KONTAN.CO.ID - Kecerdasan buatan (AI) berpotensi menjadi kekuatan yang meratakan kesenjangan ekonomi, tetapi juga bisa menjadi pemicu ketimpangan pendapatan dan kekayaan yang semakin parah. Peringatan ini disampaikan Gubernur Federal Reserve Michael S. Barr dalam pidatonya di konferensi "Next-Gen Financial Inclusion" yang digelar Dewan Federal Reserve, Selasa (14/7).

Dalam pidato tersebut, Barr menegaskan bahwa arah dampak AI terhadap ketimpangan ekonomi masih sangat tidak pasti. Ia menyoroti bahwa setiap terobosan teknologi besar sepanjang sejarah — mulai dari listrik, telepon, hingga internet — selalu membawa dua sisi: menciptakan peluang baru sekaligus menggusur sebagian pekerja, dengan dampak yang bisa berlangsung lama.

"Ketika manfaatnya terpusat pada segelintir orang, teknologi dapat memperlebar ketimpangan pendapatan dan kekayaan, terutama selama masa transisi," ujar Barr, mencontohkan bagaimana adopsi internet secara luas justru lebih menguntungkan pekerjaan padat informasi seperti akuntan, ketimbang pekerjaan seperti konstruksi.

Baca Juga: Testimoni Ketua The Fed Kevin Warsh (14/7): Laporan Kebijakan Moneter Semesteran

Kesenjangan yang Sudah Lebar

Barr memaparkan data terbaru mengenai kondisi ketimpangan di Amerika Serikat sebagai titik tolak analisisnya. Pada 2024, seperlima rumah tangga AS berpendapatan tertinggi menguasai 52% dari total pendapatan nasional, sementara 20% rumah tangga terbawah hanya kebagian 3%. Amerika Serikat bahkan tercatat sebagai negara paling timpang keenam di antara negara-negara G20 pada tahun yang sama.

Dari sisi kekayaan, jurangnya lebih dalam lagi. Separuh rumah tangga AS dengan kekayaan terendah hanya menguasai kurang dari 3% total kekayaan nasional, sementara 10% orang terkaya menguasai 59%, dan 0,1% orang paling kaya menggenggam 15% kekayaan negara. Barr menjelaskan, mekanisme compounding pada aset investasi membuat kekayaan kelompok atas tumbuh jauh lebih cepat dibanding rumah tangga yang bergantung pada upah.

Skenario Terburuk: Penggantian Tenaga Kerja dan Konsentrasi Pasar

Barr memaparkan dua risiko utama yang bisa membuat AI memperparah ketimpangan.

Pertama, potensi penggantian tenaga kerja (labor displacement) yang bisa menyasar bukan hanya pekerja berketerampilan rendah, tetapi juga lulusan perguruan tinggi muda yang keterampilannya justru lebih mudah ditiru AI dibanding gelombang teknologi sebelumnya. Ia mengutip data Survey of Household Economics and Decisionmaking milik The Fed yang menunjukkan 43% pekerja bergelar pascasarjana telah menggunakan AI dalam sebulan terakhir, jauh di atas 10% pekerja berpendidikan SMA ke bawah — kesenjangan yang berpotensi memperlebar gap ekonomi antarkelompok pendidikan.

Kedua, risiko konsentrasi pasar. Barr mengutip riset Anton Korinek dan Jai Vipra (2025) yang menyebut AI memiliki karakteristik yang secara historis memperkuat dominasi pasar: ketergantungan pada skala data, model, dan daya komputasi menciptakan keunggulan kumulatif bagi perusahaan raksasa atau "hyperscaler". Ditambah lagi, AI mampu mempercepat riset dan pengembangan dirinya sendiri, sehingga keunggulan pemain besar berpotensi menjadi belum pernah terjadi sebelumnya dalam sejarah teknologi. Jika skenario ini terwujud, imbal hasil investasi AI akan lebih banyak mengalir ke segelintir pemilik modal, sementara perusahaan dan pekerja dengan akses terbatas terhadap sumber daya AI akan tertinggal dalam produktivitas.

Baca Juga: Trump Ingin Kenakan Tarif Selat Hormuz seperti Iran, Apakah Sah?

Skenario Terbaik: AI sebagai Pengungkit Produktivitas

Di sisi lain, Barr juga memaparkan skenario optimistis. Ia menyebut AI berpotensi mendemokratisasi kapabilitas, layaknya mesin cetak mendemokratisasi pengetahuan dan internet mendemokratisasi informasi — memberi jutaan orang akses ke bimbingan belajar, bantuan menulis, dukungan pemrograman, hingga panduan pemecahan masalah yang dulunya hanya bisa diakses kelompok berpendidikan atau berpenghasilan tinggi.

Sebagai bukti, Barr mengutip sebuah eksperimen yang menunjukkan AI mampu memangkas rata-rata waktu penyelesaian tugas profesional sebesar 40% dan meningkatkan kualitas hasil kerja sebesar 18%. Yang menarik, peningkatan terbesar justru dialami oleh kelompok berkinerja paling rendah — mengindikasikan AI dapat mempersempit, bukan memperlebar, kesenjangan produktivitas antarpekerja.

Barr juga menyinggung potensi AI dalam menciptakan lapangan kerja baru yang belum terbayangkan sebelumnya, sebagaimana terjadi pada teknologi-teknologi besar terdahulu. Ia mencontohkan munculnya sekitar 12 juta pekerjaan penuh waktu sebagai influencer media sosial di AS saat ini — profesi yang mustahil dibayangkan satu dekade lalu. Ia mengingatkan agar publik tidak terjebak pada "lump of labor fallacy", anggapan keliru bahwa jumlah pekerjaan di suatu perekonomian bersifat tetap, sehingga otomatisasi selalu berarti pengurangan pekerjaan secara neto.

Baca Juga: Moskow Digempur 340 Drone Ukraina, Rusia Klaim Sebagian Besar Ditembak Jatuh

Faktor Penentu: Pendidikan dan Persaingan Usaha

Barr menutup pidatonya dengan menekankan bahwa arah akhir dampak AI sangat bergantung pada pilihan kebijakan yang diambil masyarakat dan pembuat kebijakan mulai sekarang, bukan sekadar ditentukan oleh kemampuan teknis AI itu sendiri.

Dua faktor utama yang ia soroti adalah pendidikan serta persaingan usaha. Mengutip riset ekonom Claudia Goldin dan Lawrence Katz dalam buku The Race Between Education and Technology, Barr menekankan pentingnya pendidikan dan pelatihan yang berkualitas serta terjangkau sepanjang masa kerja seseorang, bukan hanya di awal karier. Namun ia juga mengingatkan bahwa keterampilan teknis AI saja tidak cukup — mengutip Ethan Mollick dalam buku Co-Intelligence, Barr menilai keingintahuan, penilaian manusia, dan kemampuan membedakan penalaran yang sahih dari "omong kosong yang terdengar masuk akal" akan menjadi keterampilan krusial di era AI.

Sementara dari sisi struktur pasar, Barr menegaskan persaingan usaha yang sehat menjadi kunci agar manfaat AI tidak hanya terpusat pada segelintir perusahaan dominan. Ia menyebut, jika perusahaan-perusahaan pemimpin revolusi AI berhasil meraih posisi dominan tanpa tandingan, manfaat ekonomi AI berisiko hanya dinikmati "segelintir pihak yang beruntung".

Barr menegaskan bahwa kebijakan-kebijakan terkait pendidikan, pelatihan tenaga kerja, persaingan usaha, dan pajak berada di luar kewenangan Federal Reserve, namun ia mendorong agar pembuat kebijakan lain mulai mempertimbangkan langkah-langkah tersebut sejak dini.

"Ketimpangan di masa depan akan bergantung bukan hanya pada apa yang bisa dilakukan AI, tetapi juga pada apa yang kita pilih untuk lakukan dengan AI tersebut," pungkas Barr.