Satu dekade yang lalu, semua orang mulai dari para troll internet hingga pemerintahan Obama memiliki saran yang sama untuk generasi muda yang mencari jalur karier yang stabil dan berjangka panjang: Belajar coding. Saat ini, sebagian besar karena AI generatif, saran tersebut diabaikan. Jangan belajar coding. Mungkin berlatih menjadi perawat.
Insinyur perangkat lunak dan pekerjaan lain dengan tugas-tugas yang didominasi oleh fungsi matematika dan komputer paling berisiko diotomatisasi dan digantikan oleh AI, menurut survei yang dirilis minggu lalu oleh SHRM, sebuah organisasi yang mewakili profesional sumber daya manusia. SHRM disurvei lebih dari 20.000 pekerja AS untuk melihat berapa persentase tugas yang sudah diotomatisasi di beberapa jenis pekerjaan berbeda. Laporan ini juga mengkaji hambatan non-teknis yang menghalangi otomatisasi, seperti preferensi pelanggan dan persyaratan peraturan.
Hasilnya menunjukkan perbedaan yang penting. Hanya karena banyak tugas yang dapat diselesaikan oleh mesin, bukan berarti suatu pekerjaan berisiko diambil atau dihilangkan. Survei tersebut memperkirakan bahwa 15,1% pekerjaan yang dilakukan oleh pekerja AS (23,2 juta pekerjaan) setidaknya 50% dilakukan secara otomatis, dan 7,8% (12 juta) setidaknya 50% dilakukan oleh AI generatif. Namun hanya sekitar 6% pekerjaan di AS (9,2 juta) yang rentan karena memenuhi kriteria tersebut.
Faktanya, jumlah peran yang berisiko jauh lebih rendah dibandingkan prediksi industri AI. CEO Antropis Dario Amodei mengatakan awal tahun ini bahwa AI dapat menghapus separuh pekerjaan kerah putih tingkat pemula di tahun-tahun mendatang, sehingga mendorong angka pengangguran antara 10% dan 20%. Alih-alih mengalami kemunduran besar-besaran atau tiba-tiba dalam pasar tenaga kerja, kita bisa melihat kecerdasan buatan (AI) mendorong pembentukan kembali tempat kerja secara lebih bertahap.
“Ini adalah teknologi fenomenal yang pasti akan mengubah cara kita memandang pekerjaan, namun mungkin tidak menghasilkan jenis perpindahan pekerjaan seperti yang disarankan beberapa orang,” James Atkinson, wakil presiden kepemimpinan pemikiran di SHRM, mengatakan kepada CNET.
Jangan lewatkan konten teknologi dan ulasan berbasis laboratorium kami yang tidak memihak. Tambahkan CNET sebagai sumber Google pilihan.
Apa yang menghalangi otomatisasi pekerjaan?
Kekhawatiran mengenai AI yang mengambil pekerjaan sudah terdokumentasi dengan baik, dan beberapa jajak pendapat publik menyuarakan kekhawatiran tersebut. Sebuah jajak pendapat Pew Research Center awal tahun ini, misalnya, menemukan bahwa 64% orang Amerika memperkirakan lebih sedikit pekerjaan dalam 20 tahun ke depan karena AI.
Survei SHRM berfokus secara lebih spesifik pada masing-masing pekerja dan pekerjaan mereka. Salah satu alasan mengapa mereka mensurvei begitu banyak orang adalah karena mereka menginginkan sampel untuk sebanyak mungkin kategori pekerjaan. “Kami ingin benar-benar mendapatkan perspektif dari orang-orang yang melakukan pekerjaan sehari-hari,” kata Atkinson.
Baca selengkapnya: Esensi AI: 29 Cara Membuat Gen AI Bekerja untuk Anda, Menurut Pakar Kami
Mensurvei pekerja sebenarnya memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang alasan sebenarnya mengapa otomatisasi mungkin tidak sepenuhnya menggantikan pekerjaan tertentu. SHRM mendefinisikan “hambatan non-teknis” sebagai hal-hal yang menghalangi AI untuk melaksanakan pekerjaan, namun bukan karena AI tidak memiliki kapasitas teknologi untuk melakukannya.
Hambatan non-teknis terbesar adalah preferensi klien. Atkinson menggunakan contoh pilot. Komputer mungkin sebenarnya mampu menerbangkan pesawat, namun tidak ada penumpang yang ingin melihat sekilas ke dalam kokpit yang kosong tanpa manusia.
Hambatan non-teknis lainnya adalah hambatan hukum dan peraturan, seperti kontrak serikat pekerja, meskipun peraturan dapat berubah seiring dengan semakin majunya AI. Terakhir, ada pertanyaan tentang efektivitas biaya. Pembayaran mandiri bisa masuk akal secara finansial di jaringan besar yang menguntungkan seperti Walmart, namun kurang masuk akal di toko swalayan independen yang membutuhkan kasir manusia.
Hambatan-hambatan ini dapat membantu menjelaskan beberapa statistik terkini yang menunjukkan kesulitan yang dihadapi dunia usaha dalam menerapkan AI di tempat kerja. Sebuah studi MIT menemukan hal itu 95% proyek percontohan AI bisnis tidak menghasilkan penghematan atau perbaikan yang sebenarnya. Masih terdapat kesenjangan besar antara janji teknologi baru dan produktivitas sebenarnya.
Tonton ini: Studi OpenAI tentang Cara Kami Menggunakan AI, Potensi Penjualan TikTok, Spotify Akhirnya Akan Memberikan Audio Lossless | Teknologi Hari Ini
Pekerjaan apa yang paling mungkin dan paling kecil kemungkinannya untuk diotomatisasi
Pekerjaan komputer dan matematika sangat berisiko tergeser. Sekitar 12,8% dari pekerjaan tersebut memiliki setidaknya 50% tugas mereka yang terotomatisasi dan tidak ada hambatan non-teknis yang jelas, demikian temuan laporan tersebut. Profesi berisiko tinggi lainnya (seperti arsitektur, teknik, atau manajemen) memiliki masalah serupa, sementara beberapa lainnya (seperti produksi) sebagian besar dilakukan secara otomatis tanpa melibatkan AI generatif.
Bidang yang paling kecil kemungkinannya untuk diotomatisasi memiliki interaksi antarmanusia yang signifikan. Dalam hal praktisi layanan kesehatan, misalnya, SHRM menemukan hanya 3% pekerjaan yang memiliki setidaknya 50% otomatisasi dan tidak ada hambatan nonteknis. Pekerjaan perawatan pribadi dan layanan sosial serupa.
“Industri layanan kesehatan adalah satu-satunya industri yang terus mengalami peningkatan lapangan kerja dari bulan ke bulan,” kata Atkinson. “Ini adalah industri yang sedang berkembang, akan terus tumbuh seiring dengan bertambahnya usia demografi kita, dan ini juga merupakan jenis pekerjaan yang cenderung memiliki risiko paling kecil terhadap perpindahan.”
Atkinson mengatakan hasil survei menunjukkan perlunya pekerja yang memiliki keterampilan manusia, bukan hanya keterampilan teknis. Apa yang tidak bisa dilakukan oleh alat AI generatif?
“Kami melihat organisasi-organisasi mengatakan kami membutuhkan orang-orang yang dapat melakukan pemecahan masalah secara umum,” katanya.
