Bloomberg Technoz, Jakarta - Peran kecerdasan artifisial (AI) di dalam organisasi kini mengalami pergeseran mendasar, dari sekadar alat efisiensi operasional menjadi fondasi memori perusahaan. Pergeseran ini muncul di tengah tantangan retensi pengetahuan akibat tingginya mobilitas karyawan, kerja jarak jauh, serta fragmentasi komunikasi digital.

Founder dan CEO CATAPA, Stefanie Suanita, menegaskan bahwa pengetahuan organisasi sering kali baru disadari nilainya ketika sudah hilang. “Pergantian karyawan dan cara kerja yang semakin terdistribusi membuat pengetahuan institusional, konteks pengambilan keputusan, hingga praktik terbaik perusahaan mudah terputus,” ujarnya dalam laporannya.

Menurut Stefanie, kondisi tersebut membuat sistem dokumentasi tradisional tidak lagi memadai. Dokumen yang bersifat statis dan bergantung pada kedisiplinan manual dinilai gagal menangkap konteks dan alasan di balik keputusan.

“AI menjadi relevan bukan sebagai pengganti dokumen, melainkan sebagai memori yang bekerja secara aktif, memahami hubungan antar informasi, dan dapat diajak berdialog,” katanya.

Temuan McKinsey’s State of AI: Global Survey 2025 turut memperkuat tren ini. Mayoritas organisasi memang masih menggunakan AI untuk efisiensi, namun perusahaan dengan kinerja terbaik telah mengaitkannya dengan pertumbuhan dan inovasi.

“Pembeda utamanya bukan adopsi teknologi, tetapi perancangan ulang alur kerja agar AI benar-benar menciptakan nilai,” jelas Stefanie.

Ia menambahkan bahwa model AI modern mampu menyerap data tidak terstruktur seperti email, notulen rapat, dan percakapan kerja, lalu menghubungkannya dalam satu sistem pengetahuan kontekstual, sehingga dokumentasi tidak lagi menjadi arsip pasif, melainkan memori aktif yang mendukung pengambilan keputusan.

Di level praktis, AI mulai dimanfaatkan untuk mempercepat onboarding, merangkum rapat strategis, hingga menjaga pengetahuan tacit yang selama ini melekat pada individu berpengalaman. Namun demikian, Stefanie mengingatkan bahwa peningkatan peran AI juga membawa risiko baru.

“AI bukan sumber kebenaran absolut. Model bahasa bisa menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan tetapi tidak akurat,” tegasnya.

Risiko lain yang disoroti adalah pewarisan bias dan asumsi lama dari data historis. Ketergantungan berlebihan pada AI, menurut Stefanie, berpotensi melemahkan penilaian kritis manusia, terutama dalam konteks strategis. Karena itu, ia menekankan pentingnya prinsip human-in-the-loop.

“Manusia harus tetap memegang peran dalam memvalidasi, mengoreksi, dan memberi konteks pada informasi yang dihasilkan AI,” imbuhnya.

Selain etika, ia menyampaikan bahwa isu tata kelola dan kekuasaan juga menjadi perhatian, karena pengumpulan jejak kerja karyawan oleh AI berisiko bergeser dari upaya retensi pengetahuan menjadi alat pengawasan, sehingga tanpa kebijakan yang tegas batas antara pembelajaran organisasi dan kontrol dapat menjadi kabur.

Data global menunjukkan adopsi AI yang kian cepat, dengan tingkat penggunaan mencapai 72% pada 2024 dan 65% organisasi telah memanfaatkan generative AI. Dalam konteks ini, Stefanie menilai menjadikan AI sebagai memori perusahaan adalah keputusan strategis.

“Pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan digunakan, tetapi bagaimana memastikan ia memperkuat—bukan menggantikan—penilaian manusia,” pungkasnya.