Daftar Isi

Jakarta, CNBC Indonesia - Pertarungan AI yang sengit membuat banyak perusahaan besar terlibat dalam 'perang' merebutkan talenta digital terbaik. Tak jarang, perusahaan melakukan pembajakan karyawan secara masif ke pesaing dan menawarkan gaji tinggi. 

Tak mengherankan banyak talenta yang akhirnya meninggalkan perusahaan lamanya untuk berkarir di perusahaan lain yang berani menawarkan gaji dan bonus jumbo.

Salah satunya Lilian Weng yang meninggalkan startup Thinking Machines Lab. Saat itu, ia beralasan kesehatannya memburuk karena menjadi salah satu pendiri dan ingin posisi yang lebih terfokus.

The Information kemudian melaporkan Weng bergabung dengan raksasa AI pembuat ChatGPT, OpenAI. Weng akan bekerja untuk meningkatkan rekursif, gagasan untuk memainkan peran penting dalam peningkatan generasi AI di masa depan.

Axios mencatat bukan hanya Thinking Machines yang kehilangan orang terbaiknya. Google juga harus ditinggal dua peneliti terkemukanya, Noam Shazeer pindah ke OpenAI dan John Jumper yang juga peraih Nobel Kimia kini bekerja untuk Anthropic.

Meta juga salah satu yang getol mencari talenta baru untuk AI. Bahkan induk usaha Facebook itu dikabarkan mengeluarkan uang sangat banyak untuk menarik Alexandr Wang, pendiri ScaleAI ke perusahaan.

Polemik Baru Karyawan Cuma Cari Gaji Tinggi

Praktik ini mungkin tidak sepenuhnya salah. Namun menimbulkan polemik baru soal talenta tersebut hanya melihat tawaran gaji saja.

Uang memang memegang peranan penting. Sejumlah peneliti menerima penawaran yang sulit untuk ditolak, sementara yang lain mengejar kepemilikan saham (equity) di perusahaan seperti Anthropic atau OpenAI sebelum penawaran saham perdana (IPO) dilakukan.

Seorang sumber yang mengetahui masalah ini mengatakan kepada Axios bahwa CEO Anthropic, Dario Amodei, sempat mengungkapkan kekhawatirannya terkait talenta-talenta baru yang bergabung dengan perusahaan semata-mata demi uang, bukan demi misi perusahaan.

Beberapa peneliti juga melihat adanya celah waktu yang makin sempit untuk memaksimalkan nilai dari keahlian mereka. Mereka khawatir daya tawar mereka akan menurun seiring berkembangnya sistem AI yang pada akhirnya mampu mengotomatisasi lebih banyak pekerjaan dalam meningkatkan dan mengembangkan model-model baru.

Namun di sisi lain, kompensasi finansial saja tidak sepenuhnya menjelaskan tren perpindahan talenta ini.

Para peneliti senior juga mengatakan bahwa mereka sangat memedulikan akses terhadap daya komputasi (computing power), pengaruh terhadap apa yang dikembangkan, serta kebebasan untuk menerapkan pendekatan teknis yang mereka sukai.

Ada pula yang mementingkan perusahaan mana yang lebih dulu akan menciptakan AI transformatif. Beberapa faktor seperti status, ambisi, dan ideologis, dinilai sama pentingnya dengan gaji tinggi. 

Alasan Talenta AI Pindah Kerja

"ISebagian karena uang dan 'sedikit ego untuk mengubah dunia'," ungkap seorang eksekutif perekrut di bidang teknologi kepada Axios.

"Jelas ada keinginan untuk memastikan bahwa setiap orang mendapatkan keamanan finansial yang cukup bagi diri mereka sendiri," kata Tara Shulman, seorang penasihat keuangan yang bekerja dengan banyak jutawan baru di industri teknologi, kepada Axios.

Dampak Perpindahan Talenta Digital yang Masif

Perpindahan talenta yang terus-menerus ini dapat berdampak buruk bagi laboratorium riset maupun para peneliti itu sendiri.

Program penelitian sangat bergantung pada rasa saling percaya, pengetahuan institusional, serta tim yang bekerja bersama dalam jangka panjang. Kepergian karyawan yang terlalu sering dapat mengganggu jalannya proyek, merusak stabilitas emosional karyawan lain, dan membuat perusahaan harus terus-menerus menguarkan biaya besar demi merekrut atau mempertahankan lingkaran orang yang itu-itu saja.

Sebagai contoh, lebih dari 400 mantan karyawan Apple kini bekerja di OpenAI. Apple bahkan telah menggugat OpenAI dengan tuduhan bahwa perusahaan tersebut menggunakan nama kode internal Apple untuk memeras informasi rahasia dari calon pekerja yang direkrut.

Perusahaan-perusahaan AI pada akhirnya mulai menyadari bahwa mereka bisa membeli waktu seseorang, tetapi mendapatkan loyalitas yang bertahan lama terbukti jauh lebih sulit.

(fab/fab) [Gambas:Video CNBC]