Siapa Diuntungkan dari New Work?

Teknologi dan Pergeseran Struktur Pekerjaan

Teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja selalu bergerak dalam satu tarikan napas di setiap fase perkembangan ekonomi modern. Dalam setiap periode sejarah, kemajuan teknologi mengubah dunia kerja melalui dua mekanisme utama yang saling terkait dan berdampak luas. Di satu sisi, teknologi menghapus sebagian pekerjaan tradisional yang selama ini menyerap banyak tenaga kerja, terutama pekerjaan dengan intensitas fisik tinggi dan rutinitas yang mudah distandardisasi. Di sisi lain, teknologi melahirkan jenis pekerjaan baru yang sebelumnya tidak pernah ada, dengan tuntutan keahlian khusus dan struktur upah yang berbeda. Mekanisasi, misalnya, mengurangi kebutuhan tenaga kerja di sektor pertanian yang padat karya, namun sekaligus membuka jalan bagi profesi baru seperti rekayasa aeronautika, teknik mesin, teknik industri, dan berbagai bidang teknik lain yang menuntut pendidikan tinggi serta pelatihan formal.

Perubahan struktural ini memunculkan serangkaian pertanyaan penting bagi perumusan kebijakan ketenagakerjaan dan pendidikan. Ketika pekerjaan baru tercipta, siapa yang paling mungkin mengisinya dalam jangka pendek dan jangka panjang? Seberapa tinggi tingkat penghasilan yang ditawarkan dibandingkan pekerjaan lama yang sudah mapan? Berapa lama sebuah pekerjaan dapat dianggap “baru” sebelum berubah menjadi rangkaian tugas rutin yang dapat dilakukan banyak orang dan pada akhirnya terotomatisasi? Pertanyaan-pertanyaan ini kian mendesak di tengah percepatan teknologi digital, otomatisasi, dan artificial intelligence yang mengubah struktur pasar kerja global.

Temuan Riset: Siapa yang Mengisi Pekerjaan Baru?

Sebuah studi terbaru tentang ketenagakerjaan di Amerika Serikat yang dipimpin ekonom tenaga kerja MIT, David Autor, berupaya menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut secara rinci dan sistematis. Dengan menelaah periode pasca-Perang Dunia II, Autor dan timnya menemukan bahwa pekerjaan baru secara tidak proporsional diisi oleh pekerja muda berusia di bawah 30 tahun dengan pendidikan perguruan tinggi, terutama di wilayah perkotaan dengan konsentrasi aktivitas ekonomi dan inovasi yang tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja sangat dipengaruhi oleh distribusi pendidikan, lokasi geografis, dan dinamika permintaan tenaga kerja terampil. “Kita sebelumnya belum pernah benar-benar melihat secara sistematis siapa yang mengerjakan pekerjaan baru,” ujar Autor. “Pekerjaan ini lebih banyak dilakukan oleh orang-orang muda dan berpendidikan, di kota-kota besar.”

Studi ini juga menyoroti hubungan yang lebih luas antara inovasi, permintaan, dan struktur pekerjaan. Banyak pekerjaan baru muncul bukan semata-mata karena penemuan teknologi di laboratorium, melainkan karena adanya permintaan kuat terhadap produk, layanan, dan kapasitas produksi baru. Perluasan riset dan manufaktur yang didukung pemerintah pada 1940-an, dipicu kebutuhan perang dan mobilisasi industri besar-besaran, melahirkan banyak pekerjaan baru dan keahlian khusus yang sebelumnya tidak ada dalam skala luas. “Ini menunjukkan bahwa di mana pun kita melakukan investasi baru dalam skala besar, kita akan menciptakan spesialisasi baru,” jelas Autor. “Begitu sebuah aktivitas tumbuh cukup besar, selalu muncul peluang bagi pengetahuan khusus yang relevan dengan aktivitas tersebut.”

Metodologi dan Kredibilitas Akademik

Makalah berjudul “What Makes New Work Different from More Work?” ini akan terbit di Annual Review of Economics, sebuah jurnal akademik bereputasi. Penulisnya adalah David Autor; Caroline Chin, mahasiswa doktoral di Departemen Ekonomi MIT; Anna M. Salomons, profesor di Universitas Tilburg dan Universitas Utrecht; serta Bryan Seegmiller, PhD ’22, asisten profesor di Kellogg School of Management, Universitas Northwestern. Kredensial ini menegaskan bahwa analisis mengenai teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja bertumpu pada metodologi ilmiah yang ketat dan data jangka panjang.

Temuan-temuan tersebut juga berkelindan dengan perdebatan mutakhir tentang artificial intelligence dan dampaknya terhadap pasar kerja. Autor mengingatkan bahwa masih terlalu dini untuk memastikan bagaimana AI akan membentuk ulang struktur pekerjaan secara menyeluruh. Kekhawatiran bahwa otomatisasi berbasis AI akan mengikis banyak tugas kerja memang beralasan dan didukung berbagai simulasi. Namun, mengikis tugas tidak identik dengan menghapus pekerjaan, karena satu pekerjaan biasanya terdiri dari beragam tugas yang dapat dipecah, dialihkan, atau didesain ulang. Pertanyaan yang lebih mendasar, kata Autor, adalah: dari mana pekerjaan baru akan datang dalam era AI? Seperti apa bentuknya dalam hal konten tugas dan keahlian? Dan siapa yang akan mampu mengerjakannya berdasarkan pendidikan, lokasi, dan akses pelatihan? Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini masih terbatas dan menuntut riset lanjutan.

Kelangkaan Keahlian dan Premi Upah

Keempat penulis studi ini sebelumnya telah berkolaborasi dalam penelitian besar yang dipublikasikan pada 2024. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa sekitar 60 persen pekerjaan di AS yang dijalankan antara 1940 dan 2018 berada dalam kategori pekerjaan yang baru menjadi umum setelah 1940. Artinya, mayoritas pekerjaan modern merupakan hasil proses penciptaan pekerjaan baru yang berlangsung selama beberapa dekade. Makalah terbaru ini memperluas temuan tersebut dengan menyoroti siapa yang mengisi peran-peran baru itu dan bagaimana karakteristik branda berbeda dari pekerja di pekerjaan lama. Dengan demikian, studi ini memberikan gambaran empiris mengenai bagaimana teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja saling membentuk.

Untuk menjawab pertanyaan tersebut, para peneliti menggunakan data Sensus AS tahun 1940 dan 1950, serta American Community Survey (ACS) dari Biro Sensus untuk periode 2011 hingga 2023. Karena catatan sensus tingkat individu dibuka sepenuhnya untuk publik setelah sekitar 70 tahun, tim dapat melacak pekerja tertentu dari waktu ke waktu dan mengamati mobilitas pekerjaan branda. Branda menelaah jenis pekerjaan, pendapatan, dan perpindahan pekerjaan para pekerja antara 1940 dan 1950, sehingga dapat mengidentifikasi pola transisi ke pekerjaan baru dan dampaknya terhadap upah. Melalui kemitraan riset yang aman dengan Biro Sensus, para penulis juga memperoleh akses ke data ACS tingkat individu yang lebih mutakhir. Hal ini memungkinkan branda membandingkan upah, tingkat pendidikan, dan karakteristik demografis pekerja di pekerjaan baru dengan pekerja di pekerjaan yang sudah lama mapan pada periode 2011–2023, serta menilai apakah pola historis tetap bertahan di era ekonomi digital.

Siklus Hidup Pekerjaan Baru

Autor menekankan bahwa pekerjaan baru sangat erat terkait dengan bentuk keahlian baru yang spesifik dan sulit digantikan. Pada fase awal, keahlian ini biasanya langka dan hanya dimiliki segelintir orang yang memiliki akses pendidikan, pelatihan, atau pengalaman tertentu. Seiring waktu, keahlian tersebut menyebar melalui sistem pendidikan, pelatihan di tempat kerja, dan difusi teknologi, sehingga menjadi lebih umum. Dalam banyak kasus, keahlian ini berkaitan langsung dengan teknologi baru, proses produksi baru, atau model bisnis baru yang memerlukan pemahaman teknis dan manajerial. “Pekerjaan baru menuntut penguasaan suatu kapabilitas,” kata Autor. “Yang membuat tenaga kerja bernilai bukan sekadar kemampuan melakukan tugas, tetapi pengetahuan khusus. Pengetahuan inilah yang sering membedakan pekerjaan bergaji tinggi dari pekerjaan bergaji rendah.”

Namun, ia mengingatkan, keahlian tersebut harus tetap langka agar bernilai tinggi dalam jangka panjang. “Jika semua orang adalah ahli, maka tidak ada yang benar-benar ahli,” ujarnya. Pernyataan ini menyoroti dinamika penting dalam teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja: premi upah bergantung pada kelangkaan keahlian dan kecepatan difusi pengetahuan. Data menunjukkan bahwa pada 1950, sekitar 7 persen pekerja berada di jenis pekerjaan yang baru muncul sejak 1930. Pada periode 2011–2023, sekitar 18 persen pekerja memegang pekerjaan yang baru muncul sejak 1970. Angka ini mengisyaratkan bahwa porsi pekerjaan baru per dekade relatif stabil, meski Autor mengingatkan agar temuan ini tidak dianggap sebagai pola permanen. Perubahan teknologi yang sangat cepat, seperti AI generatif, berpotensi mengubah laju penciptaan dan penghapusan pekerjaan di masa depan.

Peran Kota, Pendidikan, dan Mobilitas Karier

Pada kedua periode yang diteliti, pekerjaan baru cenderung muncul di wilayah perkotaan dengan ekosistem inovasi yang kuat, akses pendidikan tinggi, dan jaringan perusahaan besar. Pekerja berusia di bawah 30 tahun lebih mungkin dibanding pekerja yang lebih tua untuk berpindah ke peran-peran baru ini, karena branda lebih fleksibel, baru lulus, dan belum terikat pada jalur karier tertentu. Efeknya bersifat jangka panjang: pekerja yang sudah berada di pekerjaan baru pada 1940 tercatat 2,5 kali lebih mungkin dibanding pekerja rata-rata untuk tetap berada di pekerjaan baru pada 1950. Lulusan perguruan tinggi 2,9 poin persentase lebih mungkin dibanding lulusan sekolah menengah untuk bekerja di pekerjaan baru. Temuan ini menegaskan bahwa akses pendidikan tinggi dan kemampuan beradaptasi menjadi penentu utama dalam memanfaatkan peluang yang muncul dari transformasi teknologi.

Pekerjaan baru juga cenderung menawarkan upah lebih tinggi pada fase awal kemunculannya. Rata-rata, pekerja di pekerjaan yang baru muncul memperoleh penghasilan lebih besar dibanding branda yang berada di peran yang sudah mapan dengan tingkat pendidikan serupa. Namun, studi ini menunjukkan bahwa premi upah tersebut menurun seiring waktu. Ketika keahlian yang tadinya langka menjadi lebih tersebar dan distandardisasi, nilai tambahnya berkurang dan upah relatif menurun. Proses ini menggambarkan siklus hidup pekerjaan baru: dari fase inovasi dan kelangkaan, menuju standardisasi, dan akhirnya otomatisasi. “Nilai kelangkaannya terkikis,” kata Autor. “Pengetahuan itu menjadi pengetahuan umum. Pada akhirnya, pengetahuan tersebut ikut terotomatisasi. Pekerjaan baru berubah menjadi pekerjaan lama.”

Dari Mengemudi hingga Pengolah Kata: Contoh Konkret

Autor mencontohkan mengemudi mobil, yang dulu merupakan keterampilan khusus dan memerlukan pelatihan intensif. Demikian pula, menggunakan perangkat lunak pengolah kata seperti WordPerfect atau versi awal Microsoft Word pernah dianggap sebagai kemampuan kantor yang bernilai hingga tahun 1990-an. Kini, pengolah kata dasar menjadi keterampilan standar yang hampir dianggap sepele dalam penggunaan komputer. Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja bergerak dari fase inovasi ke fase standardisasi dan otomatisasi, serta bagaimana premi upah yang melekat pada keahlian tertentu dapat menguap ketika keterampilan tersebut menjadi pengetahuan umum.

Investasi Publik dan Penciptaan Pekerjaan Baru

Pertanyaan tentang siapa yang mendapatkan pekerjaan baru secara alami terkait dengan bagaimana pekerjaan baru itu tercipta dan didistribusikan. Dengan menelaah data tingkat county dari era Perang Dunia II, ketika pemerintah federal secara besar-besaran mendukung manufaktur baru melalui kemitraan publik–swasta, para peneliti menemukan pola yang jelas. County yang menerima pabrik baru mengalami kemunculan lebih banyak jenis pekerjaan baru, baik di sektor produksi maupun layanan pendukung. Branda memperkirakan bahwa 85 hingga 90 persen pekerjaan baru antara 1940 dan 1950 didorong oleh teknologi dan ekspansi kapasitas produksi yang terkait perang. Angka ini memberikan bukti kuantitatif bahwa teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja sangat dipengaruhi oleh investasi publik dan kebijakan industri.

Temuan ini menegaskan pentingnya inovasi yang digerakkan permintaan, bukan hanya penawaran. Diskusi tentang inovasi sering kali berfokus pada sisi penawaran—wirausahawan dan penemu yang mengembangkan produk dan teknologi baru. Namun, studi ini menunjukkan bahwa sisi permintaan, termasuk investasi publik berskala besar, kebijakan pengadaan, dan program riset terarah, sama pentingnya dalam menentukan di mana dan bagaimana pekerjaan baru muncul. Dengan kata lain, teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja tidak hanya ditentukan oleh penemuan, tetapi juga oleh keputusan kolektif mengenai penggunaan dan pembiayaan teknologi. “Teknologi bukan sesuatu yang tiba-tiba muncul begitu saja,” kata Autor. “Inovasi adalah aktivitas yang bertujuan dan bersifat kumulatif. Jika kita mendorongnya cukup jauh, inovasi akan membangun momentumnya sendiri. Namun jika tidak, ia mungkin tidak pernah berkembang.”

AI, Sektor Kesehatan, dan Arah Kebijakan Publik

Perspektif ini sangat relevan bagi artificial intelligence, yang menjadi fokus utama perdebatan pada 2026 dan seterusnya. Apakah AI akan menciptakan pekerjaan baru berkualitas tinggi atau justru menggantikan banyak pekerjaan yang ada akan sangat bergantung pada bagaimana teknologi ini diterapkan, diatur, dan diintegrasikan ke dalam proses kerja. Autor menyoroti sektor kesehatan sebagai contoh konkret. Sektor ini sangat besar, menyerap porsi signifikan tenaga kerja, dan didanai secara substansial oleh sumber publik. Teknologi AI berpotensi membuka banyak peran baru, jika institusi memilih untuk menggunakannya guna memperluas kapasitas manusia, meningkatkan kualitas layanan, dan memperluas akses, bukan sekadar menggantikan pekerja dan menekan biaya tenaga kerja. “Ada berbagai cara kita bisa menggunakan AI dalam layanan kesehatan,” katanya. “Salah satunya adalah murni mengotomatisasi pekerjaan orang. Cara lainnya adalah memungkinkan orang dengan tingkat keahlian berbeda mengerjakan tugas yang berbeda. Menurut saya, cara kedua lebih menguntungkan secara sosial. Namun tidak jelas apakah pasar akan bergerak ke arah itu.”

Kebijakan publik dapat memainkan peran penentu, terutama di negara dengan belanja publik besar di sektor kesehatan dan pendidikan. Karena porsi besar pengeluaran kesehatan di AS berasal dari sumber publik, pilihan pemerintah dapat mengarahkan adopsi AI ke arah penciptaan peran baru yang produktif, bukan sekadar pengurangan tenaga kerja. Dengan demikian, teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja dapat dibentuk melalui desain kebijakan yang sadar dan berbasis bukti. “Lebih dari separuh dana di sektor kesehatan di AS adalah dana publik,” ujar Autor. “Kita memiliki banyak daya ungkit di sana. Kita bisa mendorong penggunaan teknologi ke arah tertentu. Ada berbagai cara untuk memanfaatkannya.”

Implikasi Global dan Penutup

Penelitian ini didukung sebagian oleh Hewlett Foundation, Program Google Technology and Society Visiting Fellows, NOMIS Foundation, Schmidt Sciences AI2050 Fellowship, Smith Richardson Foundation, James M. and Cathleen D. Stone Foundation, dan Instituut Gak. Dukungan dari berbagai lembaga ini menunjukkan bahwa isu teknologi, pekerjaan baru, dan masa depan tenaga kerja dipandang strategis oleh beragam pemangku kepentingan global. Di tengah percepatan inovasi, terutama di bidang artificial intelligence, temuan-temuan ini mengingatkan bahwa arah perubahan bukanlah sesuatu yang tak terelakkan, melainkan dapat dibentuk melalui kombinasi kebijakan publik, investasi, dan desain institusional.

Pada akhirnya, masa depan tenaga kerja akan ditentukan oleh bagaimana masyarakat memilih memanfaatkan teknologi: apakah untuk memperluas kesempatan, meningkatkan kualitas pekerjaan, dan menciptakan peran baru yang bermakna, atau sekadar untuk mengurangi biaya dan menggantikan tenaga kerja. Sejarah menunjukkan bahwa ketika investasi publik, inovasi, dan pendidikan bergerak seiring, teknologi dapat menjadi mesin penciptaan pekerjaan baru. Tantangan kebijakan ke depan adalah memastikan bahwa mesin tersebut bekerja untuk sebanyak mungkin orang, bukan hanya segelintir yang sudah berada di garis depan.