Perkembangan Kecerdasan Buatan di Tahun 2026
Pakar kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) menyatakan bahwa tren penggunaan AI pada tahun 2026 tidak lagi berfokus pada eksperimen teknologi, melainkan pada return on investment (ROI) yang terukur. Hal ini menunjukkan pergeseran orientasi dari inovasi murni menuju penerapan praktis yang memberikan nilai ekonomi nyata.
Presiden Akademi Kecerdasan Buatan Indonesia (AKBI), Bari Arijono, menjelaskan bahwa ada tiga arah utama pengembangan AI yang kini menjadi fokus dunia usaha. Arah pertama adalah enterprise AI yang akan menjadi standar operasional baru, di mana AI terintegrasi langsung ke proses inti bisnis. Mulai dari perencanaan bisnis, manajemen risiko hingga layanan pelanggan, semua aspek bisnis kini mulai mengandalkan AI untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Kedua, agentic AI dan otomatisasi pengambilan keputusan. Menurut Bari, sistem AI tidak hanya berfungsi menganalisis data, tetapi juga mampu mengeksekusi keputusan rutin secara otonom dengan batasan kebijakan yang jelas. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengurangi beban kerja manusia pada tugas-tugas repetitif.
Ketiga, AI di sektor riil atau physical AI. Pemanfaatan AI di sektor manufaktur, logistik, energi, dan pertanian presisi terus meningkat sehingga mendorong efisiensi biaya serta ketahanan rantai pasok. Bari menegaskan bahwa perusahaan yang belum mengintegrasikan AI ke proses inti berisiko kehilangan efisiensi 20–30% dibanding pesaing yang sudah AI-driven.
Sektor Potensial yang Terdampak AI
Bari juga mengungkapkan sejumlah sektor bisnis dengan dampak ekonomi terbesar dari adopsi AI. Pertama, sektor jasa keuangan dan teknologi finansial (financial technology/fintech), yang hingga kini tetap menjadi early adopter AI paling agresif. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) mencatat biaya operasional per transaksi di industri keuangan digital dapat ditekan hingga 30–40% melalui otomatisasi berbasis AI, terutama pada fraud detection, credit scoring, dan customer service.
Kedua, sektor telekomunikasi dan layanan digital. Dengan lebih dari 350 juta koneksi seluler, operator telekomunikasi memanfaatkan AI untuk network optimization, churn prediction, dan monetisasi data. Bari menyatakan bahwa AI diperkirakan mampu meningkatkan ARPU (average revenue per user) hingga 5–10%.
Selanjutnya, sektor ritel, e-commerce, dan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) digital. Bari menilai AI mampu mendorong peningkatan conversion rate penjualan daring hingga 15–25% melalui personalisasi dan rekomendasi produk. Bagi UMKM, AI berperan sebagai “digital employee” yang menekan biaya pemasaran dan operasional.
Titik Balik Pemanfaatan AI di Indonesia
Bari melihat 2026 sebagai titik balik pemanfaatan AI di Indonesia. Dia menilai AI tidak lagi diposisikan sebagai proyek inovasi terbatas atau sekadar eksperimen teknologi, melainkan sebagai mesin utama pencipta nilai (value creation engine) bagi dunia usaha sekaligus instrumen strategis kebijakan ekonomi nasional.
Bagi pelaku bisnis, AI akan menjadi faktor pembeda daya saing. Sementara itu, bagi pemerintah, AI berpotensi menjadi akselerator produktivitas, efisiensi fiskal, serta peningkatan kualitas layanan publik, dengan catatan ekosistem dan kebijakan pendukung disiapkan secara konsisten.
Kesiapan Sumber Daya Manusia dan Infrastruktur
Dari sisi kesiapan sumber daya manusia, Bari mengatakan Indonesia memiliki lebih dari 12 juta talenta digital. Namun, jumlah talenta AI tingkat lanjut seperti AI engineer, data scientist senior, dan machine learning operations (MLOps) masih diperkirakan di bawah 10% dari kebutuhan industri pada 2026.
Dari sisi infrastruktur komputasi, Bari menyebut investasi pusat data (data center) dan layanan komputasi awan (cloud) terus meningkat. Nilai pasar pusat data Indonesia diproyeksikan melampaui US$3,5 miliar pada 2026. Meski demikian, ketergantungan pada infrastruktur luar negeri untuk komputasi AI skala besar masih tergolong tinggi.
Dari sisi data, sekitar 70% organisasi besar di Indonesia memiliki data dalam jumlah besar. Namun, kurang dari 40% yang menilai datanya siap digunakan secara optimal untuk AI akibat persoalan kualitas data, integrasi, dan tata kelola.
Risiko dan Tantangan Kebijakan
Terkait risiko strategis dan tantangan kebijakan, Bari menilai tanpa kerangka kebijakan yang tepat, adopsi AI berisiko menimbulkan berbagai persoalan, mulai dari risiko etika dan bias algoritmik, ancaman keamanan data dan siber, ketidakpastian hukum atas keputusan otomatis berbasis AI, hingga kesenjangan adopsi antarwilayah dan skala usaha.
Saat ini, Indonesia telah memiliki UU PDP (Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi), tetapi belum memiliki regulasi AI yang komprehensif berbasis klasifikasi risiko seperti European Union Artificial Intelligence Act (EU AI Act).
Bari menambahkan Indonesia tengah berada pada momen krusial dalam perjalanan AI nasional. Menurutnya, 2026 bukan sekadar tentang adopsi teknologi, melainkan keberanian kebijakan untuk menjadikan AI sebagai infrastruktur ekonomi, bukan hanya proyek inovasi.
Dia menilai apabila AI dibiarkan tumbuh secara organik tanpa arah kebijakan yang jelas, manfaat ekonominya berpotensi terkonsentrasi pada segelintir pemain besar dan wilayah tertentu. Sebaliknya, dengan kebijakan yang tepat, AI dapat menjadi alat pemerataan produktivitas mulai dari korporasi besar hingga UMKM.
Agenda Kebijakan untuk Maksimalkan Dampak Ekonomi AI
Untuk memaksimalkan dampak ekonomi AI pada 2026, Bari menilai sejumlah agenda kebijakan menjadi krusial. Pertama, regulasi AI berbasis risiko dan sektor prioritas. Kedua, regulatory sandbox lintas industri. Ketiga, insentif fiskal untuk investasi AI dan pusat data lokal. Keempat, program percepatan pengembangan talenta AI nasional. Kelima, standar tata kelola dan audit algoritma.
Diskusi Pembaca
Belum ada komentar
Jadilah yang pertama memberikan tanggapan!
Tambah Komentar