Tren Pengembangan AI dalam 5 Tahun ke Depan

Kecerdasan buatan (AI) telah berkembang dengan sangat cepat dalam beberapa tahun terakhir – dari alat AI generatif seperti ChatGPT yang menjadi nama rumah tangga hingga mobil swakemudi yang keluar dari laboratorium dan melaju di jalan umum.

Per tahun 2025, AI meresap hampir ke setiap sektor ekonomi, dan para ahli secara luas memandangnya sebagai teknologi transformatif abad ke-21.

Lima tahun ke depan kemungkinan akan melihat pengaruh AI semakin dalam, membawa inovasi menarik sekaligus tantangan baru.

Artikel ini mengulas tren pengembangan AI utama yang diproyeksikan membentuk dunia kita selama setengah dekade berikutnya, berdasarkan wawasan dari lembaga riset terkemuka dan pengamat industri.

Peningkatan Adopsi dan Investasi AI

Adopsi AI berada pada titik tertinggi sepanjang masa. Bisnis di seluruh dunia mengadopsi AI untuk meningkatkan produktivitas dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Hampir empat dari lima organisasi di dunia kini menggunakan atau mengeksplorasi AI dalam berbagai bentuk – puncak sejarah dalam keterlibatan ini.

Lonjakan pendanaan ini didorong oleh kepercayaan pada nilai bisnis nyata AI: 78% organisasi melaporkan menggunakan AI pada 2024 (naik dari 55% pada 2023) saat perusahaan mengintegrasikan AI ke produk, layanan, dan strategi inti.

Para analis memproyeksikan momentum ini akan berlanjut, dengan pasar AI global tumbuh dari sekitar $390 miliar pada 2025 menjadi lebih dari $1,8 triliun pada 2030 – tingkat pertumbuhan tahunan sekitar ~35%. Pertumbuhan luar biasa ini, yang belum pernah terjadi bahkan dibandingkan dengan ledakan teknologi sebelumnya, mencerminkan betapa AI menjadi bagian integral dari perusahaan modern.

Kita berada di ambang fondasi teknologi baru sepenuhnya, di mana AI terbaik tersedia untuk setiap bisnis.

— Pemimpin Industri, Sektor Teknologi

Peningkatan produktivitas dan ROI adalah pendorong utama. Pengadopsi awal sudah melihat pengembalian signifikan dari AI. Studi menemukan perusahaan teratas yang menggunakan AI melaporkan peningkatan 15–30% dalam metrik seperti produktivitas dan kepuasan pelanggan dalam alur kerja yang didukung AI.

Misalnya, bisnis kecil dan menengah yang mengimplementasikan AI generatif telah melihat peningkatan pendapatan dua digit dalam beberapa kasus. Sebagian besar nilai AI berasal dari peningkatan kumulatif – mengotomatisasi banyak tugas kecil dan mengoptimalkan proses – yang dapat mengubah efisiensi perusahaan saat diterapkan secara luas.

Akibatnya, memiliki strategi AI yang jelas kini menjadi misi kritis. Perusahaan yang berhasil menanamkan AI ke dalam operasi dan pengambilan keputusan berpotensi melompati pesaing, sementara yang tertinggal berisiko kehilangan posisi secara permanen. Memang, analis industri memprediksi kesenjangan yang melebar antara pemimpin dan yang tertinggal dalam beberapa tahun ke depan, yang berpotensi mengubah lanskap pasar secara keseluruhan.

Integrasi AI perusahaan semakin cepat. Pada 2025 dan seterusnya, kita akan melihat bisnis dari berbagai ukuran beralih dari proyek percontohan ke penerapan AI skala penuh. Raksasa komputasi awan ("hyperscalers") melaporkan permintaan layanan cloud bertenaga AI melonjak, dan mereka berinvestasi besar dalam infrastruktur AI untuk menangkap peluang ini.

Penyedia ini bermitra dengan pembuat chip, platform data, dan perusahaan perangkat lunak untuk menawarkan solusi AI terintegrasi yang memenuhi kebutuhan perusahaan akan kinerja, profitabilitas, dan keamanan. Terutama, lebih dari 60% produk perangkat lunak sebagai layanan kini memiliki fitur AI bawaan, dan perusahaan meluncurkan "copilot" AI untuk fungsi mulai dari pemasaran hingga SDM.

Mandat bagi eksekutif jelas: perlakukan AI sebagai bagian inti bisnis, bukan eksperimen teknologi. Dalam praktiknya, ini berarti secara sistematis memasukkan AI ke dalam alur kerja, meningkatkan keterampilan karyawan untuk bekerja bersama AI, dan merekayasa ulang proses untuk memanfaatkan otomasi cerdas sepenuhnya. Organisasi yang mengambil langkah ini diperkirakan akan melihat manfaat besar dalam beberapa tahun mendatang.

Peningkatan Adopsi dan Investasi AI

Kemajuan Model AI dan AI Generatif

Model dasar dan AI generatif berkembang pesat. Sedikit teknologi yang tumbuh secepat AI generatif. Sejak debut model bahasa besar (LLM) seperti GPT-3 dan generator gambar seperti DALL·E 2 pada 2022, penggunaan AI generatif melonjak tajam.

Pada awal 2023, ChatGPT melampaui 100 juta pengguna, dan kini lebih dari 4 miliar prompt dimasukkan ke platform LLM utama setiap hari. Lima tahun ke depan akan menghadirkan model AI yang lebih mumpuni.

Perusahaan teknologi berlomba mengembangkan model AI frontier yang mendorong batas pemrosesan bahasa alami, generasi kode, kreativitas visual, dan lainnya. Yang penting, mereka juga berupaya meningkatkan kemampuan penalaran AI – memungkinkan model memecahkan masalah secara logis, merencanakan, dan "berpikir" melalui tugas kompleks seperti manusia.

Fokus pada penalaran AI ini menjadi salah satu pendorong utama R&D saat ini. Dalam ranah perusahaan, tujuan utama adalah memiliki AI yang dapat memahami data dan konteks bisnis secara mendalam untuk membantu pengambilan keputusan, bukan hanya menghasilkan konten. Perusahaan yang mengembangkan LLM canggih percaya peluang paling menjanjikan sekarang adalah menerapkan kekuatan penalaran AI pada data perusahaan proprietary – memungkinkan kasus penggunaan mulai dari rekomendasi cerdas hingga dukungan perencanaan strategis.

Misalnya, model multimodal baru dapat menganalisis gambar dan menjawab pertanyaan tentangnya menggunakan bahasa alami, atau mengambil prompt tekstual kompleks dan menghasilkan video pendek. Kemampuan ini akan matang pada 2030, membuka aplikasi kreatif dan praktis baru – dari konten video yang dihasilkan AI hingga persepsi robotika canggih.

Kita dapat mengharapkan model AI masa depan menjadi lebih serbaguna, menangani berbagai jenis input dan tugas secara mulus. Konvergensi modalitas ini, bersama dengan peningkatan skala arsitektur model, mengarah pada model dasar yang lebih kuat pada akhir dekade – meskipun disertai dengan kebutuhan komputasi yang lebih tinggi.

Gabungan komputasi lebih murah dan perangkat keras AI khusus akan memungkinkan AI tertanam di mana-mana – dari perangkat pintar hingga sensor industri – karena pemrosesan dapat dilakukan di perangkat edge kecil atau dialirkan dari server cloud yang sangat dioptimalkan.

Kemajuan Model AI dan AI Generatif

Kebangkitan Agen AI Otonom

Salah satu tren paling menarik yang muncul adalah hadirnya agen AI otonom – sistem AI yang tidak hanya cerdas tetapi juga mampu bertindak sendiri untuk mencapai tujuan. Kadang disebut "agentic AI," konsep ini menggabungkan model AI canggih (seperti LLM) dengan logika pengambilan keputusan dan penggunaan alat, memungkinkan AI menjalankan tugas berlapis dengan intervensi manusia minimal.

Dalam lima tahun ke depan, kita dapat mengharapkan agen AI beralih dari demo eksperimental menjadi alat praktis di tempat kerja. Faktanya, pemimpin perusahaan memprediksi agen AI dapat menggandakan ukuran tenaga kerja mereka dengan mengambil alih berbagai tugas rutin dan berbasis pengetahuan.

Misalnya, agen AI sudah dapat menangani pertanyaan layanan pelanggan rutin secara otonom, menghasilkan draf awal salinan pemasaran atau kode perangkat lunak, dan mengubah spesifikasi desain menjadi produk prototipe. Saat teknologi ini matang, perusahaan akan menggunakan agen AI sebagai "pekerja digital" di berbagai departemen – dari asisten penjualan virtual yang berinteraksi dengan pelanggan secara alami, hingga manajer proyek AI yang mengoordinasikan alur kerja sederhana.

Agen AI siap merevolusi tenaga kerja, memadukan kreativitas manusia dengan efisiensi mesin untuk membuka tingkat produktivitas yang belum pernah terjadi sebelumnya.

— Pakar Tenaga Kerja, Riset Industri

Yang penting, agen ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan manusia, melainkan untuk meningkatkan mereka. Dalam praktiknya, karyawan manusia akan bekerja bersama agen AI: manusia mengawasi agen, memberikan arahan tingkat tinggi, dan fokus pada tugas kompleks atau kreatif sambil mendelegasikan pekerjaan berulang kepada rekan digital mereka.

Pengadopsi awal melaporkan bahwa kolaborasi manusia-AI seperti ini dapat mempercepat proses secara dramatis (misalnya menyelesaikan permintaan pelanggan atau pengkodean fitur baru lebih cepat) sekaligus membebaskan manusia untuk pekerjaan strategis.

Untuk memanfaatkan tren ini, organisasi harus mulai memikirkan ulang alur kerja dan peran mereka. Pendekatan manajemen baru diperlukan untuk mengintegrasikan agen AI secara efektif – termasuk melatih staf menggunakan agen, menciptakan peran pengawasan untuk memantau output agen, dan menetapkan tata kelola agar tindakan AI otonom tetap sesuai tujuan bisnis dan standar etika.

Ini merupakan tantangan manajemen perubahan yang besar: survei industri terbaru menemukan banyak perusahaan baru mulai mempertimbangkan cara mengelola tenaga kerja campuran manusia–AI. Namun, mereka yang berhasil dapat membuka tingkat produktivitas dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Menjelang 2030, tidak mengherankan jika perusahaan memiliki "tim agen AI" lengkap atau Pusat Agen AI yang menangani operasi besar, secara fundamental mendefinisikan ulang cara kerja dilakukan.

Kebangkitan Agen AI Otonom

Perangkat Keras AI Khusus dan Komputasi Edge

Perkembangan cepat kemampuan AI berjalan seiring dengan kebutuhan komputasi yang melonjak, mendorong inovasi besar dalam perangkat keras. Dalam beberapa tahun ke depan, kita akan melihat generasi baru chip khusus AI dan strategi komputasi terdistribusi untuk mendukung pertumbuhan AI.

AI sangat membutuhkan daya pemrosesan – melatih model mutakhir dan memungkinkan mereka menalar melalui tugas kompleks memerlukan siklus komputasi besar. Untuk memenuhi permintaan ini, perusahaan semikonduktor dan raksasa teknologi merancang silicon khusus yang dioptimalkan untuk beban kerja AI.

Tidak seperti CPU umum atau bahkan GPU, akselerator AI ini (sering ASIC – sirkuit terintegrasi khusus aplikasi) dirancang untuk menjalankan komputasi jaringan saraf secara efisien. Eksekutif teknologi melaporkan banyak pelanggan kini mempertimbangkan chip AI khusus untuk pusat data mereka guna mendapatkan kinerja per watt lebih tinggi.

Keunggulan chip ini jelas: ASIC yang dibuat untuk algoritma AI tertentu dapat jauh melampaui GPU umum pada tugas tersebut, sangat berguna untuk skenario AI edge (menjalankan AI di smartphone, sensor, kendaraan, dan perangkat lain dengan daya terbatas). Orang dalam industri memprediksi permintaan akselerator AI akan meningkat seiring perusahaan menerapkan lebih banyak AI di edge dalam beberapa tahun mendatang.

Sementara itu, penyedia cloud meningkatkan infrastruktur komputasi AI mereka. Platform cloud utama (Amazon, Microsoft, Google, dll.) menginvestasikan miliaran dalam kapasitas pusat data, termasuk mengembangkan chip dan sistem AI sendiri, untuk melayani kebutuhan pelatihan dan inferensi model AI secara on-demand.

Mereka melihat beban kerja AI sebagai peluang pendapatan besar, karena perusahaan semakin banyak memigrasikan data dan tugas pembelajaran mesin ke cloud. Sentralisasi ini membantu bisnis mengakses AI kuat tanpa harus membeli perangkat keras khusus sendiri.

Namun, perlu dicatat bahwa keterbatasan pasokan muncul – misalnya, permintaan dunia akan GPU kelas atas menyebabkan kekurangan dan keterlambatan dalam beberapa kasus. Faktor geopolitik seperti pembatasan ekspor chip canggih juga menciptakan ketidakpastian. Tantangan ini kemungkinan akan mendorong inovasi lebih lanjut, mulai dari pembangunan pabrik chip baru hingga arsitektur perangkat keras baru (termasuk neuromorfik dan komputasi kuantum dalam jangka panjang).

Berita baiknya, efisiensi perangkat keras AI terus meningkat. Setiap tahun, chip menjadi lebih cepat dan hemat energi: analisis terbaru menunjukkan biaya perangkat keras AI turun sekitar 30% per tahun sementara efisiensi energi (komputasi per watt) meningkat sekitar 40% per tahun.

Ini berarti meskipun model AI semakin kompleks, biaya per operasi menurun. Pada 2030, menjalankan algoritma AI canggih mungkin hanya memerlukan sebagian kecil biaya saat ini.

Gabungan komputasi lebih murah dan perangkat keras AI khusus akan memungkinkan AI tertanam di mana-mana – dari perangkat pintar hingga sensor industri – karena pemrosesan dapat dilakukan di perangkat edge kecil atau dialirkan dari server cloud yang sangat dioptimalkan.

Singkatnya, lima tahun ke depan akan memperkuat tren perangkat keras khusus AI di kedua ujungnya: klaster superkomputasi AI besar di cloud, dan chip AI efisien yang membawa kecerdasan ke edge. Bersama-sama, ini akan menjadi tulang punggung digital yang mendukung ekspansi AI.

Perangkat Keras AI Khusus dan Komputasi Edge

AI Mengubah Industri dan Kehidupan Sehari-hari

AI tidak terbatas di laboratorium teknologi – ia semakin tertanam dalam kehidupan sehari-hari dan di setiap industri. Tahun-tahun mendatang akan menyaksikan integrasi AI yang lebih dalam ke sektor seperti kesehatan, keuangan, manufaktur, ritel, transportasi, dan lainnya, mengubah secara fundamental cara layanan disampaikan.

Contoh-contoh ini baru menggores permukaan. Perlu dicatat bahwa bahkan bidang tradisional yang rendah teknologi seperti pertanian, pertambangan, dan konstruksi kini memanfaatkan AI, baik melalui peralatan pertanian otonom, eksplorasi mineral bertenaga AI, atau manajemen energi pintar.

Faktanya, setiap industri melihat peningkatan penggunaan AI, termasuk sektor yang sebelumnya tidak dianggap berat AI. Perusahaan di bidang ini menemukan AI dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya, mengurangi limbah, dan meningkatkan keselamatan (misalnya sistem AI memantau kelelahan pekerja atau kondisi mesin secara real time).

Di sisi konsumen, kehidupan sehari-hari semakin terkait dengan AI secara halus. Banyak orang sudah bangun dengan aplikasi smartphone yang menggunakan AI untuk mengkurasi berita atau merencanakan perjalanan mereka.

Asisten virtual di ponsel, mobil, dan rumah kita semakin pintar dan lebih komunikatif setiap tahun. Kendaraan swakemudi dan drone pengantar, meskipun belum umum, kemungkinan akan menjadi lazim dalam lima tahun ke depan, setidaknya di beberapa kota atau layanan tertentu (armada robotaxi, pengiriman bahan makanan otomatis, dll.).

Pendidikan juga merasakan dampak AI: perangkat lunak pembelajaran personal dapat menyesuaikan kebutuhan siswa, dan tutor AI menyediakan bantuan on-demand dalam berbagai mata pelajaran. Secara keseluruhan, trajektori menunjukkan AI akan semakin beroperasi di latar belakang aktivitas sehari-hari – membuat layanan lebih nyaman dan personal – sampai pada titik di mana pada 2030 kita mungkin menganggap kemudahan yang didorong AI ini sebagai bagian normal dari kehidupan.

AI Mengubah Industri dan Kehidupan Sehari-hari

AI Bertanggung Jawab dan Regulasi

Kecepatan perkembangan AI yang sangat cepat menimbulkan pertanyaan penting tentang etika, keselamatan, dan regulasi, yang akan menjadi tema sentral dalam beberapa tahun mendatang. AI Bertanggung Jawab – memastikan sistem AI adil, transparan, dan aman – bukan lagi sekadar jargon tetapi menjadi keharusan bisnis.

Pada 2024, insiden terkait AI (seperti hasil bias atau kegagalan keselamatan) meningkat tajam, namun sedikit pengembang AI besar yang memiliki protokol evaluasi standar untuk etika dan keselamatan. Kesenjangan antara pengakuan risiko AI dan mitigasi nyata ini sedang dipacu oleh banyak organisasi untuk ditutup.

Survei industri menunjukkan bahwa pada 2025, pemimpin perusahaan tidak lagi mentolerir tata kelola AI yang ad-hoc atau "terpisah"; mereka bergerak menuju pengawasan sistematis dan transparan atas AI di seluruh perusahaan. Alasannya sederhana: saat AI menjadi bagian intrinsik operasi dan pengalaman pelanggan, kegagalan apa pun – baik rekomendasi yang cacat, pelanggaran privasi, atau keluaran model yang tidak dapat diandalkan – dapat merugikan bisnis secara nyata (dari kerusakan reputasi hingga sanksi regulasi).

Tata kelola AI yang sukses akan diukur tidak hanya dengan menghindari risiko tetapi juga dengan pencapaian tujuan strategis dan ROI – menyelaraskan performa AI dengan nilai bisnis secara terpercaya.

— Pemimpin Jaminan AI, Pakar Industri

Oleh karena itu, harapkan praktik manajemen risiko AI yang ketat menjadi norma. Perusahaan mulai melakukan audit AI dan validasi model secara rutin, baik dengan tim internal yang terlatih maupun ahli eksternal, untuk memastikan AI berfungsi sesuai yang diharapkan dan dalam batas hukum/etika.

Regulator di seluruh dunia juga meningkatkan langkah. Regulasi AI semakin ketat di tingkat nasional dan internasional. Pada 2024, lembaga federal AS memperkenalkan 59 tindakan regulasi terkait AI – lebih dari dua kali lipat jumlah tahun sebelumnya.

Uni Eropa sedang menyelesaikan AI Act komprehensif yang akan memberlakukan persyaratan pada sistem AI (terutama aplikasi berisiko tinggi) terkait transparansi, akuntabilitas, dan pengawasan manusia. Wilayah lain tidak jauh tertinggal: organisasi seperti OECD, PBB, dan Uni Afrika merilis kerangka tata kelola AI pada 2024 untuk membimbing negara-negara tentang prinsip seperti transparansi, keadilan, dan keselamatan.

Tren kerja sama global dalam etika dan standar AI diperkirakan akan menguat, meskipun negara-negara mengambil pendekatan berbeda. Terutama, perbedaan filosofi regulasi dapat memengaruhi lintasan AI di tiap wilayah. Analis menunjukkan rezim yang relatif fleksibel (seperti AS) mungkin memungkinkan inovasi dan penerapan AI lebih cepat, sementara aturan ketat (seperti UE) dapat memperlambat aplikasi tertentu tapi membangun kepercayaan publik lebih besar.

Aspek lain dari AI bertanggung jawab adalah menangani isu bias, misinformasi, dan kepercayaan keluaran AI secara keseluruhan. Alat dan benchmark baru dikembangkan untuk mengevaluasi sistem AI berdasarkan kriteria ini – misalnya, HELM (Holistic Evaluation of Language Models) Safety dan tes lain yang mengukur seberapa faktual dan aman konten yang dihasilkan AI.

Kita kemungkinan akan melihat pemeriksaan standar seperti ini menjadi bagian wajib dalam pengembangan sistem AI. Sementara itu, persepsi publik terhadap risiko dan manfaat AI akan memengaruhi seberapa keras regulator dan perusahaan mendorong pengawasan.

Menariknya, optimisme terhadap AI sangat bervariasi menurut wilayah: survei menunjukkan warga di negara seperti China, Indonesia, dan banyak negara berkembang sangat optimis tentang manfaat bersih AI, sedangkan opini publik di negara Barat lebih berhati-hati atau skeptis.

Jika optimisme meningkat (seperti yang perlahan terjadi di Eropa dan Amerika Utara baru-baru ini), mungkin ada lebih banyak izin sosial untuk menerapkan solusi AI – asalkan ada jaminan bahwa sistem ini adil dan aman.

Singkatnya, lima tahun ke depan akan menjadi masa penting bagi tata kelola AI. Kita kemungkinan akan menyaksikan undang-undang AI komprehensif pertama mulai berlaku (misalnya di UE), lebih banyak pemerintah berinvestasi dalam badan pengawas AI, dan perusahaan mengintegrasikan prinsip AI Bertanggung Jawab ke siklus pengembangan produk mereka.

Tujuannya adalah mencapai keseimbangan di mana inovasi tidak terhambat – pendekatan regulasi "lentur" dapat memungkinkan kemajuan cepat terus-menerus – namun konsumen dan masyarakat terlindungi dari potensi dampak negatif. Mencapai keseimbangan ini bukan tugas mudah, tapi merupakan tantangan utama saat AI bertransformasi dari teknologi baru menjadi teknologi matang dan merata.

AI Bertanggung Jawab dan Regulasi

Kompetisi dan Kolaborasi Global

Pengembangan AI dalam setengah dekade berikutnya juga akan dibentuk oleh kompetisi global yang intens untuk memimpin AI, disertai upaya kolaborasi internasional. Saat ini, Amerika Serikat dan China adalah dua pesaing utama di arena AI.

AS memimpin dalam banyak metrik – misalnya, pada 2024, institusi AS menghasilkan 40 model AI terbaik dunia, dibandingkan 15 dari China dan hanya beberapa dari Eropa. Namun, China dengan cepat menutup kesenjangan di area kunci.

Model AI buatan China telah mengejar kualitas secara signifikan, mencapai hampir setara dengan model AS pada benchmark utama di 2024. Selain itu, China melampaui negara lain dalam jumlah makalah riset dan paten AI, menandakan komitmen jangka panjangnya pada R&D AI.

Persaingan ini kemungkinan akan mendorong inovasi lebih cepat – seperti perlombaan luar angkasa modern tapi dalam AI – saat tiap negara mengucurkan sumber daya untuk melampaui kemajuan satu sama lain. Kita sudah melihat eskalasi komitmen investasi AI oleh pemerintah: China mengumumkan dana nasional besar $47,5 miliar untuk teknologi semikonduktor dan AI, sementara AS, UE, dan lainnya juga menginvestasikan miliaran dalam riset AI dan pengembangan talenta.

Namun, AI jauh dari cerita dua negara saja. Kolaborasi dan kontribusi global meningkat. Wilayah seperti Eropa, India, dan Timur Tengah menghasilkan inovasi dan model AI yang patut diperhitungkan.

Misalnya, Eropa fokus pada AI terpercaya dan menjadi rumah bagi banyak proyek AI open-source. India memanfaatkan AI untuk aplikasi skala besar di pendidikan dan kesehatan, serta memasok sebagian besar talenta AI global (India dan AS bersama-sama menyumbang lebih dari setengah tenaga kerja AI global dalam hal profesional terampil).

Ada juga dorongan di negara kecil untuk membentuk ceruk – seperti investasi Singapura dalam tata kelola AI dan inisiatif negara pintar, atau upaya UAE dalam riset dan penerapan AI. Badan internasional mengadakan diskusi standar AI agar ada setidaknya keselarasan – seperti kerangka OECD dan PBB yang disebutkan sebelumnya, serta acara seperti Global Partnership on AI (GPAI) yang mengumpulkan banyak negara untuk berbagi praktik terbaik.

Sementara kompetisi geopolitik akan berlanjut (dan mungkin semakin intensif di bidang seperti AI untuk militer atau keuntungan ekonomi), ada pengakuan paralel bahwa isu seperti etika AI, keselamatan, dan penanganan tantangan global memerlukan kerja sama. Kita mungkin melihat lebih banyak kolaborasi riset lintas batas yang menangani hal-hal seperti AI untuk perubahan iklim, respons pandemi, atau proyek kemanusiaan.

Salah satu aspek menarik lanskap AI global adalah bagaimana sikap dan basis pengguna yang berbeda akan membentuk evolusi AI. Seperti disebutkan, sentimen publik sangat positif di beberapa ekonomi berkembang, yang dapat membuat pasar tersebut menjadi lahan permisif untuk eksperimen AI di sektor seperti fintech atau teknologi pendidikan.

Sebaliknya, wilayah dengan publik skeptis mungkin memberlakukan regulasi lebih ketat atau menghadapi adopsi lebih lambat karena rendahnya kepercayaan. Pada 2030, kita mungkin menyaksikan semacam bifurkasi: beberapa negara mencapai integrasi AI hampir menyeluruh (kota pintar, AI dalam pemerintahan sehari-hari, dll.), sementara yang lain berjalan lebih hati-hati.

Namun, bahkan wilayah hati-hati mengakui mereka tidak bisa mengabaikan potensi AI – misalnya, Inggris dan negara Eropa berinvestasi dalam keselamatan dan infrastruktur AI (Inggris merencanakan cloud riset AI nasional, Prancis memiliki inisiatif superkomputer publik untuk AI, dll.).

Jadi, perlombaan bukan hanya tentang membangun AI tercepat, tetapi membangun AI yang tepat untuk kebutuhan setiap masyarakat.

Intinya, lima tahun ke depan akan menyaksikan interaksi kompleks antara kompetisi dan kolaborasi. Kita kemungkinan akan melihat pencapaian AI terobosan muncul dari tempat tak terduga di seluruh dunia, bukan hanya Silicon Valley atau Beijing.

Dan saat AI menjadi bagian penting kekuatan nasional (seperti minyak atau listrik di era sebelumnya), bagaimana negara mengelola kerja sama dan persaingan di bidang ini akan sangat memengaruhi lintasan pengembangan AI secara global.

Kompetisi dan Kolaborasi Global

Dampak AI pada Pekerjaan dan Keterampilan

Terakhir, diskusi tentang masa depan AI jangka pendek tidak lengkap tanpa membahas dampaknya pada pekerjaan dan ketenagakerjaan – topik yang menjadi perhatian banyak orang. Apakah AI akan mengambil pekerjaan kita, atau menciptakan yang baru? Bukti sejauh ini menunjukkan keduanya, tapi dengan kecenderungan kuat pada augmentasi daripada otomatisasi murni.

World Economic Forum memproyeksikan bahwa pada 2025, AI akan menciptakan sekitar 97 juta pekerjaan baru secara global sementara menggantikan sekitar 85 juta – menghasilkan keuntungan bersih 12 juta pekerjaan.

Peran baru ini berkisar dari ilmuwan data dan insinyur AI hingga kategori baru seperti ahli etika AI, insinyur prompt, dan ahli pemeliharaan robot. Kita sudah melihat prediksi ini terjadi: lebih dari 10% lowongan pekerjaan saat ini adalah untuk peran yang hampir tidak ada satu dekade lalu (misalnya, Kepala AI atau Pengembang Pembelajaran Mesin).

Yang penting, daripada pengangguran massal, dampak awal AI di tempat kerja adalah meningkatkan produktivitas pekerja dan menggeser permintaan keterampilan. Industri yang mengadopsi AI tercepat telah melihat pertumbuhan pendapatan per karyawan hingga 3× lebih tinggi sejak ledakan AI dimulai sekitar 2022.

Di sektor tersebut, pekerja tidak menjadi usang; sebaliknya, mereka menjadi lebih produktif dan lebih bernilai. Faktanya, upah naik dua kali lebih cepat di industri intensif AI dibandingkan industri dengan adopsi AI lebih rendah.

Bahkan pekerja di peran yang sangat dapat diautomasi melihat kenaikan upah jika mereka memiliki keterampilan terkait AI, menunjukkan perusahaan menghargai karyawan yang dapat bekerja efektif dengan alat AI. Secara keseluruhan, ada premi keterampilan AI yang tumbuh – pekerja yang dapat memanfaatkan AI (bahkan pada tingkat dasar, seperti menggunakan analitik atau alat generasi konten bertenaga AI) memperoleh gaji lebih tinggi.

Sebuah analisis menemukan bahwa karyawan dengan keterampilan AI mendapatkan premi upah 56% rata-rata dibandingkan yang memiliki peran serupa tanpa keterampilan tersebut. Premi ini lebih dari dua kali lipat hanya dalam setahun, menyoroti betapa cepatnya "literasi AI" menjadi kompetensi wajib.

Meski begitu, AI tak terbantahkan mengubah sifat pekerjaan. Banyak tugas rutin atau tingkat rendah diautomasi – AI dapat mengambil alih entri data, pembuatan laporan, pertanyaan pelanggan sederhana, dan sebagainya. Ini berarti beberapa pekerjaan akan dihilangkan atau didefinisikan ulang.

Pekerja di peran administratif dan pemrosesan berulang sangat berisiko tergantikan. Namun, saat tugas-tugas itu hilang, muncul tugas baru yang membutuhkan kreativitas, penilaian, dan pengawasan manusia terhadap AI.

Efek bersihnya adalah pergeseran set keterampilan yang dibutuhkan untuk sebagian besar profesi. Analisis LinkedIn memprediksi bahwa pada 2030, sekitar 70% keterampilan yang digunakan dalam pekerjaan rata-rata akan berbeda dari keterampilan yang dibutuhkan beberapa tahun lalu.

Dengan kata lain, hampir setiap pekerjaan berevolusi. Untuk beradaptasi, pembelajaran berkelanjutan dan peningkatan keterampilan sangat penting bagi tenaga kerja.

Syukurlah, ada dorongan besar menuju pendidikan dan peningkatan keterampilan AI: dua pertiga negara telah memasukkan ilmu komputer (sering termasuk modul AI) ke kurikulum K-12, dan perusahaan berinvestasi besar dalam program pelatihan karyawan. Secara global, 37% eksekutif mengatakan mereka berencana meningkatkan investasi pelatihan karyawan pada alat AI dalam jangka pendek.

Kita juga melihat kenaikan kursus dan sertifikasi online AI – misalnya, program gratis oleh perusahaan teknologi dan universitas untuk mengajarkan dasar AI kepada jutaan pelajar.

Berkat AI sebagian, sifat pekerjaan bergeser dari menguasai tugas spesifik menjadi terus-menerus mempelajari tugas baru.

— Laporan Industri, Analisis Tenaga Kerja

Aspek lain AI di tempat kerja adalah munculnya "tim manusia-AI" sebagai unit produktivitas dasar. Seperti dijelaskan sebelumnya, agen AI dan otomasi menangani sebagian pekerjaan, sementara manusia memberikan pengawasan dan keahlian.

Perusahaan visioner mendefinisikan ulang peran sehingga pekerjaan tingkat pemula (yang mungkin ditangani AI) menjadi kurang fokus; sebaliknya, mereka merekrut langsung ke peran strategis dan mengandalkan AI untuk pekerjaan kasar.

Ini dapat meratakan tangga karier tradisional dan membutuhkan cara baru melatih talenta (karena staf junior tidak belajar dengan melakukan tugas sederhana jika AI yang melakukannya). Ini juga menyoroti pentingnya manajemen perubahan dalam organisasi. Banyak karyawan merasa cemas atau kewalahan dengan kecepatan perubahan yang dibawa AI.

Oleh karena itu, pemimpin perlu aktif mengelola transisi ini – mengkomunikasikan manfaat AI, melibatkan karyawan dalam adopsi AI, dan meyakinkan mereka bahwa tujuan adalah meningkatkan kerja manusia, bukan menggantikannya. Perusahaan yang berhasil membangun budaya kolaborasi manusia-AI – di mana penggunaan AI menjadi naluri staf – kemungkinan akan melihat peningkatan kinerja terbesar.

Singkatnya, pasar tenaga kerja dalam lima tahun ke depan akan ditandai oleh perubahan transformatif, bukan bencana. AI akan mengotomatisasi tugas dan fungsi pekerjaan tertentu, tetapi juga menciptakan permintaan untuk keahlian baru dan membuat banyak pekerja lebih produktif dan berharga.

Tantangan (dan peluang) terletak pada membimbing tenaga kerja melalui transisi ini. Individu dan organisasi yang mengadopsi pembelajaran seumur hidup dan menyesuaikan peran untuk memanfaatkan AI akan berkembang dalam ekonomi bertenaga AI baru. Mereka yang tidak mungkin kesulitan tetap relevan.

Seperti yang dikatakan sebuah laporan dengan singkat, berkat AI sebagian, sifat pekerjaan bergeser dari menguasai tugas spesifik menjadi terus-menerus mempelajari tugas baru. Tahun-tahun mendatang akan menguji kemampuan kita mengikuti perubahan ini – tetapi jika berhasil, hasilnya bisa menjadi dunia kerja yang lebih inovatif, efisien, dan bahkan lebih berfokus pada manusia.

Dampak AI pada Pekerjaan dan Keterampilan

Kesimpulan: Membentuk Masa Depan AI

Lintasan pengembangan AI dalam lima tahun ke depan siap membawa perubahan mendalam di bidang teknologi, bisnis, dan masyarakat. Kita kemungkinan akan menyaksikan sistem AI yang semakin mumpuni – menguasai berbagai modalitas, menunjukkan penalaran yang lebih baik, dan beroperasi dengan otonomi lebih besar.

Pada saat yang sama, AI akan semakin terjalin dalam kehidupan sehari-hari: mendukung keputusan di ruang rapat dan pemerintahan, mengoptimalkan operasi di pabrik dan rumah sakit, serta meningkatkan pengalaman mulai dari layanan pelanggan hingga pendidikan.

Peluang sangat besar – dari meningkatkan produktivitas ekonomi dan penemuan ilmiah hingga membantu mengatasi tantangan global seperti perubahan iklim (memang, AI diperkirakan mempercepat pergeseran ke energi terbarukan dan penggunaan sumber daya yang lebih cerdas). Namun, mewujudkan potensi penuh AI memerlukan navigasi risiko dan hambatan yang menyertainya. Isu etika, tata kelola, dan inklusivitas akan terus menjadi perhatian agar manfaat AI dapat dinikmati secara luas dan tidak tertutupi oleh masalah.

Pilihan dan kepemimpinan manusia akan membentuk masa depan AI. AI sendiri adalah alat – alat yang sangat kuat dan kompleks, namun pada akhirnya mencerminkan tujuan yang kita tetapkan.

— Perspektif Kepemimpinan Teknologi

Satu tema utama adalah pilihan dan kepemimpinan manusia akan membentuk masa depan AI. AI sendiri adalah alat – alat yang sangat kuat dan kompleks, namun pada akhirnya mencerminkan tujuan yang kita tetapkan.

Lima tahun ke depan merupakan jendela kritis bagi pemangku kepentingan untuk membimbing pengembangan AI secara bertanggung jawab: bisnis harus mengimplementasikan AI dengan bijaksana dan etis; pembuat kebijakan harus merancang kerangka yang seimbang yang mendorong inovasi sekaligus melindungi publik; pendidik dan komunitas harus mempersiapkan orang menghadapi perubahan yang dibawa AI.

Kolaborasi internasional dan lintas disiplin dalam AI perlu diperdalam, memastikan kita bersama-sama mengarahkan teknologi ini menuju hasil positif. Jika berhasil, 2030 bisa menandai awal era baru di mana AI secara signifikan meningkatkan potensi manusia – membantu kita bekerja lebih cerdas, hidup lebih sehat, dan mengatasi masalah yang sebelumnya sulit dijangkau.

Di masa depan itu, AI tidak akan dipandang dengan ketakutan atau hype, melainkan sebagai bagian kehidupan modern yang diterima dan diatur dengan baik yang bekerja untuk kemanusiaan. Mewujudkan visi ini adalah tantangan besar dan janji lima tahun ke depan dalam pengembangan AI.