Gelembung Kecerdasan Buatan dan Pengulangan Kesalahan Pasar Lama

Setiap transformasi teknologi besar membawa paradoks, di mana meskipun tidak dapat dihindari, itu juga ditaksir terlalu tinggi dalam jangka pendek. Kecerdasan buatan tampaknya telah mencapai titik itu, bukan karena rapuh atau cepat berlalu, tetapi karena ia telah diangkat terlalu cepat ke kondisi tujuan yang tidak dapat dihindari.

Oleh karena itu, pertanyaannya bukanlah apakah AI relevan, ini sudah diselesaikan. Pertanyaan yang paling jujur adalah apakah pasar mengelola untuk memisahkan infrastruktur dari euforia, nilai naratif nyata, dan hasil konkret dari janji-janji yang dikemas dengan baik.

Sejarah menawarkan paralel dengan skenario ini, di mana pada akhir abad ke-19, rel kereta api melambangkan masa depan dan berinvestasi dalam rel berarti bertaruh pada kemajuan. Masalahnya adalah pada saat tertentu, ia berhenti mengimpor ke mana rel mengambil, itu sudah cukup bagi mereka untuk ada. Garis dibangun tanpa permintaan, perusahaan muncul tanpa model bisnis yang berkelanjutan dan metrik yang salah mulai menentukan keberhasilan, seperti kilometer terpasang dan non-penumpang.

Saat ini, pidatonya berbeda, tetapi polanya diulang dengan model yang lebih besar, lebih banyak parameter, dan lebih banyak token yang diproses. Metrik teknis yang canggih, bagaimanapun, sering kali terputus dari dampak operasional. Seperti di masa lalu, kemajuan diukur dengan perluasan jaringan kereta api, inovasi sekarang diukur dengan skala model, bukan oleh hasil yang disampaikan.

Pada tahun 2024 saja, investasi global di startup AI mencapai sekitar US$ 110 miliar, menurut analisis oleh Dealroom, Data Platform, dan Intelligence. Investasi ini sebagian besar terkonsentrasi pada inisiatif yang masih genting, dengan siklus pengembalian yang tidak jelas. Pada saat yang sama, kami melihat bahwa sebagian perusahaan yang memulai proyek AI skala besar tidak dapat berpindah dari percontohan ke produksi secara konsisten. Kemacetan ini jarang terjadi pada teknologi, ekonomi, organisasi dan operasional.

Ketidakcocokan ini tidak membatalkan teknologi, sebaliknya, seperti gelembung kereta api yang meledak, investor kehilangan uang, perusahaan menghilang dan, meskipun demikian, jejak tetap ada dan menjadi infrastruktur penting untuk pertumbuhan industri selama beberapa dekade berikutnya. Hal yang sama cenderung terjadi dengan kecerdasan buatan.

Risiko terbesar bukanlah koreksi pasar, tetapi dalam psikologis yang menyertai ketinggian gelembung apa pun, yaitu ketakutan akan tertinggal. Ketika wacana menjadi “jika Anda tidak mengadopsi sekarang, Anda akan menjadi tidak relevan”, rasionalitas memberi jalan untuk tergesa-gesa dan keputusan strategis diambil berdasarkan kecemasan, bukan analisis.

Pada titik ini, beberapa pertanyaan harus mendahului inisiatif AI utama, seperti: Apakah ada permintaan nyata untuk aplikasi ini atau apakah kita memaksa masalah untuk membenarkan solusinya? Apakah laba atas investasi terukur atau hanya diproyeksikan pada presentasi? Apakah biaya komputasi, energi, dan operasional berbicara dengan manfaat yang diharapkan? Apakah ada tata kelola yang cukup untuk menangani risiko seperti kesalahan sistemik, halusinasi model, dan dampak peraturan? Mengabaikan masalah ini adalah menempatkan trek di mana tidak ada rute.

Dalam lingkungan tekanan inilah perbedaan antara mereka yang menggunakannya dibentuk sebagai penyangga strategis dan yang menggabungkannya sebagai keuntungan struktural. Organisasi yang melintasi gelembung dengan kedewasaan adalah organisasi yang memperlakukan teknologi sebagai sarana, bukan tujuan, menghubungkannya dengan proses yang jelas, indikator objektif, dan keputusan bisnis yang konkret. Memahami bahwa otomatisasi pintar bukan tentang mengganti segalanya, tetapi tentang mengatur lebih baik apa yang sudah ada.

Kecerdasan buatan akan, memang, akan mendefinisikan kembali operasi, produktivitas, dan model keputusan, tetapi tidak dengan cara magis yang disarankan oleh banyak narasi. Sama seperti jalur yang benar-benar berkembang adalah jalur yang terhubung dengan kota, industri, dan orang, AI yang akan bertahan akan terhubung dengan masalah nyata, metrik yang jelas, dan hasil yang berkelanjutan.