Uber memangkas 10% divisi layanan pelanggan global, untuk pertama kalinya menyebut “mengadopsi efisiensi AI” sebagai alasannya

Uber pada 23 Juli mengumumkan pemotongan 10% tenaga kerja pada departemen operasi komunitas global (layanan pelanggan). Juru bicara Uber menyatakan melalui email bahwa perusahaan sedang “menyederhanakan operasi, memperkuat kolaborasi tatap muka, dan terus merangkul AI”, serta meminta karyawan yang sebelumnya bekerja jarak jauh untuk pindah ke kantor pusat yang telah ditentukan. Ini adalah pemotongan kedua kalinya yang dilakukan Uber dalam waktu kurang dari dua bulan, dan untuk pertama kalinya Uber secara terbuka mengaitkan pemotongan tenaga kerja dengan peningkatan efisiensi berbasis AI.

Rincian pemotongan Uber: layanan pelanggan dipangkas 10%

Berdasarkan pernyataan email juru bicara Uber, pemotongan tenaga kerja kali ini menyasar tim operasi komunitas global (yang menangani layanan pelanggan). Alasan pemotongan adalah “menyederhanakan operasi, memperkuat kolaborasi tatap muka, dan terus merangkul AI”; karyawan yang sebelumnya bekerja jarak jauh diminta mengikuti kebijakan kantor perusahaan untuk pindah ke kantor yang telah ditetapkan.

Uber, Wakil Presiden Operasi Komunitas global, Megha Yethatika, dalam memo internal menyebutkan: “Organisasi kami sudah menjadi terlalu kompleks, terlalu berjalan sendiri-sendiri.” Ia mengatakan bahwa departemen tersebut “sudah membuat beberapa kemajuan” dalam mengintegrasikan AI, namun menegaskan, “kami membutuhkan struktur organisasi yang efisien untuk menopang AI; tidak bisa melakukan skala teknologi mutakhir di atas proses yang terfragmentasi.”

Perbandingan dua putaran pemotongan Uber

Berdasarkan laporan pada teks asli, berikut perbedaan kunci dari dua putaran pemotongan tenaga kerja Uber:

Juni 2026 (putaran pertama): setelah presiden baru menjabat, pemotongan tenaga kerja pada divisi SDM sebesar 23% (mencakup kurang dari 1% dari 34.000 karyawan global Uber). Pada saat itu, perusahaan belum mengaitkan putaran pemotongan ini dengan AI

Juli 2026 (putaran kedua): pemotongan 10% tenaga kerja pada departemen operasi komunitas global (layanan pelanggan). Uber untuk pertama kalinya secara terbuka mengaitkan pemotongan tenaga kerja dengan peningkatan efisiensi berbasis AI secara langsung. Ini adalah putaran kedua pemotongan tenaga kerja dalam waktu kurang dari dua bulan karena penyederhanaan organisasi

Latar belakang perusahaan teknologi seperti Block, Oracle yang melakukan pemotongan dengan alasan AI

Berdasarkan laporan Bloomberg, dalam beberapa bulan terakhir, dari perusahaan layanan keuangan Block hingga penyedia layanan cloud Oracle, ada perusahaan yang menjadikan AI sebagai alasan pemotongan tenaga kerja. Kali ini, Uber seolah resmi bergabung dalam daftar tersebut, menjadi salah satu perusahaan teknologi utama pertama yang secara terbuka menjelaskan keputusan pemotongan layanan pelanggan dengan alasan efisiensi AI.

Pertanyaan yang sering diajukan

Seberapa besar pemotongan tenaga kerja Uber pada hari Rabu, dan apa alasannya?

Berdasarkan pernyataan email juru bicara Uber, pemotongan tenaga kerja kali ini menyasar 10% tenaga kerja pada departemen operasi komunitas global (layanan pelanggan), dengan alasan “menyederhanakan operasi, memperkuat kolaborasi tatap muka, dan terus merangkul AI”. Ini pertama kalinya Uber secara terbuka mengaitkan pemotongan tenaga kerja langsung dengan peningkatan efisiensi berbasis AI.

Ini pemotongan tenaga kerja keberapa kali Uber dalam beberapa waktu terakhir?

Berdasarkan laporan pada teks asli, ini adalah pemotongan kedua yang dilakukan Uber dalam waktu kurang dari dua bulan. Yang pertama terjadi pada Juni 2026 setelah presiden baru menjabat, dengan pemotongan tenaga kerja divisi SDM sebesar 23% (mencakup kurang dari 1% dari 34.000 karyawan global). Saat itu, AI tidak disebutkan.

Apa penjelasan Wakil Presiden Megha Yethatika terkait pemotongan kali ini?

Berdasarkan memo internal Megha Yethatika, ia menyatakan “organisasi sudah menjadi terlalu kompleks, terlalu berjalan sendiri-sendiri”, dan menekankan perlunya “struktur organisasi yang efisien untuk menopang AI; tidak bisa melakukan skala teknologi mutakhir di atas proses yang terfragmentasi.”