AI membuat karyawan lebih cepat, tapi mengapa perusahaan tidak menjadi lebih kuat? Atlassian mengungkap 3 kelemahan utama yang membuat organisasi tidak bisa meraih keuntungan

人工智慧 (AI) melanda tempat kerja di seluruh dunia, tetapi banyak perusahaan mendapati efisiensi total tidak meningkat seperti yang diharapkan. Menurut laporan VentureBeat, Atalassian Teamwork Lab yang dipimpin oleh Dr. Molly Sands belakangan ini dengan gamblang menyatakan dalam sebuah acara publik bahwa arah adopsi AI di kebanyakan perusahaan “terbalik”, hanya berfokus mengoptimalkan efisiensi individu dan mengabaikan kolaborasi tim, sehingga organisasi sulit melihat nilai pengembalian investasi yang nyata (ROI). Ia menekankan bahwa tim yang sukses harus membangun situasi bersama, mendesain ulang alur kerja, serta menumbuhkan budaya perusahaan yang berani bereksperimen.
(Pra-cerita: dugaan Jacobian di bidang matematika terbukti disanggah, peneliti OpenAI: Codex “tanpa bantuan jaringan” juga sudah bisa mengerjakannya)
(Tambahan konteks: AI model self-host lebih hemat biaya? Cline uji coba keunggulan biaya Kimi K3, netizen membantah: lebih mahal dari Fable 5 jika dihitung per tugas)

Daftar isi

Toggle

• peningkatan efisiensi individu, tetapi ROI organisasi tidak terlihat
• hanya 6% pimpinan melihat nilai aktual, tim sukses punya tiga ciri utama
• menyusun “perjanjian kerja AI”, mengungkap celah organisasi yang selama ini tersembunyi

Seiring meluasnya alat AI generatif, kecepatan pengerjaan keseharian banyak karyawan memang meningkat secara signifikan, tetapi “bonus efisiensi” ini seolah tidak berhasil berubah menjadi daya saing keseluruhan perusahaan. Pada 21 Juli 2026 pukul waktu Taipei, menurut laporan yang dirilis VentureBeat dalam artikel bersponsor raksasa perangkat lunak Atlassian, Dr. Molly Sands selaku kepala Atalassian Teamwork Lab mengupas tuntas fenomena tempat kerja yang tampak kontradiktif ini dalam acara VB Transform 2026.

peningkatan efisiensi individu, tetapi ROI organisasi tidak terlihat

Dalam sesi obrolan di depan perapian yang dipandu kontributor teknologi senior VentureBeat Sam Witteveen, Sands mengungkap inti masalah: cara kebanyakan perusahaan menerapkan AI adalah “terbalik”. Perusahaan sering hanya fokus pada cara mengoptimalkan penggunaan AI oleh karyawan individu, tanpa menaruh perhatian pada optimalisasi cara kerja kolaboratif di level tim.

Ketidakseimbangan ini melahirkan hasil yang canggung: meski individu menjadi lebih cepat, karena alur kerja tim tidak disesuaikan, individu-individu yang arah kerjanya sedikit berbeda justru akan “saling bertabrakan dengan cepat”, sehingga organisasi tidak mampu melihat ROI yang jelas. Tim ilmuwan perilaku dan psikolog yang dipimpin Sands tidak hanya meneliti dampak AI terhadap kolaborasi, tetapi juga berupaya praktis membantu perusahaan mendesain ulang alur kerja.

hanya 6% pimpinan melihat nilai aktual, tim sukses punya tiga ciri utama

Berdasarkan survei terhadap 12.000 pekerja pengetahuan di seluruh dunia dan sekitar 200 pimpinan senior Fortune 1000 dalam Atlassian 2026 State of Teams Report, sebanyak 89% pimpinan mengakui bahwa kecepatan memang menjadi lebih cepat setelah individu di perusahaan menggunakan AI. Namun yang mengejutkan, hanya 6% pimpinan yang bisa menyebut contoh ROI yang jelas; dan hanya sekitar 14% tim yang berhasil mengubah penggunaan AI menjadi nilai yang benar-benar nyata, menunjukkan bahwa kesenjangan kinerja antar tim bahkan di satu perusahaan yang sama sangat jauh.

Sands menyebut bahwa organisasi yang berhasil mengubah AI menjadi keunggulan tim biasanya memiliki tiga ciri bersama:

• Konteks (Context): tim sukses membangun “peta konteks (context graph)”, mencatat tujuan, keputusan, dan sistem pengetahuan organisasi secara sistematis dalam platform digital bersama seperti Jira atau Confluence, agar AI memperoleh konteks di level organisasi, bukan sekadar bergantung pada prompt individual yang terisolasi.
• Alur kerja (Workflows): mereka tidak hanya mempercepat satu tugas, melainkan mendesain ulang seluruh alur kerja end-to-end.
• Budaya (Culture): para pemimpin dengan tegas mendorong pembelajaran dan eksperimen, serta mampu menerima kegagalan dalam proses eksperimen.

menyusun “perjanjian kerja AI”, mengungkap celah organisasi yang selama ini tersembunyi

Untuk membantu perusahaan menyeberangi kesenjangan ini, Sands menyarankan tim dapat belajar dengan cepat lewat penetapan batasan yang disengaja, misalnya memecah tugas menjadi unit terkecil, atau menantang “tidak menulis kode sama sekali dalam satu minggu”. Selain itu, sangat penting juga menyusun perjanjian kerja yang jelas “AI Working Agreements” saat proyek dimulai, yang mencakup memutuskan hal apa yang akan ditangani AI, hal apa yang harus dihindari, serta hal apa saja yang harus dibagikan tim terkait agen (agents) dan keterampilan.

Di bagian akhir artikel, muncul wahyu yang lebih dalam: AI sebenarnya tidak menciptakan masalah manajemen baru yang benar-benar berbeda; AI justru tanpa ampun memperbesar celah yang sudah ada di dalam organisasi, misalnya asumsi-asumsi tersembunyi dan model mental yang berbeda. Intervensi AI memperbesar dampak dari kesenjangan-kesenjangan ini, sehingga “konteks bersama” dan “cara kerja yang jelas” di masa depan operasional perusahaan menjadi jauh lebih mendesak dan lebih penting dibanding sebelumnya.