Wengan dengungan listrik rendah, tim kecil robot beroda berbentuk kotak yang disebut “semut” berselang-seling di atas kotak 3D raksasa peti penyimpanan abu-abu – 60.000 di antaranya – tanpa henti mengatur dan mengaturnya kembali sesuai pesanan.
Di lantai gudang, robot-robot “ranger” beratap datar mengangkut kotak-kotak kemasan karton. Hanya satu orang, bercanda dikenal sebagai pembisik robot, berjalan di antara mereka dengan laptop.
Akan sulit untuk membayangkan contoh yang lebih jelas tentang robot yang melakukan pekerjaan manusia.
“Seiring dengan kemajuan teknologi robot, kita dapat menggunakannya lebih banyak lagi, bersama dengan manusia, untuk melakukan pekerjaan yang bermanfaat, dan menurut saya inilah masa depan,” kata Jeroen Dekker, salah satu pendiri Active Ants, perusahaan Belanda di balik pembukaan baru ini. gudang e-commerce di luar Northampton. “Ya, beberapa pekerjaan menghilang, tetapi itu adalah pekerjaan yang buruk, di mana kami tidak dapat menemukan cukup banyak orang.”
Dia mungkin ada benarnya – penelitian yang ditugaskan oleh TUC dari Pusat Penelitian Ketenagakerjaan dan Pekerjaan (Kru) di Universitas Greenwich setelah pandemi Covid mengatakan mengotomatiskan peran gudang “mungkin diperlukan untuk menghemat biaya kesehatan fisik dan mental manusia”.
Namun munculnya robot, di tempat ini dan di banyak tempat kerja lainnya, menimbulkan pertanyaan mendalam tentang dampak otomatisasi terhadap pekerja dan perekonomian secara lebih luas. Ini adalah perdebatan yang menjadi semakin mendesak dalam beberapa bulan terakhir, dengan perkembangan model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPTyang dapat melakukan tugas yang lebih canggih.
Masih ada beberapa pekerja manusia di Active Ants – tetapi mereka tidak berjalan mondar-mandir di gudang. Sebaliknya, mereka berdiri di stasiun pengepakan dan disajikan dengan nampan abu-abu yang benar oleh sistem penyimpanan yang dipimpin robot.
Hari ini, mereka mengirimkan pakaian untuk klien ritel. Mereka mengangkat barang-barang dan mengemasnya ke dalam kotak berukuran sesuai, dibawa oleh robot penjaga yang menunggu sampai terisi penuh sebelum mendesingkannya untuk disegel dan dikirim.
“Kami masih membutuhkan orang: Anda dapat melihat orang teknis bergerak, memastikan robotnya baik-baik saja; Anda dapat melihat orang-orang mengambil dari tempat sampah ke kotak. Kami masih membutuhkan orang-orang itu, tetapi itu jelas pekerjaan yang jauh lebih ringan daripada berjalan jauh melewati gudang untuk mendapatkan produk dari mana saja,” kata Dekker. “Pekerjaan berat telah diambil alih oleh robot.”
Di gudang sebesar ini yang beroperasi dengan model e-niaga standar, mungkin terdapat 1.000 pekerja. Sejauh ini, Active Ants – yang tiga perempatnya dimiliki oleh bpost, setara dengan Royal Mail di Belgia – hanya memiliki 11 klien ritel di sini. Tetapi bahkan ketika berjalan dengan kapasitas penuh, seharusnya hanya membutuhkan sekitar 250 staf – dan 400 robot.
Abby Gilbert, direktur praksis di lembaga thinktank Institute for the Future of Work, mengatakan kemampuan robot telah berkembang pesat – paling tidak karena perkembangan AI yang memungkinkan perangkat lunak di belakangnya menjadi semakin canggih.
“Apa yang telah kami lihat, bahkan dalam beberapa bulan terakhir, adalah kemajuan pesat dalam teknologi robotik, yang jelas tentang pengembangan AI dan pemrogramannya, pengkodeannya,” katanya.
Perangkat lunak di belakang robot di Active Ants secara iteratif menghitung penempatan paling efisien dari 60.000 peti, mengingat seberapa sering setiap produk dipesan, dan memutuskan ukuran kotak yang dibutuhkan setiap pesanan individu. Saat baterai robot hampir habis, ia akan pergi ke titik pengisian daya.
Pekerjaan akademik baru-baru ini menunjukkan potensi dampak AI dapat melampaui staf bergaji rendah, yang peran pengambilan dan pengemasannya secara bertahap digantikan.
Makalah oleh sekelompok peneliti teknologi diterbitkan oleh Universitas Cornellmenyarankan perangkat lunak bertenaga LLM mungkin apa yang oleh para ekonom disebut sebagai “teknologi tujuan umum” – sesuatu dengan aplikasi seluas, katakanlah, mesin uap atau komputer, yang secara mendalam mengubah cara kerja ekonomi.
Para peneliti memperkirakan sebanyak 80% tenaga kerja AS dapat melihat 10% atau lebih dari tugas mereka dipengaruhi oleh LLM. Untuk 19% pekerja, itu bisa menjadi setengah dari pekerjaan mereka atau lebih – dengan peran berpenghasilan lebih tinggi yang paling terpengaruh.
Gilbert mengatakan penerapan AI secara luas yang membuatnya sangat sulit untuk meramalkan apa yang akan terjadi selanjutnya.
“Kita cenderung sepanjang sejarah untuk tidak dapat sepenuhnya mengantisipasi apa dampak dari teknologi tujuan umum secara agregat,” katanya. “Ini bisa berdampak pada aspek cara semua pekerjaan dilakukan, pada dasarnya.”
Neil Carberry, chief executive dari Recruitment Employment Confederation, mengatakan bahwa, di Inggris, perkembangan AI yang pesat, di samping kesulitan dalam mempekerjakan staf, membuat perusahaan di seluruh perekonomian mempertimbangkan kembali cara mereka menggunakan teknologi. “Semuanya mendorong perusahaan saat ini untuk memikirkan mode produksi mereka. Mereka berpikir tentang apa yang dilakukan manusia, dan apa yang dilakukan mesin, dengan cara yang mungkin belum pernah mereka lakukan selama 20 tahun,” katanya.
Bagian dari dorongan untuk pemikiran ulang ini adalah ketersediaan solusi otomatis yang tidak terpikirkan bahkan setahun yang lalu.
Ash Lewis adalah kepala eksekutif startup teknologi yang berbasis di Yorkshire, Februari, yang telah menciptakan karyawan AI yang dikenal sebagai Avery, yang (atau siapa?) bergabung dengan tim pengembang perangkat lunak. “Dia saat ini memiliki 180 pekerjaan dan dia menyelesaikan empat wawancara pekerjaan baru setiap hari, dan kami memiliki lebih dari 2.000 bisnis yang menunggu untuk mewawancarainya,” ujarnya.
Avery secara mandiri memeriksa daftar tugas pengembang, memilih yang lebih mudah dan menyelesaikannya secara mandiri sebelum mengirimkan pekerjaan untuk ditinjau oleh manusia.
“Dia mengambil tugas dan kemudian memecahnya menjadi subtugas; dan kemudian dia membuat klon dari dirinya sendiri dan salah satu dari klon itu tetap mengelola klon lainnya, ”kata Lewis. “Dan kemudian mereka berkumpul kembali di akhir, memberikan umpan balik tentang pekerjaan masing-masing, lalu menggabungkan semuanya dan mengirimkannya untuk ditinjau oleh manusia – dan proses itu memakan waktu sekitar 45 detik.”
Umpan balik konstan berarti Avery dapat belajar dengan cepat. “Kami pikir saat ini dia pada dasarnya berada di level insinyur perangkat lunak tingkat menengah: seseorang yang telah melakukannya mungkin selama empat, lima tahun. Kami pikir pada akhir tahun ini dia akan sejajar dengan senior, jadi katakanlah, tujuh sampai 10 tahun.”
Dia mengakui bahwa hasil bersih kemungkinan adalah bahwa perusahaan membutuhkan lebih sedikit pengembang perangkat lunak, tetapi menunjukkan bahwa ada kekurangan pekerja yang sangat terampil ini, yang mendapatkan gaji yang menggiurkan – dan menambahkan bahwa rekan manusia Avery melaporkan menemukan pekerjaan mereka lebih memuaskan, karena beberapa tugas yang lebih membosankan diambil.
Mengingat kecepatan perubahan yang luar biasa, bagaimanapun, ada kekhawatiran yang berkembang bahwa salah satu hasil potensial dari gelombang otomatisasi terbaru ini mungkin berupa hilangnya pekerjaan secara massal.
Para ahli bersikeras bahwa ini bukanlah kesimpulan yang pasti – tetapi banyak bergantung pada bagaimana teknologi baru diadopsi, dan kebijakan apa yang ada untuk mendukung transisi ke pekerjaan dan pendekatan baru.
“Kami tidak memiliki populasi pengantin pria yang menganggur secara permanen setelah transisi ke mobil. Kami memiliki lebih banyak mekanik, ”kata Kate Bell, asisten sekretaris jenderal TUC. “Ada banyak kecemasan yang muncul terkait hal ini dan kurangnya analisis tentang apa yang terjadi di lapangan – bagaimana kita mempersiapkan diri untuk pekerjaan baru?”
Menunjuk ke dampak keras dari penggunaan teknologi baru-baru ini oleh perusahaan dalam memantau dan mengelola staf bergaji rendah seperti pengemudi pengiriman, Gilbert mengatakan memastikan pekerja memiliki suara dalam bagaimana teknologi itu diadopsi akan membuat perbedaan besar. “Ada banyak penelitian yang mengatakan bahwa segala jenis arsitektur untuk suara, baik serikat pekerja atau yang lainnya, memungkinkan Anda menegosiasikan posisi Anda sendiri dengan lebih baik melalui transformasi otomatisasi.”
Bagaimana kebijakan dan peraturan beradaptasi dengan teknologi baru juga akan menjadi sangat penting. Pemimpin Buruh, Keir Starmermenggunakan pidato di London Tech Week untuk memperingatkan bahwa jika kedatangan AI salah ditangani oleh politisi, akibatnya bisa mirip dengan deindustrialisasi yang cepat pada tahun 1980-an, yang meninggalkan luka ekonomi yang dalam.
Beberapa pekerjaan kemungkinan akan diganti, termasuk kerja shift gudang yang melelahkan yang diambil oleh robot di Active Ants, mungkin tidak banyak yang terlewatkan – tetapi pertanyaan yang dihadapi pembuat kebijakan adalah apa yang terjadi pada orang dan tempat yang paling terpukul oleh otomatisasi. Seperti yang dikatakan Bell, dari TUC: “Pertanyaannya adalah, apa yang ada untuk memastikan bahwa Anda bisa mendapatkan pekerjaan yang memuaskan di wilayah Anda? Apa kebijakan industri yang berarti ada pekerjaan dalam teknologi baru?”
