AI dan produktivitas: Peluang, tantangan, dan keadilan ekonomi

Elshinta.com - Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) menjadi salah satu tonggak revolusi industri generasi keempat yang paling berpengaruh dalam dekade terakhir. AI diyakini mampu membawa perubahan besar dalam produktivitas, efisiensi, dan penciptaan nilai tambah di hampir seluruh sektor ekonomi.

Di tingkat global, banyak analis dan pelaku usaha menaruh harapan tinggi bahwa AI akan meningkatkan produktivitas secara substansial.

Akan tetapi, meskipun peningkatan produktivitas mungkin tercapai, manfaatnya belum tentu tersebar merata dalam bentuk peningkatan pendapatan atau penciptaan lapangan kerja yang inklusif. Hal yang sama berlaku di Indonesia.

Indonesia sebagai negara berkembang dengan struktur ekonomi yang kompleks menghadapi tantangan yang unik. Dari sekitar 140 juta angkatan kerja pada tahun 2023, lebih dari 57 persen di antaranya bekerja di sektor informal.

Sektor ini mencakup pekerjaan di bidang perdagangan kecil, pertanian skala kecil, dan jasa pribadi yang sebagian besar bersifat non-tradable, atau tidak terhubung langsung dengan perdagangan internasional. Artinya, sektor-sektor ini tidak hanya memiliki produktivitas yang rendah, tetapi juga cenderung luput dari inovasi teknologi skala besar, termasuk AI.

Sementara itu, sektor tradable di Indonesia yang meliputi manufaktur, industri padat teknologi, dan beberapa bentuk jasa digital hanya menyerap sekitar 20 persen tenaga kerja, tetapi menyumbang lebih dari 40 persen PDB nasional.

Dalam beberapa dekade terakhir, perbedaan produktivitas antara sektor tradable dan non-tradable terus melebar. Contohnya, produktivitas per pekerja di sektor manufaktur besar bisa mencapai Rp400 juta per tahun, sedangkan di sektor pertanian hanya sekitar Rp60 juta–Rp70 juta. Jika penerapan AI hanya terkonsentrasi di sektor tradable, maka kesenjangan produktivitas dan pendapatan antarsektor bisa semakin dalam, memperburuk ketimpangan sosial dan ekonomi.

Namun, AI tetap menawarkan potensi besar bagi Indonesia jika diarahkan dengan strategi yang inklusif. Dalam sektor pertanian yang menyerap hampir 29 persen tenaga kerja, AI dapat digunakan untuk memprediksi pola cuaca, mengoptimalkan penggunaan pupuk, dan meningkatkan hasil panen.

Di sektor logistik dan transportasi, penggunaan AI untuk manajemen rantai pasok bisa menurunkan biaya distribusi barang hingga 15–20 persen. Sektor kesehatan, yang menghadapi kekurangan dokter di daerah tertinggal (rasio dokter hanya 0,47 per 1.000 penduduk), juga dapat memanfaatkan AI untuk diagnosis awal berbasis gambar dan rekam medis.

Di sisi lain, potensi dampak disrupsi akibat AI terhadap tenaga kerja tidak boleh diabaikan. Beberapa studi internasional, seperti laporan McKinsey Global Institute, memperkirakan bahwa sekitar 375 juta pekerja secara global perlu berganti profesi atau meningkatkan keterampilan karena otomatisasi berbasis AI sebelum tahun 2030.

Dalam konteks Indonesia, sektor yang paling rentan adalah administrasi, manufaktur berulang, dan pekerjaan jasa sederhana yang mudah dikodekan (codifiable tasks). Dalam data BPS tahun 2022, lebih dari 20 juta pekerja berada pada posisi yang rentan terhadap otomatisasi karena keterampilan rendah dan tugas rutin.

Jika tidak dikelola dengan baik, transisi ini dapat menimbulkan lonjakan pengangguran jangka pendek, tekanan terhadap daya tawar pekerja, serta memperbesar jurang ketimpangan. Apalagi, tingkat elastisitas permintaan dalam beberapa sektor di Indonesia cenderung rendah.

Artinya, meskipun AI menurunkan biaya produksi dan harga, tidak selalu terjadi peningkatan permintaan yang cukup untuk menyerap pekerja yang terdampak.

Untuk itu, arah kebijakan harus menyasar pada tiga pilar utama. Pertama, mengembangkan ekosistem AI yang berpihak pada augmentasi atau pelengkap tenaga kerja manusia, bukan sekadar pengganti.

Kedua, menyiapkan sistem pendidikan dan pelatihan ulang (reskilling) yang masif dan adaptif. Ketiga, memastikan terciptanya permintaan baru terhadap tenaga kerja, terutama melalui proyek-proyek nasional.

Pilar pertama dapat dicapai dengan mendorong pengembangan AI yang bersifat kolaboratif, seperti yang disebut oleh Haupt dan Brynjolfsson melalui evaluasi centaur, yakni sistem di mana manusia dan AI bekerja sama dalam menyelesaikan tugas. Misalnya, dalam sektor pendidikan, AI dapat digunakan untuk membantu guru dalam memberikan evaluasi individual siswa, bukan menggantikan peran guru secara penuh.

Pemerintah dapat memberikan insentif kepada startup dan perusahaan teknologi yang mengembangkan AI berbasis kolaborasi, bukan otomatisasi penuh, seperti chatbot untuk layanan pelanggan yang tetap memerlukan supervisi manusia.

Pilar kedua, yakni pendidikan dan pelatihan ulang, sangat mendesak. Indonesia masih menghadapi tantangan besar dalam hal kualitas SDM. Data World Bank menunjukkan bahwa skor Indeks Modal Manusia (Human Capital Index) Indonesia pada 2020 adalah 0,54, artinya anak yang lahir di Indonesia hanya akan mencapai 54 persen dari produktivitas optimal jika memperoleh pendidikan dan kesehatan yang maksimal.

Oleh karena itu, Balai Latihan Kerja (BLK) dan program kartu prakerja perlu direformasi agar mampu menyasar pelatihan AI dasar, analitik data, dan keterampilan digital lainnya, terutama bagi generasi muda dan pekerja terdampak.

Pilar ketiga, yakni penciptaan permintaan tenaga kerja baru, dapat ditempuh melalui proyek infrastruktur digital dan hijau yang masif. Pemerintah Prabowo-Gibran telah mengisyaratkan komitmen untuk mendorong hilirisasi industri, swasembada pangan, dan pengembangan energi terbarukan.

Semua inisiatif ini berpotensi menciptakan jutaan lapangan kerja baru jika disertai dengan digitalisasi berbasis AI. Misalnya, pembangunan infrastruktur energi surya dan bioenergi berbasis data cuaca dan konsumsi lokal akan membuka lapangan kerja teknik, konstruksi, hingga perawatan sistem berbasis AI.

Pemerintah juga dapat belajar dari pengalaman sebelumnya ketika terjadi transformasi digital di era 2000-an. Banyak pekerjaan rutin tergantikan oleh mesin atau outsourcing ke luar negeri, sementara lapangan kerja baru di sektor digital belum cukup menyerap tenaga kerja eksisting.

Agar hal ini tidak terulang, pemerintah perlu menciptakan skenario transisi yang adil. Salah satu pendekatan adalah dengan menyediakan tunjangan transisi dan insentif relokasi kerja bagi pekerja terdampak otomatisasi.

Selain itu, pengembangan AI yang etis dan inklusif juga penting untuk menghindari bias dan ketimpangan baru. Misalnya, algoritma penyaluran kredit berbasis AI di sektor keuangan dapat menciptakan diskriminasi jika data pelatihan yang digunakan mencerminkan bias sosial ekonomi tertentu.

Oleh karena itu, lembaga seperti OJK dan Komdigi perlu mengembangkan regulasi audit algoritma dan transparansi penggunaan AI di sektor publik dan privat.

Sementara itu, potensi besar AI dalam riset dan inovasi juga harus dimaksimalkan. Sebagai contoh, Lembaga Biologi Molekuler Eijkman atau LIPI dapat memanfaatkan AI seperti AlphaFold milik DeepMind untuk mempercepat riset struktur protein atau pengembangan vaksin lokal. Hal ini sejalan dengan target Indonesia dalam menciptakan kemandirian di bidang farmasi dan kesehatan.

Menurut laporan e-Conomy SEA 2023 yang dirilis oleh Google, Temasek, dan Bain & Company, potensi ekonomi digital Indonesia diperkirakan mencapai 360 miliar dolar AS pada 2030, terbesar di Asia Tenggara. Jika AI dimanfaatkan secara strategis untuk mendukung pertumbuhan ekonomi digital tersebut, maka akan tercipta efek berantai yang kuat terhadap produktivitas nasional, lapangan kerja, dan daya saing global.

Namun, semua ini memerlukan kerangka kebijakan nasional yang kuat. Pemerintah Indonesia sudah mulai merancang Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial (Stranas KA) sejak 2020, tetapi implementasinya masih bersifat sektoral dan belum sistemik. Oleh karena itu, perlu percepatan pembentukan Badan Nasional Teknologi Digital dan AI yang memiliki kewenangan lintas sektor untuk menyelaraskan pendidikan, industri, dan regulasi terkait AI.

Secara keseluruhan, kecerdasan buatan dapat menjadi alat yang ampuh untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi di berbagai sektor ekonomi Indonesia. Namun, seperti pisau bermata dua, AI juga dapat memperbesar kesenjangan jika tidak diiringi dengan kebijakan afirmatif yang adil dan inklusif.

Pemerintah, sektor swasta, dan akademisi perlu bergerak bersama untuk menciptakan ekosistem AI yang mendukung kerja sama manusia-mesin, meningkatkan keterampilan SDM, dan menciptakan permintaan kerja baru dalam sektor strategis nasional.

Jika dilakukan dengan tepat, Indonesia tidak hanya akan menjadi pengguna teknologi, tetapi juga pencipta solusi berbasis AI yang relevan untuk kebutuhan nasional dan regional. Ini bukan hanya tentang efisiensi ekonomi, tetapi juga tentang membangun keadilan sosial di era digital.

*) Dr Aswin Rivai SE MM, Pemerhati Ekonomi Dan Dosen FEB-UPN Veteran Jakarta