Banyak bisnis mengadopsi artificial intelligence atau AI dengan harapan dapat bekerja lebih cepat dan memangkas biaya. Namun, teknologi tidak otomatis menciptakan keunggulan bisnis. Dua penelitian terbaru menunjukkan bahwa nilai terbesar dari otomasi justru muncul ketika perusahaan menggabungkan teknologi secara strategis sekaligus menjaga transparansi, keadilan, dan peran manusia dalam pengambilan keputusan.

Robotic Process Automation atau RPA dirancang untuk menangani pekerjaan berulang dan berbasis aturan, sedangkan AI mendukung tugas yang membutuhkan prediksi, analisis, serta pertimbangan kognitif. Berdasarkan dua survei internasional yang melibatkan 1.219 dan 1.053 perusahaan besar, penggunaan RPA dan AI secara bersamaan berkaitan dengan pertumbuhan pendapatan yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan salah satu teknologi saja. Menariknya, kombinasi tersebut tidak menghasilkan tambahan penghematan biaya yang signifikan (Arshad et al., 2026).

Pertumbuhan pendapatan tersebut terutama berasal dari kemampuan perusahaan meningkatkan kualitas dan diferensiasi produk sehingga dapat menerapkan harga yang lebih tinggi. RPA memastikan proses berjalan cepat, konsisten, dan dapat diperluas, sedangkan AI membantu personalisasi, pengambilan keputusan, serta penciptaan pengalaman pelanggan yang lebih bernilai. Hasilnya juga lebih kuat pada perusahaan yang sejak awal memiliki tujuan jelas untuk meningkatkan pendapatan, bukan sekadar mengikuti tren teknologi (Arshad et al., 2026).

Peluang serupa muncul dalam pengelolaan sumber daya manusia. Algorithmic Human Resource Management dapat membantu perencanaan tenaga kerja, penyaringan kandidat, personalisasi pelatihan, pemantauan kinerja, penentuan kompensasi, dan prediksi tingkat retensi karyawan. Sistem ini menggeser proses HR yang sebelumnya banyak bergantung pada intuisi menjadi lebih berbasis data, prediktif, dan adaptif (Chen, 2026). Namun, algoritma sebaiknya tidak diposisikan sebagai pengganti penuh manusia karena keputusan berisiko tinggi tetap membutuhkan pemahaman konteks, pertimbangan etis, dan penilaian profesional.

Masalah muncul ketika efisiensi dianggap lebih penting daripada keadilan. Data historis dapat membawa bias gender, usia, atau kelompok sosial ke dalam proses rekrutmen dan evaluasi. Pemantauan yang berlebihan juga dapat mengurangi privasi, otonomi, dan kepercayaan karyawan. Karena itu, penerapan AI dalam bisnis perlu menyediakan penjelasan mengenai data yang digunakan, alasan di balik rekomendasi sistem, pihak yang bertanggung jawab, serta mekanisme bagi karyawan untuk memeriksa atau mempertanyakan keputusan algoritma (Chen, 2026).

Bagi entrepreneur, pelajaran utamanya adalah jangan memulai otomasi dari teknologinya, tetapi dari tujuan bisnis dan dampaknya terhadap manusia. Tentukan dahulu apakah sistem ditujukan untuk meningkatkan pendapatan, memperbaiki pengalaman pelanggan, mengurangi pekerjaan administratif, atau meningkatkan kualitas keputusan. Lakukan uji coba dalam skala terbatas, libatkan karyawan, evaluasi bias, dan pertahankan keputusan manusia pada proses penting. Meski penelitian Arshad et al. (2026) menggunakan data sebelum meluasnya generative AI dan kajian Chen (2026) bersifat konseptual, keduanya memperlihatkan prinsip yang sama: otomasi menciptakan nilai ketika teknologi, strategi, proses, dan tata kelola manusia dirancang sebagai satu kesatuan.

Referensi

Arshad, F. M., Anderson, S. W., Dekker, H., & Aguilar, O. (2026). Making business processes intelligent: Complementarities of combining robotic process automation and AI technologies. International Journal of Information Management, 91, 103097. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2026.103097

Chen, Z. (2026). Algorithmic human resource management as a mode of algorithmic governance: Transparency, fairness, and human agency in the digital workplace. Humanities and Social Sciences Communications, 13, 594. https://doi.org/10.1057/s41599-026-06989-4