AI Generatif Mengubah Strategi Pengambilan Pekerja dan Norma Baharu dalam Operasi

Di Sebalik “Gelembung Gaji Permulaan”: Peralihan Kualitatif dalam Pengambilan Pekerja

Gaji permulaan untuk graduan baru semakin meningkat secara mendadak. Syarikat-syarikat gergasi IT terutamanya, menawarkan gaji permulaan melebihi RM9,000 sebulan, mewujudkan situasi yang boleh dipanggil “gelembung gaji permulaan.”

Namun, intipati berita ini bukanlah kenaikan gaji semata-mata. Menurut laporan ITmedia, sebuah syarikat besar telah memutuskan bahawa “AI generatif lebih baik daripada graduan baru,” lalu mengurangkan jumlah pengambilan sambil menggunakan AI untuk menampung operasi.

Ini bukan sekadar pengurangan kos. Ia adalah peralihan paradigma dalam pengurusan yang mentakrifkan semula keseimbangan antara “kualiti tenaga kerja” dan “tahap penggunaan AI.”

Sebagai seseorang yang telah menggabungkan pelbagai AI seperti Claude, ChatGPT, dan Grok dalam syarikat sendiri, mencapai pengurangan 1,550 jam kerja setahun, saya boleh katakan bahawa trend ini bukan hanya untuk syarikat besar.

Tiga Mesej Pengurusan di Sebalik “Pengambilan Super Selektif”

Di sebalik pengambilan super selektif, terdapat tiga keputusan pengurusan:

Pertama, “pengoptimuman kos gaji.” Daripada mengambil 10 graduan baru dengan gaji permulaan RM9,000, jika kos bulanan AI beberapa ribu ringgit boleh menghasilkan output yang setara atau lebih baik, pulangan pelaburan adalah jelas.

Kedua, “penyusunan semula reka bentuk kerja.” Idea untuk memisahkan tugas rutin yang boleh diserahkan kepada AI dan tugas kreatif yang hanya boleh dilakukan oleh manusia semakin diterima.

Ketiga, “pengurangan organisasi.” Struktur di mana segelintir pekerja elit menggunakan AI untuk menjalankan operasi secara langsung mengurangkan kos tidak langsung.

Kes Penggunaan AI oleh Lebih 9,000 Pekerja Pasona: Realiti Penembusan Dalaman

Bersama perubahan dalam strategi pengambilan, apa yang perlu diberi perhatian ialah tahap penembusan penggunaan AI dalam syarikat. Di Pasona Group, penggunaan AI dalam syarikat telah berkembang sehingga komuniti AI generatif diberi penghargaan. Malah, lebih 9,000 pekerja menggunakan AI dalam kerja mereka, mencapai penambahbaikan operasi yang konkrit.

Apa yang boleh dipelajari daripada kes ini ialah kejayaan pelaksanaan AI bergantung pada “budaya organisasi,” bukan “prestasi alat.” Pasona tidak memaksa AI secara top-down, sebaliknya membentuk komuniti di mana pekerja boleh belajar secara sukarela antara satu sama lain.

Tiga Langkah Penembusan AI yang Boleh Ditiru oleh PKS

Apa yang saya syorkan kepada syarikat klien ialah tiga langkah berikut:

Pertama, “mengumpul pengalaman kejayaan kecil.” Sebelum menyasarkan pelaksanaan seluruh syarikat, lakukan ujian penambahbaikan operasi menggunakan AI di jabatan tertentu. Mulakan dengan tugas yang mudah dilihat kesannya, seperti pemprosesan invois di jabatan perakaunan atau bantuan penulisan e-mel di jabatan jualan.

Kedua, “berkongsi dan meluaskan kes kejayaan.” Pendekatan komuniti Pasona sangat berkesan dalam hal ini. Dalam syarikat sendiri, sediakan saluran penggunaan AI di Slack atau Teams, dan wujudkan ruang di mana pekerja boleh berkongsi pengetahuan.

Ketiga, “melaksanakan latihan literasi AI.” Selain cara menggunakan alat, sediakan sesi tetap untuk mempelajari kemahiran menilai output AI secara kritis dan asas reka bentuk prompt.

Syarikat Baharu Pembangunan AI Tempatan dan Cabaran “Ketepatan Maklumat”

Sebuah syarikat baharu pembangunan AI tempatan telah ditubuhkan dengan pelaburan daripada lebih 15 syarikat termasuk Toshiba dan Hitachi. Langkah ini menunjukkan bahawa syarikat mula melihat AI bukan sebagai “perkhidmatan luaran” tetapi sebagai “asas pengurusan” mereka sendiri.

Pada masa yang sama, cabaran “ketepatan maklumat” dalam penggunaan AI generatif juga menjadi jelas. Walaupun satu kajian menunjukkan 86.7% merasakan kesan positif, kebimbangan terhadap halusinasi (penjanaan maklumat palsu) masih berterusan.

Pendekatan Praktikal untuk Menjamin Ketepatan Maklumat

Berdasarkan pengalaman saya, daripada mempercayai output AI secara membuta tuli, tetapkan tiga titik semakan berikut untuk memastikan ketepatan praktikal:

Pertama, “sistematisasi semakan fakta.” Apabila menggunakan AI untuk tugas penting, sentiasa sertakan proses di mana manusia membuat semakan akhir. Terutamanya untuk semakan kontrak dan urusan undang-undang, jangan telan mentah-mentah cadangan AI; ia perlu melalui semakan pakar.

Kedua, “amalan membandingkan output AI.” Jangan bergantung pada satu AI sahaja; tanya soalan yang sama kepada Claude dan ChatGPT dan bandingkan jawapan untuk mengesan bias.

Ketiga, “penambahbaikan prompt secara berterusan.” Walaupun soalan yang sama, ketepatan output boleh berbeza dengan ketara bergantung pada cara prompt ditulis. Wujudkan mekanisme untuk mengumpul dan berkongsi prompt yang dioptimumkan untuk operasi syarikat sendiri.

Ejen AI Sudah dalam Fasa Praktikal: Apa yang Perlu Dilakukan oleh Pengurus Sekarang

Menurut laporan Nikkei BP, penggunaan ejen AI dalam syarikat sudah memasuki fasa penyebaran. Bukan sekadar chatbot, ejen AI yang melaksanakan tugas secara autonomi mempercepatkan automasi operasi.

Saya sendiri mengendalikan 32 ejen AI dalam syarikat, mengautomasikan pelbagai tugas daripada siaran media sosial hingga semakan kontrak dan perdagangan FX. Kos bulanan adalah kira-kira RM630, tetapi ia menjana nilai setara kira-kira RM226,000 setahun.

Tiga Tindakan yang Perlu Dimulakan Sekarang

Sebagai pengurus, tiga tindakan yang perlu diambil sekarang ialah:

Pertama, “menyemak operasi syarikat untuk melihat sama ada ia boleh digantikan dengan AI.” Senaraikan semua operasi, dan klasifikasikan tugas rutin yang boleh digantikan oleh AI dan tugas kreatif yang hanya boleh dilakukan oleh manusia.

Kedua, “mengira ROI penggunaan AI.” Dengan alat AI yang berharga beberapa ribu ringgit sebulan, kira berapa ramai pekerja yang boleh digantikan, dengan angka konkrit.

Ketiga, “mulakan dari skala kecil dan sahkan kesan.” Jangan tergesa-gesa melaksanakan seluruh syarikat; mulakan dari jabatan atau tugas tertentu, dan kembangkan sambil mengukur kesan.

Kesimpulan: Penggunaan AI adalah “Strategi Tenaga Kerja” Itu Sendiri

Keputusan bahawa AI generatif lebih baik daripada graduan baru bukanlah pandangan yang melampau. Malah, dengan penggunaan AI yang betul, seorang pekerja boleh menjalankan tugas tiga atau lima orang.

Walau bagaimanapun, ini tidak bermakna “manusia tidak diperlukan.” Sebaliknya, nilai pekerja yang boleh menggunakan AI semakin meningkat. Pengambilan super selektif menunjukkan peralihan kepada “kualiti,” bukan “kuantiti.”

Apa yang diperlukan daripada pengurus ialah meletakkan AI bukan sekadar alat kecekapan operasi, tetapi sebagai teras strategi pengurusan. Dalam semua aspek pengambilan, latihan, dan reka bentuk kerja, masanya sekarang untuk mula membina organisasi yang berasaskan AI.