Di banyak organisasi, penggunaan AI oleh karyawan bukan lagi wacana. Akses sudah dibuka, kebijakan informal terbentuk, dan sebagian pekerjaan sehari-hari mulai “dibantu” AI. Namun, ketika HR dan manajer operasional meninjau hasil kerja lintas tim, muncul temuan yang berulang dari AI dan ketidakkonsistenan output kerja, output kerja menjadi semakin beragam dan sulit diseragamkan.

Situasi ini sering membingungkan. Secara logika, AI seharusnya membantu menyederhanakan pekerjaan. Tetapi realita di lapangan menunjukkan hal sebaliknya—variasi output meningkat, standar kualitas kabur, dan koordinasi tim menjadi lebih menantang. Artikel ini mengajak HR dan manajer melihat fenomena tersebut sebagai realita organisasi yang wajar terjadi ketika AI masuk tanpa kerangka yang jelas.

Variasi Output yang Meningkat setelah AI Digunakan

Sebelum menilai penyebabnya, penting untuk memahami gejala yang paling sering muncul. Variasi output bukan sekadar perbedaan gaya kerja, melainkan perbedaan tingkat kualitas, kedalaman analisis, dan relevansi hasil.

Ketika Setiap Orang Menghasilkan Versinya Sendiri

Tanpa standar penggunaan AI, setiap karyawan mengembangkan caranya masing-masing. Ada yang menggunakan AI untuk merangkum, ada yang untuk menyusun draf, ada pula yang menjadikannya referensi cepat. Masing-masing pendekatan terasa masuk akal secara individual, tetapi dalam skala tim justru memperlebar variasi.

Akibatnya:

• Satu laporan terasa sangat ringkas, yang lain terlalu panjang,
• Satu analisis tajam, yang lain dangkal,
• Satu output mudah ditindaklanjuti, yang lain membutuhkan klarifikasi ulang.

Riset dari Gartner menunjukkan bahwa adopsi AI tanpa standar kualitas yang disepakati dapat meningkatkan variasi output dan memperbesar beban review bagi manajer. Variasi ini sering tidak disadari di awal, tetapi menjadi masalah ketika volume pekerjaan meningkat.

Tidak Ada Standar Kualitas yang Disepakati

Variasi output yang tinggi hampir selalu berkaitan dengan satu hal: ketiadaan standar kualitas. AI mempercepat produksi output, tetapi tidak mendefinisikan apa yang dianggap “cukup baik” oleh organisasi.

Kecepatan Tanpa Kriteria Kualitas

Ketika standar kualitas tidak diperbarui, karyawan cenderung mengandalkan persepsi masing-masing. AI membantu menghasilkan sesuatu dengan cepat, tetapi kriteria keberhasilan tetap kabur. Dalam kondisi ini, kecepatan sering mengalahkan ketepatan.

Laporan dari McKinsey & Company menegaskan bahwa nilai AI bagi organisasi muncul ketika teknologi diiringi penyelarasan proses dan ekspektasi kinerja. Tanpa penyelarasan tersebut, AI justru mempercepat ketidaksinkronan antara ekspektasi manajerial dan hasil kerja di lapangan.

Bagi HR dan manajer operasional, ketiadaan standar kualitas ini membuat evaluasi kinerja menjadi semakin subjektif dan melelahkan.

Koordinasi Tim yang Semakin Terganggu

Masalah tidak berhenti pada kualitas output individual. Ketika variasi meningkat dan standar tidak jelas, koordinasi tim ikut terdampak.

Ketika Output Sulit Disatukan

Dalam pekerjaan kolaboratif, konsistensi menjadi kunci. Namun, AI yang digunakan secara bebas tanpa kerangka bersama membuat output sulit disatukan. Tim menghabiskan waktu tambahan untuk menyelaraskan format, menyamakan kedalaman analisis, dan menyepakati ulang arah kerja.

Alih-alih menghemat waktu, AI dalam kondisi ini justru menambah pekerjaan koordinasi. Beban ini sering jatuh pada manajer operasional, yang harus menjembatani perbedaan output agar tetap selaras dengan tujuan tim.

Laporan dari Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) menyoroti bahwa penggunaan AI di tempat kerja perlu diiringi tata kelola yang jelas agar tidak mengganggu kolaborasi dan akuntabilitas. Tanpa itu, teknologi berpotensi menambah friksi internal.

AI Tanpa Standar Memperlebar Variasi Output

Jika ditarik benang merahnya, pola yang muncul menjadi konsisten: AI tanpa standar justru memperlebar variasi output. Masalah ini bukan disebabkan oleh AI itu sendiri, melainkan oleh ketiadaan tata kelola penggunaan.

Dari Efisiensi ke Risiko Operasional

Pada tahap awal, variasi output mungkin hanya terasa sebagai “perbedaan gaya”. Namun dalam jangka menengah, variasi ini berkembang menjadi risiko:

• Kualitas layanan tidak konsisten,
• Keputusan diambil berdasarkan output yang tidak setara, dan
• Kepercayaan antar tim menurun.

Di titik inilah HR dan manajer perlu mulai melihat penggunaan AI sebagai isu tata kelola, bukan sekadar isu produktivitas individual. Risiko ini dibahas lebih lanjut dalam artikel lanjutan mengenai risiko penggunaan AI oleh karyawan tanpa standar kerja yang jelas

Mengapa HR dan Manajer Operasional Perlu Waspada

Bagi HR, variasi output adalah sinyal awal bahwa sistem kerja perlu ditinjau. Bagi manajer operasional, ini adalah indikator bahwa koordinasi tim berada di bawah tekanan baru.

Jika dibiarkan, variasi output yang tinggi akan berdampak pada penurunan konsistensi kinerja, meningkatnya beban supervisi, dan melemahnya kejelasan peran.

Pendekatan yang lebih matang adalah mengarahkan penggunaan AI melalui kerangka yang jelas dan selaras dengan tujuan kerja. Kerangka inilah yang menjadi bagian dari Pelatihan AI untuk Produktivitas & Efektivitas Kerja Karyawan—halaman rujukan utama yang membahas bagaimana organisasi menata ulang cara kerja agar AI benar-benar mendukung kinerja, bukan menambah kompleksitas.

Melihat Variasi Output sebagai Sinyal, Bukan Gangguan

Ketika AI sudah digunakan tetapi output kerja tetap tidak konsisten, organisasi sebetulnya sedang menerima sinyal penting. Sinyal bahwa teknologi telah bergerak lebih cepat daripada standar dan tata kelola kerja.

ReFrame Positive membantu organisasi atau perusahaan dalam merancang kerangka yang menjadi bagian dari Pelatihan AI untuk Produktivitas & Efektivitas Kerja Karyawan.

Bagi HR dan manajer operasional, memahami sinyal ini sejak dini memungkinkan organisasi mengambil langkah yang lebih terarah. Bukan dengan membatasi penggunaan AI, tetapi dengan menyiapkan standar kualitas dan koordinasi yang relevan. Dengan begitu, variasi output dapat dikendalikan, dan AI benar-benar berfungsi sebagai pendukung kinerja dalam jangka menengah dan panjang.