Meta pernah membayangkan masa depan perusahaan yang sebagian besar pekerjaannya dijalankan oleh kecerdasan buatan.
Melalui proyek internal bernama Project OT atau Organization Transformation, Meta berencana mengubah struktur kerja perusahaan agar semakin berorientasi pada AI.
Gagasannya cukup radikal.
Agen AI akan mengambil alih berbagai pekerjaan yang sebelumnya dilakukan oleh manusia, sementara kelompok kecil karyawan akan mengawasi sistem tersebut.
Namun, eksperimen tersebut ternyata tidak berjalan semulus yang dibayangkan.
Alih-alih langsung membuat karyawan jauh lebih produktif, penerapan AI justru memunculkan masalah baru.
Kode yang dihasilkan AI memang meningkat drastis.
Tetapi fitur yang benar-benar sampai kepada pengguna tidak meningkat dengan kecepatan yang sama.
Bahkan, gangguan teknis dan insiden keamanan ikut melonjak.
Ironisnya, manusia yang awalnya hendak digantikan AI justru harus turun tangan untuk memperbaiki masalah yang ditimbulkan AI.
Project OT: Rencana Meta Mengubah Cara Perusahaan Bekerja
Project OT merupakan program reorganisasi internal Meta yang dirancang untuk membuat perusahaan semakin "AI-native".
Dalam konsep tersebut, AI bukan sekadar alat bantu bagi karyawan.
Agen AI dirancang untuk mengambil alih sebagian pekerjaan sehari-hari.
Tim manusia kemudian dibuat lebih kecil dan berisi orang-orang yang dianggap memiliki kemampuan tinggi.
Dalam skenario internal, ukuran beberapa tim bahkan dipertimbangkan untuk dikurangi hingga 60 persen.
Sebagian karyawan akan dipindahkan ke unit baru, sementara sebagian lainnya berpotensi kehilangan pekerjaan.
Tujuan akhirnya adalah menciptakan organisasi yang lebih kecil tetapi memiliki produktivitas lebih tinggi dengan bantuan AI.
AI Akan Menjadi "Pekerja Digital"
Gagasan Meta berangkat dari perkembangan AI agent.
Berbeda dengan chatbot biasa yang hanya memberikan jawaban, AI agent dirancang untuk melakukan tindakan.
Agen dapat membantu menulis kode, menganalisis data, menjalankan workflow, dan mengerjakan tugas secara lebih mandiri.
Dalam visi Meta, kemampuan tersebut dapat digunakan untuk membangun organisasi yang tidak lagi membutuhkan banyak manusia untuk pekerjaan rutin. Manusia cukup menentukan arah.
AI menjalankan pekerjaan. Setidaknya, itulah teorinya.
Masalah Mulai Terlihat Saat AI Digunakan dalam Skala Besar
Ketika sistem AI mulai diterapkan secara luas, Meta menemukan bahwa peningkatan aktivitas AI tidak otomatis berarti peningkatan produktivitas.
Salah satu indikator yang menarik adalah jumlah perubahan kode pada platform dan infrastruktur internal Meta.
Perubahan kode meningkat sekitar 220 persen dibandingkan tahun sebelumnya.
Sekilas angka tersebut terlihat sangat positif.
Artinya, AI dan karyawan mampu menghasilkan jauh lebih banyak kode.
Namun ada masalah.
Jumlah fitur baru atau peningkatan fitur yang benar-benar sampai kepada pengguna hanya meningkat sekitar 36 persen.
Dengan kata lain, jumlah kode meningkat jauh lebih cepat dibandingkan hasil nyata yang dirasakan pengguna.
Banyak Kode Tidak Sama dengan Banyak Produktivitas
Perbedaan tersebut menjadi pelajaran penting.
Dalam software engineering, menulis lebih banyak kode tidak selalu berarti menghasilkan produk yang lebih baik.
Kode harus:
- Benar.
- Aman.
- Mudah dipelihara.
- Terintegrasi dengan sistem lain.
- Lulus pengujian.
- Memberikan manfaat bagi pengguna.
Jika AI menghasilkan kode dalam jumlah besar tetapi manusia harus menghabiskan banyak waktu untuk memeriksa dan memperbaikinya, keuntungan produktivitas bisa hilang.
Inilah yang tampaknya mulai terjadi di Meta.
Manusia Malah Sibuk "Firefighting"
Salah satu dampak paling ironis adalah meningkatnya pekerjaan yang disebut sebagai firefighting.
Istilah tersebut menggambarkan aktivitas manusia untuk menangani masalah teknis yang muncul secara mendadak.
Ketika sistem AI melakukan tindakan yang tidak diharapkan, manusia harus turun tangan.
Ketika software mengalami gangguan, manusia harus memperbaikinya.
Ketika muncul masalah keamanan, manusia harus menyelidikinya.
Dengan demikian, sebagian pekerjaan yang seharusnya dihemat oleh AI justru berubah menjadi pekerjaan baru untuk mengawasi dan memperbaiki AI.
Insiden Teknis dan Keamanan Meningkat
Data internal yang dilaporkan Reuters menunjukkan bahwa masalah teknis dan insiden keamanan mengalami peningkatan signifikan.
Jumlah insiden tersebut dilaporkan meningkat sekitar 40 persen dibandingkan tahun sebelumnya dalam salah satu laporan internal.
Sementara waktu yang harus digunakan karyawan untuk menangani masalah tersebut meningkat sekitar 70 persen.
Laporan lain yang dikutip media menyebut peningkatan masalah teknis dan keamanan mencapai sekitar 50 persen, menunjukkan bahwa angka dapat berbeda berdasarkan periode dan kategori pengukuran.
Yang jelas, arahnya sama:
otomatisasi AI belum menghasilkan sistem yang sepenuhnya stabil.
AI Agent Bahkan Bisa Melakukan Tindakan yang Mengganggu
Masalah menjadi lebih serius ketika AI tidak hanya menghasilkan rekomendasi tetapi memiliki kemampuan untuk melakukan tindakan secara langsung.
Dalam salah satu komunikasi internal Meta, disebutkan bahwa AI agent yang tidak diawasi dapat melakukan tindakan berskala besar dan mengganggu yang kemungkinan tidak akan dilakukan manusia.
Ini menjadi salah satu risiko terbesar dari AI agent.
AI dapat bekerja sangat cepat.
Jika keputusan yang dibuat benar, kecepatannya menjadi keuntungan.
Tetapi jika keputusan tersebut salah, kesalahan dapat menyebar dengan kecepatan yang sama.
Karyawan Mulai Merasa Mereka Sedang Melatih Penggantinya
Penerapan AI juga memunculkan masalah dari sisi psikologis karyawan.
Meta sebelumnya menerapkan sistem pelacakan pada perangkat karyawan tertentu untuk merekam interaksi seperti penggunaan keyboard dan mouse.
Data tersebut digunakan untuk membantu melatih AI agent agar dapat meniru cara manusia berinteraksi dengan komputer.
Bagi sebagian karyawan, situasinya terasa ironis.
Mereka merasa sedang mengajarkan AI cara melakukan pekerjaan mereka sendiri.
Dengan kata lain:
manusia mengajari mesin bagaimana bekerja, sementara mesin tersebut berpotensi digunakan untuk menggantikan pekerjaan manusia.
Morale Karyawan Ikut Turun
Ketidakpastian mengenai masa depan pekerjaan membuat kondisi internal Meta ikut berubah.
Dalam survei Pulse internal, tingkat sentimen positif karyawan dilaporkan turun dari 74 persen menjadi 55 persen.
Kekhawatiran terhadap PHK dan perubahan struktur perusahaan ikut meningkatkan ketegangan.
Sebagian karyawan juga mulai menolak pendekatan transformasi AI tersebut. Ini menunjukkan bahwa transformasi AI tidak hanya merupakan persoalan teknologi. Ada persoalan manusia yang harus dihadapi.
Zuckerberg Akhirnya Mengubah Arah
Di tengah berbagai masalah tersebut, Mark Zuckerberg akhirnya mengubah sebagian rencana.
Beberapa jam sebelum gelombang pertama PHK Project OT dilakukan pada Mei 2026, Zuckerberg membatalkan gelombang restrukturisasi kedua yang sebelumnya direncanakan untuk November.
Namun, gelombang pertama tetap berjalan.
Meta akhirnya memangkas sekitar 10 persen tenaga kerjanya.
Setelah itu, Zuckerberg menyampaikan kepada karyawan yang tersisa bahwa ia tidak memperkirakan adanya PHK besar-besaran perusahaan pada tahun yang sama.
Langkah tersebut menjadi tanda bahwa pendekatan awal Project OT tidak berjalan sesuai rencana.
Meta Tidak Sepenuhnya Meninggalkan AI
Meski rencana tersebut mengalami masalah, Meta tidak berhenti mengejar AI.
Perusahaan tetap membangun sistem AI agent dan tim kecil yang dibantu AI. Investasi terhadap infrastruktur AI juga terus dilakukan.
Jadi, yang berubah bukan tujuan akhirnya. Meta masih ingin menjadi perusahaan yang sangat berorientasi pada AI.
Yang mulai berubah adalah cara perusahaan mencapai tujuan tersebut. AI tidak lagi semata-mata diposisikan sebagai pengganti manusia.
Perusahaan mulai lebih banyak berbicara mengenai AI sebagai alat untuk meningkatkan kemampuan manusia.
Mengapa AI Bisa Menghasilkan Lebih Banyak Masalah?
Ada sebuah paradoks dalam otomatisasi.
Ketika manusia melakukan pekerjaan secara manual, kesalahan biasanya terjadi pada skala terbatas.
Satu manusia hanya dapat melakukan sejumlah tindakan dalam satu waktu.
AI dapat melakukan ribuan atau jutaan operasi dengan sangat cepat. Jika sistemnya benar, keuntungan tersebut sangat besar.
Namun jika sistemnya salah, dampaknya juga dapat terjadi dalam skala yang jauh lebih besar.
Inilah yang membuat AI agent berbeda dari software biasa. AI bukan hanya menjalankan instruksi yang sangat spesifik.
Ia dapat membuat keputusan berdasarkan konteks yang diberikan. Dan keputusan tersebut tidak selalu sesuai dengan apa yang diinginkan manusia.
Kecepatan AI Bisa Menjadi Masalah
Salah satu keunggulan utama AI adalah kecepatannya.
AI dapat menghasilkan kode jauh lebih cepat dibandingkan manusia. Namun software engineering tidak hanya membutuhkan kecepatan. Ada proses review.
Testing. Security audit.
Deployment. Monitoring. Maintenance.
Jika kemampuan menghasilkan kode meningkat 220 persen tetapi proses verifikasi manusia tidak mampu mengikuti, perusahaan dapat mengalami bottleneck baru.
Masalahnya bukan lagi kekurangan kode.
Masalahnya adalah terlalu banyak kode yang harus diperiksa.
AI Membutuhkan Sistem Pengawasan
Kasus Meta menunjukkan bahwa perusahaan tidak cukup hanya memberikan AI akses terhadap sistem.
Diperlukan lapisan pengawasan.
AI harus memiliki batasan mengenai:
- Apa yang boleh dilakukan.
- Apa yang tidak boleh dilakukan.
- Kapan harus meminta persetujuan manusia.
- Bagaimana membatalkan tindakan.
- Bagaimana mencatat aktivitas.
- Bagaimana mendeteksi kesalahan.
- Bagaimana memulihkan sistem ketika terjadi masalah.
Tanpa mekanisme tersebut, AI agent dapat berubah dari alat produktivitas menjadi sumber risiko baru.
Manusia Tidak Hilang, Perannya Berubah
Salah satu kesalahpahaman terbesar mengenai AI adalah anggapan bahwa otomatisasi berarti manusia tidak lagi diperlukan.
Kasus Meta menunjukkan sesuatu yang lebih kompleks.
Manusia mungkin tidak lagi melakukan semua pekerjaan secara manual.
Tetapi manusia tetap diperlukan untuk:
- Menentukan strategi.
- Mengawasi AI.
- Memeriksa hasil.
- Menangani situasi darurat.
- Mengambil keputusan penting.
- Menentukan prioritas.
- Memahami konteks yang tidak dapat dipahami AI.
Dengan demikian, pekerjaan manusia dapat bergeser dari melakukan tugas menjadi mengelola sistem yang melakukan tugas.
Perusahaan AI-Native Tetap Membutuhkan Manusia
Konsep perusahaan yang sepenuhnya AI-native terdengar sangat efisien.
Tetapi pengalaman Meta menunjukkan bahwa sistem tersebut tidak dapat dibangun hanya dengan mengganti pekerja manusia dengan agen AI.
Diperlukan manusia yang memahami bagaimana sistem bekerja. Diperlukan engineer untuk membangun infrastruktur.
Diperlukan security specialist untuk mengawasi risiko. Diperlukan product manager untuk menentukan prioritas.
Dan diperlukan manusia yang mampu memperbaiki masalah ketika otomatisasi gagal. AI mungkin mengurangi jumlah orang yang dibutuhkan.
Tetapi AI juga menciptakan jenis pekerjaan baru.
Ironi Terbesar Project OT
Ironi dari Project OT sangat jelas.
Meta ingin menggunakan AI untuk mengurangi pekerjaan manusia.
Tetapi ketika AI mulai bekerja secara luas, manusia justru harus menghabiskan lebih banyak waktu untuk memperbaiki masalah yang ditimbulkan sistem otomatis.
AI menghasilkan lebih banyak kode. Manusia memeriksa kode tersebut.
AI menjalankan lebih banyak tugas. Manusia memperbaiki kesalahan.
AI bekerja lebih cepat. Manusia harus memastikan kecepatannya tidak menyebabkan kerusakan.
Pada akhirnya, manusia belum hilang dari sistem. Mereka justru berpindah posisi.
Masa Depan Bukan "AI vs Manusia"
Pelajaran terbesar dari eksperimen Meta mungkin bukan bahwa AI gagal.
AI tetap memberikan kemampuan luar biasa.
Masalahnya adalah ekspektasi bahwa AI dapat langsung menggantikan struktur organisasi manusia tanpa menimbulkan konsekuensi.
Perusahaan harus memahami bahwa AI merupakan sistem baru dengan karakteristik baru.
Produktivitas tidak dapat diukur hanya dari jumlah output.
Yang lebih penting adalah hasil akhir.
Jika AI menghasilkan 220 persen lebih banyak kode tetapi fitur yang sampai ke pengguna hanya meningkat 36 persen, maka perusahaan perlu bertanya apakah otomatisasi tersebut benar-benar menghasilkan nilai.
Fakta Penting
- Meta mengembangkan Project OT atau Organization Transformation untuk mengubah struktur perusahaan dengan bantuan AI.
- Beberapa skenario internal mempertimbangkan pengurangan ukuran tim hingga 60 persen.
- Meta kemudian menjalankan gelombang PHK pertama sekitar 10 persen tenaga kerja.
- Gelombang restrukturisasi kedua yang direncanakan untuk November dibatalkan oleh Zuckerberg.
- Perubahan kode pada platform dan infrastruktur internal meningkat sekitar 220 persen secara tahunan.
- Fitur baru atau peningkatan fitur yang sampai kepada pengguna hanya meningkat sekitar 36 persen.
- Insiden teknis dan keamanan meningkat secara signifikan.
- Waktu karyawan yang digunakan untuk menangani masalah atau "firefighting" meningkat sekitar 70 persen.
- Sentimen positif karyawan dalam survei internal turun dari 74 persen menjadi 55 persen.
- Meta tetap melanjutkan investasi besar pada AI dan penggunaan tim kecil yang dibantu agen AI.
- Zuckerberg kemudian menekankan pendekatan yang lebih berorientasi pada pemberdayaan manusia melalui AI.
Ketika AI Harus Diperbaiki oleh Manusia
Meta mungkin ingin menunjukkan kepada dunia bahwa perusahaan masa depan dapat berjalan dengan lebih sedikit manusia dan lebih banyak AI.
Namun eksperimen Project OT memberikan pelajaran yang jauh lebih menarik. Mengurangi jumlah manusia tidak otomatis membuat perusahaan lebih produktif.
AI memang dapat menghasilkan kode lebih cepat. AI dapat menjalankan lebih banyak tugas. AI dapat bekerja sepanjang waktu.
Tetapi ketika sistem tersebut melakukan kesalahan, manusia tetap harus berada di sana untuk memperbaikinya.
Dan semakin besar akses AI terhadap sistem perusahaan, semakin penting pula manusia yang mampu mengawasi dan mengendalikan teknologi tersebut.
Mungkin masa depan pekerjaan bukanlah:
"AI menggantikan manusia."
Melainkan:
"Manusia yang mampu mengendalikan AI menggantikan cara kerja manusia yang lama."
Dan Meta sendiri sedang belajar bahwa membangun masa depan tersebut ternyata jauh lebih sulit daripada sekadar memasang AI ke dalam perusahaan.
