(SeaPRwire) –
By: Oliver Hawthorne
Kegagalan adopsi AI bukan soal keterampilan atau anggaran. Ini soal perlawanan diam-diam di dalam budaya perusahaan. Sebuah kecemasan industri yang dalam mulai mengkristal: apa yang lebih mahal, melatih ulang manusia atau menggantinya seluruhnya?
Dua narasi bertabrakan di konferensi Brainstorm Tech pekan lalu. China Widener, Wakil Ketua Deloitte, menyatakan perusahaan punya “masalah melupakan,” bukan adopsi. Dia mengibaratkannya seperti meminta seseorang melupakan cara membuat spaghetti yang telah dikuasai 20 tahun. Studi Deloitte mengungkap fakta keras: eksekutif mengalokasikan 93% anggaran AI untuk teknologi, hanya 7% untuk adopsi tenaga kerja. Di sisi lain, Eric Vaughan, CEO IgniteTech, mengambil jalan berbeda. Dia memecat sekitar 80% pekerjanya karena menolak AI meski telah diberi pelatihan intensif selama setahun. “Kami mengambil 20% dari seluruh penggajian, satu hari per minggu, selama satu kuartal penuh untuk pelatihan. Masih ada yang bilang, ‘Saya tidak akan melakukannya’,” ujarnya. Solusinya radikal: ganti mereka. Dia bahkan menyatakan, jika bisa mengulang, akan memulai dengan pembersihan itu lebih dulu.
Kedua pemimpin itu bertemu pada satu kesimpulan yang sama: adopsi AI pada akhirnya adalah tantangan budaya. Widener menekankan perlunya “melupakan, mempelajari kembali, dan belajar secara bersamaan.” Vaughan lebih blak-blakan. “Jika tim tidak selaras dengan Anda, atau tidak percaya pada misinya, tidak ada jumlah pelatihan, keterampilan, atau strategi yang akan memperbaiki masalah itu.” Ini bukan lagi debat tentang efisiensi alat. Ini adalah ujian loyalitas terhadap visi transformasi. Pola ini akan mendikte peta tenaga kerja teknologi ke depan, memisahkan perusahaan yang mampu berubah dari dalam dengan yang memilih pembaruan total melalui pergantian darah.
Author bio: Oliver Hawthorne, seorang Principal Correspondent yang ditempatkan secara permanen di sebuah tinjauan teknologi internasional, meliput persimpangan antara strategi bisnis, budaya perusahaan, dan disrupsi teknologi.