KABARBURSA.COM - Lanskap ekonomi global pada tahun 2025 dan 2026 menandai titik balik krusial di mana kecerdasan buatan (AI) tidak lagi sekadar dipandang sebagai inovasi sektoral, melainkan sebagai infrastruktur dasar yang mendefinisikan ulang stabilitas sistemik. Kecerdasan buatan sering dipuji sebagai pendorong produktivitas terbesar dalam beberapa dekade terakhir, dengan potensi untuk menambah pertumbuhan PDB global tahunan sebesar 0,3 hingga 0,8 poin persentase. Namun, bagi investor dan pembuat kebijakan, pertanyaan utamanya bukan sekadar seberapa cepat AI meningkatkan efisiensi, melainkan bagaimana AI memengaruhi stabilitas sistemik ekonomi dan keuangan. Semakin jelas bahwa AI membawa risiko multidimensi: finansial, politik, dan psikologis, yang saling berkelindan dalam sebuah paradoks stabilitas.
Risiko Finansial: Efisiensi yang Berpotensi Rapuh
Lembaga internasional seperti Bank for International Settlements (BIS) dan Financial Stability Board (FSB) telah memperingatkan bahwa integrasi AI di sektor keuangan dapat memperkuat kerentanan yang sudah ada, seperti risiko model dan ketergantungan pada penyedia teknologi global. Salah satu ancaman utama adalah fenomena Model Monoculture.
Ketika banyak lembaga keuangan menggunakan model AI dan sumber data yang serupa—terutama yang berbasis pada platform sumber terbuka yang dominan atau penyedia layanan cloud besar—respons pasar terhadap guncangan menjadi semakin terkorelasi. Riset menunjukkan bahwa model pembelajaran mesin yang dilatih menggunakan fitur finansial yang tumpang tindih memiliki korelasi perdagangan mencapai 85% dalam pengaturan frekuensi tinggi. Hal ini memicu perilaku Algorithmic Herding, di mana mesin mengabaikan informasi privat dan hanya mengikuti tren pasar yang terdeteksi secara masif oleh model sejenis.
Dalam situasi krisis, efisiensi eksekusi otomatis dalam hitungan milidetik ini justru dapat mempercepat transmisi risiko sistemik. Forensik SEC terhadap peristiwa mini-flash crash 2022 menunjukkan bahwa 92% transaksi diinisiasi oleh kurang dari 10 klaster algoritmik yang melakukan "kerumunan" pada kecepatan mesin.
Selain itu, IMF mencatat bahwa euforia terhadap sektor AI berpotensi menciptakan siklus boom-bust baru. Penilaian aset saat ini sangat terkonsentrasi pada segelintir raksasa teknologi, di mana kapitalisasi pasar terhadap output di Amerika Serikat telah mencapai 226%, meningkatkan risiko koreksi harga aset yang tajam jika realisasi keuntungan jangka menengah tidak sejalan dengan ekspektasi produktivitas.
Risiko Politik: Ketimpangan sebagai Sumber Volatilitas Kebijakan
Dimensi kedua dari tantangan sistemik AI adalah risiko politik yang bersumber dari distribusi manfaat ekonomi yang tidak merata. AI berpotensi menciptakan pertumbuhan ekonomi tinggi, namun jika keuntungan hanya terkonsentrasi pada segelintir perusahaan besar dan pemilik modal teknologi sementara tenaga kerja mengalami dislokasi, maka risiko politik dan polarisasi sosial akan meningkat.
Hal ini selaras dengan pandangan Larry Fink (CEO BlackRock) pada World Economic Forum (WEF) Davos 2026. Fink memperingatkan bahwa stabilitas kapitalisme modern sangat bergantung pada kemampuan sistem untuk menyebarkan manfaat inovasi secara luas. Jika AI melakukan terhadap pekerja kerah putih (white-collar) apa yang dilakukan globalisasi terhadap pekerja kerah biru (blue-collar) pada dekade sebelumnya, maka legitimasi lembaga ekonomi global akan terancam. Laporan World Economic Forum 2025 mengestimasi bahwa 92 juta pekerjaan (sekitar 8% dari lapangan kerja formal saat ini) dapat terdislokasi secara global pada tahun 2030 akibat otomatisasi.
Data dari World Inequality Report 2026 menunjukkan bahwa ketimpangan telah mencapai level yang mengkhawatirkan, di mana 10% populasi terkaya menguasai 75% kekayaan, sementara 50% terbawah hanya memiliki 2%. Ketimpangan yang meningkat ini hampir selalu diikuti oleh kebijakan yang lebih volatil, nasionalisme ekonomi, dan sentimen anti-investasi. Konfrontasi geoekonomi bahkan diidentifikasi oleh WEF sebagai risiko jangka pendek yang paling parah pada tahun 2026, yang dipicu oleh persaingan mengamankan rantai pasok teknologi AI.
Risiko Psikologis: Trust sebagai Variabel Ekonomi
Dimensi yang sering diabaikan namun kini menjadi faktor penentu utama adalah stabilitas psikologis publik. Kepercayaan (trust) bukan lagi sekadar konsep sosial, melainkan variabel makroekonomi nyata yang menggerakkan siklus investasi dan aliran modal.
Ekonom peraih Nobel, Robert Shiller, melalui kerangka Narrative Economics, menjelaskan bahwa narasi atau "cerita" yang dipercaya publik dapat menggerakkan ekonomi layaknya fundamental fundamental seperti suku bunga. AI mempercepat penularan narasi ini. Riset menemukan bahwa berita palsu dan teori konspirasi ekonomi menyebar enam kali lebih cepat daripada berita benar di platform digital.
Disinformasi berbasis AI, deepfake, dan manipulasi opini dapat menggerus kepercayaan terhadap mekanisme pasar. Di Indonesia pada tahun 2025, misalnya, narasi konspirasi mengenai "Great Reset" telah menyebabkan 22,6% investor media sosial mengubah keputusan investasi mereka, dengan kecenderungan beralih ke aset fisik seperti emas akibat ketakutan sistemik.
Laporan Edelman Trust Barometer 2026 mengidentifikasi munculnya krisis "Insularitas," di mana 70% responden global merasa ragu untuk berinteraksi dengan orang yang memiliki pandangan berbeda. Selain itu, ancaman deepfake finansial telah menyebabkan kerugian global hampir USD 900 juta, menciptakan fenomena Liar's Dividend di mana publik mulai meragukan informasi yang benar sekalipun. Keadaan ini dapat memicu kepanikan massal atau bank run instan hanya berdasarkan narasi sintetis yang persuasif.
Menuju Kerangka Kebijakan Stabilitas AI
Menghadapi risiko lintas sektoral ini, pendekatan kebijakan konvensional tidak lagi memadai. Negara membutuhkan kerangka kebijakan terpadu yang mencakup:
- Pengawasan Makroprudensial AI: Otoritas harus memantau indikator adopsi dan ketergantungan pada penyedia pihak ketiga untuk mencegah risiko sistemik di sektor keuangan. Ini termasuk melakukan stress testing berbasis AI yang mensimulasikan kegagalan algoritma serentak.
- Kebijakan Kompetisi dan Difusi Teknologi: Memastikan manfaat AI tidak terkonsentrasi pada segelintir pemain besar dengan mendorong difusi teknologi ke perusahaan menengah dan kecil. Pembentukan AI sandbox regional dapat menjadi sarana eksperimen yang aman.
- Perlindungan Informasi dan Transisi Tenaga Kerja: Investasi pada teknologi deteksi deepfake dan kampanye literasi digital nasional sangat penting untuk menjaga trust publik. Selain itu, modernisasi asuransi kehilangan pekerjaan (seperti program JKP di Indonesia) yang terintegrasi dengan pelatihan ulang keterampilan (reskilling) menjadi syarat mutlak stabilitas sosial.
World Economic Forum menekankan bahwa biaya kegagalan dalam mengelola transisi sosial AI akan jauh lebih mahal dibandingkan biaya mitigasinya.
Penutup
Bagi negara menengah seperti Indonesia, AI adalah peluang strategis untuk mencapai visi Indonesia Emas 2045, namun sekaligus merupakan ujian tata kelola yang berat. Indonesia memiliki modal sosial yang kuat dengan tingkat optimisme publik terhadap AI mencapai 80%. Namun, kesenjangan infrastruktur digital dan kekurangan talenta (di mana pemerintah menargetkan 100.000 talenta per tahun) tetap menjadi tantangan nyata.
Negara yang mampu menjaga stabilitas psikologis masyarakat, stabilitas politik, dan stabilitas finansial secara simultan akan memanen manfaat AI secara berkelanjutan. Sebaliknya, kegagalan menjaga kepercayaan publik dapat membuat teknologi paling canggih sekalipun menjadi sumber instabilitas yang destruktif. (*)