Apakah AI Meratakan Bagan Organisasi? Memisahkan Klaim dari Bukti

Oleh Victor Hoang · Diperbarui 22 September 2026

Delayering berarti menghapus satu tingkat manajemen di antara pucuk pimpinan perusahaan dan pekerjaan lini depan. AI memang menyerap sebagian dari apa yang dulu dikerjakan sebuah lapisan, terutama penyampaian informasi rutin dan pengecekan status, tetapi tidak menyerap koordinasi, penilaian, dan akuntabilitas yang menjadi alasan sebenarnya mengapa sebagian besar lapisan itu ada. Perusahaan yang memangkas satu lapisan demi biaya lalu menyebutnya strategi AI biasanya baru menyadarinya setelah kena akibatnya.

Kesenjangan itulah inti pembahasan artikel ini. Di atas kertas, bagan organisasi sudah makin datar jauh sebelum large language model ada. Yang berubah pada 2025 dan 2026 adalah siaran persnya: "efisiensi AI" kini menempati bagian atas pengumuman PHK, tempat yang dulu diisi "restrukturisasi". Sebagian memang nyata. Banyak yang hanya pergantian label. Frontier firm dan agent boss membahas versi budaya dari pergeseran ini; artikel ini tetap pada strukturnya.

Fakta Utama

• Rata-rata jumlah orang yang melapor kepada satu manajer naik dari 10,9 pada 2024 menjadi 12,1 pada 2025, hampir 50% lebih tinggi daripada saat Gallup mulai melacaknya pada 2013. Mediannya bertahan di lima hingga enam, artinya segelintir tim yang sangat besar mendongkrak rata-rata. Sumber: Gallup, "Span of Control: What's the Optimal Team Size for Managers?"
• Database tolok ukur Bain menunjukkan perusahaan rata-rata memiliki 8-9 lapisan antara pemimpin tertinggi dan lini depan (7 atau kurang pada perusahaan terbaik di kelasnya), dengan rentang rata-rata 6-7 bawahan langsung (10-15 pada perusahaan terbaik di kelasnya). Klien yang menindaklanjuti tinjauan spans-and-layers memperbaiki rentang kendali sebesar 24% dan memangkas lapisan sebesar 14% secara rata-rata. Sumber: Bain & Company, "Streamlining Spans and Layers"
• McKinsey memperkirakan penyesuaian rentang dan lapisan yang tepat biasanya membebaskan 10-15% biaya manajerial, dan rentang yang tepat bergantung pada jenis pekerjaannya: seorang "coach" yang menangani masalah baru membutuhkan rentang yang jauh lebih kecil daripada seorang "coordinator" yang menangani output berulang. Sumber: McKinsey, "How to Identify the Right Spans of Control for Your Organization"
• Amazon memangkas sekitar 14.000 posisi korporat pada Oktober 2025, dengan CEO Andy Jassy menyebut tujuannya adalah organisasi dengan "lebih sedikit lapisan dan lebih banyak kepemilikan" yang dibangun untuk era AI. Sumber: CNBC, "Amazon laying off about 14,000 corporate workers"
• Uber memangkas sekitar 3.300 posisi (10% staf) pada September 2026, menargetkan pengurangan manajer sebesar 20% dan menghapus staf yang berada lebih dari tujuh lapisan di bawah CEO. Alasan yang dinyatakan CEO Dara Khosrowshahi adalah birokrasi yang menumpuk, bukan AI. Sumber: TechCrunch, "Uber is laying off 10% of staff, or 3,300 people"
• Ben May dari Oxford Economics, tentang gelombang PHK yang dikaitkan dengan AI: "Kami menduga sebagian perusahaan berusaha mengemas PHK sebagai kabar baik, bukan kabar buruk, misalnya dengan menunjuk perubahan teknologi alih-alih kelebihan perekrutan di masa lalu." Sumber: CBS News, "More companies are pointing to AI as they lay off employees"

Mengapa Lapisan Itu Ada Sejak Awal

Sebelum bertanya apakah AI menghapus sebuah lapisan, ada baiknya tepat soal untuk apa sebuah lapisan itu ada. Teori desain organisasi menjawab ini beberapa dekade sebelum ada yang mendengar tentang large language model, dan jawabannya masih berlaku: lapisan ada untuk memproses informasi, mengoordinasikan pekerjaan, dan menjalankan kendali, tiga tugas yang tampak mirip dari luar tetapi gagal dengan cara berbeda ketika dipangkas.

Pandangan pemrosesan informasi

Teoretikus organisasi Jay Galbraith berargumen bahwa struktur pada dasarnya adalah respons terhadap ketidakpastian: semakin sedikit kebutuhan sebuah tugas dapat ditentukan sebelumnya, semakin banyak informasi yang harus mengalir ke atas, ke samping, dan ke bawah dalam organisasi agar pekerjaan terlaksana dengan benar. Dalam pandangan ini, sebuah lapisan manajemen adalah papan sakelar. Ia menyaring derau yang bergerak ke atas (sehingga CEO tidak membaca setiap keluhan pelanggan) dan menerjemahkan strategi yang bergerak ke bawah (sehingga tim lini depan tahu apa arti target kuartalan bagi hari Selasa mereka). Potong papan sakelar tanpa menggantikan fungsinya, dan informasi menumpuk atau tiba dalam bentuk yang salah bagi penerimanya.

Koordinasi dan kendali (garis tengah)

Pembagian organisasi menjadi lima bagian oleh Henry Mintzberg, yaitu puncak strategis, garis tengah, inti operasi, teknostruktur, dan staf pendukung, menempatkan manajer menengah secara struktural di antara orang yang menetapkan arah dan orang yang mengerjakan pekerjaan. Tugas mereka di sana adalah koordinasi (memastikan tim yang menarik ke arah yang sedikit berbeda tetap menghasilkan satu produk yang koheren) dan kendali (menangkap masalah sebelum menjadi darurat bagi orang lain). Poinnya, yang masih benar, adalah bahwa begitu organisasi tumbuh melampaui koordinasi santai di mana semua orang tinggal berbincang, sesuatu harus mengambil alih tugas itu, dan lapisan manajemen biasanya yang termurah yang bisa melakukannya.

Dua hal lain yang dilakukan lapisan, lebih jarang disebut tetapi sama nyatanya: mereka mempersingkat siklus keputusan dengan memberi seseorang wewenang memutuskan tanpa mengeskalasi segalanya, dan mereka membangun tangga karier yang menunjukkan bagaimana keahlian berubah menjadi cakupan tanggung jawab. Tidak satu pun dari fungsi ini, penyaringan informasi, koordinasi, kendali, dan tangga karier, adalah masalah baru yang dibawa AI generatif. Itulah mengapa hierarki manajemen ada sejak awal, di pabrik dan rumah sakit jauh sebelum ada perangkat lunak. Team Topologies untuk tim manusia-plus-agen turun satu tingkat di bawah lapisan itu sendiri, ke bagaimana bentuk sebuah tim berubah ketika sebagian kapasitasnya adalah agen, bukan manusia.

Apa yang Benar-Benar Diserap AI, dan Apa yang Tidak

Di sinilah klaim perataan harus menjadi spesifik, bukan retoris. Pekerjaan mana yang diubah AI, bukan digantikan membahas hal ini di tingkat tugas: AI membentuk ulang bagian-bagian pekerjaan, bukan seluruh pekerjaan. Logika yang sama berlaku satu tingkat di atasnya, pada fungsi-fungsi di dalam sebuah lapisan, bukan lapisan sebagai satu kesatuan. AI pandai dalam sebagian fungsi itu dan buruk dalam yang lain.

Baca sepanjang barisnya dan sebuah pola muncul: AI paling kuat di tempat tugas sebuah lapisan paling mendekati penyampaian pesan, dan paling lemah di tempat paling mendekati penilaian, pembagian yang sama yang ditarik augmentasi vs. otomatisasi di tingkat tugas individu. Perusahaan yang meratakan dengan memangkas pekerjaan penyampaian pesan lebih dulu, sambil mengakui bahwa pekerjaan penilaian masih memerlukan rumah, berakhir dengan struktur yang kokoh. Perusahaan yang memangkas jumlah orang lebih dulu dan mengira pekerjaan penilaian akan diserap oleh siapa pun yang tersisa menemukan fungsi yang hilang itu belakangan, sebagai masalah kualitas atau penyintas yang kelelahan menanggung keputusan penilaian dua orang dengan satu gaji. Menjaga ketajaman penilaian manusia membahas pengikisan ini di tingkat individu; hal itu terjadi juga secara struktural, ketika lapisan yang dibangun untuk penilaian diperlakukan seolah hanya mengerjakan pelaporan.

Menghapus Satu Lapisan Tidak Sama dengan Menghapus Manajer

Perbedaan ini terus-menerus dikaburkan dalam liputan restrukturisasi akibat AI, padahal kedua langkah itu membawa risiko yang hampir berlawanan.

Menghapus satu lapisan berarti menghilangkan satu anak tangga hierarki: orang yang mengerjakan tugas itu dipindahkan, dipromosikan, dialihkan ke peran kontributor individual, atau diberhentikan, dan struktur pelaporan benar-benar menjadi lebih pendek. Dorongan Amazon, menurut rumusan Jassy sendiri, secara eksplisit adalah ini: menaikkan rasio karyawan terhadap manajer, mewajibkan lebih banyak bawahan langsung per manajer, dan mengurangi jumlah anak tangga yang harus dilalui sebuah keputusan. Itu perubahan struktural pada bentuk organisasi.

Menghapus manajer tanpa menghapus lapisan adalah pengurangan jumlah karyawan yang dibungkus bahasa desain organisasi. Anak tangganya masih ada di atas kertas, masih ada orang yang tugasnya koordinasi dan supervisi, hanya lebih sedikit, masing-masing memikul rentang yang lebih lebar. Data Gallup tentang rata-rata rentang yang naik menjadi 12,1 bawahan langsung, dengan median yang nyaris tidak bergerak, cocok dengan pola itu: lebih sedikit orang menyerap pekerjaan koordinasi dan penilaian yang sama, bukan perancangan ulang yang sesungguhnya. Peran manajer menengah tidak hilang di sini. Peran itu menjadi lebih berat, diam-diam, bagi siapa pun yang tersisa memegangnya.

Ujinya sederhana: apakah hak memutuskan dan keputusan penilaian benar-benar berpindah ke tempat lain, ke tim sejajar, ke alur kerja agen, ke proses baru yang eksplisit, atau hanya menumpuk pada lebih sedikit orang dengan jabatan yang sama? Yang pertama adalah delayering. Yang kedua adalah kekurangan staf pada lapisan yang masih ada, dan itu muncul sebagai burnout jauh sebelum muncul sebagai baris dalam laporan anggaran.

Ketika Delayering demi Biaya Berganti Nama Menjadi "Strategi AI"

Dua restrukturisasi 2025-2026 menjadi pasangan yang berguna karena pers meliputnya hampir sama persis, padahal keduanya tidak sama.

Pemangkasan sekitar 14.000 posisi oleh Amazon pada Oktober 2025 datang dengan bingkai AI yang eksplisit: pimpinan menggambarkan perusahaan yang perlu "diorganisasi lebih ramping, dengan lebih sedikit lapisan dan lebih banyak kepemilikan," dengan efisiensi berbasis AI disebut sebagai bagian dari alasannya. Apakah AI benar-benar menyebabkan pengurangan itu, atau hanya bingkai yang nyaman untuk keputusan dengan pendorong lain, adalah pertanyaan yang wajar. Tetapi klaim strukturalnya, lebih sedikit lapisan dan rentang kendali lebih lebar, setidaknya adalah perubahan nyata dengan target yang dapat diperiksa.

Pemangkasan sekitar 3.300 posisi oleh Uber pada September 2026 menargetkan hasil yang hampir identik, pengurangan manajer sebesar 20% dan penghapusan staf yang berada lebih dari tujuh lapisan di bawah CEO, tetapi alasan yang dinyatakan Khosrowshahi adalah birokrasi yang menumpuk, bukan AI. Tidak ada bingkai AI dalam penjelasan publik perusahaan. Kontras itu bermanfaat: dua langkah struktural yang mirip, satu dibungkus bahasa AI dan satu tidak, karena satu CEO memilih tidak membuat klaim yang tidak dibutuhkan restrukturisasinya.

Kesenjangan itu kini merupakan pola yang terdokumentasi, bukan firasat. Analisis Oxford Economics atas gelombang PHK 2025-2026 menyimpulkan bahwa sebagian besar pemberi kerja "tampaknya tidak menggantikan sejumlah besar pekerja dengan AI," dan peneliti utamanya, Ben May, menyebut insentifnya dengan gamblang: mengaitkan pemangkasan dengan AI "menyampaikan pesan yang lebih positif kepada investor" daripada mengakui bahwa penyebab sebenarnya adalah kelebihan perekrutan di masa lalu atau permintaan yang melemah. Paradoks produktivitas AI membahas versi terkait dari masalah ini, adopsi yang dilaporkan tinggi dengan imbal hasil finansial terukur yang kecil, dan kewaspadaan yang sama berlaku di sini: perusahaan yang mengumumkan "delayering berbasis AI" telah memberi tahu Anda cerita yang disukainya, belum tentu cerita yang sebenarnya.

Tidak satu pun dari ini berarti setiap restrukturisasi berbingkai AI itu palsu. Artinya, label itu kini bekerja sebagai pemasaran sama banyaknya dengan sebagai deskripsi, dan pemimpin yang memutuskan apakah akan memangkas satu lapisan harus bertanya fungsi apa yang diserap AI, bukan menerima "efisiensi AI" sebagai sesuatu yang menjelaskan dirinya sendiri. Jika Anda tidak bisa menyebutkan fungsi lapisan mana yang benar-benar berpindah ke sebuah sistem, Anda belum menemukan kasus AI untuk delayering. Anda menemukan target anggaran yang mengenakan kostum AI.

Uji Praktis: Apakah Lapisan Ini Masih Layak Dipertahankan?

Sebelum memangkas sebuah lapisan, atau memutuskan bahwa rentang kendali yang lebih lebar aman, jawablah empat pertanyaan yang spesifik pada pekerjaan nyata yang dilakukan lapisan itu, bukan pada bagan organisasi secara abstrak.

1. Berapa porsi waktu lapisan ini untuk agregasi status dibandingkan penilaian? Jika seorang manajer menghabiskan sebagian besar minggunya menyusun pembaruan, mengejar status, dan memformat ulang informasi untuk atasan, itulah fungsi yang diserap AI dengan bersih. Jika sebagian besar minggunya dipakai untuk mengambil keputusan atas masalah yang ambigu, fungsi itu tidak lenyap hanya karena bagian pelaporannya hilang. Ini juga pertanyaan yang menentukan apakah human in the loop yang sebenarnya masih perlu berada di tingkat itu, atau apakah lingkarannya sudah turun ke siapa pun yang mengerjakan pekerjaan secara langsung.

2. Ke mana pengetahuan tasit pergi jika peran ini hilang? Setiap lapisan mengumpulkan konteks yang tidak pernah dituliskan: mengapa keputusan masa lalu diambil, pemangku kepentingan mana yang sebenarnya punya hak veto, seperti apa "bagus" bagi tim ini. Jika tidak ada yang memetakan ke mana pengetahuan itu pergi ketika peran dipangkas, ia tidak berpindah. Ia hilang, dan muncul kembali sebagai kesalahan berulang di tempat lain.

3. Apakah menghapus lapisan ini memperlebar rentang kendali melampaui yang sanggup didukung pekerjaan yang tersisa? Sebaran tolok ukur Bain, sekitar 6-7 bawahan langsung pada perusahaan rata-rata dibandingkan 10-15 pada perusahaan terbaik di kelasnya, bukan angka universal; ia bergantung pada apakah pekerjaannya terstandar (rentang lebih lebar lebih aman) atau sarat penilaian dan baru (rentang lebih sempit lebih tahan). Memangkas lapisan tanpa memeriksa jenis pekerjaan yang sebenarnya dikerjakan orang yang tersisa mengubah perubahan yang dapat dipertanggungjawabkan menjadi kekosongan akuntabilitas. Rentang kendali ketika agen mengerjakan pekerjaan menguraikan cara menetapkan angka itu menurut jenis tim, bukan satu rasio untuk seluruh perusahaan.

4. Bisakah Anda menyebutkan apa tepatnya yang menggantikan koordinasi yang dulu dilakukan lapisan ini? Alat alur kerja agentik dan orkestrasi AI memang bisa mengambil alih serah terima rutin yang terdefinisi baik antartim. Jika jawaban jujurnya "nanti ada yang mencari tahu," itu bukan perancangan ulang. Itu celah dengan tanggal penemuan yang ditunda.

Lapisan yang sebagian besar berisi penilaian, pengetahuan yang belum dipetakan, dan tanpa pengganti yang jelas layak dipertahankan apa pun yang dijanjikan roadmap vendor AI mana pun kuartal depan. Lapisan yang sebagian besar berisi agregasi status, terdokumentasi, dan punya pengganti sistem yang jelas adalah kandidat delayering yang sah, dan memangkasnya adalah perbaikan struktural, bukan cerita.

Apa yang Sebaiknya Dilakukan Pemimpin dengan Ini

Jalankan uji empat pertanyaan pada lapisan yang sebenarnya sebelum menetapkan target jumlah karyawan, bukan sesudahnya. Target yang ditetapkan lebih dulu ("pangkas biaya manajemen 15%") lalu dirasionalisasi belakangan dengan kerangka desain organisasi hampir selalu berakhir dengan memangkas orang, karena targetnya berasal dari keuangan, bukan dari fungsi yang dijalankan sebuah lapisan. Strategi tenaga kerja AI untuk eksekutif menyampaikan argumen yang sama dari sisi perencanaan: mulailah dari apa yang sebenarnya dibutuhkan tugas-tugas itu, bukan dari angka jumlah karyawan yang lebih dulu dipilih keuangan.

Pisahkan pengumuman dari mekanismenya secara internal, bahkan jika siaran pers mencampurkan keduanya. Jika sebuah restrukturisasi benar-benar menghilangkan pekerjaan agregasi status lewat perkakas yang lebih baik, katakan itu kepada orang-orang yang tetap tinggal. Jika itu pengurangan biaya yang memakai bahasa AI karena pasar sedang menghargai bingkai itu, orang-orang yang mengerjakan sisa pekerjaan koordinasi dan penilaian berhak tahu bahwa pekerjaan mereka menjadi lebih berat, bukan diotomatisasi. Membangun budaya yang siap AI bergantung pada kejujuran itu yang bertahan di bawah tekanan, bukan hanya saat beritanya baik.

Dan lacak metrik yang benar-benar mengungkap jenis perubahan apa yang terjadi: rata-rata rentang kendali berdampingan dengan median rentang kendali, seperti yang dilakukan Gallup, bukan satu rata-rata yang bisa dipelintir oleh segelintir tim yang terlalu besar. Jika rata-rata rentang kendali Anda melonjak tetapi median nyaris tidak bergerak, Anda belum meratakan organisasi. Anda memusatkan lebih banyak koordinasi dan penilaian pada lebih sedikit orang lalu menyebut hasilnya perancangan ulang.

Bagan organisasi bukanlah hal yang menjadi lebih datar atau tidak. Fungsi-fungsi di dalam setiap kotak, menyaring informasi, mengoordinasikan pekerjaan, menjalankan penilaian, mengembangkan orang, itulah yang benar-benar bergerak ketika sebuah lapisan berubah, dan masing-masing bergerak dengan kecepatan berbeda. Perusahaan yang bisa menunjuk dengan tepat fungsi mana yang diambil alih sebuah sistem AI memiliki cerita delayering yang nyata. Perusahaan yang hanya bisa menunjuk angka jumlah karyawan yang lebih kecil dan siaran pers yang menyebut AI memiliki keputusan anggaran dengan merek yang lebih baik, dan pekerjaan koordinasi yang dulu dilakukan lapisan itu tidak ke mana-mana. Ia hanya mendarat di meja seseorang tanpa jabatan untuknya.