Humas di Era AI

Sebuah opini tentang masa depan profesi kehumasan di tengah disrupsi kecerdasan buatan

Ada satu paradoks yang sedang berlangsung di ruang-ruang kerja kehumasan hari ini. Di satu sisi, kecerdasan buatan (AI) telah menyusup ke hampir setiap meja kerja praktisi humas dari penyusunan siaran pers, riset media, analisis sentimen, hingga pembuatan konten visual.

Di sisi lain, justru di tengah derasnya otomatisasi ini, kemampuan yang paling dicari dari seorang humas pada 2026 bukanlah kemahiran menulis prompt, melainkan storytelling sebagai kemampuan paling humanis yang dimiliki profesi ini.

Gambaran ini bukan sekadar kesan. Cision, dalam laporan Inside PR 2026: Trends, Challenges, and What's Next yang dirilis pada Januari 2026 dan menghimpun hampir 600 profesional komunikasi di AS dan Inggris, menemukan bahwa 91 persen praktisi PR kini menggunakan AI generatif sebagai bagian dari alur kerja mereka dengan 73 persen memanfaatkannya untuk pembuatan ide dan 68 persen untuk penulisan serta penyempurnaan konten.

Namun di tengah angka adopsi yang tinggi tersebut, laporan yang sama menegaskan sesuatu yang justru berlawanan arah yakni storytelling tetap menjadi keterampilan paling dibutuhkan saat ini, jauh melampaui keterampilan teknis lainnya, dengan 59 persen responden menempatkannya di posisi teratas.

Data dari Muck Rack memperkuat gambaran ini. Dalam State of AI in PR 2026 yang didasarkan pada survei terhadap 564 profesional PR, lembaga riset ini mencatat bahwa 76 persen praktisi kini menggunakan AI generatif dalam pekerjaannya, sebuah angka yang relatif stagnan dibanding tahun sebelumnya, yang menurut Muck Rack justru menandakan bahwa industri ini telah memasuki fase adopsi yang lebih matang.

Yang lebih mencolok, 75 persen praktisi kini berlangganan setidaknya satu alat AI berbayar, naik signifikan dari 57 persen setahun sebelumnya, sebuah pergeseran dari sekadar mencoba menjadi sungguh-sungguh bergantung.

Inilah inti argumen yang ingin saya sampaikan, AI tidak menggantikan Humas. AI mengubah apa yang dianggap berharga dari seorang Humas. Dan siapa yang gagal membaca perubahan nilai ini akan tergantikan bukan oleh mesin, tetapi oleh rekan sejawatnya yang lebih cakap memanfaatkan mesin tersebut.

Empat Babak yang Berakhir di AI

Profesi kehumasan tidak pernah statis dan stagnan, namun terus berevolusi dalam ritme yang nyaris mengikuti gelombang teknologi komunikasi itu sendiri, dimulai dari era siaran pers dan foto cetak yang mengandalkan hubungan personal dengan redaktur, lalu bergeser ke ranah digital ketika situs web menjadi wajah baru institusi, kemudian memasuki era dominasi media sosial yang mengubah setiap khalayak menjadi pembuat berita. Dan kini, profesi ini memasuki babak keempat yaitu era AI dan big data, di mana kemampuan bekerja dengan data bukan lagi keunggulan kompetitif, melainkan prasyarat dasar.

Yang membedakan babak keempat ini dari tiga babak sebelumnya bukan sekadar hadirnya kanal baru, melainkan perubahan struktural pada siapa, atau apa, yang menjadi penjaga gerbang informasi. Selama puluhan tahun, Humas bekerja untuk meyakinkan jurnalis. Kemudian, tugasnya bergeser meyakinkan algoritma media sosial agar konten muncul di beranda yang tepat.

Kini, gatekeeper itu bukan lagi manusia yang bisa dihubungi lewat telepon, atau mesin rekomendasi yang bisa diakali dengan tagar. Gatekeeper barunya adalah model bahasa besar, sebuah sistem yang menjawab pertanyaan publik secara langsung, tanpa pernah membuka satu pun tautan berita, dan tanpa memberi ruang bagi Humas untuk melakukan follow-up.

Inilah yang membuat babak ini terasa berbeda secara kualitatif, bukan sekadar kuantitatif.

Ketika Reputasi Dibentuk oleh Jawaban Mesin, Bukan Lagi Hasil Pencarian

Ini adalah pergeseran paling fundamental yang menurut saya belum cukup disadari oleh banyak organisasi di Indonesia. Melanie Klausner, EVP Consumer di Havas Red, merumuskannya dengan tajam di mana ia menyampaikan bahwa pada 2026, reputasi merek akan semakin dibentuk bukan oleh apa yang dicari orang, melainkan oleh apa yang dijawab oleh AI.

Search Engine Optimization (SEO) tradisional kini berdampingan dengan disiplin baru bernama Generative Engine Optimization (GEO) sebagai upaya untuk memastikan sebuah merek atau institusi tampil dalam jawaban yang dihasilkan AI ketika publik bertanya tentangnya. Setiap artikel, wawancara, dan kutipan pakar yang dipublikasikan kini menjadi data yang turut melatih model-model tersebut, sehingga merek yang paling sering dikutip oleh media kredibel adalah merek yang paling besar kemungkinannya muncul dalam ringkasan jawaban AI.

Bagi Humas pemerintah dan BUMN di Indonesia yang ruang geraknya sering bergantung pada narasi resmi dan rilis berita tentu saja implikasinya menjadi serius. Tugas Humas bukan lagi sekadar “dimuat media”, tetapi “dikutip secara kredibel sehingga layak dijadikan rujukan oleh mesin”. Earned media kini punya nilai ganda, yaitu menjangkau pembaca manusia hari ini, dan menjadi bahan baku ingatan AI untuk tahun-tahun mendatang.

Sayangnya, sisi gelap dari ekosistem ini berkembang dengan kecepatan yang sama. Pendiri dan CEO Cyabra, Dan Brahmy, memberi peringatan yang relevan bahwa di tahun ini, sekadar memantau narasi tidak lagi cukup untuk melindungi reputasi merek, karena AI kini juga menjadi tenaga penggerak disinformasi terkoordinasi dalam skala besar termasuk deepfake, jaringan bot, dan amplifikasi yang menyesatkan yang dapat merusak kredibilitas sebuah institusi hanya dalam hitungan jam. Krisis komunikasi di era AI tidak lagi dihitung dalam satuan hari, melainkan jam, bahkan menit.

Apa yang Sebenarnya Sudah Berubah di Lapangan Indonesia

Transformasi ini bukan sekadar wacana yang mengambang di seminar-seminar teknologi, tetapi sudah turun ke lantai kerja, mengubah cara praktisi humas Indonesia menjalankan tugas sehari-hari bahkan sebelum sebagian besar organisasi sempat menyusun kebijakan resmi tentangnya.

Dari sektor korporasi, sebuah praktik menarik mulai bermunculan, di mana beberapa perusahaan tidak lagi menunggu panduan industri untuk bergerak. Mereka membangun sendiri apa yang mereka butuhkan seperti sistem berbasis AI percakapan yang berfungsi sebagai titik kontak pertama antara institusi dan publiknya. Bukan lagi leaflet cetak, bukan lagi antrean customer service konvensional, melainkan sebuah antarmuka yang menjawab pertanyaan publik secara langsung, real-time, dan personal. Ini bukan eksperimen kecil yang bisa diabaikan. Ini adalah keputusan strategis yang menggeser fungsi Humas dari penyampai pesan menjadi perancang pengalaman komunikasi dan perbedaan ini jauh lebih besar dari yang tampak di permukaan.

Di sisi pemerintahan, perubahan serupa sedang didorong oleh kebutuhan, bukan sekadar pilihan. Wacana yang kini berkembang di berbagai forum komunikasi pemerintah menunjukkan satu titik kesepakatan bahwa kompetensi minimum seorang humas pemerintah sudah bergeser. Menguasai perangkat AI untuk produksi teks dan visual bukan lagi nilai tambah yang mengagumkan melainkan sebuah prasyarat dasar untuk menghasilkan konten yang relevan, responsif, dan bergerak secepat informasi beredar di ruang publik digital. Institusi yang mengabaikan tuntutan ini tidak hanya akan tertinggal secara teknis, tetapi perlahan kehilangan relevansi di mata publik yang makin terbiasa dengan kecepatan dan kualitas konten yang dihasilkan AI.

Yang paling signifikan dan menurut saya paling sering diremehkan adalah pergeseran ketiga di mana AI mulai masuk ke wilayah yang selama ini dianggap terlalu krusial untuk diserahkan ke mesin, yakni manajemen krisis. Praktik terbaik yang kini mulai berkembang menempatkan analisis sentimen berbasis AI bukan sekadar sebagai alat pemantauan pasif, melainkan sebagai sistem peringatan dini yang mampu memberi sinyal jauh sebelum krisis sempat meledak ke permukaan. Ketika pola sentimen negatif mulai terbaca oleh mesin, itulah momen di mana Humas harus sudah bergerak — bukan menunggu tekanan dari pimpinan, bukan menunggu media menelepon untuk konfirmasi.

Ketiga pola ini, meski berbeda konteks, menceritakan satu cerita yang sama: AI di tangan praktisi humas Indonesia sedang menempuh perjalanan dari sekadar asisten menulis menjadi infrastruktur komunikasi yang sesungguhnya — sistem peringatan dini, kanal layanan publik yang bekerja tanpa jam kantor, dan mitra produksi konten yang tidak pernah kehabisan energi.

Inilah bukan hanya gambaran praktik terbaik hari ini. Inilah peta jalan praktik kehumasan Indonesia dalam dua hingga tiga tahun ke depan — dan organisasi yang lebih cepat membacanya akan memiliki keunggulan yang sulit dikejar oleh mereka yang masih menunggu.

Tiga Hal yang Tidak Bisa dan Tidak Boleh Diserahkan ke AI

Di tengah euforia adopsi teknologi, saya ingin menegaskan posisi yang membuat kita harus lebih hati-hati. Ada batas yang harus tetap dijaga oleh praktisi Humas, dan batas ini bukan soal nostalgia profesi, melainkan soal substansi.

Pertama, identitas dan suara unik institusi. AI memang efisien untuk menyusun draf awal, melakukan riset permukaan, atau menganalisis sentimen media sosial. Namun ia tidak mampu menghasilkan konten yang sepenuhnya mencerminkan identitas unik sebuah klien. Setiap institusi memiliki nada suara, nilai inti, dan sensitivitas strategis yang hanya bisa diartikulasikan oleh manusia yang betul-betul memahami konteks budaya, emosional, dan politis di balik sebuah pesan.

Bagi praktisi Humas yang melayani lembaga pemerintah, BUMN, atau institusi pendidikan yang masing-masing menanggung sejarah, tata nilai, dan kepekaan yang berbeda ini merupakan peringatan penting. Konten yang “terdengar benar” secara linguistik belum tentu “terasa benar” secara institusional.

Kedua, penilaian etis dan akuntabilitas atas apa yang dipublikasikan. Salah satu celah yang paling sering diabaikan adalah minimnya regulasi internal terhadap penggunaan AI dalam praktik kehumasan berpotensi menimbulkan risiko etika yang serius. Dalam praktiknya, praktisi Humas tetap menjadi pihak yang bertanggung jawab penuh atas setiap output yang dipublikasikan, terlepas dari seberapa besar kontribusi AI di dalamnya. AI tidak pernah ikut menanggung konsekuensi dari rilis yang salah kutip, klaim yang keliru, atau narasi yang menyesatkan. Manusia yang menekan tombol “publish” yang menanggungnya, baik secara hukum, etis, maupun reputasional.

Ketiga, kreativitas yang lahir dari empati, bukan dari pola data historis. AI bekerja dengan memproses dan mengolah data masa lalu. AI bisa mengenali pola, mengulang gaya, bahkan mensimulasikan nada emosional tetapi tidak pernah merasakan apa pun.

Kreativitas sejati dalam komunikasi bukan sekadar rekombinasi referensi lama, tetapi harus lahir dari kemampuan membaca momen, memahami manusia yang ada di sekeliling kita, dan mengambil keputusan yang melampaui kalkulasi. Hal yang sama berlaku untuk pengukuran, di mana AI generatif hanya menyajikan sebagian data, bukan gambaran utuh yang dibutuhkan untuk mengukur dampak komunikasi secara nyata.

Pada akhirnya, kompetisinya bukan manusia melawan mesin. Kompetisinya adalah antara praktisi yang mampu memanfaatkan AI secara cerdas dengan mereka yang belum. Humas tidak akan langsung tergantikan oleh teknologi, tetapi akan tergeser oleh sesama praktisi yang lebih adaptif dalam menggunakannya. Pesannya sederhana, kuasai alatnya, tapi jangan serahkan keputusan kepada alat itu.

Dua Titik Rawan

Komprehensif berarti jujur soal risikonya, bukan hanya soal manfaatnya. Ada tiga titik rawan yang menurut saya kurang mendapat perhatian serius dalam diskursus kehumasan Indonesia.

Pertama, jurang generasi dan hilangnya jalur masuk profesi. Otomatisasi tugas-tugas dasar seperti riset media dan penyusunan draf melahirkan peran baru bernama “PR ops” yang berfokus pada otomasi dan analitik, sementara posisi-posisi tradisional justru menyusut. Pendatang baru kehilangan jalur untuk belajar dasar-dasar profesi, sementara praktisi di tengah karier tertekan untuk segera membangun keterampilan teknis yang sebelumnya tidak pernah mereka perlukan.

Ironisnya, ketergantungan inilah yang berisiko mengancam masa depan industri PR itu sendiri, meski lapangan kerja spesialis humas diproyeksikan tumbuh lebih cepat dari rata-rata seluruh okupasi dalam satu dekade terakhir ini. Pertumbuhan permintaan tanpa regenerasi yang sehat hanya akan melahirkan industri yang gemuk di permukaan tapi keropos di akarnya. Jika organisasi-organisasi besar di Indonesia tidak sengaja merancang ulang jalur pemagangan dan pembinaan junior, kita akan kehilangan generasi humas yang memahami fondasi profesi sebelum mereka sempat mengoperasikan alat AI-nya.

Kedua, infrastruktur data yang berantakan menjadi penghambat tersembunyi. Persoalan terbesar penerapan AI di Indonesia sebenarnya bukan soal teknologi itu sendiri, melainkan basis data organisasi yang masih berantakan, tidak lengkap, dan belum terdigitalisasi. Banyak lembaga berlomba mengadopsi tools AI tercanggih sambil melupakan bahwa kualitas output AI hanya akan sebaik kualitas data yang menjadi pijakannya, inilah sebuah prinsip dasar yang sering terlupakan di tengah euforia adopsi teknologi.

AI hanyalah alat pemberi rekomendasi, manusia tetap harus menentukan apakah rekomendasi tersebut relevan atau tidak, karena hasil akhirnya seharusnya merupakan olahan data AI yang dipadukan dengan sudut pandang praktisi sesuai tujuan organisasi, bukan luaran mentah yang ditelan begitu saja.

Bagaimana Humas Seharusnya Bersikap?

Dari seluruh data dan fenomena di atas, dapat ditarik lima pergeseran sikap yang perlu segera diambil oleh praktisi dan institusi Humas Indonesia, terutama yang menaungi lembaga publik dan korporasi besar. Kelima poin ini bukan sekadar anjuran normatif, melainkan konsekuensi logis dari tiga titik rawan yang telah diuraikan sebelumnya: kesenjangan regenerasi, infrastruktur data yang belum siap, dan regulasi yang masih tertinggal.

Pertama, AI perlu diperlakukan sebagai sistem yang harus diaudit, bukan sekadar alat tulis. Argumen ini berangkat dari prinsip dasar tanggung jawab hukum: ketika sebuah siaran pers, materi visual, atau ringkasan sentimen hasil olahan AI keliru atau menyesatkan, konsekuensi hukum dan reputasinya tetap melekat pada institusi dan individu yang mempublikasikannya, bukan pada sistem yang menghasilkannya.

Karena posisi tanggung jawab ini tidak berubah meski alat produksinya berubah, maka proses verifikasi terhadap keluaran AI semestinya setara, bahkan lebih ketat, dibandingkan proses editorial konvensional. Ini bukan soal mencurigai AI, melainkan soal menyesuaikan tata kelola dengan realitas bahwa kecepatan produksi yang ditawarkan AI tidak serta-merta diikuti oleh akurasi yang sepadan.

Kedua, tata kelola AI internal idealnya dibangun sebelum regulasi nasional terbit, bukan menunggu sesudahnya. Pertimbangannya bersifat praktis, proses legislasi memerlukan waktu, sementara penggunaan AI dalam praktik kehumasan sudah berjalan setiap hari. Kekosongan regulasi formal bukan berarti organisasi bebas dari risiko; ia justru berarti organisasi harus menanggung sendiri standar yang belum dirumuskan negara.

Kebijakan internal yang mengatur siapa yang berwenang menggunakan AI, untuk keperluan apa, melalui mekanisme verifikasi seperti apa, dan pada titik mana diperlukan disclosure kepada publik, berfungsi sebagai mitigasi risiko sekaligus persiapan menghadapi pengawasan regulasi yang pada akhirnya akan datang. Organisasi yang menunggu aturan resmi sebelum bertindak berisiko menjadikan dirinya preseden kasus, bukan contoh praktik baik.

Ketiga, investasi pada Generative Engine Optimization (GEO) perlu ditempatkan setara dengan investasi yang selama ini diberikan pada Search Engine Optimization (SEO). Pergeseran ini didasarkan pada perubahan cara publik mengonsumsi informasi: ketika mesin pencari jawaban berbasis AI semakin banyak digunakan, keterlihatan sebuah organisasi tidak lagi semata-mata ditentukan oleh seberapa sering kontennya dimuat media, tetapi oleh seberapa layak kontennya dikutip oleh sumber yang kredibel, sehingga ikut dirujuk oleh sistem AI tersebut. Konsekuensinya, ukuran keberhasilan kehumasan perlu bergeser dari volume publikasi menuju kualitas dan kredibilitas sumber, sebab logika rujukan mesin pencari jawaban bekerja berbeda dari logika algoritma mesin pencari konvensional.

Keempat, jenjang karier di industri Humas perlu dirancang ulang agar otomatisasi tugas-tugas dasar tidak menghilangkan jalur pembelajaran bagi talenta junior. Persoalan ini bersifat structural, ketika riset media dan penyusunan draf diotomatisasi, posisi-posisi entry level yang selama ini menjadi tempat belajar dasar-dasar profesi ikut menyusut.

Jika dibiarkan tanpa intervensi, hal ini berisiko memutus rantai regenerasi pengetahuan praktis di industri ini, meskipun secara agregat permintaan terhadap tenaga humas diproyeksikan tetap tumbuh. Solusinya bukan mempertahankan tugas-tugas yang sudah usang demi alasan pelatihan, melainkan secara sengaja mengalihkan kurikulum pembelajaran junior ke arah strategi, etika, dan pengelolaan relasi, yaitu kompetensi yang justru semakin dibutuhkan ketika tugas teknis sudah diambil alih mesin.

Kelima, kesiapan data perlu diposisikan sebagai proyek institusional, bukan inisiatif individu yang bergantung pada kepedulian segelintir orang. Argumen ini bersifat teknis sekaligus organisasional: kualitas keluaran AI secara langsung bergantung pada kualitas data yang menjadi masukannya, sehingga selama basis data organisasi masih berantakan, tidak lengkap, dan belum terdigitalisasi, secanggih apa pun model AI yang digunakan, hasil rekomendasinya akan tetap dangkal.

Karena pembenahan data memerlukan waktu, sumber daya, dan komitmen lintas unit yang biasanya berada di luar kewenangan staf kehumasan secara individu, perbaikan ini hanya dapat berjalan efektif jika ditetapkan sebagai prioritas institusional dengan dukungan pimpinan, bukan ditunda hingga teknologi dianggap cukup matang untuk digunakan.

Kelima pergeseran ini saling berkaitan dan tidak dapat dijalankan secara terpisah. Tata kelola yang baik tanpa data yang rapi akan menghasilkan audit yang sia-sia, investasi pada GEO tanpa regenerasi talenta akan kehilangan keberlanjutan jangka Panjang, dan kebijakan internal tanpa kesadaran akan tanggung jawab hukum hanya akan menjadi dokumen formalitas. Dengan kata lain, kesiapan Humas Indonesia menghadapi era AI bukan ditentukan oleh seberapa cepat mereka mengadopsi teknologi, melainkan oleh seberapa komprehensif mereka membangun fondasi di sekitarnya.

Humas sebagai Arsitek Kepercayaan

Pada akhirnya, saya percaya pertanyaan yang paling relevan bukan “apakah AI akan menggantikan Humas”, melainkan “Humas seperti apa yang akan dibutuhkan dunia setelah AI mengambil alih tugas-tugas rutin”. Jawabannya, menurut saya, adalah Humas yang berfungsi sebagai arsitek kepercayaan, pihak yang memastikan bahwa kecepatan dan skala yang ditawarkan AI tidak pernah mengorbankan keaslian, akuntabilitas, dan konteks kemanusiaan dari setiap pesan yang disampaikan atas nama sebuah institusi.

Mesin bisa menulis seribu draf siaran pers dalam semalam. Tetapi mesin tidak bisa duduk di ruang krisis, membaca keresahan di mata pemangku kepentingan, dan memutuskan kalimat mana yang pantas diucapkan dan mana yang harus ditahan. Itulah yang akan selalu membedakan profesi ini, di era apa pun teknologi berkembang.

Tugas Humas hari ini bukan lagi sekadar menyampaikan pesan kepada publik. Tugasnya adalah memastikan bahwa di tengah lautan konten yang dihasilkan mesin, masih ada suara yang terdengar jujur, bertanggung jawab, dan layak dipercaya baik oleh manusia yang membacanya, maupun oleh mesin yang kelak akan mengutipnya.