【AI+Efisiensi】Menggunakan AI belum tentu meningkatkan efisiensi malah menjadi "pusing"　Apa saja sepuluh pekerjaan yang paling rentan mengalami "AI Brain Fog"?

Dunia telah memasuki era AI, di mana berbagai industri dan posisi pekerjaan menggunakan AI untuk membantu pekerjaan guna meningkatkan efisiensi. Namun, setelah penggunaan AI secara luas, sebagian orang berpendapat bahwa AI tidak menyederhanakan pekerjaan, malah muncul fenomena yang disebut “pusing otak” atau “AI Brain Fry”. Menurut sebuah studi yang dipublikasikan oleh Harvard Business Review, fenomena ini disebut sebagai “AI Brain Fry”, yaitu kelelahan mental yang disebabkan oleh penggunaan berlebihan atau pengawasan terhadap alat AI yang melebihi kapasitas kognitif seseorang, dan daftar sepuluh fungsi pekerjaan yang paling rentan mengalami “AI Brain Fry”.

BCG melakukan studi terhadap 1.488 karyawan penuh waktu di perusahaan besar di AS, meneliti pola dan jumlah penggunaan AI, pengalaman kerja, serta masalah kognitif dan emosional. Responden berasal dari berbagai industri, posisi, dan tingkat hierarki, dengan proporsi pria dan wanita yang hampir seimbang, dan sekitar 60% kontributor independen serta 40% manajemen.

Studi menemukan bahwa 14% dari responden yang menggunakan AI dalam pekerjaan mereka melaporkan mengalami “AI Brain Fry”. Mereka menyatakan bahwa saat “AI Brain Fry” terjadi, mereka merasakan suara berdengung atau kebingungan pikiran, yang ditandai dengan kesulitan berkonsentrasi, kecepatan pengambilan keputusan yang melambat, dan sakit kepala.

Studi juga menunjukkan bahwa ketika AI digunakan untuk menggantikan tugas harian atau repetitif, tingkat kelelahan menurun, tetapi tingkat kelelahan mental tidak berkurang.

Bagaimana penggunaan AI dapat memicu “AI Brain Fry”?

1. Studi menemukan bahwa bentuk penggunaan AI yang paling menguras otak adalah pengawasan. Penggunaan AI yang membutuhkan pengawasan tinggi menghabiskan energi otak 14% lebih banyak dibandingkan pengawasan rendah, kelelahan psikologis 12% lebih tinggi, dan perasaan kelebihan informasi 19% lebih tinggi.

2. Peningkatan jumlah pekerjaan yang dilakukan dengan AI. Pengawasan dan peningkatan beban kerja AI memperluas tanggung jawab karyawan, sehingga meningkatkan beban kognitif dan kelelahan mental yang menyertainya.

Menariknya, ketika karyawan menggunakan satu AI tool secara bersamaan dan meningkat menjadi dua, produktivitas mereka secara signifikan meningkat. Namun, saat menggunakan tiga alat, produktivitas meningkat lagi tetapi dengan laju yang lebih lambat, dan saat menggunakan empat atau lebih, produktivitas justru menurun.

Studi menunjukkan bahwa kelebihan informasi dan pergantian tugas adalah faktor utama penyebab “AI Brain Fry”. Ada korelasi yang kuat antara “AI Brain Fry” dan kelebihan informasi, tetapi hubungan dengan pergantian tugas tidak terlalu langsung.

Apa dampak negatif dari “AI Brain Fry”?

1. Kelelahan pengambilan keputusan. Ketika karyawan mengalami beban kognitif yang berlebihan akibat pekerjaan berbasis AI yang intens, sumber daya psikologis untuk membuat keputusan berkualitas tinggi berkurang. Karyawan yang mengalami “AI Brain Fry” menunjukkan tingkat kelelahan pengambilan keputusan 33% lebih tinggi dibanding yang tidak.

2. Tingkat kesalahan. Karyawan yang mengalami “AI Brain Fry” memiliki tingkat kesalahan yang jauh lebih tinggi, dengan kesalahan ringan meningkat 11% dan kesalahan besar meningkat 39%.

3. Kehilangan tenaga kerja. Dari mereka yang tidak mengalami “AI Brain Fry”, 25% menunjukkan niat keluar kerja secara aktif, sedangkan yang pernah mengalami “AI Brain Fry” meningkat menjadi 34%. Perlu dicatat bahwa, dalam banyak kasus, karyawan yang intensif menggunakan AI adalah karyawan berkinerja tinggi yang harus dipertahankan.

Penelitian menyimpulkan bahwa AI dapat membantu meningkatkan efisiensi kerja, memperluas pemikiran, dan memperkuat inovasi. Namun, penggunaan AI secara berlebihan juga dapat menyebabkan kelebihan kognitif dan berbagai dampak pribadi serta bisnis. Hasil studi menunjukkan bahwa kunci keberhasilan bukan terletak pada tingkat penggunaan AI oleh individu, tetapi pada bagaimana karyawan, tim, pemimpin, dan organisasi membentuk cara penggunaan AI. Oleh karena itu, disarankan untuk: 1) merancang ulang pekerjaan, isi pekerjaan, dan alatnya untuk kolaborasi manusia dan AI; 2) menetapkan harapan yang jelas terhadap penggunaan AI dan beban kerja; 3) mengubah indikator pengukuran dari aktivitas dan intensitas ke dampak; 4) melatih karyawan dalam mengelola beban kerja AI; 5) menganggap perhatian manusia sebagai sumber daya terbatas dan melakukan penempatan strategis.