Tim Walsh tahu metrik yang sedang mengubah cara perusahaan Amerika pikirkan tentang tenaga kerja. Bukan pendapatan per karyawan, yang sudah jadi patokan selama puluhan tahun. Bukan juga produktivitas. Ini adalah sesuatu yang Walsh, CEO KPMG Amerika Serikat, sebut labor cost margin — dan memahaminya ungkap lebih banyak tentang ke mana arah ekonomi sebenarnya karena AI daripada kebanyakan pembicaraan di ruang rapat saat ini.
"Untuk setiap proyek kami," kata Walsh ke Fortune, pertanyaannya adalah "berapa campuran tenaga kerja saya? Berapa campuran teknologi? Dan berapa total biaya untuk menjalankan proyek itu?"
Dia bilang dia perkirakan "biaya tenaga kerja dalam campuran" akan turun, dan biaya teknologinya dalam proyek yang sama akan naik. "Dan pada akhirnya, saya akan bisa menjalankan volume bisnis yang jauh lebih banyak dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin."
Logika itu — biaya tenaga kerja per unit kerja lebih rendah, total volume lebih besar, pertumbuhan bersih — adalah hitungan diam-diam di balik hampir setiap keputusan investasi AI besar di perusahaan Amerika hari ini. Dan menurut Survei Pandangan CEO KPMG AS 2026, kecepatan eksekutif bergerak ke model itu jauh lebih cepat daripada yang diperkirakan dalam debat publik tentang AI dan pekerjaan. Berbisnis di tengah ledakan ekonomi yang sebenarnya itu "membuat pusing," tambahnya.
Mereka pikir AI memang hebat — tapi belum saat ini
Survei, yang melibatkan 100 CEO perusahaan besar AS, temukan bahwa 77% setuju bahwa AI generatif terlalu dihebohkan tahun lalu, tapi potensi disruptifnya dalam 5-10 tahun ke depan mungkin justru kurang dihargai. Ini perbedaan yang kurang terdengar dalam "kebisingan" percakapan publik, yang bolak-balik antara kemenangan Silicon Valley dan ramalan buruk tentang pengangguran massal. CEO yang disurvei KPMG menolak kedua pandangan ekstrem itu. Yang mereka gambarkan adalah sesuatu yang lebih signifikan secara struktural dan sulit dilihat datangnya: perubahan bertahap, lalu tiba-tiba, pada cara kerja diselesaikan dan siapa — atau apa — yang mengerjakannya.
"Tidak diragukan lagi bahwa setiap lapisan dalam tenaga kerja akan terganggu," kata Walsh. "Tapi siapa pun yang bilang mereka tahu bagaimana bentuk akhirnya, itu tidak jujur, karena masih belum jelas saat ini."
Angka dalam survei mendukung ketidakpastian itu, juga skala taruhan yang ditempatkan meski begitu. Hampir 80% CEO bilang mereka mengalokasikan setidaknya 5% dari anggaran modal untuk AI, dan 41% mengalokasikan setidaknya 10%. Tiga puluh lima persen menghabiskan antara 11% dan 20% dari seluruh anggaran modal mereka untuk teknologi ini.
Sebagai perbandingan, tingkat alokasi itu sebanding dengan apa yang perusahaan habiskan untuk infrastruktur cloud pada puncak transisi ke cloud — dan cloud butuh satu dekade untuk membentuk ulang ekonomi.
Pekerjaan yang ‘menakutkan saat ini’
Gambaran tenaga kerja yang muncul adalah transformasi yang disengaja, meski tidak pasti. Lima puluh lima persen CEO mengatakan AI akan membuat mereka menambah perekrutan tahun depan. Walsh bilang jumlah karyawan di KPMG tidak berkurang, tapi komposisi orang yang direkrut sudah berubah total.
"Kami merekrut ahli teknologi dengan cara yang belum pernah kami lakukan sebelumnya," katanya. "Kami merekrut orang yang kami sebut orchestrator, orang yang mengelola bagian besar alur kerja kami untuk memastikannya lengkap, akurat, dan mencapai hasil yang benar." KPMG juga butuh rekrut untuk strategis adopsi agen AI, insinyur orkestrasi agen AI, dan manajer operasi agen AI.
Itulah bentuk baru dari pekerjaan kerah putih yang mulai terlihat: bukan penghapusan, tapi stratifikasi. Pekerjaan yang paling berisiko, kata Walsh, sudah jelas. "Lihat saja jenis pekerjaan yang terdiri dari tugas berulang, orang yang melakukan hal yang sama setiap hari, hari demi hari. Itu tempat yang menakutkan saat ini."
Tapi dia berargumen bahwa kebanyakan pekerja pengetahuan tidak termasuk di sana. Bagi pekerja kerah putih jenis ini, kerja bukan "hanya satu hal" saja. "Ini tentang membangun hubungan. Membangun bisnis. Membuat pertimbangan tentang pekerjaan apa yang saya lakukan… Tidak semua itu bisa cocok dengan solusi otomatis."
Namun, dua pertiga CEO yang disurvei mengaku belum benar-benar mendefinisikan ulang peran atau jalur karier untuk menyesuaikan dengan AI, sebuah pengakuan mencolok mengingat skala investasi yang berlangsung. Survei juga temukan 31% CEO menyebut kekhawatiran terbesar mereka tentang dampak AI pada pengembangan kepemimpinan adalah berkurangnya kesempatan karyawan baru membangun pertimbangan melalui pengalaman dunia nyata. Kekhawatirannya sederhana: perusahaan mungkin sedang melatih generasi manajer yang tidak pernah perlu memecahkan masalah sendiri.
Tekanan untuk mengikuti
Metrik yang Walsh pantau — labor cost margin — pada dasarnya adalah ekspresi finansial dari semua ini. Ini menggambarkan penggantian tenaga kerja dengan teknologi, peningkatan kapasitas tanpa penambahan jumlah karyawan yang proporsional, dan pada akhirnya peningkatan produktivitas yang harus dicapai setiap CEO. Dan tekanan itu nyata, katanya setuju, karena setiap CEO diawasi ketat, diharapkan meningkatkan margin biaya tenaga kerja itu.
"Sangat stres jika Anda tidak berinvestasi, jika Anda tidak mengikuti," kata Walsh. "Karena jika Anda tidak mengikuti, Anda berisiko kehilangan pangsa pasar."
Tekanan kompetitif itu — untuk mengotomatisasi lebih cepat dari pesaing, menemukan peningkatan produktivitas sebelum investor menuntutnya, melatih ulang tenaga kerja untuk pekerjaan yang belum sepenuhnya ada — adalah tekstur tersembunyi dari era AI yang ditangkap survei ini. Enam puluh persen CEO menyebut kecepatan inovasi AI dan manajemen risiko sebagai faktor terbesar yang mempengaruhi kemakmuran organisasi mereka dalam tiga tahun ke depan. Bukan tarif. Bukan suku bunga. Bukan geopolitik.
"Membuat pusing," akui Walsh, sambil menambahkan dia lihat CEO sangat tangguh di pertengahan 2020-an.
Mesin tidak mengambil alih. Tapi orang-orang yang menjalankan perusahaan terbesar di Amerika diam-diam dan metodis menghitung ulang berapa banyak manusia yang mereka butuhkan, dan angka yang mereka dapatkan terlihat sangat berbeda dari yang mereka mulai dulu.