Burnout AI mengancam top performer di kantor

JAKARTA — burnout AI mulai muncul sebagai biaya tersembunyi dari implementasi kecerdasan buatan di kantor, terutama bagi karyawan berprestasi yang justru sering diminta memimpin perubahan. Banyak perusahaan ingin kerja lebih cepat. Tapi tubuh dan kepala orang tidak ikut ngebut.

Masalahnya bukan cuma soal alat baru. Saat perusahaan mendorong penggunaan AI, mereka juga kerap menambah lapisan pengawasan, koordinasi, dan tuntutan baru kepada orang-orang yang dianggap paling siap. Di titik itu, top performer justru bisa menanggung beban paling berat.

Top performer justru paling rentan

Survei platform wellness Wellhub menunjukkan 88 persen people leader menyebut mempertahankan talenta terbaik sebagai prioritas utama saat ini. Sebanyak 85 persen di antaranya juga mengatakan mereka memakai program kesehatan karyawan untuk mengejar target itu. Angka ini memberi sinyal sederhana: HR tidak lagi hanya bicara perekrutan, melainkan juga menjaga tenaga terbaik agar tidak tumbang di tengah tekanan baru.

Carolee Gearhart, chief revenue officer Wellhub, mengatakan kepada HR Brew bahwa AI bisa bekerja ke dua arah. “AI either amplifies burnout, or it can amplify performance,” kata Gearhart. “Everyone’s aiming for the scenario in which it’s going to be amplifying performance and grappling with the way that it’s accelerating burnout.”

Terjemahannya jelas. AI bisa membantu, tapi juga bisa menambah tempo kerja yang sulit diimbangi. Kalimatnya singkat. Risikonya nyata.

Dalam banyak organisasi, orang dengan kinerja terbaik dipilih untuk menjadi ujung tombak adopsi AI. Mereka diminta mencoba alat baru, menyusun alur kerja, melatih rekan setim, lalu memberi contoh untuk departemen lain. Tugasnya banyak. Waktunya tidak ikut bertambah.

Mengapa HR fokus ke orang terbaik

Gearhart menjelaskan, perhatian besar HR terhadap top talent muncul karena kelompok inilah yang sering memegang pengetahuan paling penting. Mereka memahami proses lama, cepat menguasai alat baru, dan biasanya dipercaya untuk mengawasi implementasi. Kalau mereka kelelahan lalu keluar, biaya yang timbul bisa besar: produktivitas turun, pengetahuan hilang, dan tim lain ikut tertinggal.