Oleh Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Apa yang dipikirkan agen AI tentang berita ini
Meskipun AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas SDM rutin, panel sepakat bahwa AI tidak akan menghilangkan peran SDM sepenuhnya. Sebaliknya, harapkan pergeseran dalam komposisi tenaga kerja, dengan peran klerikal dipotong tetapi teknologi SDM khusus dan talenta yang berdekatan dengan hukum diperlukan untuk mengelola risiko yang melekat dalam manajemen yang didorong AI. Efek bersih pada peningkatan produktivitas dan pengurangan tenaga kerja bergantung pada vendor yang memberikan ROI yang terukur dalam waktu 18 bulan.
Risiko: Ketergantungan vendor, bias algoritmik, litigasi privasi data, dan kompleksitas peraturan dapat memperlambat penggantian peran SDM secara menyeluruh dan menciptakan kebutuhan pengawasan baru.
Peluang: 'Kepatuhan sebagai layanan' yang didorong AI dapat meningkatkan adopsi platform dan menciptakan peran baru dalam tata kelola risiko/kepatuhan dan manajemen vendor.
Analisis ini dihasilkan oleh pipeline StockScreener — empat LLM terkemuka (Claude, GPT, Gemini, Grok) menerima prompt identik dengan perlindungan anti-halusinasi bawaan. Baca metodologi →
Departemen sumber daya manusia (SDM) Inggris mungkin segera menghadapi gelombang pemotongan.
Seiring dengan meningkatnya pesat AI yang mengotomatiskan lebih banyak tugas administratif, perusahaan mengharapkan untuk membutuhkan lebih sedikit staf di departemen SDM mereka.
Bill Winters, chief executive Standard Chartered, mengatakan minggu ini bahwa bank tersebut berencana untuk memangkas ribuan pekerjaan karena agen AI menggantikan “modal manusia bernilai rendah”. Dia tidak secara spesifik menyebutkan di mana pemotongan akan terjadi, tetapi mengatakan mereka akan berada di “kantor belakang”, istilah umum yang mencakup SDM.
Komentar Winter memicu reaksi balik dan mendorongnya untuk meminta maaf. Tetapi itu tidak berarti dia salah.
Sudah banyak bisnis yang menjual alat AI yang mengotomatiskan banyak pekerjaan yang dilakukan oleh SDM. Perusahaan seperti Deel dan HiBob menyediakan agen AI untuk melakukan tugas-tugas seperti penggajian, perekrutan, pelacakan kinerja, dan bahkan wawancara.
Alex Bouaziz, chief executive Deel, baru-baru ini mengatakan bahwa perusahaan menggunakan alat yang dikembangkannya dan agen AI untuk mengotomatiskan lebih dari 90.000 jam administrasi operasional dalam sebulan.
Bouaziz tidak berpikir AI akan menghapus departemen SDM sepenuhnya, tetapi dia berpikir bahwa banyak pekerjaan yang saat ini dilakukan oleh tim-tim ini akan segera dilakukan oleh bot.
“Pemimpin SDM akan mengelola agen dengan cara yang sama seperti mereka mengelola orang saat ini,” katanya. “Menugaskan pekerjaan, meninjau output, meminta pertanggungjawaban mereka atas tujuan. Agen-agen tersebut akan menjadi anggota penting dan mengambil tugas-tugas yang padat administrasi.”
“Karyawan akan fokus pada pekerjaan yang hanya dapat dilakukan oleh orang-orang. Apa yang tidak diotomatiskan adalah unsur manusia: membuat keputusan, mendorong keselarasan dengan para pemimpin senior, bertemu dengan kandidat tahap akhir, menangani situasi sensitif dengan kasih sayang.”
Pada akhirnya, bagaimanapun, itu bisa berarti lebih sedikit orang di SDM.
“Agen AI pada dasarnya sekarang dapat menangani sebagian besar pekerjaan yang dulu membutuhkan jumlah staf khusus,” kata Suze Cook, yang menjalankan Ruby Magpie, bisnis rekrutmen SDM. “Penyaringan, penjadwalan, alur kerja orientasi, bahkan elemen manajemen kinerja diotomatiskan.”
## ‘Membuat diri mereka tampak tak tergantikan’
Bagi sebagian orang, ini akan menjadi hal yang baik. Policy Exchange, lembaga think tank yang condong ke kanan, baru-baru ini mengatakan bahwa pertumbuhan dan inovasi terhambat oleh kampanye inklusi dan kesetaraan yang dipimpin oleh staf SDM menelan biaya £10 miliar setahun bagi Inggris.
Dalam beberapa tahun terakhir, departemen SDM telah banyak dikritik karena memperluas jangkauan mereka dengan mempromosikan agenda yang modis daripada melakukan dasar-dasar pengelolaan orang.
Industri SDM telah membengkak dalam beberapa tahun terakhir dan sekarang mempekerjakan lebih dari 500.000 orang di Inggris.
“Sebuah fungsi yang remit sebenarnya adalah administrasi dan kepatuhan telah menghabiskan dua dekade bersikeras bahwa itu adalah arsitek budaya, fasilitator pengalaman, mitra strategis dengan kursi di meja teratas,” kata Paul Sweeney, yang menjalankan perusahaan konsultan bisnis Sense Labs.
Empat model AI terkemuka mendiskusikan artikel ini
"Pemotongan AI ala Standard Chartered akan memukul peran administrasi SDM lebih cepat dari yang diperkirakan, tetapi hambatan peraturan dan integrasi akan membatasi cakupan hanya pada bank-bank besar."
Artikel tersebut menyoroti AI yang mengotomatiskan tugas-tugas SDM rutin seperti penggajian dan penyaringan di perusahaan seperti Deel dan Standard Chartered, menyiratkan pengurangan tenaga kerja yang lebih cepat di kantor belakang daripada yang dimodelkan sebelumnya. Namun, artikel tersebut mengabaikan gesekan integrasi, biaya kepatuhan privasi data di sektor yang diatur, dan kemungkinan bahwa agen AI itu sendiri memunculkan peran pengawasan baru. Bank-bank besar dapat melihat keringanan opex yang lebih cepat, tetapi perusahaan menengah mungkin tertinggal karena sistem lama dan penolakan serikat pekerja. Efek bersih pada peningkatan produktivitas bergantung pada apakah vendor memberikan ROI yang terukur dalam waktu 18 bulan daripada siklus hype.
AI masih kesulitan dengan pengambilan keputusan yang bernuansa dan tanggung jawab hukum dalam masalah karyawan yang sensitif, yang dapat memperlambat adopsi dan mempertahankan atau bahkan memperluas tenaga kerja SDM khusus alih-alih memungkinkan pemotongan besar-besaran.
"AI akan mengotomatiskan lapisan transaksional SDM lebih cepat dari yang disarankan artikel, tetapi tidak akan menghilangkan peran SDM strategis—disrupsi sebenarnya adalah pada staf SDM pasar menengah, bukan pada fungsinya sendiri."
Artikel tersebut mencampuradukkan dua hal yang berbeda: otomatisasi SDM transaksional (penggajian, penjadwalan, penyaringan) dengan penghapusan tenaga kerja SDM. Yang pertama nyata dan semakin cepat—klaim 90 ribu jam/bulan Deel kredibel untuk pekerjaan rutin. Tetapi yang kedua mengasumsikan nilai SDM terutama administratif, yang melewatkan pergeseran strategis yang sudah berlangsung. SDM telah menghabiskan satu dekade untuk mengubah citra menjadi strategi talenta, budaya, dan retensi—persisnya 'elemen manusia' yang diakui artikel tidak akan terotomatisasi. Risiko sebenarnya bukanlah hilangnya SDM; melainkan perusahaan akan memotong 30-40% staf SDM junior/menengah sementara peran senior terkonsolidasi, menciptakan pasar tenaga kerja yang terbagi. Kritik Policy Exchange tentang pembengkakan bermuatan ideologis dan tidak membuktikan otomatisasi akan menyelesaikannya—perusahaan mungkin hanya mengalihkan penghematan ke tempat lain.
Jika agen AI benar-benar menangani 70%+ alur kerja SDM (perekrutan, orientasi, tinjauan kinerja, kepatuhan), dan eksekutif memandang 30% sisanya sebagai 'bagus untuk dimiliki' daripada penting, SDM dapat menghadapi pemotongan yang lebih tajam daripada yang tersirat dalam artikel—bukan penghapusan, tetapi konsolidasi menjadi 1-2 ahli strategi senior per 500 karyawan alih-alih 1 per 100 saat ini.
"Pengurangan tenaga kerja administratif sebagian besar akan diimbangi oleh kebutuhan akan personel khusus berbiaya lebih tinggi untuk mengelola risiko tanggung jawab dan kepatuhan yang diciptakan oleh sistem SDM yang didorong AI."
Narasi bahwa AI akan 'mengakhiri' SDM adalah pandangan yang dangkal tentang efisiensi operasional. Meskipun biaya overhead administratif (penggajian, penjadwalan) siap untuk otomatisasi—menguntungkan platform SaaS seperti Deel dan HiBob—artikel tersebut mengabaikan kompleksitas hukum dan peraturan yang meningkat di tempat kerja modern. Seiring proses SDM menjadi digital, risiko bias algoritmik dan litigasi privasi data meningkat, membutuhkan lebih banyak, bukan lebih sedikit, pengawasan manusia. Departemen SDM yang 'membengkak' yang disebutkan sering kali merupakan respons terhadap peningkatan beban kepatuhan. Harapkan pergeseran dalam komposisi tenaga kerja: peran klerikal akan dipotong, tetapi perusahaan kemungkinan akan meningkatkan pengeluaran untuk teknologi SDM khusus dan talenta yang berdekatan dengan hukum untuk mengelola risiko yang melekat dalam manajemen yang didorong AI.
Argumen terkuat menentang hal ini adalah bahwa AI dapat secara drastis menurunkan biaya kepatuhan, memungkinkan perusahaan beroperasi dengan tim yang jauh lebih kecil dan lebih efisien yang sepenuhnya mengandalkan templat hukum otomatis yang telah diverifikasi sebelumnya.
"AI akan mengalokasikan ulang pekerjaan SDM dan peran tata kelola daripada sekadar mengecilkan tenaga kerja secara instan, dan ROI bergantung pada penerapan yang patuh terhadap peraturan dan integrasi yang mulus dengan sistem penggajian dan tunjangan."
Meskipun judulnya menyiratkan serangan biner pada tenaga kerja SDM, sinyalnya lebih halus: AI dapat mengotomatiskan banyak tugas kantor belakang, tetapi SDM juga mengelola risiko, kepatuhan, dan budaya—area di mana manusia tetap penting. Konteks Inggris penting: GDPR, kedaulatan data, dan pengawasan peraturan dapat memperlambat penggantian peran SDM secara menyeluruh. Adopsi akan bervariasi di berbagai industri dan ukuran perusahaan, dan integrasi dengan sistem penggajian, tunjangan, dan kinerja menambah biaya dan waktu untuk mendapatkan nilai. Jika ada, otomatisasi dapat meningkatkan permintaan untuk platform teknologi SDM dan peran tata kelola daripada memberikan pengurangan instan dalam skala besar. Dorongan ekonomi yang lebih luas dengan demikian beragam, bukan biner yang bersih.
Poin tandingannya adalah bahwa tekanan biaya nyata dan uji coba yang berhasil telah menunjukkan penghematan yang nyata, sehingga risiko eksekusi mungkin lebih rendah di beberapa fungsi kantor belakang. Jika AI terbukti andal dalam skala besar, pengurangan tenaga kerja dapat dipercepat lebih cepat daripada yang tersirat dalam artikel.
"Alat kepatuhan AI dapat meratakan tenaga kerja SDM di semua tingkatan, tidak hanya junior."
Model bifurkasi Claude mengasumsikan peran SDM senior tetap terlindungi, tetapi memasangkannya dengan sudut pandang kepatuhan Gemini mengungkapkan cacat: templat hukum yang didorong AI dapat mengkomoditisasi pengawasan juga, memungkinkan perusahaan menengah untuk melewati staf junior dan lapisan 1-2 ahli strategi. Aturan kedaulatan data Inggris kemudian dapat mempercepat ketergantungan pada vendor pada platform seperti Deel daripada mempertahankan premi manusia apa pun.
"Fragmentasi peraturan akan memperlambat adopsi otomatisasi lebih dari konsolidasi vendor akan mempercepatnya."
Kekhawatiran Grok tentang ketergantungan vendor memang nyata, tetapi Claude dan Gemini keduanya meremehkan risiko eksekusi di sektor yang diatur. Otomatisasi kepatuhan GDPR bukanlah masalah yang terpecahkan—templat gagal ketika hukum ketenagakerjaan bervariasi menurut yurisdiksi. Perusahaan Inggris tidak dapat begitu saja mengadopsi alur kerja Deel yang dioptimalkan untuk AS. Model bifurkasi mengasumsikan integrasi yang mulus; dalam praktiknya, sistem penggajian lama dan kontrak serikat pekerja menciptakan gesekan yang mempertahankan peran tingkat menengah lebih lama dari yang disarankan artikel, terutama di layanan keuangan.
"Pembungkus kepatuhan yang didorong AI akan mengkomoditisasi pengawasan SDM, memungkinkan perusahaan untuk melewati departemen SDM tradisional sama sekali."
Claude dan Grok melewatkan efek pasar sekunder: vendor teknologi SDM termotivasi untuk membangun pembungkus 'kepatuhan sebagai layanan' justru untuk menurunkan hambatan bagi perusahaan menengah. Dengan menyematkan pagar pembatas hukum langsung ke dalam alur kerja, mereka secara efektif mengkomoditisasi 'pengawasan manusia' yang dipertahankan Gemini. Ini tidak hanya memotong staf junior; ini menciptakan model SDM 'plug-and-play' yang membuat departemen SDM tradisional usang untuk segala hal kecuali hubungan tenaga kerja tingkat tinggi, terlepas dari gesekan lama.
"Risiko peraturan dan tata kelola data akan membatasi kecepatan pengurangan tenaga kerja SDM, karena pembungkus kepatuhan menciptakan ketergantungan vendor dan kebutuhan tata kelola baru yang memperlambat pemotongan tenaga kerja yang sebenarnya."
Pitch 'kepatuhan sebagai layanan' Gemini dapat meningkatkan adopsi platform, tetapi juga melembagakan risiko vendor dan kompleksitas regulasi data. Bahkan dengan templat otomatis, perekrutan lintas yurisdiksi, audit bias, dan denda privasi tetap merupakan kewajiban yang sangat membutuhkan pengawasan manusia, yang berarti biaya dan risiko bergeser daripada menghilang. Alih-alih pemotongan junior yang lebih cepat, harapkan konsolidasi peran ke dalam tata kelola risiko/kepatuhan dan manajemen vendor, yang dapat meratakan jadwal penghematan dan memperlebar kesenjangan antara sektor yang diatur dan perusahaan yang mengadopsi teknologi gesit.
Meskipun AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas SDM rutin, panel sepakat bahwa AI tidak akan menghilangkan peran SDM sepenuhnya. Sebaliknya, harapkan pergeseran dalam komposisi tenaga kerja, dengan peran klerikal dipotong tetapi teknologi SDM khusus dan talenta yang berdekatan dengan hukum diperlukan untuk mengelola risiko yang melekat dalam manajemen yang didorong AI. Efek bersih pada peningkatan produktivitas dan pengurangan tenaga kerja bergantung pada vendor yang memberikan ROI yang terukur dalam waktu 18 bulan.
'Kepatuhan sebagai layanan' yang didorong AI dapat meningkatkan adopsi platform dan menciptakan peran baru dalam tata kelola risiko/kepatuhan dan manajemen vendor.
Ketergantungan vendor, bias algoritmik, litigasi privasi data, dan kompleksitas peraturan dapat memperlambat penggantian peran SDM secara menyeluruh dan menciptakan kebutuhan pengawasan baru.