Mimpi Besar Revolusi AI Tak Sesuai Ekspektasi, Ternyata Ini Alasannya

1 day ago 3

Jakarta, CNBC Indonesia - Demam kecerdasan buatan alias artificial intelligence (AI) yang mulai merebak dua tahun lalu, nampaknya tidak sesuai ekspektasi. Padahal, banyak yang meramalkan bahwa kecerdasan buatan (AI) generatif akan dengan cepat mengubah perekonomian di seluruh dunia, yang menyebabkan jutaan orang kehilangan pekerjaan.

Terlepas dari kehebohan dan kekhawatiran tersebut, dampak AI sejauh ini masih belum terlihat. Mengutip The Economist, Biro Sensus Amerika menunjukkan hanya 6% bisnis yang menggunakan AI untuk memproduksi barang dan jasa. Sementara itu, pertumbuhan output dan produktivitas tenaga kerja masih jauh di bawah puncak kejayaan era komputer pada tahun 1990-an.

Mengapa AI sejauh ini gagal memenuhi janjinya? Pelajaran dari era komputer dapat menjelaskan pertanyaan tersebut.

Seperti halnya AI saat ini, tahun-tahun awal era komputer ditandai dengan prediksi transformasi ekonomi.

Pada tahun 1965, Herbert Simon, seorang pakar ilmu komputer, menyatakan bahwa "komputer akan mampu melakukan pekerjaan apa pun yang dapat dilakukan manusia dalam waktu 20 tahun." Dua dekade setelah prediksi Simon, revolusi produktivitas yang dijanjikan masih sulit dipahami.

Pada tahun 1987, Robert Solow, seorang peraih Nobel, terkenal dengan sindirannya bahwa "Anda dapat melihat era komputer di mana-mana kecuali dalam statistik produktivitas."

Baru pada akhir tahun 1990-an transformasi ekonomi akhirnya terwujud, yang membuat Solow mengakui, tiga dekade setelah kemunculan komputer, bahwa komputer telah mulai membentuk ulang ekonomi.

Adapun, tiga faktor utama berkontribusi pada kedatangan ledakan produktivitas era komputer adalah perusahaan meningkatkan investasi dalam teknologi informasi, harga komputer dan perangkat lunak turun dengan cepat, dan para bos menemukan cara baru untuk mengintegrasikan teknologi ke dalam operasi mereka.

Apakah faktor-faktor ini terbukti saat ini?

Mulai tahun 1995, perusahaan meningkatkan pengeluaran untuk perangkat keras komputer, infrastruktur jaringan, dan perangkat lunak. Antara tahun 1995 dan 2000, investasi mereka dalam peralatan dan perangkat lunak pemrosesan informasi meningkat rata-rata 20% per tahun secara riil. Penelitian oleh Kevin Stiroh dari Federal Reserve Bank of New York menemukan bahwa perusahaan menginvestasikan hampir US$400 miliar dalam teknologi tersebut pada tahun 1999, yang mencakup lebih dari 30% dari semua investasi tetap nonperumahan.

Sebaliknya, belanja modal baru-baru ini kurang menggembirakan. Selama dua tahun terakhir, investasi bisnis dalam peralatan dan perangkat lunak pemrosesan informasi telah tumbuh sekitar 4% per tahun. Investasi AI mungkin lebih terfokus pada aset tidak berwujud, seperti algoritma dan data, yang lebih sulit diukur daripada modal fisik.

Meskipun demikian, pengeluaran untuk perangkat lunak komersial yang sudah dikemas sebelumnya seperti Microsoft 365, dan sistem yang dibuat khusus, termasuk peralatan AI yang disesuaikan dengan alur kerja tertentu, ternyata sangat rendah.

Pertumbuhan investasi perangkat lunak selama setahun terakhir sekitar tiga kali lebih rendah dibandingkan akhir tahun 1990-an secara riil, dan masih jauh di bawah rata-rata jangka panjang.

Paruh kedua dekade 1990-an juga menyaksikan penurunan dramatis dalam harga perangkat keras dan perangkat lunak komputer sesuai dengan kualitas. Dari tahun 1995 hingga 2000 harga untuk peralatan pemrosesan informasi dan perangkat lunak turun sepertiga, menghasilkan komputer yang lebih murah dan lebih baik.

Sementara itu, era AI belum mengalami penurunan harga yang sesuai. Selama lima tahun terakhir, harga untuk perangkat lunak dan peralatan pemrosesan informasi hampir tidak berubah. Bahkan, pada kuartal terakhir, indeks harga untuk barang-barang ini naik pada tingkat tahunan sebesar 4%. Bahkan ketika teknologi yang mendasarinya menjadi lebih murah, perantara yang mengemas ulang perangkat AI semakin menambah margin dan menaikkan harga.

Revolusi ekonomi tahun 1990-an berhasil membuat teknologi memberikan keuntungan produktivitas, berkat perusahaan mengubah operasi dan model bisnis untuk mengintegrasikannya.

Seperti perusahaan ritel Walmart yang pada era tersebut meningkatkan produktivitas dengan menanamkan sistem perangkat lunak baru, Retail Link, ke dalam operasinya, yang memberikan para pemasok akses realtime ke data penjualan dan inventaris.

Saat ini, penerapan AI sebagian besar masih terbatas, seperti perusahaan jasa keuangan yang menggunakan aplikasi AI untuk mendeteksi penipuan. Sebagian besar perusahaan tidak memiliki infrastruktur data yang diperlukan untuk melatih model khusus perusahaan. Untuk membuka potensi AI sepenuhnya, diperlukan perubahan yang lebih mendasar.

Melihat keadaan AI saat ini, kata-kata seorang ekonom Rudi Dornbusch menjadi tepat untuk direnungkan. Menurutnya, dalam ekonomi, segala sesuatu terjadi lebih lambat dari yang Anda kira, lalu lebih cepat dari yang Anda kira.

"AI mungkin pada akhirnya menghasilkan pertumbuhan produktivitas yang luar biasa, tetapi saat ini tampaknya masih jauh dari lepas landas yang dialami pada tahun 1990-an," tulis The Economist, dikutip Senin (2/12/2024).

(fsd/fsd)

Saksikan video di bawah ini: