AI Bisa Tekan Permintaan Setara 36 Juta Pekerjaan AS, 10 Bidang Ini Paling Terdampak

Perkembangan kecerdasan buatan dan otomatisasi diperkirakan akan mengubah pasar tenaga kerja Amerika Serikat secara besar-besaran dalam satu dekade mendatang.

Namun perubahan tersebut tidak sesederhana narasi “AI akan menghilangkan 36 juta pekerjaan”.

Laporan terbaru McKinsey Global Institute, Workforce in Motion: Skills and Pathways to Future Jobs in the United States, yang dirilis 29 September 2026, memperkirakan otomatisasi dapat mengurangi kebutuhan tenaga kerja sebesar 21% dari jam kerja saat ini, setara dengan sekitar 36 juta pekerjaan penuh waktu hingga 2035.

Angka itu merupakan estimasi penurunan permintaan tenaga kerja akibat otomatisasi—bukan proyeksi 36 juta orang pasti terkena PHK.

36 Juta Bukan Berarti 36 Juta Orang Kehilangan Pekerjaan

McKinsey memperkirakan sekitar 54% jam kerja saat ini secara teknis dapat diserap teknologi otomatisasi pada 2035.

Namun penerapan teknologi tidak otomatis menghapus pekerja dengan rasio satu banding satu.

Perusahaan masih membutuhkan manusia untuk melakukan pengambilan keputusan, koordinasi, pengawasan, akuntabilitas, dan aktivitas lain yang tidak hilang hanya karena sebagian tugas telah diotomatisasi.

Setelah memperhitungkan berbagai mekanisme organisasi dan pasar, McKinsey memperkirakan dampak bersih otomatisasi pada permintaan tenaga kerja setara sekitar 21% jam kerja saat ini.

Itulah sumber angka sekitar 36 juta pekerjaan.

Sekitar 25 Juta Bisa Tetap di Profesi yang Sama

Dari sekitar 36 juta pekerjaan yang permintaannya tertekan otomatisasi, McKinsey memperkirakan sekitar 25 juta dapat “terserap” oleh pertumbuhan dalam profesi yang sama.

Artinya, orangnya tidak selalu harus kehilangan profesi.

Pekerja mungkin tetap menjadi analis, staf bisnis, pekerja produksi, atau profesional lain, tetapi komposisi tugas mereka berubah.

AI dapat mengambil alih aktivitas tertentu sementara pekerja menghabiskan lebih banyak waktu pada tugas yang membutuhkan penilaian, komunikasi, koordinasi, atau keahlian manusia.

McKinsey menyebut tantangan utama satu dekade mendatang lebih berkaitan dengan mobilitas pekerja daripada kelangkaan pekerjaan.

11 Juta Pekerja Mungkin Harus Ganti Profesi

Bagian yang lebih menantang adalah sekitar 11 juta pekerja AS yang dalam skenario dasar diperkirakan perlu berpindah ke kelompok pekerjaan baru pada 2035.

Jumlah tersebut setara sekitar 7% angkatan kerja saat ini.

Namun angka itu juga bukan kepastian.

McKinsey memberikan rentang sekitar 6 juta hingga 16 juta pekerja, tergantung seberapa cepat otomatisasi diterapkan dan bagaimana teknologi memengaruhi permintaan tenaga kerja.

Dengan kata lain, 11 juta merupakan skenario dasar, bukan ramalan yang pasti terjadi.

AI Juga Bisa Menciptakan Lebih Banyak Pekerjaan

Di sisi lain, laporan yang sama tidak memprediksi pasar kerja AS akan kehabisan pekerjaan.

Pertumbuhan ekonomi, industri yang mendukung AI, demografi, infrastruktur, layanan kesehatan, konstruksi, dan sektor lainnya dapat menciptakan permintaan untuk lebih dari 40 juta pekerjaan hingga 2035.

McKinsey memperkirakan sekitar 41 juta pekerjaan dapat muncul dari kombinasi pertumbuhan ekonomi dan perubahan teknologi.

Karena itu, tantangan utamanya bukan sekadar “berapa banyak pekerjaan yang hilang”.

Masalah besarnya adalah apakah pekerja dari profesi yang menurun memiliki keterampilan, lokasi, sertifikasi, dan akses untuk pindah ke pekerjaan yang sedang tumbuh.

10 Bidang Pekerjaan Paling Terdampak

Berdasarkan rincian laporan McKinsey, berikut kelompok pekerjaan dengan tingkat paparan otomatisasi yang tinggi.

Rincian kategori tersebut konsisten dengan publikasi turunan atas laporan McKinsey. Landing page resmi McKinsey membulatkan beberapa nilai—misalnya paparan pekerjaan kantor sekitar 80% serta teknologi dan analitik 70%—sehingga perbedaan sekitar satu poin dapat muncul antarversi penyajian.

1. Kantor dan Administrasi

Kelompok pekerjaan kantor dan dukungan administratif menjadi salah satu yang paling terekspos.

Sekitar 18 juta pekerja berada dalam kategori ini, sementara lebih dari 80% jam kerja diperkirakan dapat terpengaruh penerapan otomatisasi.

Tugas yang sifatnya terstruktur—memproses dokumen, menjadwalkan pekerjaan, memasukkan data, membuat ringkasan, hingga administrasi rutin—relatif mudah dibantu perangkat lunak.

Namun otomatisasi tugas tidak berarti seluruh profesi administrasi hilang.

Sebagian pekerja dapat beralih ke tugas koordinasi, pelayanan, pengawasan, dan pekerjaan yang membutuhkan pemahaman konteks.

2. Pertanian, Perikanan, dan Kehutanan

Kategori ini mempunyai basis pekerja yang lebih kecil, tetapi estimasi penurunan kebutuhan tenaga kerjanya paling tinggi dalam daftar, yakni sekitar 43%.

Otomatisasi alat berat, robotika, sensor, visi komputer, drone, dan sistem prediktif dapat mengurangi kebutuhan tenaga kerja untuk aktivitas tertentu.

Namun banyak pekerjaan lapangan tetap membutuhkan manusia karena kondisi fisiknya sulit diprediksi sepenuhnya.

3. Teknologi dan Analisis Data

Ironisnya, profesi teknologi sendiri termasuk kategori dengan paparan otomatisasi tinggi.

McKinsey memperkirakan sekitar 70% jam kerja di kelompok teknologi dan analitik dapat terpengaruh.

AI sudah dapat membantu menulis kode, menganalisis data, mendokumentasikan sistem, mencari kesalahan, dan menghasilkan prototipe.

Tetapi itu tidak otomatis berarti permintaan terhadap pekerja teknologi runtuh.

McKinsey mencatat kebutuhan baru juga muncul pada pekerjaan senior dan posisi yang berhubungan langsung dengan AI.

4. Manufaktur dan Produksi

Robot industri bukan teknologi baru.

Namun kombinasi robotika modern, computer vision, AI, dan sistem otomatis dapat memperluas pekerjaan yang dapat ditangani mesin.

Sekitar 68% jam kerja di bidang manufaktur dan produksi diperkirakan terekspos otomatisasi.

Pada saat bersamaan, ekspansi manufaktur dan pembangunan kapasitas industri juga dapat menciptakan pekerjaan baru.

Jadi arah akhir lapangan kerja akan ditentukan oleh dua kekuatan yang berjalan bersamaan: otomatisasi dan pertumbuhan produksi.

5. Ritel dan Penjualan

Self-checkout, e-commerce, pembayaran digital, chatbot, dan sistem rekomendasi otomatis telah mengubah pekerjaan di ritel.

McKinsey memperkirakan penurunan kebutuhan tenaga kerja sekitar 27% pada kelompok ini.

Pekerja kasir dan sales associate juga termasuk profesi yang banyak berkontribusi terhadap kebutuhan perpindahan pekerjaan lintas kelompok.

Namun aktivitas penjualan yang membutuhkan relasi, persuasi, atau konsultasi lebih kompleks masih mempunyai komponen manusia yang kuat.

6. Bisnis dan Keuangan

Sekitar 62% jam kerja di kelompok bisnis dan keuangan diperkirakan dapat terpengaruh teknologi otomatisasi.

AI dapat membantu penyusunan laporan, pemodelan dasar, analisis dokumen, rekonsiliasi, pencarian data, dan pembuatan presentasi.

Tetapi permintaan tenaga kerja diperkirakan turun jauh lebih kecil, sekitar 18%.

Perbedaannya menjadi contoh penting bahwa otomatisasi aktivitas tidak sama dengan hilangnya profesi.

7. Layanan Makanan

Restoran dan industri makanan mempunyai banyak aktivitas rutin yang semakin mungkin diotomatisasi.

Sistem pemesanan mandiri, mesin memasak otomatis, pembayaran digital, dan robot penanganan makanan dapat mengurangi kebutuhan pada sebagian tugas.

McKinsey memperkirakan sekitar 60% jam kerja kategori ini terekspos dan kebutuhan tenaga kerja dapat turun sekitar 31%.

Namun pertumbuhan pendapatan masyarakat dan permintaan makan di luar rumah dapat mengimbangi sebagian dampak otomatisasi.

8. Seni, Media, dan Hiburan

AI generatif dapat membuat gambar, video, audio, tulisan, dan berbagai bentuk konten.

Karena itu, pekerja kreatif juga menghadapi perubahan besar dalam cara bekerja.

Namun penurunan kebutuhan tenaga kerja yang diproyeksikan hanya sekitar 13%, jauh di bawah persentase jam kerja yang berpotensi terotomatisasi.

AI dapat mengambil bagian produksi tertentu, sementara manusia tetap memegang fungsi kreatif, editorial, strategi, taste, dan pengambilan keputusan.

9. Transportasi dan Logistik

Transportasi dan logistik mencakup sekitar 13,8 juta pekerja dalam estimasi tersebut.

Otomatisasi gudang, kendaraan, routing, pemrosesan pesanan, dan sistem logistik dapat memengaruhi lebih dari separuh jam kerjanya.

McKinsey juga menempatkan transportasi dan logistik sebagai salah satu kelompok besar tempat pekerja mungkin perlu berpindah ke profesi lain.

10. Instalasi dan Perbaikan

AI dapat membantu diagnosis masalah, perencanaan pemeliharaan, dokumentasi, serta pencarian solusi.

Tetapi pekerjaan instalasi dan perbaikan sering membutuhkan aktivitas fisik di lokasi nyata.

Karena itu, meskipun sekitar 54% jam kerja dapat terdampak teknologi, penurunan kebutuhan tenaga kerja diperkirakan lebih kecil, sekitar 15%.

Bidang Hukum Menunjukkan Kenapa Angka Otomatisasi Bisa Menipu

Laporan tersebut juga memberikan contoh menarik dari profesi hukum.

Sebagian besar aktivitas riset, pencarian dokumen, atau penyusunan awal dapat dibantu AI.

Namun seorang pengacara tidak hanya melakukan riset.

Pekerjaan hukum juga membutuhkan penilaian, strategi, interaksi dengan klien, negosiasi, tanggung jawab profesional, dan interpretasi.

Itu sebabnya paparan otomatisasi pada aktivitas kerja tidak identik dengan persentase pekerjaan yang akan hilang.

Prinsip yang sama berlaku pada banyak profesi lain.

Perubahan Terbesar Bisa Jadi Ada di Isi Pekerjaan

Bahkan pekerja yang tidak perlu berpindah profesi kemungkinan tetap menghadapi perubahan.

McKinsey memperkirakan lebih dari 70% pekerja dapat membutuhkan suatu tingkat reinvention karena tugas baru berpotensi mengambil lebih dari 15% waktu kerja mereka.

Seorang analis masih bisa menjadi analis.

Programmer masih bisa menjadi programmer.

Akuntan masih bisa menjadi akuntan.

Yang berubah adalah aktivitas apa yang dilakukan manusia dan aktivitas apa yang didelegasikan ke AI.

Hanya Satu dari Tujuh Punya Jalur Mudah

Bagi pekerja yang benar-benar perlu berpindah profesi, masalahnya menjadi lebih rumit.

McKinsey membagi jalur perpindahan menjadi tiga kategori.

Sekitar 14% atau satu dari tujuh pekerja mempunyai jalur langsung dengan kebutuhan pelatihan minimal dan tanpa penurunan upah berarti.

Sekitar 41% menghadapi jalur yang lebih berliku dan membutuhkan pelatihan tambahan.

Sementara sekitar 45% menghadapi jalur paling sulit, dengan gap keterampilan, kebutuhan sertifikasi, perubahan lingkungan kerja, atau risiko penurunan pendapatan yang lebih besar.

Jadi, tersedianya pekerjaan baru belum tentu berarti pekerja lama mudah mengisinya.

AS Butuh 770 Ribu Perpindahan Profesi per Tahun

Untuk memindahkan pekerja sesuai proyeksi tersebut, McKinsey memperkirakan sekitar 770.000 orang per tahun perlu berpindah antar-kelompok pekerjaan.

Secara historis, angkanya sekitar 215.000 pekerja per tahun.

Artinya, laju yang dibutuhkan sekitar 3,6 kali lebih tinggi daripada rata-rata historis.

Amerika Serikat pernah mengalami tingkat perpindahan serupa selama pandemi.

Namun kali ini perubahan bisa berlangsung selama satu dekade, bukan hanya selama dua atau tiga tahun.

Keterampilan Akan Menjadi Pembeda

Dalam pasar kerja yang semakin banyak menggunakan AI, nilai seseorang kemungkinan tidak hanya ditentukan oleh kemampuan melakukan tugas yang dapat direplikasi mesin.

Kemampuan manusia seperti berpikir kritis, memecahkan masalah, komunikasi, kolaborasi, kreativitas, dan kemampuan belajar menjadi semakin relevan.

McKinsey juga menekankan pentingnya membangun tenaga kerja yang mampu bekerja bersama AI, bukan sekadar menghindarinya.

Kemampuan menggunakan alat AI juga semakin menjadi bagian dari kompetensi kerja itu sendiri.

Ini Data AS, Bukan Indonesia

Ada satu konteks yang tidak boleh dihilangkan.

Seluruh estimasi utama laporan ini membahas pasar tenaga kerja Amerika Serikat.

Angka 36 juta, 11 juta, dan lebih dari 40 juta pekerjaan tidak boleh langsung diterapkan ke Indonesia.

Struktur pekerjaan, upah, tingkat digitalisasi, demografi, regulasi tenaga kerja, dan kecepatan adopsi teknologi berbeda antarnegara.

Laporan ini tetap relevan untuk memahami arah perubahan dunia kerja, tetapi bukan proyeksi jumlah pekerja Indonesia yang akan kehilangan atau berganti pekerjaan.

Kesimpulan

McKinsey memperkirakan AI dan teknologi otomatisasi dapat menurunkan permintaan tenaga kerja di AS setara sekitar 36 juta pekerjaan hingga 2035.

Namun angka tersebut bukan berarti 36 juta orang pasti kehilangan pekerjaan.

Sekitar 25 juta dampak diperkirakan dapat diimbangi oleh pertumbuhan dalam profesi yang sama.

Dalam skenario dasar, sekitar 11 juta pekerja mungkin perlu berpindah ke profesi berbeda, dengan rentang kemungkinan 6 juta hingga 16 juta.

Di saat yang sama, pertumbuhan ekonomi dan ekosistem AI dapat menghasilkan permintaan untuk lebih dari 40 juta pekerjaan baru.

Tantangan terbesar karena itu bukan sekadar apakah AI akan mengambil pekerjaan.

Pertanyaannya adalah: seberapa cepat pekerja, perusahaan, lembaga pendidikan, dan pemerintah dapat menyesuaikan keterampilan ketika isi pekerjaan berubah?

Disclaimer: Proyeksi McKinsey menggambarkan skenario pasar tenaga kerja AS hingga 2035. Angka tersebut tidak dapat langsung digunakan sebagai proyeksi pasar kerja Indonesia.