Kecerdasan buatan atau AI kini mulai merambah ke sektor pekerjaan fisik yang menantang, termasuk lokasi konstruksi serta pemeliharaan jalan dan jalur kereta api. Kehadiran teknologi ini bertujuan untuk menekan angka kecelakaan kerja sekaligus mengurangi beban administrasi para pekerja di lapangan.
Perencanaan Berbasis AI untuk Pekerja Lapangan
Shelley Copsey, CEO FYLD—perusahaan perangkat lunak yang berbasis di London—mengatakan bahwa inisiatif ini berawal dari pengamatannya terhadap berbagai tantangan yang dihadapi oleh pekerja garis depan. Copsey ditunjuk oleh Ontario Teachers’ Pension Plan, salah satu investor infrastruktur terbesar di dunia, untuk mencari solusi teknologi guna mengatasi berbagai permasalahan di portofolio mereka. Ia menyampaikan kepada US Top News and Analysis (cnbc.com) bahwa perhatian industri selama ini selalu terpusat pada urusan kantor belakang, seperti peramalan anggaran, tanpa pernah melihat langsung realitas kehidupan para pekerja lapangan.
FYLD memanfaatkan AI untuk memprediksi izin yang dibutuhkan dalam sebuah proyek agar pekerja terhindar dari keterlambatan. Sistem ini juga membantu kru mengatur jadwal kerja berdasarkan perkiraan cuaca, seperti menunda pekerjaan pengangkatan berat saat angin kencang diprediksi terjadi. Selain itu, pekerja dapat merekam video singkat mengenai tugas harian dan potensi bahaya keselamatan, yang kemudian dianalisis oleh AI guna mengantisipasi masalah sebelum terjadi.
Menurut Copsey, teknologi ini turut memangkas waktu administrasi yang biasanya menyita 20 persen hingga 25 persen waktu kerja di lokasi. Berkat penggunaan foto, video, dan informasi pekerjaan, sistem dapat menghasilkan draf laporan dalam waktu dua hingga tiga menit saja, dari yang sebelumnya memakan waktu sekitar setengah jam. Penyedia layanan infrastruktur Amey mengumumkan pada bulan Maret lalu bahwa mereka akan menerapkan perangkat lunak FYLD kepada 2.500 pekerja lapangan untuk meningkatkan keselamatan dan visibilitas pengawas secara langsung. Copsey menyebutkan bahwa studi kasus FYLD menunjukkan penurunan insiden dan cedera hingga 48 persen.
Inspeksi Jarak Jauh dan Batasan Bukti Keselamatan
Penerapan AI juga merambah pada pengurangan kebutuhan inspeksi infrastruktur fisik. Nathan Marsh, wakil presiden senior untuk Eropa, Timur Tengah, dan Afrika di perusahaan perangkat lunak AS Bentley Systems, mengatakan kepada US Top News and Analysis (cnbc.com) bahwa platform pemeliharaan jalan perusahaan mereka, Blyncsy, menganalisis gambar tangkapan pengemudi untuk mendeteksi masalah seperti pagar pembatas yang rusak, pertumbuhan vegetasi liar, dan puing-puing. Sementara itu, Steven Elsham, CEO perusahaan perangkat lunak pemeliharaan asal Belanda Ultimo, menuturkan kepada US Top News and Analysis (cnbc.com) bahwa alat AI mereka mampu menandai insiden keselamatan yang mungkin terlewat dan tidak dilaporkan dengan memindai perintah kerja serta catatan pergantian tugas.
Meskipun demikian, Waleed Umer, seorang profesor assistant di Northumbria University, Inggris, mengungkapkan kepada US Top News and Analysis (cnbc.com) bahwa banyak penelitian sejauh ini lebih berfokus pada kemampuan model dalam mendeteksi sesuatu, alih-alih menguji apakah teknologi tersebut benar-benar mencegah bahaya. Kondisi lokasi konstruksi yang terus berubah menyulitkan kamera untuk menangkap setiap potensi bahaya. Ia juga memperingatkan bahwa alarm palsu dapat membuat pekerja mengabaikan peringatan, sementara ketergantungan berlebihan pada AI justru menciptakan rasa aman yang semu.
Billy Hare, seorang profesor manajemen konstruksi di Glasgow Caledonian University, Skotlandia, menyatakan kepada US Top News and Analysis (cnbc.com) bahwa studi percontohan umumnya lebih mengutamakan peningkatan produktivitas dengan asumsi berkurangnya paparan terhadap bahaya berarti menurunkan risiko. Berdasarkan data Badan Kesehatan dan Keselamatan Eksekutif (HSE) Inggris, jumlah pekerja konstruksi yang tewas dalam insiden terkait pekerjaan di Britania Raya turun menjadi 25 orang pada periode 2025/2026, dari tahun sebelumnya yang mencapai 35 orang. Menurut Hare, penurunan angka kematian konstruksi terendah yang pernah dicatat ini bisa jadi disebabkan oleh perlambatan ekonomi, sehingga sulit memastikan apakah teknologi benar-benar memberikan dampak terukur.
Pengawasan manusia tetap diperlukan agar rekomendasi AI tidak disetujui begitu saja tanpa peninjauan yang memadai akibat volume informasi yang terlalu besar. Elsham menambahkan bahwa tantangan utama adalah memastikan AI membuat pekerjaan berat menjadi lebih mudah dikelola, alih-alih sekadar memeras lebih banyak tenaga dari para pekerja.
Sumber: US Top News and Analysis
