Memahami Dampak Tidak Merata dari Transformasi Digital

By Maria Monica Wihardja, Visiting Fellow at the ISEAS-Yusof Ishak Institute and an Adjunct Assistant Professor at the National University of Singapore

Bertemu dengan seorang teman lama dari SMA, Naomi (bukan nama sebenarnya), di Tokyo, membawa saya pada perjalanan nostalgia saat kami mengenang masa lalu dan membayangkan masa depan. Naomi berbagi rencananya untuk membuka sebuah kafe bersama suaminya, namun kemudian ia mengungkapkan kekhawatirannya tentang masa depannya sebagai penerjemah profesional. AI semakin akurat dalam menerjemahkan bahasa, dan pekerjaan yang diwariskan ibunya hampir kehilangan relevansinya.

Cerita Naomi bukanlah hal yang unik. Dari penerjemah hingga petugas pusat panggilan, dari pekerja pabrik hingga kasir, banyak pekerjaan yang mulai menghilang. Meskipun perubahan ini tidak terjadi secara tiba-tiba, itu merupakan pergeseran bertahap, seperti yang dijelaskan oleh Daniel Susskind dalam bukunya A World Without Work. Momen penting terjadi ketika AlphaGo, program komputer permainan Go yang dikembangkan oleh DeepMind, mengalahkan pemain Go terbaik dunia pada 2016, yang menandakan lompatan besar dalam kemampuan AI.

Kita masih jauh dari mencapai Kecerdasan Buatan Umum (Artificial General Intelligence), teknologi yang meniru cara kerja otak manusia. Namun, algoritma pembelajaran mesin saat ini—yang berasal dari karya matematis cendekiawan abad ke-9 Abdallah Muhammad ibn Mūsā Al-Khwārizmī—sudah mampu melakukan tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan mirip manusia.

Kekhawatiran tentang kemajuan teknologi yang menggusur pekerja bukanlah hal baru. Jika kuda bisa memprotes mesin pembakaran, mereka pasti melakukannya. Ketika mesin jahit ditemukan pada tahun 1831 oleh seorang penjahit Prancis, sekelompok penjahit yang marah hampir membunuhnya karena takut kehilangan pekerjaan. Hal serupa terjadi ketika petugas lampu di New York melakukan mogok pada April 1907, saat mereka menyadari bahwa bola lampu ciptaan Thomas Edison akan menggantikan profesi mereka yang sudah ada selama 500 tahun.

Paralel Sejarah Kecemasan Teknologi

Pertanyaan tentang apakah kecemasan atas penggantian pekerjaan oleh AI beralasan masih terbuka. Sebagian besar teknologi—dari mesin pembakaran hingga mesin jahit dan listrik—selalu menciptakan pemenang dan pecundang, terlepas dari dampak bersihnya terhadap pekerjaan dan produktivitas yang positif atau negatif.

Bahkan di negara maju seperti Jepang, para profesional berketerampilan tinggi seperti penerjemah mungkin kesulitan mengikuti tuntutan teknologi baru. Tantangan ini lebih nyata di negara berkembang dengan tingkat modal manusia yang lebih rendah, seperti banyak negara berpenghasilan menengah di Asia Tenggara.

Meskipun adopsi AI masih dalam tahap awal di negara-negara berpenghasilan menengah Asia Tenggara, transformasi digital dan investasi digital sejak awal 2000-an hingga akhir 2010-an telah berdampak beragam pada berbagai jenis pekerja.

Studi Kasus Indonesia: Dampak Transformasi Digital pada Tenaga Kerja

Sebuah studi kebijakan menggunakan Indonesia sebagai studi kasus menunjukkan bahwa pekerja dengan keunggulan—seperti keterampilan yang lebih tinggi dan pendidikan yang lebih baik—lebih diuntungkan dari transformasi dan investasi digital dibandingkan pekerja dengan keterampilan rendah dan menengah serta tingkat pendidikan yang lebih rendah. Namun, bahkan pekerja berketerampilan tinggi bisa terkena dampak negatif dalam beberapa kasus.

Studi yang sama juga menemukan bahwa konsentrasi pasar mungkin beroperasi secara berbeda dalam ekonomi jaringan dibandingkan dengan ekonomi tradisional dalam hal dampaknya terhadap upah dan pekerjaan, yang memerlukan pendekatan berbeda terhadap kebijakan persaingan di industri jaringan.

Saluran Dampak

Studi ini mengidentifikasi tiga saluran utama di mana transformasi digital dan investasi di sektor digital memengaruhi pekerja:

1. Perubahan teknologi yang bias keterampilan: Mengacu pada peningkatan premi keterampilan—kesenjangan upah antara pekerja terampil dan tidak terampil—karena transformasi digital meningkatkan produktivitas pekerja berpendidikan tinggi lebih dari pekerja berpendidikan rendah.
2. Perubahan teknologi yang bias rutinitas: Fenomena ini sering disebut sebagai polarisasi pekerjaan atau “pengosongan” pekerjaan berketerampilan menengah, yang secara tidak proporsional memengaruhi pekerja yang melakukan tugas-tugas rutin, meninggalkan pekerja berketerampilan menengah sebagai yang paling terdampak.
3. Investasi intensif keterampilan: Jenis investasi ini menguntungkan pekerja dengan keterampilan khusus atau umum yang diminati, memperbesar keuntungan bagi pekerja yang sudah terampil.

Studi ini menyoroti risiko memperburuk ketidaksetaraan yang sudah ada saat teknologi digital menjadi lebih mudah diakses, lebih terjangkau, dan lebih maju, yang dapat meninggalkan sebagian orang tertinggal—tantangan yang mungkin tidak unik bagi Indonesia. Meskipun ada risiko ini, liberalisasi investasi digital sering kali menjadi kebijakan yang pro-kompetitif dan pro-pekerjaan di banyak negara berkembang. Transformasi digital dapat membantu negara-negara ini melewati beberapa tahapan pembangunan jika langkah-langkah dan pengamanan yang tepat diterapkan.

Beberapa studi telah menunjukkan bahwa di negara-negara yang berada pada tahap awal industrialisasi dan tingkat otomatisasi yang lebih rendah, peningkatan lapangan kerja dari pertumbuhan produktivitas yang didorong oleh transformasi digital—termasuk teknologi yang melengkapi tenaga kerja dan bahkan otomatisasi—dapat mengimbangi hilangnya pekerjaan dari penggusuran, yang menghasilkan peningkatan bersih dalam lapangan kerja.

Oleh karena itu, kebijakan pemerintah sebaiknya tidak menghambat investasi atau inovasi di sektor digital yang baru berkembang. Sebaliknya, seperti yang ditekankan oleh studi ini, negara-negara berkembang di Asia Tenggara dapat belajar dari Indonesia dengan fokus pada kebijakan pelengkap untuk mengurangi risiko transformasi digital (lihat Tabel di bawah ini).

Kebijakan Pelengkap untuk Memastikan Transformasi Digital Inklusif di Indonesia

ASEAN = Association of Southeast Asian Nations, FDI = foreign direct investment, EU = European Union.

Source: Wihardja et al (2024)