Selama Berabad-abad, Pekerjaan Telah Mendefinisikan Kita
Selama berabad-abad, pekerjaan telah mendefinisikan kita. Memberi kita identitas, tujuan, dan status di masyarakat. Tapi apa yang terjadi ketika pekerjaan—sumber penghasilan kita—mulai menghilang? Bukan karena perang, resesi, atau alih daya, tapi karena algoritma. Apa artinya bekerja di ekonomi yang digerakkan oleh AI?
Di bulan Juli ini, saya mewawancarai beberapa ahli dari berbagai sudut lanskap tenaga kerja. Dari percakapan ini, muncul gambaran yang kompleks dan seringkali kontradiktif—penuh janji sekaligus bahaya, efisiensi tapi juga eksploitasi, pemindahan namun juga martabat.
Perspektif dari Atas: Efisiensi & Pengalaman
Di tingkat eksekutif, revolusi AI dilihat dengan campuran antusiasme dan urgensi. Dr. Elijah Clark, konsultan yang menasihati perusahaan tentang implementasi AI, blak-blakan tentang hal ini.
“Para CEO sangat bersemangat dengan peluang yang dibawa AI,” katanya. “Sebagai CEO sendiri, saya sangat antusias. Saya sendiri telah mem-PHK karyawan karena AI. AI tidak mogok kerja. Tidak minta kenaikan gaji. Hal-hal seperti ini yang tidak perlu Anda hadapi sebagai CEO.”
Perspektif ini mengungkap kebenaran mendasar tentang adopsi AI di korporat: pada intinya, itu adalah pencarian efisiensi dan profitabilitas. Dan dalam pencarian ini, tenaga manusia sering dianggap sebagai beban.
Dr. Clark bercerita tentang memecat 27 dari 30 pekerja magang di tim penjualan yang ia pimpin. “Apa yang mereka kerjakan seminggu, sekarang bisa selesai kurang dari sehari, bahkan kurang dari sejam,” jelasnya. “Dari segi efisiensi, lebih masuk akal untuk mengurangi orang.”
Peter Miscovich, pemimpin Global Future of Work di JLL, melihat AI sebagai “akselerator tren yang sudah berlangsung 40-50 tahun terakhir.” Ia menyebut fenomena “pemisahan” jumlah karyawan dari properti dan pendapatan—tren yang kini dipercepat oleh AI.
“Hari ini, 20% perusahaan Fortune 500 di 2025 punya lebih sedikit karyawan dibanding 2015,” ujarnya.
Namun, Miscovich juga menggambarkan masa depan tempat kerja fisik yang tidak hilang, tapi berubah. Ia membayangkan “experiential workplaces” yang penuh fasilitas dan menarik, seperti “hotel butik.” Di kantor dengan dinding fleksibel dan teknologi plug-and-play, tujuannya adalah menarik bakat.
“Anda bisa mencambuk anak-anak, atau memberi mereka permen,” katanya. “Dan, tentu saja, orang lebih responsif pada permen daripada cambukan.”
Tapi bahkan dalam visi ini, bayangan penggantian tenaga manusia masih besar. Miscovich mengakui bahwa perusahaan sedang merencanakan pengurangan karyawan hingga 40%.
Dan Dr. Clark lebih blak-blakan lagi:
“Banyak CEO sudah tahu bahwa dalam 6 bulan hingga setahun ke depan, PHK akan terjadi. Mereka mencari cara untuk menghemat uang di setiap perusahaan yang ada.”
Biaya Manusia yang Tak Terlihat: “Ini Era Baru Kerja Paksa”
Sementara eksekutif bicara efisiensi, cerita yang berbeda datang dari mereka yang berada di garis depan ekonomi AI. Adrienne Williams, mantan pengemudi pengiriman Amazon dan pekerja gudang, memberikan sudut pandang yang sangat berbeda.
“Ini era baru semacam kerja paksa,” katanya. “Bukan perbudakan, karena perbudakan beda. Tapi ini kerja yang dipaksakan.”
Williams, peneliti di Distributed AI Research Institute (DAIR), merujuk pada kerja tak kasatmata yang kita semua lakukan untuk melatih AI setiap kali menggunakan ponsel, media sosial, atau belanja online.
“Kita sudah melatih AI,” jelasnya. “Dan sementara mereka mengambil pekerjaan kita, jika saja kita tahu siapa yang mengambil data kita, bagaimana dipakai, dan keuntungannya, kita seharusnya punya kedaulatan atas itu.”
“Kerja tak terlihat” ini terlihat jelas dalam kisah pekerja gig seperti Krystal Kauffman, yang bekerja di platform Mechanical Turk Amazon sejak 2015. Ia menyaksikan pergeseran dari beragam tugas ke fokus hampir eksklusif pada “data labeling” dan “data annotation”.
“Tenaga manusialah yang menggerakkan ledakan AI,” tegasnya. “Banyak orang bilang ‘ajari AI berpikir,’ tapi sebenarnya AI tidak berpikir. Ia mengenali pola.”
Kondisi pekerja “tersembunyi” ini seringkali eksploitatif. Kauffman, juga peneliti di DAIR, menggambarkan bagaimana pekerja digaji rendah, disembunyikan, dan dirampas tunjangan dasar. Ia juga bicara dampak psikologis moderasi konten—pekerjaan umum terkait AI.
“Kami bicara dengan seseorang yang memoderasi video perang di mana keluarganya menjadi korban genosida. Ia melihat sepupunya sendiri saat menganotasi data,” kenangnya.
“Lalu ia disuruh move on dan kembali bekerja.”
Williams, yang pernah bekerja di gudang dan sekolah, melihat efek buruk AI di berbagai bidang. Di sekolah, alat pendidikan berbasis AI menciptakan lingkungan “mirip penjara” di mana anak-anak menderita migrain dan sakit punggung.
Di gudang, pekerja merusak tangan mereka hingga terkena tendonitis parah, sementara wanita hamil di-PHK karena meminta tugas lebih ringan.
“Saya bicara dengan perempuan yang kehilangan bayinya karena Amazon menolak memodifikasi tugasnya,” ujarnya.
Martabat Pekerjaan Manusia: “Panggilan” di Tengah Otomatisasi
Di tengah gempuran teknologi, ada yang berjuang mempertahankan martabat kerja manusia. Ai-jen Poo, presiden National Domestic Workers Alliance, adalah suara terdepan dalam gerakan ini.
Ia memperjuangkan “care work”—merawat anak, mendukung penyandang disabilitas, dan merawat lansia—sebagai contoh pekerjaan berbasis manusia yang tak mudah digantikan teknologi.
“Pekerjaan yang memungkinkan potensi dan mendukung martabat serta keagenan manusia adalah pekerjaan manusiawi,” katanya.
“Yang perlu terjadi sekarang adalah teknologi dipakai untuk mendukung kualitas kerja dan hidup, bukan menggantikan manusia.”
Poo mendorong perubahan prioritas ekonomi. Ia ingin ada jaring pengaman bagi pekerja—akses kesehatan, cuti berbayar, perawatan anak terjangkau—dan kenaikan upah minimum.
Bagi pekerja care yang ia wakili, pekerjaan ini lebih dari sekadar penghasilan.
“Penghasilan rata-rata perawat lansia adalah $22.000 setahun,” jelasnya. “Anggota kami ada yang sudah bekerja 30 tahun. Mereka melihat ini sebagai panggilan, dan yang mereka inginkan adalah pekerjaan ini memberi keamanan ekonomi dan martabat yang layak.”
Persimpangan Jalan: Memperdalam Ketimpangan atau Mendemokratisasi Teknologi?
Percakapan dengan para ahli ini menunjukkan pilihan tajam tentang masa depan pekerjaan. Di satu sisi, ada jalur determinisme teknologi tanpa kendali—AI dipakai untuk maksimalkan profit, gusur pekerja, dan perlebar ketimpangan.
Adrienne Williams memperingatkan bahwa AI bisa “memperburuk masalah yang sudah ada,” terutama bagi “orang miskin di semua sektor.”
Di sisi lain, ada kemungkinan masa depan yang lebih demokratis dan manusiawi—di mana teknologi dipakai untuk melayani kebutuhan dan nilai-nilai manusia.
Ai-jen Poo percaya kita bisa “mendemokratisasi” AI dengan memberi “orang kelas pekerja kemampuan untuk membentuk alat ini dan punya suara.”
Krystal Kauffman juga melihat harapan dalam gerakan serikat pekerja.
“Perusahaan ingin membuat kelompok ini tetap di bawah,” ujarnya tentang pekerja gig. “Tapi sekarang, mereka mulai bilang ‘cukup, kami ada,’ dan melawan.”
Mencari Makna di Dunia Pasca-Pekerjaan
Pada akhirnya, pertanyaan tentang tujuan bekerja di ekonomi berbasis AI adalah pertanyaan tentang nilai.
Apakah tujuan ekonomi kita untuk menciptakan kekayaan bagi segelintir orang, atau masyarakat di mana semua punya kesempatan hidup bermartabat dan bermakna?
Dr. Clark jelas bahwa dari perspektif CEO, “sisi kemanusiaan tidak dipertimbangkan.” Fokusnya adalah “pertumbuhan, mempertahankan bisnis, efisiensi, dan profit.”
Tapi bagi Ai-jen Poo, makna pekerjaan jauh lebih dalam.
“Pekerjaan seharusnya membuat orang bangga atas kontribusinya pada keluarga, komunitas, dan masyarakat,” katanya.
“Mereka harus merasa punya tempat, diakui, dan punya kendali atas masa depan mereka.”
Pandangan Kami
Pertanyaannya bukan cuma apakah mesin akan melakukan apa yang kita lakukan, tapi apakah mereka akan menghilangkan siapa diri kita.
Tanda peringatan ada di mana-mana: perusahaan membangun sistem bukan untuk memberdayakan pekerja, tapi menghapus mereka; pekerja mulai percaya bahwa keterampilan, tenaga, bahkan kemanusiaan mereka bisa diganti; dan ekonomi melaju tanpa rencana untuk menyerap guncangan ketika pekerjaan bukan lagi pengikat kita.
Ini tidak harus berakhir buruk. Ada pilihan: membuat undang-undang yang tegas, jaring pengaman yang kuat, mengakui kerja data sebagai pekerjaan, dan akhirnya menghargai kerja yang tak bisa diotomatisasi—kerja merawat sesama dan komunitas.
Tapi waktu kita tidak banyak.
Seperti kata Dr. Clark:
“Saya dipekerjakan CEO untuk mencari cara memakai AI memotong pekerjaan. Bukan 10 tahun lagi. Sekarang.”
Pertanyaan sebenarnya bukan lagi apakah AI akan mengubah pekerjaan, tapi apakah kita akan membiarkannya mengubah arti menjadi manusia.