Kenapa janji-janji manis soal produktivitas itu jarang banget kebukti di lapangan? Apakah semua produknya emang jelek, atau ada sesuatu yang sengaja disembunyikan di balik angka-angkanya?
DAFTAR ISI
Pendahuluan: Janji Manis yang Sering Berujung PHP
Pernah denger headline semacam "produktivitas naik 40 persen" nempel gede-gede di slide presentasi kantor? Banyak konsultan dan manajer di dunia data pasti pernah duduk berjam-jam dalam presentasi slide deck—baik sebagai yang presentasi maupun yang diceramahi. Dan hampir setiap slide deck yang "berisi" pasti menjanjikan sesuatu, biasanya soal efisiensi atau produktivitas. Kamu mungkin familiar dengan kalimat-kalimat semacam ini:
- "Tools ini bikin data scientist kamu 40% lebih produktif!"
- "Kamu bakal hemat 30% waktu buat fixing bug pakai cara ini. Bahkan kamu bisa terapkan kerja 6 jam sehari dan tetap untung!"
- "Pakai solusi kami, kamu bisa kerjain dua proyek dalam waktu yang biasanya cuma cukup buat satu proyek. Waktu ke produksi langsung kepotong setengahnya!"
Kadang-kadang janji ini emang nggak kebukti karena produknya sendiri jelek. Tapi kenapa hal ini tetap nggak kerasa, bahkan kalau produknya bagus? Kamu bisa aja pindah ke produk yang beneran kamu suka, tapi tetap nggak ngerasain peningkatan yang dijanjikan. Lah, kenapa? Apa angka yang dipresentasikan itu bohong?
Latar belakang akademis di bidang matematika biasanya bikin seseorang punya semacam "trauma" tersendiri—salah satunya adalah kebutuhan buat ngerti secara presisi, angka itu sebenarnya merepresentasikan apa. Angka-angka di kalimat-kalimat di atas itu sebenarnya menunjukkan satu hal, tapi kalau kamu mau berhenti sebentar dan mikir, ceritanya jadi beda banget.
Bohong-bohongan terang-terangan memang ada, tapi yang lebih sering terjadi adalah strategi yang menyesatkan (misleading). Marketing semacam ini berasumsi bahwa kamu nggak akan berpikir kritis begitu dikasih angka-angka. Yuk, kita coba berpikir kritis bareng-bareng dan lihat apa yang bisa kita temukan.
Bohong, Bohongan, dan Trik Marketing Produktivitas
Jadi, apa sih sebenarnya masalah dari klaim-klaim produktivitas itu?
Masalah utamanya: klaim-klaim itu sebenarnya cuma mengoptimalkan satu bagian kecil dari proses kerja, tapi (secara nggak langsung) dijual seolah-olah itu adalah peningkatan produktivitas secara keseluruhan.
Coba kita bedah lewat contoh sederhana.
Bayangkan kamu adalah pemain besar di industri AI dan baru meluncurkan produk yang jago banget bantu data scientist dalam hal pemilihan parameter model. Keren! Survei awal menunjukkan kenaikan produktivitas data scientist sebesar 20% khusus untuk pemilihan parameter model. Awalnya, kamu mempresentasikan ini sebagai:
"Tools kami berhasil meningkatkan produktivitas pemilihan parameter model untuk data scientist sebesar 20%."
Karena puas dengan hasil yang cukup mengesankan ini, kamu kirim statement tersebut ke tim marketing, dan mereka cuma melakukan sedikit "penyesuaian":
"Tools kami berhasil meningkatkan proses pemilihan parameter model, membuat data scientist 20% lebih produktif."
Kamu mungkin cuma bisa geleng-geleng kepala dan mempertanyakan, sebenarnya tim marketing dibayar buat ngapain kalau cuma menggeser-geser beberapa kata doang? Padahal, di balik itu, mereka udah mengubah statement kamu dari sesuatu yang "cukup mengesankan" jadi sesuatu yang "luar biasa mengesankan".
Kenapa bisa begitu? Penyesuaian dari tim marketing itu bikin seolah-olah produk ini bikin data scientist 20% lebih produktif secara keseluruhan. Padahal, survei kamu cuma ngomongin soal produktivitas selama proses pemilihan parameter model doang. Apa sih bedanya secara nyata?
Seorang data scientist itu ngerjain banyak hal—mulai dari prototyping, koordinasi sama stakeholder, sampai rapat-rapat yang kadang nggak ada ujungnya. Walaupun machine learning sering jadi "wajah" utama profesi ini, kenyataannya banyak data scientist cuma menghabiskan sekitar 40% dari waktu kerjanya untuk tugas data science yang sebenarnya. Sebagian besar dari 40% itu malah kepakai buat debugging masalah kualitas data, manajemen pipeline, dan validasi data. Pemilihan parameter model sendiri mungkin cuma makan 10% dari porsi waktu "data science" itu.
Mari kita rangkum hitungannya biar makin kebayang:
- Waktu untuk tugas data science murni: 40% dari total waktu kerja
- Porsi pemilihan parameter model dari waktu itu: 10%
- Jadi, pemilihan parameter model cuma makan: 40% × 10% = 4% dari total waktu kerja
- Kalau proses itu jadi 20% lebih produktif: 20% × 4% = 0,8%, alias kurang dari 1% dari total waktu kerja
Angka segitu nggak akan kerasa selama seminggu kerja. Justru, dengan adanya kompleksitas tambahan karena harus belajar tools baru di awal, bisa jadi produktivitas malah sempat menurun dulu sebelum naik lagi.
Bagian paling menariknya? Coba perhatikan lagi statement-nya:
"Tools kami berhasil meningkatkan proses pemilihan parameter model, membuat data scientist 20% lebih produktif."
Kalimat ini emang kedengarannya kayak bilang data scientist akan 20% lebih produktif secara keseluruhan, tapi itu cuma satu dari sekian interpretasi yang mungkin. Kalau didesak, tim marketing bisa berkilah dengan menyambungkan bagian awal dan akhir kalimat, lalu bilang bahwa peningkatan produktivitas itu memang cuma berlaku untuk proses pemilihan parameter model aja.
Jadi, secara efektif kamu bisa ngomong satu hal di depan, tapi punya "jalan keluar" kalau ada yang nyadar bahwa statement itu menyesatkan. Bayaran tim marketing itu ya emang dari kemampuan menggeser-geser kata yang tepat!
Cara yang Lebih Masuk Akal: Fokus ke Beban Kognitif, Bukan Cuma Produktivitas
Apa pelajaran dari cerita di atas? Kalau kamu punya banyak tugas yang kompleks—seperti yang dialami data scientist, atau sebenarnya hampir semua profesi lain: sales, customer service, HR, kamu yang lagi baca ini juga mungkin termasuk—mengejar peningkatan produktivitas aja sebenarnya nggak banyak ngubah keadaan secara keseluruhan.
Bukan berarti hal ini salah, ya. Kalau ada kesempatan mudah buat jadi 20% lebih produktif di salah satu tugas kamu, ya kenapa nggak, gas aja! Tapi jangan berharap hasilnya bakal lebih dari satu-dua persen perbedaan di produktivitas total kamu.
Lalu, apa yang bisa kita lakukan kalau kita punya banyak tugas kompleks sekaligus? Jawabannya: gunakan beban kognitif (cognitive load) sebagai metrik, dan coba kurangi itu—bukan cuma ngejar angka produktivitas doang.
Konsep dasar tentang beban kognitif ini sebenarnya sudah lama dipelajari di dunia psikologi, dan intinya sederhana: otak kita punya kapasitas terbatas buat memproses informasi dalam satu waktu. Begitu kapasitas itu kepenuhan, performa kita ikut menurun—nggak peduli seberapa termotivasi atau seberapa keras kita berusaha. Diskusi soal cognitive load di tempat kerja ini sebenarnya bukan hal baru dalam psikologi industri, cuma jarang dibahas tiap kali ada tools baru yang ditawarkan ke tim kamu.
Bayangkan ada kompetitor yang mengembangkan tools serupa untuk pemilihan parameter model. Bedanya, tools ini nggak fokus buat bikin prosesnya lebih cepat, tapi fokus buat mengurangi beban kognitif karyawan—dalam kasus ini, si data scientist. Jadi proses pemilihan model tetap makan waktu yang sama, tapi si data scientist jadi merasa lebih segar dan siap menghadapi tantangan berikutnya setelah kelar milih parameter model.
Sebagian besar dari kita nggak bisa kerja 8 jam sehari dengan performa puncak sepanjang waktu. Ada hari di mana kamu ngerasa punya 6 jam efektif buat kerja maksimal. Tapi di hari lain, mungkin cuma 2 jam efektif aja yang beneran "nyala". Kalau satu proses kerja nggak butuh beban kognitif yang berat, kamu bisa kerja lebih lama dengan performa yang konsisten. Hasilnya sering kali sama aja dari segi total produktivitas—cuma naik beberapa persen—tapi ada bonus tambahan: mood dan semangat kerja yang ikut membaik.
Ini sejalan juga dengan beberapa riset yang menunjukkan klaim peningkatan produktivitas individu jarang berbanding lurus dengan produktivitas organisasi secara keseluruhan—karena makin canggih tools yang dipakai satu orang, belum tentu makin lancar juga alur kerja keseluruhan tim.
Kalau ngomongin soal mood dan semangat kerja yang gampang anjlok kalau beban kognitif kerasa numpuk, fenomena ini juga deket banget sama apa yang sering disebut toxic productivity di kantor, atau dalam istilah lain rasa sibuk seharian tapi nggak kerasa beres—di mana kita ngerasa udah ngerjain banyak hal, tapi nggak ada satu pun yang beneran kerasa "kelar" atau bermakna.
Jadi, Apa yang Bisa Kamu Lakukan?
Lain kali ada yang presentasi soal "produktivitas naik 40%" di rapat, coba tanyakan dua hal sederhana ini:
- Berapa persen dari total waktu kerja yang sebenarnya terdampak oleh peningkatan produktivitas ini?
- Berapa banyak beban kognitif yang dihilangkan—atau malah ditambahkan—oleh tools atau proses ini?
Dua pertanyaan ini bisa jadi cara menilai klaim produktivitas yang lagi ditawarkan ke kamu atau ke tim kamu, sebelum kamu buru-buru bilang "wah, mantap, langsung gas implementasi!" Kalau kamu lagi mempertimbangkan tools atau sistem kerja baru buat tim, coba juga eksplorasi sistem yang memungkinkan kerja makin konsisten, atau pahami dulu kenapa produktivitas bukan cuma soal disiplin semata—karena seringnya, faktor yang bikin kerja kerasa berat itu bukan cuma soal kecepatan, tapi soal beban kognitif yang nggak kelihatan di permukaan.
Pada akhirnya, mengukur produktivitas kerja karyawan itu nggak segampang nempelin persentase gede-gede di slide presentasi. Dan mengurangi beban kognitif kerja itu sama pentingnya—kalau nggak lebih penting—dibanding sekadar ngejar angka produktivitas yang keren di atas kertas.
Diadaptasi dari tulisan Eirik Berge, "The Arithmetic of Productivity Boosts: Why Does a "40% Increase in Productivity" Never Actually Work?", yang dimuat di Towards Data Science, pada 7 April 2026.
Tebejowo.com didukung oleh pembaca. Kami mungkin memperoleh komisi afiliasi ketika Anda membeli melalui tautan di situs web kami. Untuk kolaborasi, sponsorship, hingga kerjasama, bisa menghubungi: 0857-1587-2597.
Ikuti juga kami di Google News untuk mendapatkan notifikasi artikel terbaru dari gawai Anda.
