Kita sedang menyaksikan fajar efisiensi yang palsu. Sepanjang tahun 2025, perusahaan-perusahaan Amerika melakukan restrukturisasi pasar tenaga kerja dengan panik. Mereka memotong lebih dari 1,17 juta pekerjaan dalam 11 bulan pertama tahun ini. Itu naik 54% dari tahun 2024. Dari 14.000 pemotongan di raksasa teknologi seperti Amazon hingga hampir 300.000 pengurangan pegawai federal, alasannya sama: kita mengurangi tenaga kerja berlebih untuk masa depan yang lebih ramping dengan bantuan kecerdasan buatan (AI).
Tapi data menunjukkan cerita yang berbeda. Ini bukan perubahan strategis untuk produktivitas yang lebih tinggi. Ini adalah strategi yang mengorbankan modal manusia demi penghematan gaji jangka pendek. Dengan melihat AI sebagai alat pengganti, bukan bantuan, para pemimpin menciptakan hutang strategis. Ini akan menghapus nilai masa depan, menghambat inovasi, dan memperkuat bias algoritma yang merugikan perusahaan miliaran dolar.
Kita mencoba membangun masa depan pekerjaan dengan menghancurkan infrastruktur yang dibutuhkan untuk mendukungnya.
Matematika Tenaga Kerja yang Dikosongkan
Logika yang berlaku di kalangan eksekutif adalah persamaan sederhana: jumlah karyawan lebih sedikit ditambah alat otomatis sama dengan keuntungan lebih tinggi. Tapi ini mengabaikan dampak negatif pada karyawan yang tersisa.
Meski perusahaan menyebut AI sebagai alasan untuk sekitar 55.000 pemecatan, lebih banyak lagi kehilangan pekerjaan yang disembunyikan sebagai "restrukturisasi", yang jumlahnya lebih dari 128.000. Perkiraan ahli menyebut pengaruh otomatisasi sebenarnya mungkin di atas 150.000. Namun biaya sesungguhnya bukan pada pesangon, tapi pada runtuhnya produktivitas karyawan yang bertahan.
74% karyawan yang selamat dari PHK melaporkan penurunan produktivitas mereka sendiri. Sementara 77% menyaksikan peningkatan kesalahan operasional. Fenomena ini, sering disebut layoff survivor syndrome, menurunkan kinerja karena kecemasan dan hilangnya kepercayaan pada institusi. Perusahaan tidak menjadi lebih ramping; mereka menjadi cemas, takut mengambil risiko, dan rawan kesalahan.
Jebakan Teknologi-First dan Kesenjangan Kepatuhan
Keruntuhan produktivitas ini diperparah oleh kesalahpahaman tentang cara AI menciptakan nilai. Meski 85% organisasi meningkatkan investasi AI, hanya 6% yang melihat hasilnya dalam waktu kurang dari setahun.
Jawabannya terletak pada penerapannya. 59% organisasi menggunakan pendekatan teknologi-first, memperlakukan AI sebagai tambahan, bukan mendesain ulang organisasi. Yang lebih mengkhawatirkan adalah di mana pemotongan terjadi. PHK tahun 2025 secara tidak proporsional menargetkan manajemen tingkat menengah, termasuk peran SDM, rekrutmen, dan kepatuhan.
Hasilnya adalah kesenjangan tata kelola yang berkembang. Saat perusahaan menggunakan algoritma black-box yang butuh pengawasan ketat, mereka justru memecat pengawasnya. 34% organisasi sudah memperkirakan kekurangan keterampilan kepatuhan spesialis. AI bukan pengganti penilaian manusia; ia adalah akselerator. Tapi kita tidak bisa mempercepat sesuatu yang sudah kita cairkan.
Penalti Kesetaraan
Pengosongan tahun 2025 tidak netral. Ini secara sistematis menargetkan demografi yang justru mendorong kinerja keuangan.
Data menunjukkan asimetri dalam paparan risiko. Perempuan jauh lebih rentan terhadap gelombang otomatisasi ini, dengan 79% perempuan bekerja terkonsentrasi di pekerjaan berisiko tinggi, dibandingkan 58% pria. Ini berarti perempuan 1,4 kali lebih berisiko kehilangan pekerjaan. Kita lihat ini dalam pengosongan posisi kritis yang memungkinkan perempuan naik ke kepemimpinan.
Namun, pertanda bahaya untuk ekonomi yang lebih luas adalah krisis yang dihadapi perempuan kulit hitam. Pada November 2025, tingkat pengangguran untuk perempuan kulit hitam tetap tinggi di 7,1%, lebih dari dua kali lipat tingkat 3,4% untuk perempuan kulit putih. Ini didorong oleh badai sempurna: paparan tinggi ke otomatisasi sektor swasta digabung dengan penghapusan 300.000 pekerjaan federal, sektor di mana perempuan kulit hitam secara historis menemukan stabilitas.
Kenyataannya, di job fair NAACP baru-baru ini, 80% pelamar memegang gelar sarjana namun mengantri untuk wawancara pekerjaan bergaji rendah. Kita menyaksikan pengosongan kelas menengah kulit hitam secara langsung.
Para pemimpin sering melihat statistik ini sebagai masalah sosial. Mereka salah. Ini adalah masalah laba-rugi. Penelitian di lebih dari 4.000 perusahaan di 29 negara menunjukkan bahwa setiap kenaikan 10% dalam kesetaraan gender intersectional, ada peningkatan pendapatan 1% hingga 2%. Data modal ventura menunjukkan investasi di startup yang didirikan perempuan menghasilkan 63% pengembalian investasi lebih baik.
Pengganda Risiko Algoritma
Bahaya keuangan dari tenaga kerja yang homogen meluas langsung ke model AI itu sendiri. Jika tim AI dan sumber data Anda kurang keragaman, algoritma Anda akan bias. Ini bukan lagi risiko teoritis.
Lebih dari sepertiga organisasi telah menderita dampak negatif dari bias AI, dengan 62% melaporkan kehilangan pendapatan dan 61% kehilangan pelanggan. Doktrin hukum disparate impact menciptakan liabilitas besar bagi perusahaan yang algoritmanya mendiskriminasi dalam perekrutan atau pinjaman.
Ketegangan ini terlihat jelas. Di satu sisi, organisasi hak sipil terbesar, NAACP, memberi tanda risiko sistemik. Di sisi lain, raksasa teknologi seperti Google dan Meta, ‘Person of the Year’ versi Time, justru mengurangi perlindungan yang dimaksudkan untuk memastikan revolusi itu adil. Kontradiksi ini bukan ideologis; ini ekonomi: menjauhkan demografi dengan daya beli $1,7 triliun per tahun. Ketika Anda menghilangkan bakat beragam yang bisa mendeteksi bias, dan petugas kepatuhan yang bisa melaporkannya, Anda menjamin produk AI Anda akan cacat, bias, dan pada akhirnya, digugat.
Kerangka Kerja untuk ROI yang Berpusat pada Manusia
Untuk membalikkan erosi nilai ini, eksekutif harus berhenti memandang tenaga kerja sebagai biaya yang harus diminimalkan dan mulai memandang desain pekerjaan sebagai kendaraan investasi utama untuk kesuksesan AI.
- Tata Kelola sebagai Pusat Keuntungan. Tata kelola AI harus pindah dari ruang server ke ruang rapat Dewan Direksi. Dewan harus memasukkan anggota dengan melek teknis untuk menantang manajemen. Kita harus akui bahwa AI yang bertanggung jawab membuka nilai dan mempercepat pengembangan.
- Desain Ulang: Dari Otomatisasi ke Augmentasi. Kita harus mengubah strategi dari otomatisasi (mengganti orang) ke augmentasi (meningkatkan nilai). Data menunjukkan bahwa jumlah pekerjaan justru tumbuh di bidang yang terpapar AI ketika perusahaan fokus pada augmentasi. Ini membutuhkan investasi besar dalam pelatihan, khususnya menargetkan mereka yang tidak bergelar sarjana dan 3,5 kali lebih mungkin kehilangan pekerjaan.
- Kesetaraan sebagai Mesin Pertumbuhan. Kita harus menanamkan kesetaraan intersectional ke dalam inti strategi bisnis. Ini berarti menggunakan analitik canggih untuk memonitor siklus hidup bakat dan memastikan upaya restrukturisasi tidak menghancurkan pipa keragaman. Ini berarti mengakui bahwa peluang ekonomi global $12 triliun dari kesetaraan gender hanya dapat diakses jika kita secara aktif mempertahankan perempuan di angkatan kerja.
Pilihan
1,17 juta PHK tahun 2025 mewakili persimpangan jalan.
Satu jalan menuju masa depan yang terkikis: lonjakan arus kas jangka pendek diikuti penurunan inovasi jangka panjang, peningkatan liabilitas algoritma, dan tenaga kerja yang lumpuh oleh ketakutan.
Jalan lainnya mengakui bahwa di era AI, kemanusiaan adalah aset premium. Ia mengakui bahwa satu-satunya cara untuk mendapatkan ROI eksponensial dari otomatisasi adalah dengan memadukannya dengan tenaga kerja manusia yang beragam, tangguh, dan diberdayakan.
Anda bisa memotong jalan menuju keuntungan triwulanan, tetapi Anda tidak bisa memotong jalan menuju masa depan. Produktivitas sejati mengharuskan kita berhenti mengurangi manusia dan mulai mencari solusi untuk konvergensi kesetaraan, ekonomi, dan rekayasa.
Pendapat yang diungkapkan dalam tulisan komentar Fortune.com adalah pandangan penulisnya dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan Fortune.