Perkembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) terus menjadi sorotan dunia bisnis. Banyak pihak bertanya-tanya: apakah AI benar-benar sudah mengubah produktivitas perusahaan dan mengurangi tenaga kerja secara besar-besaran? Sebuah studi internasional terbaru memberikan gambaran yang lebih tenang dan terukur. Hasilnya menunjukkan bahwa dampak AI sejauh ini masih bersifat bertahap, bukan revolusioner.
Artikel ini akan mengulas temuan tersebut dalam versi yang lebih kontekstual dan relevan untuk pembaca KonsepKoding.com, khususnya bagi developer, pebisnis teknologi, dan profesional digital yang ingin memahami arah masa depan AI secara realistis.
Studi Internasional Tentang Dampak AI di Level Perusahaan
Penelitian ini dipublikasikan oleh National Bureau of Economic Research dan dikerjakan oleh tim dari Federal Reserve Bank of Atlanta, Bank of England, Deutsche Bundesbank, serta Macquarie University. Studi ini melibatkan hampir 6.000 eksekutif terverifikasi dari empat negara besar.
Temuan utamanya cukup menarik: lebih dari 90% perusahaan melaporkan tidak ada perubahan signifikan pada jumlah karyawan yang secara langsung disebabkan oleh AI dalam tiga tahun terakhir. Artinya, kekhawatiran tentang gelombang PHK besar-besaran akibat AI belum terbukti secara data dalam periode awal adopsi ini.
Namun, hal ini bukan berarti AI gagal memberikan dampak. Para peneliti menilai bahwa kondisi tersebut mencerminkan fase awal implementasi teknologi, bukan kegagalan teknologi itu sendiri. Seperti teknologi general purpose lainnya (misalnya internet atau listrik di masa lalu), dampak transformasional biasanya baru terlihat setelah integrasi matang.
Tingkat Adopsi AI Sudah Tinggi
Meskipun dampaknya terhadap produktivitas dan tenaga kerja masih terbatas, tingkat adopsi AI tergolong tinggi. Sekitar 69% perusahaan dalam studi ini telah menggunakan AI dalam berbagai bentuk.
Jenis penggunaan yang paling umum antara lain:
-
41% menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk menghasilkan teks.
-
28% memanfaatkan machine learning untuk pemrosesan data.
-
29% menggunakan AI untuk pembuatan konten visual.
Di Inggris, tingkat adopsi bahkan naik dari 61% menjadi 71% sepanjang 2025. Ini menunjukkan bahwa AI sudah tertanam dalam workflow harian banyak organisasi, walaupun dampak ekonominya belum sepenuhnya terukur.
Bagi pembaca KonsepKoding.com, ini adalah sinyal penting: AI bukan lagi eksperimen, melainkan bagian dari sistem operasional bisnis modern.
Proyeksi Tiga Tahun ke Depan: Produktivitas Naik
Jika tiga tahun terakhir menunjukkan dampak yang moderat, maka tiga tahun ke depan diprediksi akan lebih signifikan.
Rata-rata eksekutif memperkirakan:
-
Produktivitas meningkat 1,4%.
-
Output perusahaan naik 0,8%.
Eksekutif di Amerika Serikat memproyeksikan kenaikan produktivitas hingga 2,25%, sementara di Inggris sekitar 1,86%. Dalam konteks negara-negara yang mengalami stagnasi produktivitas selama lebih dari satu dekade, kenaikan 1–2% bukanlah angka kecil. Jika dikompilasi lintas sektor, dampaknya bisa terasa di level ekonomi nasional.
Di sinilah peran integrasi teknis menjadi krusial. Banyak organisasi sudah mengadopsi AI, tetapi belum sepenuhnya mengoptimalkannya. Developer, data engineer, dan arsitek sistem memiliki peluang besar untuk mengubah penggunaan AI yang bersifat “tools tambahan” menjadi “core engine” operasional.
Dampak Terhadap Lapangan Kerja: Lebih Lambat dari yang Ditakutkan
Bagaimana dengan isu tenaga kerja?
Para eksekutif memperkirakan akan terjadi penurunan jumlah karyawan sekitar 0,7% dalam tiga tahun ke depan. Namun, dua pertiga dari penyesuaian ini diperkirakan terjadi melalui perlambatan rekrutmen, bukan PHK langsung.
Artinya, perusahaan cenderung mengurangi penambahan tenaga kerja baru daripada langsung melakukan pemutusan hubungan kerja. Pola ini mirip dengan gelombang otomatisasi sebelumnya.
Selain itu, angka agregat tidak mencerminkan penciptaan peran baru seperti:
-
Spesialis data governance
-
Pengawas model AI (model oversight)
-
Prompt engineer
-
Developer layanan berbasis AI
Bagi komunitas KonsepKoding.com, ini adalah momentum untuk meningkatkan kompetensi di area AI engineering, MLOps, dan AI product integration. Transformasi pekerjaan bukan soal hilang atau tidaknya pekerjaan, tetapi soal perubahan jenis pekerjaan.
Perbedaan Perspektif: Eksekutif vs Karyawan
Menariknya, studi ini juga membandingkan ekspektasi eksekutif dengan karyawan. Survei terhadap pekerja di AS menunjukkan bahwa karyawan justru memperkirakan peningkatan lapangan kerja sebesar 0,5% di perusahaan mereka, sementara eksekutif memperkirakan penurunan 1,2%.
Untuk produktivitas, karyawan memperkirakan kenaikan 0,92%, lebih rendah dibanding proyeksi eksekutif sebesar 2,25%.
Perbedaan ini wajar. Eksekutif melihat struktur biaya dan tekanan kompetitif, sementara karyawan merasakan langsung bagaimana AI membantu menyelesaikan tugas lebih cepat. Dalam praktiknya, banyak sistem AI digunakan untuk membantu, bukan menggantikan, terutama dalam pekerjaan berbasis pengetahuan.
Beberapa uji coba terkontrol pada penggunaan LLM di customer support dan layanan profesional menunjukkan bahwa peningkatan produktivitas paling besar justru terjadi pada staf yang kurang berpengalaman. Kualitas kerja juga meningkat, bukan hanya kuantitas.
Mengapa Data Ini Penting untuk Developer dan Founder?
Ada perbedaan angka antara survei ini dan survei lain seperti yang dilakukan oleh McKinsey & Company, yang mencatat tingkat adopsi hingga 88%. Sementara itu, survei bisnis dari US Census menunjukkan angka jauh lebih rendah pada tahap awal.
Perbedaan ini biasanya disebabkan oleh:
-
Metode sampling
-
Definisi AI yang digunakan
-
Level responden (eksekutif vs bisnis kecil)
-
Cara pertanyaan dirumuskan
Namun satu hal konsisten: tren adopsi terus meningkat.
Bagi pembaca KonsepKoding.com, pesan strategisnya jelas:
-
AI sudah menjadi standar baru, bukan sekadar hype.
-
Dampak besar membutuhkan integrasi mendalam, bukan sekadar penggunaan tool.
-
Kompetensi teknis dan pemahaman bisnis harus berjalan seiring.
AI Bukan Ledakan Sekejap, Tapi Evolusi Bertahap
Sejarah teknologi menunjukkan bahwa dampak terbesar jarang terjadi dalam satu atau dua tahun pertama. Internet, cloud computing, hingga smartphone membutuhkan waktu sebelum benar-benar mengubah struktur ekonomi.
AI kemungkinan mengikuti pola yang sama. Fase saat ini adalah fase embedding dan eksperimen. Fase berikutnya adalah optimalisasi dan integrasi sistemik.
Pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan berdampak, tetapi seberapa cepat organisasi mampu menerjemahkan adopsi teknologi menjadi keunggulan kompetitif yang terukur.
Di sinilah developer, engineer, dan product builder memiliki peran sentral. Jika Anda mengikuti perkembangan AI melalui KonsepKoding.com, sekarang adalah waktu yang tepat untuk memperdalam pemahaman tentang arsitektur AI, pipeline data, dan integrasi LLM dalam sistem produksi.
Karena dalam tiga tahun ke depan, perusahaan yang berhasil bukanlah yang sekadar memakai AI, tetapi yang benar-benar memahami dan mengoperasikannya secara strategis.
0 Comments