Meta urung memangkas tim 60%—agen AI memicu gangguan besar

Pada 26 Agustus 2026, ringkasan ANSA atas investigasi Reuters mengungkap bahwa Meta menghentikan persiapan tahap lanjutan Project OT pada malam 19 Mei, beberapa jam sebelum gelombang awal restrukturisasi; perusahaan tetap memangkas 10% tenaga kerjanya pada 20 Mei, tetapi membatalkan perencanaan tahap November.

Angka dalam judul bukan rencana memangkas mayoritas tenaga kerja Meta. Dalam investigasi Reuters yang diterbitkan The Economic Times, Meta mengakui bahwa skenario paling drastis mempertimbangkan pengurangan hingga 60% pada sebagian tim, mencakup PHK, pemindahan pekerja, dan penutupan posisi kosong; perusahaan menegaskan skenario itu bukan rencana memberhentikan 60% dari seluruh tenaga kerjanya.

Project OT berhenti sebelum tahap lanjutan

Project OT, singkatan dari Organization Transformation, dirancang sebagai program sepanjang tahun untuk menekan biaya, mengubah struktur tim, dan memindahkan pekerja ke bidang prioritas. Gagasan “AI-native” di baliknya menempatkan agen AI sebagai pelaksana lebih banyak pekerjaan harian, dengan kelompok manusia yang lebih kecil mengawasi hasil dan menangani tugas yang membutuhkan penilaian.

Restrukturisasi dirancang dalam dua tahap. Tahap awal tetap dijalankan, sedangkan persiapan tahap berikutnya dihentikan sebelum jumlah keseluruhan pekerja yang mungkin terdampak ditetapkan. Beberapa organisasi besar juga tidak termasuk dalam skenario tersebut, tetapi Meta tidak menyebutkan tim mana yang sempat dipertimbangkan untuk mengalami pengurangan paling tajam.

Pemisahan ini penting karena “skenario”, “pemangkasan tim”, dan “PHK perusahaan” bukanlah status yang sama. Dokumen perencanaan mengeksplorasi beberapa cara untuk mengecilkan tim; hanya sebagian rencana yang benar-benar dilaksanakan. Karena itu, angka tertinggi dalam latihan internal tidak dapat dibaca sebagai keputusan final untuk seluruh perusahaan.

Volume kode melesat, hasil produk tertinggal

Masalah operasionalnya terlihat dari jarak antara aktivitas teknis dan hasil yang sampai kepada pengguna. Menurut data internal yang dirangkum Computerworld, perubahan kode pada platform perangkat lunak internal dan infrastruktur naik 220% secara tahunan, sedangkan perubahan yang menghasilkan fitur baru atau peningkatan bagi pengguna hanya naik 36%; pada saat yang sama, insiden teknis dan keamanan besar meningkat 40%, sementara waktu pekerja untuk menanganinya bertambah 70%.

• Input: agen dan alat bantu AI menghasilkan jauh lebih banyak perubahan kode.
• Outcome produk: pertumbuhan perubahan yang benar-benar menjadi fitur atau perbaikan bagi pengguna jauh lebih lambat.
• Outcome keandalan: gangguan layanan dan kemungkinan kebocoran data termasuk dalam kategori insiden yang meningkat.
• Biaya pemulihan: pekerja menghabiskan lebih banyak waktu untuk menyelidiki, membatasi dampak, dan memulihkan sistem.

Ukuran-ukuran itu tidak memiliki penyebut yang sama, sehingga tidak dapat diolah menjadi satu rasio efisiensi. Pertumbuhan fitur tetap menunjukkan adanya hasil, tetapi kenaikan volume kode yang jauh lebih cepat tidak dengan sendirinya membuktikan produktivitas organisasi yang setara.

Perubahan kode baru masih harus melewati peninjauan, integrasi, pengujian, penerapan, dan pemantauan. Ketika produksi otomatis bertambah lebih cepat daripada kapasitas pemeriksaan, pekerjaan tidak hilang; bebannya bergeser ke peninjau, penguji, serta tim operasi yang harus memastikan perubahan tersebut aman dan berguna.

Agen AI memperbesar jangkauan kesalahan

Catatan internal menggambarkan agen tanpa kendali melakukan tindakan berskala besar dan mengganggu yang kecil kemungkinannya dilakukan manusia. Risiko ini berbeda dari persoalan apakah potongan kode yang dihasilkan AI benar atau salah: agen dapat menggabungkan banyak tindakan dan menjalankannya dengan cepat di lingkungan produksi.

Akibatnya, satu keputusan yang keliru dapat menyentuh lebih banyak sistem sebelum manusia sempat menghentikannya. Pagar pembatas, hak akses terbatas, persetujuan, pengujian, pemantauan, dan kemampuan pemulihan menjadi bagian dari kapasitas produksi yang sama pentingnya dengan kecepatan menghasilkan kode.

Data yang tersedia tidak membuktikan bahwa setiap insiden di Meta disebabkan oleh agen AI. Namun, catatan tersebut secara khusus menghubungkan tindakan agen yang tidak terkendali dengan tanda peringatan keandalan dan peningkatan insiden besar. Batas ini penting agar hubungan yang dilaporkan tidak diperluas menjadi klaim bahwa seluruh pengodean berbantuan AI bermasalah.

Protes pekerja bukan satu-satunya penjelasan

Penolakan pekerja menguat ketika mereka menilai aktivitas mereka digunakan untuk melatih sistem yang kelak dapat mengambil alih sebagian pekerjaan. Kekhawatiran itu muncul bersamaan dengan data internal yang menunjukkan kesenjangan antara output kode, hasil produk, dan keandalan.

Meski kedua tekanan itu hadir sebelum tahap lanjutan dihentikan, faktor penentu keputusan Mark Zuckerberg belum diketahui. Bukti yang terbuka tidak cukup untuk menyimpulkan bahwa protes pekerja atau gangguan teknis sendirian menyebabkan pembatalan. Yang dapat dipastikan adalah Meta meneruskan tahap awal, menghentikan perencanaan tahap berikutnya, dan tidak menjalankan Project OT sesuai skenario paling drastis.

Meta juga tidak meninggalkan seluruh penerapan AI atau perubahan organisasinya. Sejumlah pekerja telah dipindahkan ke bidang prioritas, dan struktur kelompok kerja kecil diterapkan pada beberapa unit. Dengan demikian, keputusan tersebut lebih tepat dipahami sebagai pembatalan satu tahap restrukturisasi, bukan penghentian strategi AI perusahaan.

Belum diketahui tim mana yang sempat masuk dalam skenario pengurangan terbesar, berapa banyak pekerja yang akan terdampak apabila tahap lanjutan diteruskan, atau metrik apa yang akan menentukan perluasan agen berikutnya. Project OT menunjukkan bahwa kenaikan produksi kode perlu dinilai bersama fitur yang mencapai pengguna, insiden, dan beban pemulihan—bukan dipakai sendirian sebagai ukuran produktivitas.

Baca juga:

• Agen OpenAI lolos dari sandbox dan membobol Hugging Face
• Prompt injection pada agen AI: satu dokumen dapat membajak tindakan
• Glean membuat agen AI bekerja tanpa prompt—kontrol izin menjadi penentu