Laju pengembangan dan adopsi akal imitasi (AI) di berbagai perusahaan saat ini semakin sulit dibendung. Dengan iming-iming peningkatan produktivitas, demam automasi telah mendorong banyak pengusaha berlomba-lomba mendorong penggunaan AI tanpa menguji klaim tersebut. Strategi investasi tepat pun menjadi sangat dibutuhkan agar janji peningkatan produktivitas tak sekadar menjadi ilusi.
Co-Chair of Taskforce on Inequality and Social-related Financial Disclosures (TISFD) dan Asisten Direktur Jenderal UNESCO 2020-2026 Gabriela Ramos menilai demam adopsi AI di berbagai lini usaha di seluruh dunia dapat dipahami. Bukan hanya perkembangan Agentic AI yang saat ini semakin otonom, akal imitasi kini semakin mampu mendekati kapasitas kognitif manusia.
"Hanya 2 bulan waktu yang dibutuhkan ChatGPT untuk menjangkau 100 juta pengguna di Amerika Serikat. Dari semula hanya mampu mengenali pola dan memahami keterkaitan satu informasi dan informasi lain, Agentic AI kini mampu mengambil keputusan, tanpa kita ketahui mengapa ia mengambil keputusan itu," kata Ramos dalam CSIS Digital Tech Lecture di Jakarta, Rabu (22/4/2026).
Meski demikian, Ramos mengingatkan kecanggihan AI tidak lahir serta-merta atas kemauan para insinyur. Komersialisasi teknologi yang sukses melambungkan market cap NVIDIA mencapai USD 4 triliun membuktikan AI adalah komoditas yang sangat menjanjikan. Konsekuensinya, kecepatan produksinya harus tunduk pada hukum pasar, dengan atau tanpa sertifikasi keamanan yang memadai.
Menyitir data Bank Dunia, ia menyorot konsentrasi masif investasi AI oleh sektor swasta global yang mencapai USD 344,7 miliar, naik 127,5% Year on Year (YoY) dibandingkan tahun 2024. "Dengan nilai investasi sebesar itu, bayangkan kuasa politik yang dimiliki megakorporasi teknologi dengan anggaran jauh lebih besar dari kapasitas fiskal negara manapun," ujarnya.
Saat ini, 80% frontier models AI dikembangkan oleh kurang dari 10 laboratorium di seluruh dunia. Tiga terbesar di antaranya adalah Amerika Serikat, Tiongkok, dan Britania Raya, dengan kapasitas AS mencapai 20 kali lipat Tiongkok, dan kapasitas Tiongkok mencapai 30 kali lipat Britania Raya.
Dengan kapasitas tersebut, Ramos tidak menafikan AI telah banyak membantu peradaban manusia. Saat pandemi Covid-19, AI memungkinkan pengembangan vaksin selesai dalam 1 tahun, padahal prosedur normal butuh 8 tahun. Pembelajaran terpribadi (personalised learning), akses sumber pengetahuan, hingga penciptaan 78 juta lapangan kerja menjadi mungkin karena AI.
"Kabar buruknya adalah secepat AI berkembang, secepat itu pula risiko bermutasi semakin konkret dan dekat. Pada akhirnya kita harus bertanya, meski merasakan manfaat pengembangan teknologi, apakah kita membiarkan satu-dua perusahaan raksasa menentukan pengetahuan, informasi, dan keputusan seluruh dunia?"
Saat ini, UNESCO telah mendeteksi sedikitnya empat risiko apabila pengembangan AI terkonsentrasi sebagai instrumen investasi ekonomi.
- Daya jangkau AI yang dapat digunakan sebagai bioweapons: melancarkan pengintaian massal (mass surveillance), penyalahgunaan data pribadi, hingga manipulasi emosi melalui algoritma media sosial yang terindividualisasi mengikuti preferensi konten pribadi;
- Disrupsi sistemik terhadap pasar ketenagakerjaan, privasi, dan ekologi. Tanpa diuji, taraf kecerdasan akal imitasi telah memungkinkan mesin mendeteksi sistem evaluasi dan mengelabuhinya, sehingga model-model AI yang beredar di pasar tidak dapat dipastikan keamanannya;
- Kecanduan orang muda akibat eksposur konten dalam durasi lama. Di sisi lain, regulasi di berbagai negara belum mampu mengantisipasi ini, lebih-lebih saat sepertiga populasi dunia belum memiliki akses internet. Kesulitan pun berlipat ganda: bahaya kecanduan sangat nyata, tetapi sulit disosialisasikan;
- Meluasnya ketimpangan, karena 90% AI model dikembangkan megakorporasi teknologi berorientasi profit. Ketertinggalan teknologi menyebabkan negara-negara berkembang berisiko menjadi pemasok dan pengguna data, bukan pengembang AI.
Jebakan pengguna
Ketika AI semakin canggih, Ramos memprakirakan pekerjaan pertama yang akan dimatikan AI adalah programmer dan coder yang menciptakannya. Dengan bahaya yang mengintai akibat model yang dilepas ke pasar sebelum melewati uji coba keamanan, ketidakcukupan regulasi dapat melemahkan pertanggungjawaban perusahaan developer AI apabila terjadi hal-hal yang tidak diinginkan.
"Hanya 30% negara memiliki strategi AI terpadu, sementara lebih dari 60% negara belum memiliki mekanisme monitoring dampak sosial AI terhadap anak-anak dan orang muda. Padahal, dengan kuasa kapital sangat besar, perusahaan teknologi dapat dengan arogan mengatakan jika ada dampak sosial akibat produk mereka, pemerintahlah yang bertanggung jawab membereskan," katanya.
Baca juga:
Chris Wibisana
Dalam situasi itu, amat wajar jika beberapa perusahaan yang mengadopsi AI karena tren tidak serta-merta mendapati peningkatan produktivitas sebagaimana dijanjikan. Selain belum ada instrumen pembanding yang memadai, konsentrasi tinggi pada data, kapital, dan talenta AI saat ini masih jauh dari merata.
Akibatnya, megakorporasi teknologi menggiring perusahaan-perusahaan hanya menjadi pengguna model AI yang tergesa-gesa mengejar pengembangan terbaru, tanpa memahami apa yang mereka kehendaki, sejauh mana perusahaan membutuhkan, dan seberapa signifikan dampaknya bagi produktivitas usaha.
"Saat ini, jika Anda bertanya pada pengusaha , 'Apakah Anda menggunakan AI?', semua akan menjawab ya, padahal mereka hanya memberikan akses pemakaian ChatGPT. Ini jelas investasi produktivitas yang salah-kaprah. Terbukti ketika sebagian besar pekerja pontang-panting belajar memahami AI, padahal skills dan prospek karier mereka tidak ke mana-mana," ujar Ramos.
Berinvestasi pada yang benar-benar mengerti
Mengutip penelitian peraih Hadiah Nobel Ekonomi 2024 Daren Acemoglu, Ramos menekankan pentingnya investasi pada institusi dan lembaga riset yang bertanggung jawab kepada publik untuk memberikan pemahaman seluas-luasnya tentang AI. Bagi dunia usaha, dorongan ini dapat diterjemahkan secara sederhana.
"Mengapa para pengusaha, alih-alih mengganti pekerja entry-level, tidak memulai dengan mengevaluasi skills para pegawai dan memetakan potensi pengayaan skills pegawai yang ada dengan kapasitas AI. Teknologi adalah instrumen, sementara peningkatan kapasitas organisasi ada pada manusia. AI bisa membuat keputusan, tetapi manusialah faktor yang memajukan perusahaan," tandas Ramos.
Baca juga:
Gianie
Menanggapi penjelasan Ramos, Wakil Menteri Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi Stella Christie mempertegas kembali pentingnya berinvestasi pada talenta AI, khususnya pada area yang sangat spesifik yang memungkinkan sebuah negara unggul di bidang tersebut. Inilah strategi Indonesia menginkorporasikan AI dalam iklim riset dan teknologinya.
"Pertanyaannya bukan seberapa jauh AI dapat berdampak, tetapi seberapa butuh Indonesia atas kapasitas AI. Saya pribadi percaya, bukan anak-anak yang harus diajari AI, karena model yang mereka pelajari akan berubah. Sebaliknya, kita harus mendidik guru memakai AI, agar mereka lebih dulu memahami sebelum mendidik anak-anak di sekolah," tegas Stella.
Apabila sudah bidang sangat spesifik itu sudah teridentifikasi secara jelas, di sanalah investasi dapat dilakukan. Dalam bidang tersebut, institut penelitian yang berkonsentrasi pada pengembangan AI di bidang tersebut dapat didirikan, data-data untuk memasok AI dapat dihimpun, dan pemetaan penggunaan dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
"Jika dihitung dari sisi produktivitas, apakah benar AI menghasilkan profit lebih banyak daripada berinvestasi pada talenta yang memahami AI dan mempunyai kapasitas mengevaluasi keluaran AI? Kapasitas mengevaluasi secara kritis hasil keluaran AI adalah skills paling langka dan sangat dibutuhkan. Kita harus mendorong pendidikan anak Indonesia ke sana," kata Stella.
Sebelumnya, dalam kesempatan berbeda, Presiden Maxwell Leadership Indonesias David Tjokrorahardjo mengingatkan, sebagai faktor transformasi dalam perusahaan, AI merupakan faktor yang menunjang kepemimpinan untuk mengeliminasi atau meningkatkan.
Jika AI digunakan hanya untuk mengeliminasi cara-cara lama dalam operasional perusahaan, hasil yang dicapai tidak akan lebih dari sekadar efisiensi, karena AI semata diprogram mengerjakan tugas mendasar seperti membuat laporan rutin.
Sebaliknya, jika AI digunakan untuk meningkatkan produktivitas, perusahaan dapat menginvestasikan waktu dan kompetensi pekerjanya untuk membaca tren, menemukan peluang, dan merumuskan strategi untuk jangka panjang untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, menjadikan perusahaan sebagai ruang tumbuh bersama, dan berkontribusi pada komunitas.
"Kepemimpinan bukanlah sekadar jabatan. Dia adalah suatu petualangan. Tugas kita adalah menemukan tempat: ada di mana kita dalam petualangan itu?" tegas David.