Workslop, Ketika AI Membuat Kita Terlihat Sibuk, Tapi Nyatanya Tak Produktif

SUDUTPANDANG. Di era teknologi canggih seperti sekarang, siapa yang tidak tergoda menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menyelesaikan tugas-tugas kantor? Mulai dari menulis email, membuat laporan, hingga merancang presentasi, semua bisa dilakukan dalam hitungan menit berkat bantuan AI. Tapi, hati-hati. Riset terbaru dari Harvard Business Review, Stanford University, dan platform BetterUp justru mengungkap sisi lain yang mengejutkan, munculnya fenomena bernama workslop.

 

Apa Itu Workslop?

 

Istilah “workslop” terdengar seperti plesetan dari “work” (kerja) dan “slop” (asal jadi). Dan memang, itu tepat menggambarkan realitas yang terjadi. Workslop merujuk pada jenis pekerjaan atau hasil kerja yang secara tampilan terlihat profesional, rapi, dan "niat", tetapi ketika dibaca atau ditelaah lebih dalam, isinya hampa. Tidak ada substansi penting, tidak memberikan nilai tambah, dan sering kali malah membingungkan. Ini adalah bentuk kerja yang kelihatan sibuk, namun sejatinya tidak produktif.

 

Yang lebih mengkhawatirkan, fenomena ini dipicu oleh penggunaan AI secara sembarangan.

 

Bagaimana AI Menyulut Fenomena Ini?

 

Teknologi AI, khususnya dalam bentuk model bahasa seperti yang digunakan untuk membuat teks otomatis, memang memudahkan banyak proses administratif. Tapi dalam kemudahannya itu, ada jebakan yang tak disadari, manusia menjadi terlalu mengandalkan mesin, sehingga lupa menyaring dan mengolah informasi secara kritis.

 

AI bisa menghasilkan paragraf panjang dengan struktur bahasa yang mulus, tapi apakah semua itu relevan? Apakah benar-benar membantu tim atau atasan memahami inti dari pesan kita? Riset menunjukkan bahwa sebagian besar output yang dihasilkan dari AI terutama saat digunakan tanpa kontrol cenderung membentuk lapisan “noise” dalam komunikasi internal perusahaan.

Data Menarik dari Penelitian

 

Dalam studi yang melibatkan lebih dari 1.100 pekerja kantoran di Amerika Serikat, ditemukan bahwa:

1. Kerugian produktivitas akibat workslop diperkirakan mencapai US$186 per karyawan per bulan. Angka ini cukup signifikan jika dihitung secara agregat dalam sebuah perusahaan besar.
2. Pekerja yang sering menghasilkan workslop dianggap kurang cakap, tidak kreatif, dan tidak dapat diandalkan oleh rekan-rekannya. Meskipun mereka tampak produktif secara kasat mata (misalnya, rajin mengirim laporan dan dokumen), nyatanya kontribusi mereka terhadap tujuan organisasi sangat minim.
3. AI mempercepat produksi workslop, bukan hanya karena kecepatannya, tetapi karena tidak adanya filter kualitas yang memadai saat digunakan.

 

Efek Domino di Tempat Kerja

 

Bayangkan sebuah rapat mingguan di mana semua peserta membawa laporan yang dihasilkan dengan bantuan AI. Sekilas, semua orang tampak “siap”. Dokumen rapi, grafik menarik, dan paragraf-paragraf panjang yang terdengar meyakinkan. Tapi saat diskusi dimulai, tidak ada satu pun yang bisa menjelaskan data dengan akurat, atau menjawab pertanyaan kritis dari atasan. Inilah efek domino dari workslop, banyak dokumen, tapi miskin arah.

 

Fenomena ini juga membuat komunikasi menjadi kabur. Ketika terlalu banyak informasi tidak penting berseliweran di inbox, informasi yang benar-benar penting malah tenggelam. Alih-alih mempercepat pengambilan keputusan, workslop justru menunda segalanya.

 

Mengapa Ini Harus Diperhatikan Serius?

 

Teknologi AI memang bukan masalahnya. Justru, AI adalah alat yang sangat kuat jika digunakan dengan bijak. Yang menjadi masalah adalah bagaimana manusia memperlakukannya: sebagai pengganti akal sehat, atau sebagai asisten yang membantu kerja kita?

Dalam konteks ini, workslop seharusnya menjadi peringatan bahwa efisiensi bukan soal kecepatan, tapi soal relevansi dan makna. Konten yang baik bukan hanya soal panjangnya paragraf, tetapi tentang apakah pesan yang ingin disampaikan bisa dimengerti dan berdampak.

 

Apa yang Bisa Dilakukan?

 

Untuk menghindari jebakan workslop, ada beberapa hal yang bisa diterapkan di lingkungan kerja:

1. Pelatihan Literasi AI
   Pegawai perlu dibekali pemahaman tentang bagaimana cara menggunakan AI secara efektif. Bukan untuk menggantikan kerja otak, tapi untuk melengkapinya.
2. Kebijakan Kualitas Komunikasi
   Perusahaan sebaiknya menetapkan standar kualitas untuk komunikasi internal. Misalnya, setiap memo harus memuat kesimpulan yang jelas dan langkah tindak lanjut.
3. Evaluasi Berdasarkan Dampak, Bukan Volume
   Produktivitas tidak bisa diukur dari banyaknya dokumen yang dikirim, tetapi dari seberapa besar pengaruhnya terhadap keputusan atau kemajuan proyek.
4. Kolaborasi Manusia + AI
   Gunakan AI sebagai alat bantu awal, tapi tetap tinjau dan revisi hasilnya dengan penilaian manusia. Kombinasi ini akan jauh lebih kuat dibanding menyerahkan semuanya pada mesin.

Jangan Terjebak Ilusi Produktivitas

 

Munculnya workslop adalah bukti bahwa tidak semua bentuk “kesibukan” itu berarti. Dalam dunia kerja modern, kita ditantang untuk tidak hanya terlihat sibuk, tetapi benar-benar memberi kontribusi nyata. AI adalah alat, bukan jawaban instan. Menggunakannya secara bijak bisa meningkatkan kualitas kerja, tapi jika disalahgunakan, justru bisa menciptakan tumpukan pekerjaan yang tidak berarti.

 

Maka, sebelum mengirim email atau laporan berikutnya hasil generate-an AI, tanyakan dulu pada diri sendiri, apakah ini benar-benar penting? Jika tidak, mungkin kamu hanya menambah satu lagi dokumen ke dalam tumpukan workslop.