Fenomena AI Mirip Era Komputer? Ramai Digunakan, Produktivitas Belum Signifikan

Saat itu, setelah kemunculan transistor, mikroprosesor, hingga chip memori pada 1960-an, banyak pihak meyakini teknologi komputer akan memicu lonjakan produktivitas. Namun yang terjadi justru sebaliknya: pertumbuhan produktivitas melambat dari 2,9 persen pada periode 1948–1973 menjadi hanya 1,1 persen setelah 1973.

Komputer bahkan sempat dinilai menghasilkan terlalu banyak informasi, memicu laporan yang sangat rinci dan menumpuk dalam bentuk cetakan kertas. Kondisi ini membuat teknologi yang diharapkan meningkatkan efisiensi justru belum memberikan dampak nyata dalam beberapa tahun awal.

“Anda bisa melihat era komputer di mana-mana, kecuali dalam statistik produktivitas,” tulis Solow dalam New York Times Book Review pada 1987.

Kini, pola serupa terlihat dalam adopsi AI di dunia usaha. Meski 374 perusahaan dalam indeks S&P 500 dalam paparan kinerjanya menyebut AI sebagian besar dengan nada positif, analisis Financial Times periode September 2024–2025 menunjukkan implementasi tersebut belum tercermin dalam peningkatan produktivitas secara luas.

Studi National Bureau of Economic Research juga menemukan mayoritas eksekutif belum merasakan dampak signifikan AI.

Seperti dikutip dari Fortune, Senin (20/4/2026), dari 6.000 CEO, CFO, dan pimpinan perusahaan di AS, Inggris, Jerman, dan Australia, sekitar dua pertiga memang telah menggunakan AI, tetapi rata-rata hanya sekitar 1,5 jam per minggu.

Bahkan, 25 persen responden mengaku belum menggunakan AI sama sekali.

Dalam tiga tahun terakhir, hampir 90 persen perusahaan menyatakan AI belum berdampak pada produktivitas maupun tenaga kerja.

Meski demikian, ekspektasi terhadap AI tetap tinggi. Para eksekutif memperkirakan teknologi ini akan meningkatkan produktivitas sebesar 1,4 persen dan output 0,8 persen dalam tiga tahun ke depan.

Sementara itu, perusahaan memproyeksikan penurunan tenaga kerja sebesar 0,7 persen, tetapi pekerja justru melihat potensi peningkatan lapangan kerja sebesar 0,5 persen.

Sejumlah riset menunjukkan AI memang memiliki potensi besar. Penelitian Massachusetts Institute of Technology pada 2023 menyebut penggunaan AI dapat meningkatkan kinerja pekerja hingga hampir 40 persen dibandingkan yang tidak menggunakan teknologi tersebut.

Namun, dampak tersebut belum terlihat di tingkat makro. Kepala ekonom Apollo, Torsten Slok, mengatakan, “AI ada di mana-mana, kecuali dalam data makroekonomi.”

Ia juga mencatat bahwa di luar kelompok perusahaan teknologi besar, belum terlihat pengaruh AI terhadap margin laba maupun ekspektasi pendapatan.

Temuan studi lain juga bervariasi. Laporan Federal Reserve Bank of St. Louis mencatat kenaikan produktivitas kumulatif sebesar 1,9 persen sejak akhir 2022 setelah kemunculan ChatGPT.

Namun, studi MIT tahun 2024 memperkirakan peningkatan yang lebih terbatas, yakni sekitar 0,5 persen dalam satu dekade.

Peraih Nobel Daron Acemoglu menilai angka tersebut tetap positif, tetapi mengecewakan dibandingkan dengan janji besar industri teknologi.

Di sisi lain, tantangan implementasi juga mulai terlihat. Survei ManpowerGroup menunjukkan penggunaan AI meningkat, tetapi kepercayaan terhadap manfaatnya justru menurun. Studi Boston Consulting Group bahkan menemukan bahwa penggunaan terlalu banyak alat AI dapat menurunkan produktivitas, memicu fenomena “AI brain fry”.

Meski begitu, sejumlah perusahaan tetap melihat AI sebagai investasi jangka panjang. IBM, misalnya, justru berencana meningkatkan perekrutan tenaga muda untuk menjaga keberlanjutan kepemimpinan di tengah otomatisasi.

Ekonom Stanford, Erik Brynjolfsson, menilai pembalikan tren mungkin sudah mulai terjadi. Ia mencatat pertumbuhan ekonomi yang tetap kuat meski penyerapan tenaga kerja melambat, yang mengindikasikan peningkatan produktivitas. Analisisnya menunjukkan produktivitas AS naik 2,7 persen tahun lalu.

Ekonom Mohamed El-Erian juga melihat pola serupa, yakni pemisahan antara pertumbuhan ekonomi dan lapangan kerja, seperti yang terjadi pada era otomatisasi sebelumnya.

Sementara itu, studi Stanford Institute for Economic Policy Research menemukan AI generatif mampu meningkatkan efisiensi aktivitas online 76 persen–176 persen. Namun, waktu yang dihemat lebih banyak digunakan untuk aktivitas santai dibandingkan peningkatan produktivitas kerja.

Slok menilai pola ini menyerupai kurva “J”, di mana teknologi awalnya belum menunjukkan hasil signifikan sebelum akhirnya mendorong lonjakan produktivitas. Menurutnya, kunci utama bukan pada teknologi itu sendiri, melainkan bagaimana perusahaan memanfaatkannya.

“Dari perspektif makro, nilai tambah bukan terletak pada produknya, tetapi pada bagaimana AI generatif digunakan dan diimplementasikan di berbagai sektor ekonomi,” ujar Slok.