatihan dan integrasi — implementasi AI yang terburu-buru tanpa persiapan matang seringkali menghasilkan kualitas kerja yang justru menurun, bukan membaik.
3. Beberapa jenis pekerjaan tetap membutuhkan penilaian manusia — terutama yang melibatkan nuansa etika, empati pelanggan, atau pengalaman teknis mendalam yang sulit sepenuhnya dikodifikasi ke dalam sistem AI.
4. Tekanan investor untuk terlihat "AI-forward" — sejumlah analis menduga sebagian keputusan PHK berbasis AI di awal lebih didorong tekanan citra perusahaan di mata investor, ketimbang analisis mendalam soal kesiapan teknologi itu sendiri.

Bukan Berarti AI Gagal Total

Penting dipahami, fenomena ini bukan berarti investasi AI sia-sia atau perusahaan sepenuhnya meninggalkan teknologi tersebut. Sebagian besar perusahaan yang disebutkan tetap mempertahankan penggunaan AI untuk tugas-tugas yang memang terbukti efektif diotomatisasi — mereka hanya menyesuaikan ulang keseimbangan antara AI dan tenaga kerja manusia, bukan membatalkan strategi AI-nya sepenuhnya.

Para analis menilai pola kolaborasi manusia-AI terbukti lebih efektif dibanding upaya menggantikan tenaga kerja manusia sepenuhnya — pelajaran yang mulai banyak dipetik perusahaan setelah melalui fase awal euforia otomatisasi AI yang kadang kurang terukur.

Kenapa Ini Penting Dipahami Pelaku Bisnis dan Pekerja di Indonesia?

1. Jangan terburu-buru dalam keputusan otomatisasi berbasis AI — kasus-kasus ini jadi pengingat penting bagi pelaku bisnis untuk melakukan uji coba matang sebelum melakukan pemangkasan tenaga kerja besar-besaran atas nama efisiensi AI.
2. Keterampilan yang membutuhkan penilaian manusia tetap punya nilai tinggi — kabar ini memberi sedikit ketenangan bagi pekerja yang khawatir posisinya akan sepenuhnya tergantikan AI dalam waktu dekat, khususnya untuk peran yang membutuhkan pengalaman teknis mendalam atau interaksi manusia yang bernuansa.
3. Perusahaan yang pernah kena PHK akibat AI, tapi merasa keahliannya masih relevan, tidak ada salahnya tetap terbuka terhadap peluang di perusahaan yang sama — mengingat pola rekrutmen ulang seperti ini ternyata cukup umum terjadi.

Kisah Ford, Klarna, dan sejumlah perusahaan lain ini melengkapi gambaran yang lebih utuh soal dampak AI terhadap dunia kerja — bukan sekadar narasi "AI akan menggantikan semua pekerjaan manusia", tapi proses yang jauh lebih kompleks, penuh trial-and-error, dan pada akhirnya kembali menegaskan bahwa kombinasi kecerdasan buatan dengan keahlian manusia — bukan salah satu di antaranya saja — yang terbukti paling efektif sejauh ini.