前 Consensys CMO：Evolusi Bentuk Perusahaan di Era AI

Penulis: Lex Sokolin

Translasi: Jiahua, ChainCatcher

Artikel ini membahas bagaimana AI merombak struktur organisasi itu sendiri. Perusahaan sedang beralih dari tim “dua pizza” ala Amazon, (satu tim sekitar 6–10 orang, menjaga organisasi yang gesit) menuju kelompok “asli AI” yang terdiri dari 3 sampai 5 orang, dengan produktivitas yang meningkat pesat.

Kami membandingkan dua jalur:

Strategi penggantian AI dari Klarna berakhir dengan kegagalan. Jumlah karyawan dipangkas dari 5.500 menjadi 3.400, masalah kualitas layanan akhirnya memaksa mereka untuk merekrut kembali.

Coinbase dan Ramp memilih untuk merombak bisnis mereka dengan berfokus pada peningkatan dan orkestrasi AI. Coinbase mengurangi 700 orang, sekaligus beralih ke tim produk tunggal dan generasi kode AI.

Ramp membangun sebuah kerangka kerja internal pengendalian AI (harness), yang digunakan oleh 99,5% karyawan setiap hari, mencakup lebih dari 350 keterampilan bisnis.

Selain itu, kami juga menganalisis mengapa perusahaan seperti Box dan Plaid diposisikan ulang oleh pasar modal sebagai infrastruktur dasar AI, inti dari semua itu adalah mereka menguasai data perusahaan berizin yang diperlukan untuk menjalankan agen AI.

Evolusi Ketiga Bentuk Organisasi

Beberapa bulan lalu, kami membahas tentang “Perusahaan Tanpa Manusia (Zero Human Companies)” dan kurva otonomisasi ekonomi AI:

Meskipun ada kekuatan yang mendorong pembangunan organisasi tanpa intervensi manusia sama sekali, saat ini entitas ekonomi masih dikendalikan oleh manusia kita.

Tugas paling sulit saat ini adalah mengubah perusahaan tradisional yang ada menjadi bentuk yang mengutamakan AI.

Ini adalah peluang yang sangat besar, sehingga Anthropic bekerja sama dengan seluruh industri ekuitas swasta untuk mendorong hal ini.

Selain data keuangan yang mengesankan, kami mulai merasakan secara nyata satu titik masuk pengaruh AI lainnya: cara orang membangun dan mengorganisasi perusahaan.

Struktur organisasi itu sendiri adalah sebuah teknologi.

Pengembangan Waterfall melahirkan raksasa pengembang perangkat lunak yang berhierarki ketat di era teknologi awal.

Kemudian industri beralih ke tim lean yang menggunakan metodologi Agile, lalu Agile berevolusi menjadi “tim dua pizza” yang dipelopori Amazon. Struktur operasional ini membangun fondasi bagi setiap perusahaan fintech modern saat ini.

Namun, arah gelombang kembali berubah.

Martin Harrysson dan Natasha Maniar dari McKinsey memprediksi versi berikutnya pada akhir 2025:

“Peran asli AI secara esensial berarti kita beralih dari ‘struktur dua pizza’ ke ‘tim kecil satu pizza’ yang terdiri dari 3 sampai 5 orang.”

Pengurangan jumlah orang, tetap bekerja keras.

Pada 5 Mei 2026, Brian Armstrong menegaskan prediksi ini dengan memangkas 700 orang.

Apa yang dilakukan Coinbase?

Coinbase mengurangi 14% dari 4.951 karyawannya.

Sebagian alasannya adalah, ini adalah siklus pasar normal bagi perusahaan yang sangat bergantung pada volume transaksi—diperkirakan pendapatan kuartal pertama sebesar 1,7 miliar dolar (turun 26% secara tahunan), laba per saham (EPS) anjlok 86%.

Namun yang patut diperhatikan adalah bagaimana manajemen mereka merencanakan jalur implementasi AI di perusahaan fintech/kripto modern, serta harapan mereka terhadap produktivitas per orang di masa depan.

Insinyur Coinbase kini hanya membutuhkan beberapa hari untuk merilis produk yang sebelumnya memakan waktu berminggu-minggu, dan efisiensi ini semakin cepat.

Armstrong sedang merestrukturisasi lini bisnis, memastikan tidak lebih dari lima tingkat manajemen di bawah CEO dan COO.

“Pengelola” murni akan hilang—setiap pemimpin harus sekaligus kontributor pribadi, harus mahir menggunakan alat modern, mampu memimpin tim maupun turun langsung ke lapangan sebagai " pemain sekaligus pelatih".

Tim lintas fungsi “tim asli AI” sepenuhnya menggantikan tim tradisional. Coinbase bahkan sedang menguji coba internal menggabungkan fungsi engineering, desain, dan produk dalam satu tim tunggal.

Sebagai perusahaan publik dengan pendapatan 7 miliar dolar, Coinbase menjalankan tim produk tunggal.

Pada September 2025, Armstrong pernah menyatakan bahwa 40% kode di Coinbase setiap hari dihasilkan oleh AI, dan berencana meningkatkan angka ini menjadi 50% pada Oktober.

Dalam podcast Cheeky Pint bersama Co-founder Stripe John Collison, dia mengaku memecat insinyur yang menolak menggunakan Cursor dan GitHub Copilot dalam seminggu setelah lisensi perusahaan diberikan:

“Ada orang yang tidak mau pakai, jadi mereka dipecat.”

Versi V1 adalah penggantian langsung, tetapi gagal

Namun, Coinbase bukan perusahaan fintech pertama yang melakukan PHK karena AI.

Ingatkah Anda eksperimen “pengurangan biaya AI” ala Klarna pada 2024? Saat itu tampak menjanjikan ledakan produktivitas di masa depan.

Tapi kami berpendapat, ini lebih karena siklus kredit yang menyempit, bukan inovasi sejati.

CEO Sebastian Siemiatkowski dengan bangga mengumumkan, asisten AI yang didukung OpenAI dalam bulan pertama menangani 2,3 juta percakapan, dua pertiga dari semua chat pelanggan, menyelesaikan pekerjaan setara 700 customer service penuh waktu.

• Jumlah karyawan dari 5.500 turun menjadi 3.400
• Perkiraan peningkatan laba: 40 juta dolar
• Waktu penyelesaian masalah pelanggan dari 11 menit menjadi 2 menit

Namun, semua ini runtuh saat berhadapan dengan kenyataan.

Kepuasan pelanggan (CSAT) untuk pekerjaan kompleks menurun drastis, tingkat kontak ulang meningkat.

Pada Mei 2025, Siemiatkowski mengakui kepada Bloomberg bahwa “kami terlalu cepat melangkah.” Klarna harus mulai merekrut kembali secara remote, mempekerjakan mahasiswa, orang tua penuh waktu, dan pekerja dari daerah terpencil.

Bank Commonwealth Australia dengan cepat menghentikan 45 proyek pengganti suara dalam beberapa hari. Taco Bell juga menarik kembali AI suara dari 500 restoran drive-thru.

Gartner memprediksi, pada 2027, setengah perusahaan yang pernah merencanakan “penggantian total” akan meninggalkan rencana tersebut.

IPO Klarna tetap melonjak 30% di hari pertama, mencapai valuasi 20 miliar dolar, yang menunjukkan bahwa pasar terbuka cukup toleran jika perusahaan mampu melakukan koreksi.

Namun, logika “penggantian langsung” ini—memangkas satu posisi manusia dan menggantinya dengan model bahasa besar (LLM)—mungkin berhasil dari segi kuantitas, tetapi akan runtuh dari segi kualitas.

Biaya rekrut ulang jauh melebihi penghematan awal. Jelas, percobaan transformasi digital AI pertama di bidang fintech ini hasilnya campuran.

Tapi ini pasti bukan yang terakhir.

Versi V2 adalah peningkatan kemampuan, dengan Harness sebagai benteng pertahanan

Ramp secara resmi meluncurkan “Glass” pada awal April 2026.

Seorang ahli AI internal, Seb Goddijn, yang bersama lima rekannya membangun alat ini, menulis artikel panjang. Pada hari yang sama, CEO Ramp Eric Glyman membagikan di Twitter. Dalam beberapa jam, artikel ini menduduki puncak halaman utama Hacker News.

Goddijn secara tajam mengidentifikasi kegagalan V1:

“Penghalang utama adopsi AI bukanlah model itu sendiri, melainkan kompleksitas ekstrem dalam mengatur lingkungan operasional AI.”

Glass dibuat untuk menghancurkan penghalang ini:

Pertama, otomatisasi konfigurasi akses—cukup login melalui Okta SSO, semua alat internal yang diotorisasi (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, dan alat internal Ramp) sudah terintegrasi di dasar.

Kedua, membangun Dojo—sebuah pasar yang berisi lebih dari 350 keterampilan AI, setiap keterampilan berupa file Markdown yang mengajarkan agen cerdas menyelesaikan tugas tertentu. Semuanya disimpan di Git, melalui review kode dan kontrol versi.

Sebuah agen bernama Sensei akan secara otomatis mengirimkan lima keterampilan paling relevan kepada karyawan baru pada hari pertama mereka bergabung.

Ketiga, membangun perpustakaan memori permanen—terhubung otomatis melalui otentikasi, dan terus diperbarui melalui pipeline pemrosesan 24 jam. Dengan demikian, setiap kali agen terlibat dalam percakapan, mereka sudah memahami tim, proyek, tiket aktif, dan komunikasi yang sedang berlangsung.

Saat ini, 99,5% karyawan Ramp setiap hari menggunakan AI.

Setengah kode Ramp ditulis oleh AI, dan menuju 80%. Chief Product Officer mereka, Geoff Charles, menerapkan kerangka kematangan L0–L3, di mana L3 adalah peluncuran fitur produksi langsung oleh agen AI.

Karyawan yang masih di level L0 secara substansial dianggap malas.

Ramp saat ini bernilai hingga 32 miliar dolar, dengan ARR (pendapatan berulang tahunan) 1 miliar dolar, menempati posisi teratas dalam daftar perusahaan paling inovatif di bidang keuangan versi Fast Company 2026.

Klarna berusaha menekan ambang tenaga kerja melalui otomatisasi, sementara Ramp berusaha meningkatkan output setiap karyawan. Coinbase berada di antara keduanya.

AI Harness

Inti dari semua ini adalah konsep “AI Harness”.

Perusahaan seperti Manus menciptakan arsitektur yang mengompresi dan mengubah AI mentah menjadi alur bisnis yang dapat diulang, sementara OpenClaw dan kerangka orkestrasi lainnya membawa ini ke khalayak luas.

Sebuah Harness adalah gabungan dari otentikasi identitas, integrasi sistem, perpustakaan memori, katalog keterampilan tim, scheduler batch malam, dan antarmuka multi-jendela yang memungkinkan analis melakukan banyak tugas secara paralel.

Dan model bahasa besar terbaru hanyalah bagian yang dapat diganti kapan saja dalam Harness ini—ketika OpenAI merilis GPT-5.5, atau Anthropic meluncurkan Opus 5, Ramp cukup mengganti modelnya, dan seluruh sistem tetap berjalan seperti biasa.

Produk Cowork dari Anthropic yang dirilis secara resmi (GA) pada kuartal pertama 2026, dilengkapi 11 plugin untuk posisi tertentu—mulai dari penjualan, keuangan, hukum, pemasaran, HR, R&D, desain, hingga operasi—yang semua mengikuti logika klasifikasi posisi yang sama dengan Dojo di Glass.

Begitu Anda menerima bahwa “Produktivitas AI dibentuk oleh alur bisnis, bukan obrolan”, peran posisi secara alami menjadi unit terkecil dari organisasi AI.

Ini juga menjadi dasar bagi alat yang berusaha membangun “perusahaan tanpa manusia” saat mereka memikirkan struktur organisasi AI. Lihat Polsia di bawah, serta peta industri yang berkembang cepat.

Pasar modal mengejar ketertinggalan

Ketika banyak perusahaan perangkat lunak tradisional berjuang karena desentralisasi AI, ada sekelompok pemain yang justru melaju pesat.

Perusahaan-perusahaan ini telah menanam dalam data mereka sendiri, dan kini mampu menggabungkan perangkat lunak AI satu kali pakai secara mulus di atasnya.

Contohnya, perusahaan penyimpanan file perusahaan Box: setelah laporan keuangan kuartal keempat 2026 dirilis, harga sahamnya melonjak 10%. Aaron Levie mengungkapkan dalam konferensi panggilan:

“File, pada akhirnya, adalah unit kerja alami dari agen AI.”

Enterprise Advanced—layanan berlangganan tingkat tinggi yang menggabungkan AI dan workflow—harganya 30–40% lebih mahal dari versi flagship tradisional Enterprise Plus.

Kuartal terakhir, pendapatan billings mencapai 420 juta dolar, naik 5% secara tahunan.

• Box Extract mampu mengekstrak data terstruktur dari kontrak secara akurat
• Box Shield Pro mengintegrasikan AI agen ke dalam sistem kontrol akses
• Box AI Studio dalam mode profesional dan ekstensi memungkinkan agen memproses beban kerja multi-langkah dalam jendela konteks yang lebih besar

Levie dalam wawancara di GeekWire mengungkapkan:

“Selain 12 bulan pertama, Box belum pernah merasa seperti startup sebesar hari ini.”

Perlu diketahui, 95% data perusahaan bersifat tidak terstruktur. Agen AI sangat membutuhkan data ini, dan harus diakses dalam batasan izin yang lengkap.

Siapa yang menguasai gudang data berizin ini, dia bisa melepaskan label “penyimpanan murah” dan dinilai ulang sebagai infrastruktur agen AI oleh pasar modal.

Dulu, pasar menganggap Box sebagai saudara kandung Dropbox yang agak canggung, dengan harga saham yang lama berkisar 26 dolar. Kini, target harga Wall Street sudah di 35,63 dolar, dengan potensi kenaikan 35%.

Contoh lain adalah Plaid—perusahaan agregator data keuangan yang hampir diakuisisi Visa dan berharap menjadi jaringan pembayaran langsung.

Tapi, selama beberapa waktu, Plaid berada dalam posisi sulit: setelah Web3 muncul sebagai pengganti Web2, mereka kehilangan posisi sebagai infrastruktur keuangan utama.

Dari valuasi puncak 13,4 miliar dolar pada 2021, turun ke 6,1 miliar dolar pada April 2025, lalu bangkit kembali ke 8 miliar dolar pada Februari 2026 melalui penawaran sekunder yang memberi likuiditas kepada karyawan.

Perusahaan ini harus bertransformasi.

Sekitar 20% dari klien terbaru Plaid adalah perusahaan berbasis AI—mereka membangun agen yang membutuhkan akses data keuangan berizin dan bergantung pada identitas terpercaya.

Platform anti penipuan Plaid Protect, yang diuji awal 2026, mendeteksi 50% lebih banyak upaya penipuan dibandingkan alat verifikasi identitas sejenis.

Plaid Bank Intelligence, dengan Retention Score dan indikator primacy yang akan datang, menjual kembali prediksi churn pelanggan ke bank.

Plaid sedang dinilai ulang sebagai korpora data transaksi keuangan berizin terbesar di dunia.

Ini bukan sekadar jalur data—jalur data selalu murah. Aset sejati adalah kecerdasan yang dibangun di atasnya, dan proporsi pelanggan berbasis AI adalah bukti paling kuat dari argumen ini.

Contoh kasusnya adalah integrasi mereka dengan Perplexity—menciptakan “komputer” pengelolaan keuangan pribadi yang lengkap. Betapa kami merindukan Mint.com! (Aplikasi pencatatan keuangan pribadi nasional AS yang lahir tahun 2006)

Box dan Plaid berada di jalur yang sama.

Keduanya di era suku bunga nol (ZIRP) dihargai berdasarkan logika “penguasa SaaS”, mengalami penurunan valuasi, dan kini sedang di-rekapitalisasi dengan logika baru—gudang konten tidak terstruktur dan jaringan data berizin adalah fondasi dasar perusahaan yang dapat dibaca agen di era V2.

Versi V3 adalah orkestrasi—“perusahaan satu orang” lahir

Sam Altman dan CEO teknologi lainnya bertaruh, kapan perusahaan “bernilai satu miliar dolar” pertama akan lahir dari satu orang.

Dario Amodei memperkirakan probabilitas munculnya dalam 2026 sebesar 70–80%, dan menyebutkan tiga bidang: perdagangan sendiri, alat pengembang, layanan pelanggan otomatis.

Sequoia sedang menyesuaikan model investasi dan underwriting, menganggap “leverage agen” (agentic leverage) atau pendapatan per orang sebagai indikator utama. Perusahaan-perusahaan dari batch awal Y Combinator, 95% kode mereka sudah dihasilkan AI.

Sebenarnya, sudah ada perusahaan yang menciptakan leverage ekonomi yang luar biasa berkat AI.

Di perusahaan seperti ini, CEO berperan sebagai “pengatur agen (agent orchestrator)”, mengelola banyak agen AI dari sebuah cockpit besar.

Struktur organisasi berubah menjadi diagram alur bisnis yang bisa di-outsourcing ke mesin. Anggaran tenaga kerja menjadi anggaran daya komputasi.

Bentuk awal perusahaan semacam ini akan terbatas pada bidang sempit—perdagangan sendiri, alat pengembang, perangkat lunak konsumsi dengan efek jaringan. Di skenario ini, pekerjaan sepenuhnya digital, regulasi ringan, biaya kepercayaan rendah.

Mereka akan sangat rapuh, karena semua sistem titik tunggal rentan.

Mereka juga sulit masuk ke pasar perusahaan yang diatur secara ketat, karena di sana, nama dan wajah di kontrak sudah merupakan entitas struktural.

Tapi, perusahaan seperti ini sudah muncul.

Setiap revolusi teknologi akan menghancurkan paradigma sebelumnya yang menganggap peran kunci sebagai “komputer (perhitungan manusia awal)”—pengawas lini produksi, manajer proyek, manajer tingkat menengah.

Dan perusahaan yang mampu memahami “bentuk organisasi ekonomi baru” ini, biasanya mendapatkan keuntungan besar karena bergerak lebih dulu.

Contohnya: aturan “dua pizza” Amazon, dan kemampuannya mempertahankan inovasi di tengah 1 juta karyawan, sendiri sudah menjadi benteng.

Akhirnya, kita akan berhadapan dengan pertanyaan: apakah kita akan menuju ke “perusahaan satu orang” atau “perusahaan tanpa manusia”, itu bukanlah inti masalah.

Saat ini, kita masih dalam proses transformasi digital, dan menyebarkan nilai di seluruh ekonomi akan membawa puluhan triliun dolar keuntungan.

Pertanyaan sesungguhnya adalah: siapa yang mampu hari ini membangun atau memiliki AI Harness yang tepat, yang akan memungkinkan mereka merancang struktur organisasi yang tepat untuk perusahaan di 2026.

Ini berarti, meningkatkan organisme super perusahaan ini agar tetap mampu bertarung, dan bertahan satu hari lagi.

Semoga, manusia kita juga bisa mendapatkan apa yang diinginkan dari proses ini.