‹ Daftar slide
Pertemuan 14: Masa Depan: Organisasi & Manusia + AI
Masa Depan: Organisasi & Manusia + AI
Menganalisis dampak AI terhadap masa depan pekerjaan, struktur organisasi, dan kebutuhan talenta baru di era kolaborasi manusia-mesin
Kecerdasan Buatan
Pertemuan 14 dari 14
CPL2 · CPL4 · CPL6
Agenda Pertemuan 14
Sesi 1 — Pasar Tenaga Kerja & Organisasi
- Pekerjaan yang terdampak vs. yang berkembang
- Struktur organisasi di era AI
- Profil talenta baru yang dibutuhkan
Sesi 2 — Kolaborasi Manusia-Mesin & Proyek Akhir
- Prinsip kolaborasi manusia-AI
- Upskilling & reskilling: roadmap individu
- Konsultasi Proyek Akhir: AI Strategy Roadmap
- Refleksi & penutup mata kuliah
Fokus Sub-CPMK: (C5) Menganalisis dampak AI terhadap masa depan pekerjaan, struktur organisasi, dan kebutuhan talenta baru.
Tiga Pertanyaan Besar di Pertemuan Ini
🤔
Apakah AI akan menggantikan saya?
Pekerjaan mana yang paling rentan? Mana yang justru tumbuh? Apa artinya bagi Anda?
🏢
Bagaimana organisasi berubah?
Struktur, hierarki, peran baru, dan cara kerja tim di era AI native.
🚀
Apa yang harus saya kuasai?
Keahlian, mindset, dan roadmap belajar untuk menjadi profesional yang relevan.
Posisi kita: Bukan teknolog yang membangun AI, tapi manajer bisnis yang memimpin organisasi di dunia tempat AI ada di mana-mana. Perspektif ini sangat berbeda — dan itulah yang membuat Anda unik.
Topik 1
Dampak AI pada Pasar Tenaga Kerja
Otomasi, transformasi peran, dan peluang baru
Pekerjaan yang Paling Rentan Terhadap Otomasi AI
| Kategori Pekerjaan | Tingkat Risiko |
|---|---|
| Entri data & administrasi | Sangat Tinggi |
| Layanan pelanggan rutin (FAQ, tracking) | Sangat Tinggi |
| Analisis laporan standar | Tinggi |
| Pemasaran konten generik | Tinggi |
| Quality control visual sederhana | Sedang |
| Paralegal & riset dokumen | Sedang |
| Akuntansi rutin & rekonsiliasi | Tinggi |
| Terjemahan dokumen standar | Tinggi |
Konteks Indonesia
- Bank BRI & BCA: Ribuan teller dan CS terstandar sedang bergeser ke BRImo / myBCA; fungsi AI chatbot menangani ~70% pertanyaan rutin
- Gojek: Tim support tier-1 dikurangi; AI menangani refund rutin dan keluhan standar
- BPJS Kesehatan: Otomasi verifikasi klaim berbasis rule-based AI — pekerjaan verifikator manual berkurang
Pola kunci: Tugas yang bersifat rutin, terprediksi, berbasis aturan, dan berbasis data adalah yang paling cepat ter-otomasi, terlepas dari industri.
Pekerjaan yang Tumbuh di Era AI
AI-Adjacent Roles
- AI Product Manager
- Prompt Engineer / AI Workflow Designer
- AI Trainer & Data Annotator
- AI Ethics Officer
- Human-AI Interaction Designer
Diperkuat AI (Augmented)
- Analis bisnis berbasis data
- Manajer pemasaran digital
- Konsultan strategi
- Dokter & tenaga kesehatan
- Pengajar & fasilitator pembelajaran
Tidak Tergantikan (Human-Core)
- Pemimpin & manajer senior
- Negosiator & mediator
- Konselor & psikolog
- Wirausahawan & inovator
- Seniman & kreator budaya
World Economic Forum (2023) — Future of Jobs Report: ~85 juta pekerjaan mungkin tergeser oleh otomasi pada 2025, tapi ~97 juta peran baru akan muncul — net positif, tapi transisi membutuhkan upskilling besar-besaran. Angka ini bersifat estimasi dan diperdebatkan, tapi arah tren konsisten.
Transformasi Struktur Organisasi
Organisasi Tradisional (Hierarkis)
- Piramida: banyak lapisan manajerial
- Informasi mengalir lambat dari atas ke bawah
- Keputusan terpusat pada eksekutif
- Departemen fungsional terkotak (silo)
- Skala melalui penambahan headcount
- Perubahan: lambat, resistensi tinggi
Organisasi AI-Native
- Datar: lebih sedikit lapisan manajerial
- Informasi real-time dari dashboard AI
- Keputusan didistribusikan, didukung data
- Tim lintas fungsi berorientasi produk
- Skala melalui AI & automasi, bukan headcount
- Perubahan: cepat, eksperimen terus-menerus
Contoh Transformasi Struktural di Indonesia
- Tokopedia/TikTok Shop: Tim produk kecil (~10 orang) kelola fitur yang melayani jutaan pengguna dengan bantuan AI
- Telkom Indonesia: Mengurangi lapisan manajerial menengah; data-driven decision melalui dashboard terpusat
- Kementerian Keuangan RI: AI untuk analisis APBN dan deteksi anomali — analis senior fokus ke interpretasi & rekomendasi
- Bukalapak: Shift ke AI-augmented operations setelah restrukturisasi — tim lebih kecil, tools lebih canggih
Topik 2
Upskilling & Reskilling di Era AI
Keahlian yang dibutuhkan dan roadmap pengembangan diri
T-Shaped Professional di Era AI
Breadth: Literasi AI (Wajib Semua)
- Memahami cara kerja AI secara konseptual
- Mampu menggunakan tools AI produktif (ChatGPT, Copilot, Gemini)
- Mengevaluasi output AI secara kritis
- Memahami etika dan bias AI
- Mampu berkomunikasi dengan tim teknis AI
Depth: Domain + AI Intersection
- Marketing + AI = hyper-personalization, campaign optimization
- Finance + AI = fraud detection, credit scoring, risk modeling
- Operations + AI = supply chain optimization, demand forecasting
- HR + AI = talent analytics, performance prediction
Keahlian Manusia yang Tetap Kritis
Empati & Kecerdasan Emosional
Memahami, merasakan, dan merespons emosi manusia. AI tidak memiliki pengalaman subjektif.
Kepemimpinan & Pengaruh
Menginspirasi, memotivasi, dan memimpin dalam ketidakpastian. Kepercayaan dibangun antarmanusia.
Kreativitas & Inovasi
Menciptakan ide benar-benar baru, melampaui pola yang ada. AI berkreasi dalam distribusi data latihnya.
Penilaian Etis & Kontekstual
Memutuskan apa yang seharusnya dilakukan, bukan hanya apa yang bisa dilakukan. AI tidak memiliki nilai dan tanggung jawab moral.
Adaptasi dalam Ambiguitas
Menghadapi situasi benar-benar baru tanpa data historis. AI tidak dapat berimprovisasi di luar distribusi pelatihannya.
Coba Sendiri: Skor Risiko Keusangan Keterampilan Anda
Isi penilaian diri terhadap keterampilan yang Anda miliki saat ini dan amati skor risiko keusangan yang dihasilkan sebelum menyusun roadmap upskilling.
Roadmap Upskilling: Dari Kampus ke Karier
| Fase | Waktu | Target | Aksi Konkret | Tools |
|---|---|---|---|---|
| Fondasi | Sekarang – 6 bln | AI literate | Gunakan AI tools setiap hari; kritis terhadap output; belajar prompt engineering dasar | ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity |
| Aplikasi | 6 – 18 bln | AI augmented professional | Integrasikan AI ke workflow domain Anda; bangun proyek portofolio; ikuti komunitas praktisi | Notion AI, Google Analytics, Power BI + Copilot |
| Spesialisasi | 18 – 36 bln | AI domain expert | Ambil sertifikasi (Google AI, AWS ML, Microsoft AI); lead proyek AI di organisasi | GCP, AWS, Azure, DataCamp, Coursera |
| Kepemimpinan | 3 – 5 tahun | AI strategy leader | Rumuskan AI strategy organisasi; bangun tim AI-enabled; advokasi tata kelola AI | Executive education, think tank, komunitas CDTO |
Prinsip kunci: Jangan belajar AI untuk menjadi AI. Belajar AI untuk menjadi manusia yang lebih efektif — yang memimpin, memutuskan, dan berkreasi dengan bantuan AI.
Topik 3
Kolaborasi Manusia-Mesin
Prinsip, pola, dan praktik terbaik bekerja bersama AI
Empat Model Kolaborasi Manusia-AI
1. AI sebagai Asisten
Manusia memimpin, AI membantu. Contoh: dokter menggunakan AI untuk mempercepat pembacaan CT-scan — tapi diagnosis akhir tetap dokter. Tokoh manusia: sentral.
Cocok untuk: keputusan berisiko tinggi
2. AI sebagai Kolaborator
Manusia dan AI kontribusi setara. Contoh: analis keuangan dan AI model melakukan analisis parallel lalu hasilnya digabung. Complementary strengths.
Cocok untuk: analisis kompleks
3. AI sebagai Supervisor
AI memimpin eksekusi, manusia mengawasi dan mengintervensi saat perlu. Contoh: sistem rekomendasi Tokopedia berjalan otomatis, tim manusia monitoring dan tune. Human-in-the-loop.
Cocok untuk: proses berulang, skala besar
4. AI Otonom (dengan Oversight)
AI beroperasi mandiri dalam batas yang ditentukan manusia. Contoh: fraud detection BCA memblokir transaksi mencurigakan secara otomatis, manusia audit periodik. Human-on-the-loop.
Cocok untuk: operasi real-time, risiko terukur
Praktik Terbaik Kolaborasi Manusia-AI
Desain Kerja yang Efektif
- Tetapkan batas tanggung jawab: Mana yang AI, mana yang manusia — jangan abu-abu
- Jaga keahlian manusia: Jangan biarkan manusia kehilangan kemampuan karena terlalu bergantung AI
- Bangun override mechanism: Manusia harus selalu bisa override AI
- Audit output AI secara rutin: Jangan percaya buta — verifikasi sampel berkala
Mindset yang Diperlukan
- Curiosity bukan fear: AI adalah mitra, bukan ancaman
- Critical thinking: output AI = hipotesis yang perlu diverifikasi
- Adaptability: tools berubah cepat, prinsip lebih stabil
Studi Kasus: BRImo & Tim CS Hybrid
BRI mengimplementasikan model kolaborasi hybrid untuk layanan pelanggan:
- Tier 1 (AI Chatbot): ~70% pertanyaan diselesaikan otomatis — saldo, mutasi, info produk, FAQ
- Tier 2 (AI + Human Asisten): Keluhan moderat — AI menyiapkan konteks, manusia berkomunikasi
- Tier 3 (Human Senior): Kasus kompleks, emosional, fraud — manusia 100%
- Hasil: Waktu tunggu turun ~60%; kepuasan meningkat; CS senior fokus ke kasus bernilai tinggi
Pelajaran: Hybrid model tidak mengurangi tim — tapi meredesain peran agar manusia fokus ke hal yang paling membutuhkan manusia.
Sesi Konsultasi
Proyek Akhir: AI Strategy Roadmap
Panduan, kriteria penilaian, dan sesi konsultasi kelompok
Rubrik Penilaian: AI Strategy Roadmap
| Komponen | Bobot | Deskripsi | Kriteria Unggul |
|---|---|---|---|
| Diagnosis Bisnis | 20% | Analisis situasi perusahaan: industri, posisi kompetitif, pain point yang bisa diatasi AI | Identifikasi spesifik, didukung data sekunder, konteks Indonesia jelas |
| Use Case AI | 25% | Minimal 3 use case AI yang relevan, dengan justifikasi bisnis dan teknis | Use case realistis, ROI teridentifikasi, prioritas berdasarkan feasibility & impact |
| Roadmap Implementasi | 20% | Timeline 12-24 bulan: fase, milestone, resource yang dibutuhkan | Roadmap konkret, mempertimbangkan kesiapan organisasi, ada quick wins |
| Risiko & Tata Kelola | 20% | Identifikasi risiko AI (bias, privasi, keamanan) dan mitigasi | Risiko relevan teridentifikasi, mitigasi feasible, pertimbangan regulasi Indonesia |
| Presentasi & Komunikasi | 15% | Kejelasan argumen, kualitas visualisasi, kemampuan menjawab pertanyaan | Narasi kohesif, slide profesional, menjawab pertanyaan dengan substansi |
Pengingat: Gunakan konsep dari seluruh pertemuan — data strategy (P2), AI dalam pemasaran (P3), operasi (P5-6), etika (P12-13). Roadmap yang baik adalah sintesis, bukan hanya daftar use case.
Sesi Konsultasi: Agenda & Panduan
Format Sesi Konsultasi
- Durasi per kelompok: ~10-12 menit
- Struktur: 3 menit presentasi progres → 7 menit feedback dosen
- Fokus feedback: Kelayakan use case, kekuatan argumen bisnis, gap yang perlu diperkuat
- Kelompok lain: Boleh menyimak, beri inspirasi lintas proyek
Persiapkan: Slide atau dokumen yang menunjukkan (1) perusahaan/industri yang dipilih, (2) draft minimal 2 use case, (3) pertanyaan spesifik yang ingin Anda diskusikan.
Pertanyaan Panduan untuk Refleksi Proyek
- Apakah use case AI Anda memiliki data yang cukup untuk diimplementasikan?
- Apakah tim manajemen perusahaan siap untuk perubahan yang ditimbulkan AI?
- Apa risiko AI yang paling signifikan untuk konteks perusahaan Anda?
- Bagaimana Anda akan mengukur keberhasilan implementasi AI (KPI apa)?
- Apa quick win yang bisa dicapai dalam 3 bulan pertama?
Rangkuman: 14 Pertemuan Kecerdasan Buatan
Fondasi yang Anda Bangun
- P1-2: Evolusi AI & Data sebagai aset strategis
- P3-4: AI dalam pemasaran, penjualan, dan operasi
- P5-6: Machine learning & deep learning untuk manajer
- P7-8: NLP, computer vision & generative AI
- P9-10: AI Strategy & change management
- P11-12: Fintech AI & AI dalam rantai pasok
- P13-14: Etika, tata kelola, dan masa depan AI
Kemampuan yang Anda Kembangkan (CPL)
- CPL2 (Implementasi): Mampu menggunakan AI tools dan menerapkan konsep AI ke fungsi bisnis
- CPL4 (Teknologi): Mampu mengevaluasi teknologi AI secara kritis untuk konteks bisnis
- CPL6 (Problem-solving): Mampu merumuskan AI Strategy Roadmap untuk organisasi nyata
CPMK 1-5 tercapai: Membingkai peluang → Menganalisis aplikasi → Mengevaluasi teknik → Merumuskan strategi → Menerapkan tata kelola
Pesan Penutup: Menjadi Pemimpin di Era AI
"The question is not whether AI will transform business and society. It will. The question is whether you will be a leader of that transformation — or someone who is transformed by it."
— Adaptasi dari berbagai pemikir kepemimpinan digital
🔍
Tetap Ingin Tahu
AI berkembang setiap bulan. Rasa ingin tahu adalah keunggulan kompetitif Anda.
🤝
Tetap Manusiawi
Empati, kepemimpinan, dan penilaian etis adalah yang tidak bisa digantikan AI.
🌏
Kontribusi untuk Indonesia
Keahlian AI Anda paling berdampak ketika dikontribusikan untuk konteks Indonesia yang nyata.
Selamat menyelesaikan mata kuliah Kecerdasan Buatan!
Gunakan pengetahuan ini untuk memimpin, bukan hanya mengikuti, transformasi AI di Indonesia.
Gunakan pengetahuan ini untuk memimpin, bukan hanya mengikuti, transformasi AI di Indonesia.
Informasi Presentasi Akhir & Q&A
Jadwal Presentasi Proyek Akhir
| Item | Detail |
|---|---|
| Format | Presentasi kelompok 15 menit + 10 menit tanya jawab |
| Slide | Maks. 15 slide, format PDF atau PPT |
| Deliverable | AI Strategy Roadmap document (maks. 10 halaman) |
| Penilaian | Rubrik 5 komponen (lihat slide 16) |
| Upload | LMS UNDIP, H-1 sebelum jadwal presentasi |
Konfirmasi jadwal slot presentasi kelompok Anda via LMS atau grup kelas.
Referensi Lanjut yang Direkomendasikan
- Iansiti & Lakhani (2020). Competing in the Age of AI. HBR Press.
- Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Living and Working with AI. Penguin.
- Davenport, T. H. (2018). The AI Advantage. MIT Press.
- Farri & Rosani (2025). HBR Guide to Generative AI for Managers. HBR Press.
Komunitas & Platform Belajar
- Google AI Essentials (gratis, Coursera)
- LinkedIn Learning: AI for Business Leaders
- Komunitas AI Indonesia: KORIKA, AI-ID, IAII
Kecerdasan Buatan · PEBD6026 · Program Studi S1 Bisnis Digital
Fakultas Ekonomika dan Bisnis · Universitas Diponegoro
Fakultas Ekonomika dan Bisnis · Universitas Diponegoro