Janji AI Mengurangi Pekerjaan, Kenyataannya Malah Memperparah Burnout (Riset UC Berkeley)

Ringkasan riset

• Tim peneliti UC Berkeley mengamati 200 karyawan perusahaan teknologi selama 8 bulan, dari April hingga Desember 2025
• Hasil: setelah AI diadopsi, pekerjaan tidak berkurang dan justru makin intens serta bertambah
• Diterbitkan di Harvard Business Review edisi Februari 2026

3 pola utama bagaimana AI memperintensif pekerjaan

• Perluasan cakupan kerja
  • AI menutup kesenjangan pengetahuan → orang mulai masuk ke area di luar tugas aslinya (PM menulis kode, desainer ikut coding, dll.)
  • Eksperimen kecil → individu menyerap pekerjaan yang sebelumnya butuh personel tambahan
  • Engineer menghabiskan lebih banyak waktu untuk meninjau dan memperbaiki kode AI, coaching di Slack, menyelesaikan PR yang belum rampung, dan lain-lain
• Erosi batas waktu
  • Hambatan untuk mulai bekerja berkurang → “tugas kecil” jadi mudah diselipkan saat makan siang, di tengah rapat, atau saat file sedang dimuat
  • Tepat sebelum pulang muncul “prompt terakhir”, lalu percakapan dengan AI berlanjut setelah jam kerja dan pagi-pagi sekali
  • Batas antara kerja dan hidup makin kabur (terlihat ringan seperti chatting, tetapi sebenarnya mengurangi waktu istirahat)
• Ledakan multitasking
  • AI memungkinkan banyak pekerjaan berjalan bersamaan (membuat alternatif dengan AI saat coding, menjalankan banyak agent secara paralel, dll.)
  • Pekerjaan yang sempat ditunda pun mudah dihidupkan lagi → jumlah tugas terbuka meningkat
  • Beban perpindahan perhatian dan pemeriksaan output naik → kelelahan kognitif makin parah

Adopsi sukarela justru jadi masalah

• Fenomena di atas muncul bukan karena paksaan perusahaan, melainkan karena pilihan sukarela karyawan
• “Saya kira kalau produktivitas naik, saya akan bekerja lebih sedikit, tetapi malah jadi bekerja lebih banyak” (kesaksian karyawan)
• Simon Willison: “Saat memakai LLM, saya bisa menangani 2~3 proyek sekaligus → energi saya untuk sehari habis hanya dalam 1–2 jam”

Paradoks kenaikan produktivitas (riset terkait)

• METR: waktu kerja nyata developer berpengalaman naik 19%, tetapi secara subjektif mereka merasa 20% lebih cepat
• NBER: peningkatan produktivitas di perusahaan yang mengadopsi AI hanya 3%, hampir tanpa perubahan pada jam kerja maupun pendapatan
• Risiko jangka panjang: kelelahan kognitif → burnout → pengambilan keputusan melemah → kualitas turun → tingkat keluar-masuk karyawan meningkat

Usulan dan kesimpulan

• Organisasi perlu "AI practice" di level perusahaan: menetapkan aturan kapan, bagaimana, dan kapan harus berhenti menggunakan AI
• Contoh: “jeda keputusan” sebelum keputusan penting (meminta pendapat yang berlawanan, memeriksa keterkaitan dengan tujuan, dll.)
• Pertanyaan kuncinya: “Yang penting bukan AI mengubah pekerjaan, tetapi bagaimana kita merancang perubahan itu”

Pesan intinya: AI memang membuat pekerjaan lebih mudah, tetapi juga menjadi alat yang lebih sulit dihentikan.

https://aisparkup.com/posts/9161

[jjw9512151]

Saya biasanya saat menjalankan Claude Code, kalau konteks otak manusia saya sudah overload, saya jalan-jalan atau stretching untuk me-reset sesi. Saat jam makan siang, saya ke gym untuk hard reset juga.. Meski begitu, konteks yang bisa saya lihat dalam sehari tetap terbatas.. Kalau ada charging (gaji bulanan), memang agak bertambah sih..

[roxie]

Kekuatan yang muncul dari uang ya... anehnya terasa sangat manusiawi...

[huskyhoochu]

Apakah kalian semua masih ingat buku dongeng Michael Ende yang saya baca waktu kecil, [Momo].. ternyata kenyataan ini sudah diramalkan sejak dulu.

[labeldock]

Saya juga merasakannya belakangan ini. Dulu kelelahan mental datang setelah 6–7 jam, sekarang datang hanya dalam 2 jam.

[husky81]

Setidaknya sepertinya leher kura-kura akan sedikit berkurang.

[parkindani]

Kita memang perlu serius membahas pengurangan jam kerja, tetapi saya benar-benar khawatir karena Korea juga tidak bisa sendirian bekerja lebih sedikit.

[aer0700]

Apakah keuntungan perusahaan juga meningkat sebesar tambahan pekerjaan yang dilakukan?

[euphcat]

Ini mengingatkan saya pada paradoks Ratu Merah.

[softscarf]

Hasil bahwa AI tidak benar-benar meningkatkan efisiensi, tetapi malah hanya meningkatkan kepadatan kerja dan memberi tekanan pada pekerja, benar-benar menarik.
Saya sempat berpikir bahwa di perusahaan teknologi, penerapan AI akan jauh lebih efisien, tapi...
Karena ini masih tahap awal adopsi, sepertinya kita masih perlu waktu lebih lama untuk mengetahui apakah ini hanya masalah sementara atau justru masalah mendasar dari AI sebagai alat bantu kerja.