Ilustrasi: AI Tidak Akan Menyelamatkan Birokrasi. (Ilustrated by Nusantara Post)
Kecerdasan buatan (AI) kini bisa merangkum seratus halaman regulasi dalam hitungan detik, menyusun draf surat dinas, dan menjawab pertanyaan warga tengah malam.
Di saat yang sama, banyak kantor pemerintahan kita masih meminta warga membawa fotokopi KTP, padahal datanya sudah ada di sistem negara.
Jarak antara kemampuan teknologi dan kesiapan birokrasi inilah persoalan utama reformasi birokrasi Indonesia hari ini.
Pada 2023, Menteri PAN-RB Abdullah Azwar Anas menyebut ada sekitar 27.000 aplikasi di berbagai instansi pemerintah, dan Presiden saat itu meminta ratusan aplikasi yang tumpang tindih diklasifikasi ulang.
Banyaknya aplikasi bukan tanda kemajuan. Ia tanda bahwa setiap instansi membangun pulau digitalnya sendiri.
Tulisan ini berangkat dari satu argumen: AI tidak akan memperbaiki birokrasi yang fondasinya berantakan. AI justru akan mempercepat apa pun yang sudah ada, termasuk kekacauannya.
Karena itu, reformasi birokrasi di era AI harus dimulai dari pertanyaan yang lebih membosankan namun mendasar: apakah data kita terhubung, apakah prosesnya jelas, dan apakah pegawainya siap?
Posisi Indonesia: Naik Cepat, Tapi dari Titik Rendah
Indonesia sebenarnya sedang membaik. Dalam E-Government Development Index (EGDI) PBB, peringkat Indonesia naik dari 116 pada 2016 menjadi 64 pada 2024.
EGDI mengukur layanan daring, infrastruktur telekomunikasi, dan sumber daya manusia. Ia belum mengukur apakah data antarinstansi saling terhubung. Padahal, bagi AI, keterhubungan data justru syarat utama.
Masalah Fondasi: Pulau-Pulau Aplikasi
AI bekerja dengan data. Model bahasa yang menjawab pertanyaan warga, sistem yang mendeteksi penyimpangan anggaran, atau algoritma yang memilih penerima bantuan sosial, semuanya hanya sebaik data yang bisa diaksesnya.
Masalahnya, data pemerintah kita tersebar di ribuan pulau yang tidak saling terhubung.
Pemerintah sebenarnya sudah punya desain jalan keluarnya. Perpres 82/2023 tentang Percepatan Transformasi Digital menetapkan sembilan layanan prioritas dan menunjuk Peruri sebagai pelaksana GovTech, yang kemudian diluncurkan sebagai INA Digital pada Mei 2024.
Logika desainnya adalah jaringan: layanan sektoral memakai platform bersama untuk identitas, keuangan, dan pertukaran data, alih-alih membangun sendiri-sendiri.
Dari 27.000 aplikasi yang terpisah menuju satu jaringan layanan. (Grafis: Penulis)
Visualisasi di atas memperlihatkan perbedaan dua dunia itu. Di dunia pulau, setiap instansi punya data kependudukannya sendiri, sistem pembayarannya sendiri, dan formulirnya sendiri. Di dunia jaringan, warga cukup sekali membuktikan identitasnya, dan data mengalir antarlayanan.
Bagi AI, perbedaan ini menentukan. AI yang dipasang di atas pulau-pulau aplikasi hanya akan menghasilkan 27.000 chatbot yang masing-masing tahu sepotong kecil kebenaran.
AI yang dipasang di atas jaringan bisa melihat gambaran utuh: misalnya, mendeteksi bahwa satu orang menerima bantuan ganda dari dua program berbeda, atau bahwa seorang warga berhak atas bantuan tetapi tidak pernah mendaftar.
Apa yang Benar-Benar Bisa Dikerjakan AI di Birokrasi
Untuk menjawab pertanyaan ini, kita tidak perlu menebak. Beberapa pemerintah sudah menguji AI generatif pada puluhan ribu pegawainya, dan hasilnya bisa dibaca.
Uji coba enam bulan di pemerintahan Australia memberi gambaran serupa. Manfaat terbesar ada pada meringkas informasi, membuat draf pertama, dan mencari informasi.
Namun, hanya sepertiga peserta yang memakainya setiap hari, dan muncul kekhawatiran tentang dampaknya pada pekerjaan level pemula, bias budaya Barat dalam keluaran AI, keamanan data, dan ketergantungan pada satu vendor.
Membagi tugas dengan jujur
Dari kedua uji coba itu, satu pola terlihat: AI paling berguna untuk tugas rutin berbasis teks, dan paling berisiko untuk keputusan yang menyangkut hak warga.
Makin besar dampaknya pada hak warga, makin besar peran manusia. (Grafis: Penulis)
Pembagian ini penting karena godaan terbesar birokrasi adalah memakai AI justru di zona kanan. Menyaring penerima bantuan sosial dengan algoritma terasa efisien.
Tetapi ketika algoritma salah menolak warga miskin, siapa yang bertanggung jawab, dan bagaimana warga mengajukan keberatan?
Di zona kiri, kesalahan AI paling banyak menghasilkan draf surat yang perlu diperbaiki.
Di zona kanan, kesalahan AI bisa berarti satu keluarga tidak makan.
Siapa yang Paling Terdampak di Dalam Birokrasi
Pertanyaan yang sering diajukan dengan cemas adalah: apakah AI akan menggantikan ASN? Data global memberi jawaban yang lebih bernuansa.
Studi Organisasi Perburuhan Internasional(ILO) menemukan bahwa pekerja administrasi perkantoran adalah kelompok yang paling terpapar AI generatif: sekitar 24 persen tugasnya sangat terpapar, dan 58 persen lainnya terpapar sedang.
Kelompok pekerjaan lain hanya punya 1 sampai 4 persen tugas yang sangat terpapar.
ILO juga menyimpulkan bahwa dampak utamanya adalah augmentasi, yaitu sebagian tugas diotomasi dan sisanya tetap dikerjakan manusia, bukan penghapusan pekerjaan secara utuh.
ILO menyebut angkanya sebagai batas atas paparan secara teknis, bukan prediksi adopsi.
Bagaimana dengan birokrasi kita? Data BKN memperlihatkan struktur ASN berdasarkan jenis jabatan.
Dua dari lima ASN bekerja di jabatan yang dekat dengan kerja dokumen. (Grafis: Penulis/BKN)
Guru dan tenaga kesehatan, yang mencakup lebih dari separuh ASN, bekerja dengan interaksi tatap muka yang sulit digantikan AI.
Kelompok yang paling perlu bersiap adalah 1,45 juta pegawai di jabatan pelaksana, ditambah sebagian fungsional teknis, yang tugas sehari-harinya banyak berupa pengolahan dokumen, entri data, dan penyusunan laporan. Inilah wilayah yang dalam studi ILO paling terpapar.
Ini bukan alasan untuk panik, melainkan alasan untuk merencanakan. Pemerintah punya pilihan: menunggu AI masuk secara sporadis lewat inisiatif masing-masing pegawai, atau menyiapkan peta jalan peralihan keterampilan bagi kelompok pelaksana sejak sekarang.
Pengalaman Australia menunjukkan bahwa kekhawatiran terbesar justru datang dari pegawai level pemula, dan kekhawatiran itu hanya bisa dijawab dengan rencana yang jelas, bukan dengan janji bahwa “tidak akan ada yang diganti”.
Risiko: Ketika Mesin Mempercepat Kesalahan
Sejarah otomatisasi di sektor publik punya catatan kelam. Kesalahan manusia biasanya merugikan satu warga. Kesalahan sistem otomatis bisa merugikan ratusan ribu warga sekaligus, dan sering tidak terdeteksi sampai terlambat.
Pusat Data Nasional Sementara yang dipakai 282 instansi diserang ransomware
Sebagian besar data terkunci dan tidak bisa dipulihkan; Dirjen Aptika mundur
Sentralisasi data tanpa cadangan dan keamanan yang memadai melipatgandakan risiko
Kasus terakhir paling relevan bagi argumen tulisan ini. Saya berargumen bahwa AI membutuhkan data yang terhubung.
Tetapi PDNS 2 menunjukkan sisi lain dari keterhubungan: ketika data dipusatkan tanpa keamanan yang kuat, satu serangan bisa melumpuhkan ratusan layanan sekaligus. Integrasi data dan keamanan data harus dibangun bersamaan, bukan berurutan.
Tata kelola yang belum selesai
Indonesia sudah punya Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi dan Surat Edaran Menkominfo Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial.
Namun, surat edaran tidak mengikat secara hukum. Regulasi yang lebih kuat, yaitu Perpres Peta Jalan AI dan Perpres Etika AI, masih tertahan di Kementerian Sekretariat Negara per Juli 2026, meski draf keduanya disebut sudah rampung sejak tahun sebelumnya.
Artinya, saat ini instansi pemerintah yang ingin memakai AI belum punya aturan main yang jelas: tugas apa yang boleh diserahkan ke AI, data apa yang boleh dimasukkan ke layanan AI milik perusahaan asing, dan siapa yang bertanggung jawab bila AI keliru. Kekosongan ini berbahaya, karena pegawai tetap akan memakai AI, hanya saja tanpa pedoman.
Fondasi Dulu, AI Kemudian
Reformasi birokrasi di era AI tidak dimulai dengan membeli lisensi AI untuk semua pegawai. Ia dimulai dengan membereskan fondasi, menguji dengan jujur, lalu memperluas apa yang terbukti berhasil.
Fondasi dulu, AI kemudian: tiga fase reformasi birokrasi. (Grafis: Penulis)
Tiga hal membuat urutan ini penting.
Pertama, AI di atas data yang terpecah hanya mempercepat kekacauan.
Kedua, uji coba harus diukur dengan data waktu kerja yang sesungguhnya, bukan hanya laporan diri pegawai, karena pelajaran dari Inggris menunjukkan betapa mudahnya angka penghematan terlihat lebih besar dari kenyataannya.
Ketiga, perluasan harus disertai rencana peralihan keterampilan bagi pegawai pelaksana, bukan sekadar pengumuman bahwa AI “tidak akan menggantikan siapa pun”.
AI Bukan Jalan Pintas Reformasi Birokrasi
AI menawarkan sesuatu yang selama ini sulit dicapai birokrasi kita: kecepatan. Tetapi kecepatan hanya berguna bila arahnya benar.
Birokrasi dengan 27.000 aplikasi yang tidak saling bicara, regulasi AI yang belum terbit, dan pusat data yang pernah lumpuh oleh ransomware belum siap untuk dipercepat.
Kabar baiknya, pekerjaan rumah itu sudah diketahui dan desainnya sudah ada di atas kertas. Peringkat e-government kita juga terus naik.
Yang dibutuhkan sekarang adalah disiplin menjalankan urutan yang benar: menyatukan data, mengamankannya, menguji AI pada tugas yang tepat, dan menyiapkan manusia yang akan bekerja berdampingan dengannya.
Reformasi birokrasi di era AI pada akhirnya tetap soal yang sama dengan reformasi birokrasi di era mana pun: melayani warga dengan lebih baik. AI hanyalah alat. Ukurannya tetap sama, yaitu apakah warga semakin mudah mendapatkan haknya.
Oleh:Riyold
Tulisan ini merupakan pandangan pribadi penulis. Segala bentuk data, kutipan, analisis, dan interpretasi di dalamnya, termasuk grafis yang disajikan, sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis dan tidak mewakili sikap atau pandangan redaksi maupun lembaga mana pun.
