Trade-Off Efisiensi dan Etika: Systematic Literature Review Penerapan AI, ATS, dan Blokchain dalam Rekrutmen Karyawan

Abstrak

Adopsi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam proses rekrutmen dan seleksi karyawan berkembang pesat seiring meningkatnya kebutuhan organisasi akan proses seleksi yang cepat, akurat, dan objektif. Artikel ini menyajikan tinjauan literatur sistematis (Systematic Literature Review/SLR) yang mensintesiskan dua artikel utama mengenai penerapan AI dalam rekrutmen beserta literatur pendukung yang relevan, dengan mengikuti alur pelaporan Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Dari 55 referensi yang diidentifikasi, 23 studi memenuhi kriteria inklusi dan disintesis bersama dua artikel sumber utama, sehingga total 25 sumber digunakan dalam analisis. Hasil sintesis menunjukkan bahwa penerapan AI, machine learning, Applicant Tracking System (ATS), blockchain, dan wawancara berbasis video secara konsisten dilaporkan meningkatkan efisiensi waktu, akurasi pencocokan kandidat, dan objektivitas keputusan seleksi, serta berpotensi mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) 8 dan 10. Namun, tinjauan ini juga mengidentifikasi lima kategori tantangan yang berulang pada hampir seluruh studi yang ditelaah, yaitu bias algoritma, privasi data, biaya integrasi teknologi, resistensi pengguna, dan kurangnya transparansi algoritmik. Artikel ini menutup dengan kesenjangan penelitian, implikasi teoretis-praktis, keterbatasan tinjauan, serta arah penelitian lanjutan yang diperlukan agar penerapan AI dalam rekrutmen dapat berjalan secara etis dan berkelanjutan.