Pendekatan Kausal ala Erik Brynjolfsson
Erik Brynjolfsson adalah Direktur Stanford Digital Economy Lab dan Senior Fellow di Stanford HAI. Ia dikenal lewat buku The Second Machine Age bersama Andrew McAfee. Ia juga mengembangkan konsep Productivity J-Curve dan esai “Turing Trap”. Salah satu studinya, Generative AI at Work, meneliti agen customer support.
Menurutnya, bukti kausal bisa didapat saat AI diluncurkan secara bertahap. Sebagian orang mendapat akses lebih dulu, sebagian lain belum. Kedua kelompok lalu dibandingkan.
Ia juga menyebut teknik seperti difference-in-differences, yang membantu memisahkan korelasi dari sebab-akibat. Dengan metode itu, menurutnya hampir semua studi menunjukkan peningkatan produktivitas yang signifikan bagi pengguna.
Sandingkan Metrik dengan Nathen Harvey
Nathen Harvey memimpin riset DORA di Google Cloud. Ia juga ikut menyunting buku 97 Things Every Cloud Engineer Should Know.
Riset DORA menunjukkan bahwa saat kinerja delivery perangkat lunak membaik, hasil bisnis ikut membaik. Karena itu, Harvey menantang setiap organisasi untuk menaruh metrik delivery berdampingan dengan metrik bisnis yang penting bagi mereka.
Idealnya, keduanya bergerak bersama. Jika tidak, itu alasan untuk menyelidiki. Cari tahu mengapa keduanya tidak sejalan, lalu cari yang bisa diubah.
Langkah Praktis untuk Tim Anda
Founder Reports menyarankan uji sebelum-sesudah yang sederhana pada satu tim dan satu alur kerja.
- Pilih tugas yang sering dikerjakan, misalnya menulis proposal atau menutup tiket.
- Selama dua minggu sebelum memakai AI, catat durasi pengerjaan.
- Catat juga jumlah revisi, berapa kali tugas dikembalikan, dan waktu review.
- Perkenalkan alatnya, lalu catat empat hal yang sama selama dua minggu.
Perhatikan angka revisi dan review, bukan hanya kecepatan. Draf yang 30% lebih cepat tetapi waktu review-nya dua kali lipat tidak menghemat apa pun.
Ukur Kedalaman Penerapan, Bukan Hanya Akses
Data OECD 2026 menunjukkan perbedaan besar. Hanya 2% perusahaan yang memakai AI untuk tugas terisolasi melaporkan manfaat transformasional. Pada perusahaan yang menerapkannya di seluruh organisasi, angkanya 23%.
Riset ECB juga menemukan bahwa hubungan adopsi AI dengan produktivitas signifikan hanya pada perusahaan yang berinvestasi besar. Perusahaan yang hanya membeli solusi eksternal tidak menunjukkan keunggulan produktivitas yang signifikan.
Artinya, memberi akses ke alat AI saja tidak cukup. Ukur hasilnya secara terus-menerus, lalu perbaiki alur kerjanya.
Pelajari Selengkapnya di buku Stay Human Stay In Charge – Transformasi AI di Korporasi yang bisa didapatkan di http://asosiasi.ai/store
Referensi:
1. https://optscale.ai/blog/business-impact-of-ai-adoption
2. https://founderreports.com/ai-productivity-statistics/
