MediaPresisi.com– Kehadiran kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang bersifat generatif, yang awalnya diharapkan mampu mempercepat dan mempermudah pekerjaan, kini justru menimbulkan masalah baru.
Alih-alih meningkatkan produktivitas, jumlah konten yang dihasilkan oleh AI seperti ChatGPT atau Gemini justru dianggap sebagai beban tambahan bagi para pekerja.
Peristiwa ini dikenal sebagai istilahworkslop, gabungan kata work (pekerjaan) dan slop (Trash). Istilah ini digunakan untuk menggambarkan peningkatan konten yang tidak berarti yang mengganggu alur kerja perusahaan.
Laporan riset Harvard Business Review (BHR) bersama Stanford dan BetterUp menunjukkan, masalah utama bukan lagi ketidakcukupan data, melainkan sebaliknya, terlalu banyak informasi yang bernilai rendah.
“Yang semula dimaksudkan untuk membantu, kini justru mengganggu,” tulis HBR, sebagaimana dilaporkanKompasTekno dari halaman HBR.org, Selasa (30/9/2025).
Biaya tersembunyi
Dari luar, dokumen yang dihasilkan oleh AI sering terlihat rapi dan menjanjikan. Namun, ketika dibuka, pembacanya merasa bingung.
“Apa, sih, yang dimaksud?” menjadi pertanyaan pertama, sebelum akhirnya pembaca mengeluhkan waktu yang terbuang hanya untuk memahami makna sesungguhnya.
Peristiwa ini bukan sekadar cerita biasa di meja kerja.
Penelitian yang dilakukan oleh Stanford Social Media Lab dan BetterUp Labs mengungkapkan, 40 persen pekerja profesional di Amerika Serikat mengakui pernah menerima konten semacam itu dalam bulan terakhir. Kondisi ini, menurut para peneliti, disebut sebagaiworkslop.
Berbeda dengan kekhawatiran lama mengenai mesin yang menggantikan manusia,workslop justru menunjukkan masa ketika mesin digunakan manusia untuk “mengirimkan” tugas, serta beban pemikiran, kepada rekan kerja.
Laporan yang dihasilkan oleh AI sering kali terlihat rapi dari luar, tetapi kurang memiliki konteks dan justru memperberat beban pikiran rekan kerja.
Setiap kasus workslop menghabiskan satu hingga dua jam untuk diperbaiki atau ditulis ulang. Jika dijumlahkan, perusahaan yang memiliki 10.000 karyawan berpotensi mengalami kerugian lebih dari 9 juta dolar AS setiap tahun karena “limbah digital” ini.
Kondisi ini menunjukkan dua dampak utama. Pertama, waktu kerja terbuang untuk mengklasifikasikan dan memverifikasi data. Kedua, kualitas keputusan menjadi lebih rendah karena penggunaan data yang sering kali tidak mendalam atau penuh prasangka.
Bikin lelah mental
Selain menurunkan produktivitas, workslop juga menyebabkan kelelahan mental. Karyawan merasa tertekan dengan harapan untuk selalu merespons alur informasi dengan cepat, meskipun sebagian besar tidak penting.
Survei Stanford–BetterUp mengungkapkan, seorang dari tiga peserta tidak ingin bekerja sama dengan rekan yang sering mengirimkan kontenworkslop. Ini mengurangi kepercayaan, merusak kerja sama, dan melemahkan semangat kerja tim.
“Seperti membaca karya tulis mahasiswa tingkat pemula setiap hari. Panjang, namun isinya kurang mendalam,” kata seorang analis keuangan yang diwawancarai oleh peneliti.
Laporan HBR menekankan, pengaruh terbesarworkslop merupakan penurunan produktivitas secara keseluruhan. Meskipun jumlah dokumen, memo, dan presentasi meningkat, kualitas keputusan tidak mengalami peningkatan.
“Jumlah konten tidak secara otomatis menunjukkan kualitas. Tanpa pengeditan yang baik, organisasi hanya mengganti efisiensi dengan kekacauan informasi,” demikian tulisan HBR.
Perusahaan yang awalnya berharap dapat mengurangi waktu produksi materi, justru menghadapi rapat yang semakin lama. Para manajer harus menghabiskan waktu tambahan untuk menghilangkan informasi yang tidak akurat sebelum sampai pada inti permasalahan.
Ibarat pilot dan Penumpang
Para peneliti dari Harvard membagi pengguna kecerdasan buatan di tempat kerja menjadi dua kategori, yaitu “penumpang” dan “pilot”.
Penumpang memanfaatkan AI hanya sebagai jalan pintas, tanpa memperhatikan kualitas outputnya. Sebaliknya, pilot mengarahkan AI dengan konteks yang jelas, dan melakukan peninjauan kembalioutput, dan hanya menggunakan bagian yang sesuai.
“Kesederhanaan dalam pembuatan memang terasa, namun biaya pembersihan menjadi sangat tinggi. Apa yang dianggap sebagai jalan cepat, justru berubah menjadi jalan buntu bagi tim,” tulis BetterUp.
Peristiwa ini menunjukkan perubahan dalam tantangan organisasi yang modern. Jika pada tahun-tahun sebelumnya fokus utamanya adalah mempercepat pengaksesan informasi, kini tantangannya adalah memastikan kualitas informasi dalam proses pengambilan keputusan.
AI generatif memiliki kekuatan yang besar, namun tanpa pengawasan, ia juga menghasilkan dampak negatif yang sebanding.
Dalam jangka panjang, hal ini mengurangi kemampuan bersaing. Organisasi terjebak dalam tumpukan “sampah digital”, sementara pesaing yang lebih teliti mampu berkembang lebih cepat.
Ahli menganggap bahwa solusi awal berada pada pengelolaan internal dan pemahaman digital. Setiap dokumen yang dihasilkan oleh AI perlu diverifikasi oleh manusia sebelum digunakan dalam rapat strategis. Standar kualitas juga perlu diterapkan agar AI bertindak sebagai asisten, bukan beban.
“Jumlah konten tidak secara otomatis menunjukkan kualitas. Tanpa pengeditan yang baik, organisasi hanya mengganti efisiensi dengan kebanjiran informasi,” tulis HBR.
Perdebatan mengenai keuntungan dan bahaya AI generatif masih berlangsung lama. Namun, satu hal yang jelas, jumlah saja tidak bisa digunakan sebagai ukuran kinerja.
Organisasi yang ingin bertahan harus melewati semangat “lebih banyak, lebih cepat”. Yang diperlukan justru kebijaksanaan dalam memilih dan memilah.
Tanpa hal tersebut, janji efisiensi yang ditawarkan oleh AI bisa berubah menjadi perangkap. Karyawan tidak dilepaskan dari tugas rutin, melainkan terjebak dalam lautan konten yang terlihat canggih, namun pada kenyataannya kosong.
