Ulasan Kinerja yang Hanya Formalitas: Mengapa Hal Ini Semakin Berbahaya di Era AI

AI Mengungguli Manusia dalam Produktivitas, tetapi dengan Risiko Tersembunyi

Kemampuan AI untuk menulis email, menganalisis data, dan menghasilkan kode membuat mesin unggul dalam hampir semua tolok ukur yang selama ini digunakan: kecepatan, produktivitas, dan penyelesaian tugas. Berdasarkan tolok ukur ini, manusia kalah. Bukan hanya pekerjaan, tetapi juga martabat dan nilai mereka.

Sebuah studi manajemen terbaru mengungkapkan bahwa AI dapat membantu manusia menyelesaikan 12% lebih banyak pekerjaan dengan 25% lebih cepat, namun AI juga salah dalam memberikan jawaban sebanyak 19% dari waktu. Angka ini menunjukkan sebuah ironi: kita mengoptimalkan kecepatan, tetapi diam-diam menerima tingkat kesalahan yang terus menumpuk.

Jika kita hanya mengejar produktivitas tanpa arah yang jelas, ibarat Wile E. Coyote yang berlari kencang tanpa menyadari tanah di bawahnya sudah hilang. Inilah yang terjadi pada sistem penilaian kinerja saat ini.

AI dan Manusia: Dua Kecerdasan yang Fundamental Berbeda

AI dan manusia memiliki jenis kecerdasan yang sangat berbeda. Meskipun disebut "generatif", AI sebenarnya bersifat rekursif. Layaknya "media sosial" yang tidak benar-benar sosial, AI hanya menemukan pola dari apa yang sudah ada, mengoptimalkan pekerjaan yang sudah dilakukan, dan mempercepat keputusan yang sudah diambil. Itu memang sangat powerful.

AI dapat menciptakan lagu berdasarkan cerita Anda atau mengkodekan situs web sederhana. Namun, AI tidak dapat membayangkan hal-hal baru. AI tidak bisa berbeda pendapat, tidak bisa berempati, tidak bisa merasakan ketegangan, atau menyadari ketika sebuah keputusan kehilangan integritas. Manusia bisa melakukannya.

Manusia tidak hanya memproses dunia—kita menciptakan versi baru dari dunia. Kita mengambil masalah yang belum terpecahkan, duduk dengan kontradiksinya, dan berjuang cukup lama untuk menemukan solusi yang bermanfaat. Kemampuan generatif inilah—untuk membayangkan, bukan sekadar meniru—yang mendorong setiap inovasi bermakna. Dan inilah yang selama ini tidak pernah dilihat oleh sistem pengukuran manajemen kita.

Akar Masalah: Sistem Penilaian Kinerja yang Usang

Masalah ini sebenarnya bukan hal baru. Ini adalah masalah yang sudah berusia 100 tahun, tetapi kemunculan AI telah menjadikannya krisis yang mendesak.

Dari Manajemen Ilmiah hingga Peringkat Karyawan

Pada awal 1900-an, Frederick Taylor memperkenalkan manajemen ilmiah—gagasan bahwa pekerjaan manusia dapat dan harus distandardisasi, diukur, dan dioptimalkan layaknya input industri. Manusia dianggap sebagai input, efisiensi sebagai output.

Tak lama setelah itu, Angkatan Darat AS memformalkan sistem peringkat untuk menilai prajurit—alat hierarki militer yang dirancang untuk memilah prajurit untuk penempatan, bukan untuk pengembangan. Setelah perang berakhir, korporasi mewarisi kedua logika dan bentuknya. Pada tahun 1950-an, ulasan kinerja tahunan menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan korporat. Bukan karena sistem ini mengembangkan orang, ide, atau inovasi, melainkan karena sistem ini mengurutkan, menilai, dan merangking.

Kemudian, Jack Welch mengukuhkan praktik ini di GE. Ia menjadikan sistem peringkat sebagai mekanisme untuk memecat karyawan: 20% teratas diberi penghargaan besar, sementara 10% terbawah dipecat setiap tahun. Apa yang menyebar ke seluruh dunia bisnis bukan hanya praktik, tetapi juga premis: manusia diciptakan untuk dirangking, bukan untuk dihubungkan.

Yang mengejutkan, sistem peringkat ini sebenarnya bukan tentang meningkatkan kinerja. Welch membutuhkan mekanisme untuk memangkas karyawan demi mengelola persepsi pemegang saham. Ia menggunakan sistem ini, di antara alat lainnya, untuk menunjukkan pertumbuhan perusahaan yang agresif.

Krisis yang Terlupakan: Sistem yang Tidak Lagi Relevan

Sistem peringkat ini telah menjadi norma selama satu abad, tetapi kini semakin tidak relevan di era AI. Produktivitas semakin tinggi, tetapi inovasi dan integritas semakin terabaikan. Manusia kehilangan pekerjaan, martabat, dan nilai karena sistem yang sudah usang.

"Kita mengoptimalkan gerakan, bukan arah. Kita seperti Wile E. Coyote yang berlari kencang, tetapi baru sadar terlambat bahwa tanah di bawahnya sudah hilang."

Apa yang Harus Dilakukan?

Sistem penilaian kinerja yang hanya mengukur produktivitas dan peringkat tidak lagi memadai. Kita membutuhkan sistem yang mampu melihat kemampuan generatif manusia—kemampuan untuk membayangkan, berempati, dan menciptakan sesuatu yang benar-benar baru. Tanpa itu, inovasi akan mati, dan manusia akan terus kehilangan nilai dalam dunia yang semakin didominasi oleh AI.

Era AI telah memaksa kita untuk mempertanyakan kembali: apakah yang kita ukur selama ini benar-benar yang penting? Atau apakah kita hanya terjebak dalam formalitas yang tidak lagi relevan?