67% Pemimpin HR Tidak Tahu Apa yang Sebenarnya Bisa Dilakukan AI. Data SHRM 2026 Mengungkap Hambatan Nyata CHRO Bukan Soal Anggaran

Alasan soal anggaran sudah tidak berlaku lagi. Alasan soal kepatuhan regulasi pun sudah gugur. Menurut laporan State of AI in HR 2026 dari Society for Human Resource Management (SHRM), alasan utama mengapa HR belum mengadopsi AI adalah karena para pemimpin HR tidak tahu apa yang bisa dilakukan teknologi itu.

Masalah seperti ini jauh lebih sulit diselesaikan dibandingkan sekadar mengajukan anggaran tambahan.

Apa yang Sebenarnya Diungkap Data SHRM 2026

SHRM mensurvei 1.908 profesional HR pada Desember 2025. Temuan yang dihasilkan memiliki kejelasan yang tidak biasa untuk sebuah laporan riset yang membahas topik seruwet kecerdasan buatan dan sumber daya manusia.

Key Facts

• 92% CHRO memperkirakan AI akan semakin terintegrasi ke dalam tenaga kerja tahun ini (SHRM, 2026).
• 67% pemimpin HR menyebut "kami tidak tahu apa yang bisa dilakukan AI" sebagai alasan utama mereka belum mengadopsi AI di HR (SHRM, 2026).
• 62% organisasi menggunakan AI di suatu area, namun hanya 39% yang menggunakannya di dalam fungsi HR (SHRM, 2026).

Sembilan puluh dua persen CHRO memperkirakan AI akan semakin terintegrasi ke dalam tenaga kerja tahun ini. Delapan puluh tujuh persen memproyeksikan adopsi AI yang lebih besar di dalam proses HR secara khusus, naik dari 83% pada 2025. Sisi ekspektasi ini praktis sudah bersifat universal.

Namun sisi adopsinya bercerita berbeda. Enam puluh dua persen organisasi sudah menggunakan AI di suatu area operasional. Tetapi hanya 39% yang telah menggunakannya di dalam fungsi HR. Kesenjangan antara penerapan AI secara organisasional dan penerapan AI khusus di HR ini menunjukkan masalah yang bersifat struktural, bukan situasional.

Dan data SHRM menyebutnya secara langsung. Ketika para pemimpin HR ditanya mengapa mereka belum mengadopsi AI di HR, 67% memberikan satu alasan: kami tidak tahu apa yang sebenarnya bisa dilakukan AI. Bukan soal anggaran. Bukan soal privasi data. Bukan soal kurangnya dukungan eksekutif. Kesadaran adalah hambatan utamanya.

Sebagai gambaran, rekrutmen adalah use case AI terdepan di HR saat ini, aktif digunakan di hanya 27% organisasi. Artinya, fungsi yang memproses, mengevaluasi, dan mengembangkan talenta manusia dalam skala besar ini sebagian besar masih beroperasi tanpa teknologi yang selama dua tahun terakhir diklaim akan mengubah segalanya. Dan alasannya adalah bahwa orang-orang yang bertanggung jawab atas fungsi tersebut belum bisa menggambarkan apa yang hendak mereka adopsi.

Mengapa Ini Lebih Penting dari Kesenjangan Kesiapan Versi Mercer

Jika Anda mengikuti siklus data CHRO 2026, Anda pasti sudah melihat angka Mercer yang menunjukkan 98% eksekutif mengakui pentingnya AI sementara hanya 50% yang merasa siap memimpinnya. Daftar peran dengan pertumbuhan tercepat dari LinkedIn menunjukkan posisi berbasis AI naik lebih cepat dari kategori mana pun. Data perekrutan iCIMS menandai runtuhnya peluang posisi awal karier karena AI mengambil alih tugas-tugas yang biasa dikerjakan karyawan baru.

Semua data tersebut mengandung asumsi yang tidak terucap: bahwa para pemimpin HR memahami apa itu AI dan apa yang bisa dilakukannya dalam konteks HR. Kesenjangan kesiapan Mercer mengasumsikan Anda tahu apa yang belum Anda siap hadapi. Data keterampilan LinkedIn mengasumsikan HR mampu menilai apakah keterampilan AI seorang kandidat itu otentik. Cerita posisi awal karier versi iCIMS mengasumsikan HR berada dalam posisi untuk mendesain ulang jalur bakat dengan niat yang jelas.

Temuan SHRM meruntuhkan asumsi itu untuk dua pertiga dari seluruh profesi HR.

Bayangkan apa artinya menjalankan proses request for proposal (RFP) untuk platform teknologi HR ketika 67% tim evaluasi tidak bisa membedakan fitur AI yang nyata dari sekadar label pemasaran. Para vendor mengetahui hal ini. Mereka menggunakan istilah seperti "AI-powered," "intelligent matching," dan "predictive analytics" dalam materi produk tanpa menjelaskan model apa yang berjalan, data apa yang digunakan untuk pelatihannya, bagaimana sistem menangani bias, atau apa yang sebenarnya diprediksinya. Jika pembeli tidak mampu menantang klaim yang kabur, tidak ada insentif untuk memberikan ketepatan informasi.

Inilah konsekuensi praktis dari kesenjangan kesadaran ini: proses pengadaan memilih keyakinan pemasaran, bukan substansi teknis. Dan organisasi yang memenangkan proses RFP tersebut belum tentu menggunakan AI yang lebih baik. Mereka hanya memiliki strategi positioning yang lebih baik.

Kesenjangan kesiapan tenaga kerja AI yang dibahas dalam konteks CHRO 2026 berkaitan namun berbeda. Kesiapan tenaga kerja menanyakan apakah karyawan bisa bekerja berdampingan dengan AI. Data SHRM menanyakan sesuatu yang lebih mendasar: apakah pimpinan HR mampu mengevaluasi AI yang konon akan digunakan oleh karyawan itu? Anda tidak bisa merancang program kesiapan untuk sebuah sistem yang tidak bisa Anda namai.

Tangga Literasi HR-AI

Reframing paling berguna bagi CHRO saat ini bukan "bagaimana kita mengadopsi lebih banyak AI" melainkan "di mana posisi fungsi kita dalam kurva literasi, dan seperti apa satu anak tangga di atasnya?"

Berikut kerangka yang memetakan kondisi tersebut:

Tangga Literasi HR-AI menggambarkan empat tingkat pemahaman AI fungsional bagi pemimpin HR:

Level 1: Sadar. Pemimpin HR tahu bahwa AI ada dalam alat-alat HR. Mereka sudah melihat demo. Mereka sudah membaca laporan analis. Mereka bisa mengonfirmasi, dalam rapat dewan, bahwa AI sedang membentuk ulang akuisisi bakat. Tetapi mereka tidak bisa menjelaskan tugas spesifik apa yang ditangani AI dalam sebuah produk tertentu, atau bagaimana cara memverifikasi klaim vendor.

Level 2: Jeli. Pemimpin HR bisa membedakan fitur AI yang nyata dari label pemasaran. Mereka memahami perbedaan antara chatbot berbasis aturan dan large language model. Mereka tahu harus bertanya model itu dilatih dengan data apa dan apa yang sebenarnya disaring oleh "AI-powered screening."

Level 3: Mampu Menentukan Spesifikasi. Pemimpin HR bisa menulis persyaratan AI yang berguna ke dalam RFP. Mereka bisa mengartikulasikan hasil yang diinginkan, data apa yang tersedia untuk melatih atau menyesuaikan model, audit bias apa yang diharapkan, dan seperti apa keberhasilan dalam 90 hari pertama.

Level 4: Mampu Mengoperasikan. Pemimpin HR bisa menjalankan pilot dan menilai apakah berhasil. Mereka bisa membandingkan metrik sebelum dan sesudah penerapan, mengidentifikasi variabel pengganggu, dan memutuskan apakah akan memperluas, menyesuaikan, atau menghentikannya.

Data SHRM menempatkan sebagian besar pemimpin HR di antara Level 1 dan Level 2. Mereka sadar AI akan datang, dikonfirmasi oleh tingkat ekspektasi 92%. Tetapi mereka belum bisa menilai apakah fitur AI sebuah alat tertentu bersifat substantif atau sekadar kosmetik. Celah satu anak tangga itu, dari Sadar ke Jeli, nilainya lebih besar bagi CHRO di 2026 daripada pembelian alat apapun.

Anda bisa membeli produk terbaik sekalipun dan tidak mendapatkan hasil apa pun jika Anda tidak bisa menentukan apa yang dibutuhkan atau mengevaluasi apa yang Anda dapatkan. Tangga Literasi HR-AI bukan sekadar alat diagnostik. Ini adalah filter pembelian.

Untuk konteks lebih dalam tentang bagaimana literasi AI terhubung dengan kapasitas kepemimpinan strategis, baca memimpin transformasi AI di tingkat organisasi dan mengapa sebagian besar transformasi AI gagal.

Masalah Tata Kelola yang Tersembunyi dalam Data

Ada implikasi kedua yang mudah terlewat. CHRO semakin sering diminta memimpin tata kelola AI, termasuk memiliki kerangka etika, audit bias, dan penilaian dampak tenaga kerja. Pekerjaan itu dibebankan kepada para profesional yang, menurut data SHRM, sebagian besar belum bisa mengartikulasikan apa yang sebenarnya dilakukan oleh sistem yang mereka tata kelola.

Ini bukan kritik terhadap CHRO sebagai individu. Ini adalah gambaran di mana posisi profesi HR berada dalam siklus perubahan yang bergerak sangat cepat. Namun dampaknya nyata. Kerangka tata kelola AI yang dibangun tanpa literasi AI fungsional adalah kerangka yang dibangun di atas asumsi, bukan mekanika. Kerangka itu mengatur gagasan tentang AI, bukan praktiknya.

Data LinkedIn 2026 tentang kesenjangan peningkatan keterampilan mandiri bagi insinyur AI dan profesional HR menunjukkan bahwa bahkan di fungsi dengan kedekatan AI yang lebih besar daripada HR, infrastruktur pendukung untuk menutup kesenjangan keterampilan masih sangat tipis. Untuk HR, yang masih sebagian besar berada di Level 1 dalam tangga literasi, kesenjangan itu lebih lebar dan dukungannya lebih tipis.

Ini terhubung langsung dengan pertanyaan tentang kematangan eksperimentasi AI versus eksekusi: organisasi yang bereksperimen tanpa kelas pembeli yang jeli di HR cenderung membeli secara luas namun menggunakan secara sempit, yang menghasilkan kesenjangan 62%/39% persis seperti yang didokumentasikan SHRM.

Yang Harus Dilakukan Kuartal Ini

Data SHRM adalah diagnosis, bukan vonis. Menutup satu anak tangga dalam tangga literasi itu bisa dicapai dalam satu kuartal jika pekerjaannya terstruktur. Berikut tampilannya:

1. Jalankan sprint penemuan AI dengan 3 vendor. Datangkan tiga vendor teknologi HR: satu yang sudah Anda gunakan, satu yang sedang Anda evaluasi, satu yang belum pernah Anda dengar. Minta masing-masing menunjukkan tepat satu fitur AI kepada tim Anda: apa yang dilakukan, data apa yang digunakan, bagaimana menangani kasus tepi, dan bagaimana mengukur kinerjanya. Jangan mengevaluasi produknya. Evaluasi kemampuan tim Anda mengajukan pertanyaan yang tepat. Dokumentasikan kesenjangan yang ada.

2. Tulis ulang satu RFP aktif dengan spesifikasi AI. Ambil RFP teknologi HR yang sedang berjalan atau akan segera dibuat, lalu tambahkan seksi persyaratan AI yang khusus. Paksa ketepatan: tugas apa yang dilakukan AI, data apa yang melatihnya, bagaimana proses audit biasnya, seperti apa keberhasilan di 90 hari pertama? Proses penulisannya sendiri adalah latihan literasi. Anda akan belajar lebih banyak dari menyusun spesifikasi daripada dari demo vendor mana pun.

3. Adakan sesi pamer internal AI. Minta dua atau tiga manajer atau human resource business partners (HRBP) yang sudah menggunakan alat AI di fungsi mana pun untuk mendemonstrasikan apa yang mereka lakukan selama 20 menit masing-masing. Jadikan ini pertemuan rutin bulanan, bukan acara sekali jalan. Kesadaran terakumulasi seiring waktu. Orang yang sudah tahu sesuatu akan mengajari orang yang belum tahu.

4. Bangun dashboard literasi dasar. Lacak posisi HRBP Anda dalam tangga literasi. Penilaian diri yang sederhana, apakah mereka bisa menyebut tiga use case AI di fungsi mereka, apakah bisa mendeskripsikan satu fitur AI yang mereka gunakan di alat yang ada, apakah pernah menjalankan atau berpartisipasi dalam pilot AI, memberikan Anda baseline. Setelah ada baseline, Anda bisa menggerakkannya. Untuk kerangka tentang bagaimana pendekatan berbasis keterampilan diterapkan pada pengembangan kapabilitas HR internal, prinsipnya berlaku langsung.

Kesenjangan kesiapan kepemimpinan dalam AI nyata di semua fungsi, tetapi versi HR-nya sangat mendesak karena HR secara bersamaan adalah pemilik tata kelola sekaligus pengadopsi terlambat. Menutup kesenjangan kesadaran di dalam fungsi HR bukan persiapan opsional. Ini adalah prasyarat untuk segalanya.

FAQ

Apa arti "literasi AI" bagi pemimpin HR di 2026?

Literasi AI bagi pemimpin HR bukan tentang coding atau ilmu data. Artinya mampu mengevaluasi klaim vendor (bisakah Anda membedakan fitur AI nyata dari label pemasaran?), menulis persyaratan AI yang bermakna ke dalam RFP, dan menilai apakah sebuah pilot menghasilkan hasil yang layak untuk diperluas. Data SHRM 2026 menunjukkan sebagian besar pemimpin HR berada di Level 1 spektrum ini: sadar bahwa AI akan datang, namun belum bisa membedakan substansi dari positioning.

Mengapa anggaran bukan hambatan nomor satu adopsi AI di HR?

Survei SHRM 2026 terhadap 1.908 profesional HR menemukan bahwa 67% menyebut "kami tidak tahu apa yang sebenarnya bisa dilakukan AI" sebagai alasan utama mereka tidak mengadopsi AI di HR. Anggaran, kepatuhan, dan dukungan eksekutif berada di peringkat lebih rendah. Ini penting karena kendala anggaran bisa diselesaikan dengan business case. Kesenjangan kesadaran memerlukan jenis investasi yang berbeda: paparan yang disengaja, evaluasi terstruktur, dan pengembangan literasi internal yang membutuhkan waktu meski dana tersedia.

Bagaimana seorang CHRO bisa menutup kesenjangan kesadaran AI dalam satu kuartal?

Empat langkah: jalankan sprint penemuan 3 vendor yang berfokus pada belajar mengajukan pertanyaan lebih baik (bukan memilih produk); tulis ulang satu RFP aktif dengan persyaratan AI yang spesifik; adakan sesi pamer internal bulanan di mana HRBP yang menggunakan alat AI mendemonstrasikannya kepada rekan-rekan; dan bangun baseline literasi sederhana untuk populasi HRBP Anda. Semua langkah ini tidak memerlukan persetujuan anggaran atau dokumen strategi AI. Yang diperlukan hanya komitmen kalender. Kerangka 5 tahap kematangan AI memetakan seperti apa tampilan organisasi di setiap tahap. Mengetahui posisi HR membantu CHRO menentukan urutan pekerjaan.

Selengkapnya

• Apa itu AI bisnis: panduan untuk pemimpin non-teknis
• Kerangka tata kelola AI untuk eksekutif
• Memimpin transformasi AI di tingkat organisasi
• 5 tahap kematangan AI
• Kesenjangan kesiapan tenaga kerja AI 2026 (edisi CHRO)