Perkembangan kecerdasan buatan (AI) yang kian pesat tidak selalu digambarkan membawa dampak positif. Sebuah eksperimen pemikiran dari firma riset investasi Citrini Research bersama analis Alap Shah memaparkan skenario risiko ekstrem: pada 2028, AI yang menjadi sangat pintar justru dapat memicu krisis ekonomi, menyulitkan lapangan kerja, dan mendorong pengangguran meningkat.

Skenario itu tertuang dalam laporan berjudul The 2028 Global Intelligence Crisis, yang disusun sebagai memo makroekonomi fiktif seolah-olah ditulis pada 30 Juni 2028. Citrini Research menegaskan, dokumen tersebut bukan prediksi pasti maupun narasi kiamat yang dilebih-lebihkan. Laporan itu disebut sebagai simulasi tentang apa yang bisa terjadi apabila AI melampaui ekspektasi dan menggantikan manusia terlalu cepat sebelum sistem ekonomi beradaptasi.

Dalam skenario tersebut, AI digambarkan mampu mendongkrak produktivitas dan efisiensi perusahaan secara drastis. Namun, keberhasilan itu menjadi bumerang ketika ekonomi yang bergantung pada konsumsi manusia kehilangan basis pendapatannya akibat pemutusan hubungan kerja (PHK) besar-besaran.

Euforia pasar dan kemunculan “PDB hantu”

Menurut laporan itu, rangkaian krisis bermula dari periode euforia pada 2026, ketika ekonomi global tampak berada di puncak kejayaan berkat AI yang semakin canggih. Sentimen positif terhadap AI mendorong reli berkepanjangan di pasar saham, dengan sektor teknologi menjadi motor utama.

Dalam gambaran Citrini, pada Oktober 2026 indeks S&P 500 mendekati 8.000 dan Nasdaq menembus 30.000. Pada saat yang sama, gelombang pertama PHK mulai terjadi sejak awal 2026. Sejumlah perusahaan mengurangi tenaga kerja karena fungsi tertentu dinilai bisa digantikan AI dan otomatisasi, sebuah fenomena yang digambarkan dengan istilah human obsolescence.

Bagi pemegang saham, PHK dipandang memperbaiki kinerja bisnis karena memangkas biaya operasional dan memperlebar margin keuntungan. Namun, keuntungan besar itu, dalam skenario laporan, tidak mengalir untuk membuka lapangan kerja baru bagi manusia. Dana tersebut justru diputar kembali untuk memperbesar investasi komputasi AI, termasuk GPU dan infrastruktur pusat data.

Di atas kertas, Produk Domestik Bruto (PDB) nominal tumbuh pesat dan output riil per jam melonjak. Akan tetapi, laporan itu menekankan satu masalah mendasar: mesin tidak berbelanja. Sementara konsumsi manusia disebut menyokong sekitar 70 persen ekonomi. Ketika pekerja kehilangan pendapatan, perputaran uang di ekonomi riil melemah, meski output produksi tercatat tinggi.

Dari situ muncul istilah “Ghost GDP” atau PDB hantu, yaitu kondisi ketika produksi terlihat tinggi dalam neraca nasional, tetapi uang tidak berputar di ekonomi riil karena kelompok konsumen—terutama kelas menengah dan pekerja kerah putih—kehilangan daya beli.

Lingkaran setan efisiensi

Laporan tersebut menggambarkan krisis bergerak melalui lingkaran setan: AI semakin mampu sehingga perusahaan membutuhkan lebih sedikit pekerja; PHK membuat pendapatan menguap; pengangguran baru memangkas konsumsi; perusahaan ritel dan barang konsumsi tertekan karena sepi pembeli; lalu perusahaan kembali memangkas pekerja dan meningkatkan investasi AI. Siklus ini berulang seiring AI semakin murah dan canggih.

Citrini menilai krisis dalam skenario ini bersifat struktural, bukan sekadar resesi siklikal yang bisa pulih lewat penyesuaian suku bunga atau dorongan permintaan baru. Penyebabnya bukan suku bunga tinggi atau gelembung properti, melainkan berkurangnya nilai ekonomi kecerdasan manusia.

Kelompok pekerja yang paling terdampak disebut pekerja white collar atau berbasis pengetahuan, seperti programmer, analis, konsultan, manajer produk, dan profesi lain sejenis. Dalam skenario tersebut, 20 persen kelompok berpenghasilan tertinggi menyumbang sekitar 65 persen belanja konsumsi. Ketika kelompok ini kehilangan pekerjaan atau mengalami pemotongan gaji besar, dampaknya dinilai tidak proporsional terhadap ekonomi.

Perang harga dan runtuhnya diferensiasi

Di sisi lain, kemudahan pengembangan produk dengan AI digambarkan membuat biaya membuat dan merilis fitur perangkat lunak menjadi sangat murah. Namun, ketika banyak perusahaan memiliki akses pada AI yang sama-sama mumpuni, diferensiasi produk melemah dan persaingan bergeser menjadi perang harga.

Dalam gambaran Citrini, perang harga yang brutal pada akhirnya menekan margin keuntungan yang sebelumnya menjadi alasan utama euforia pasar.

Puncak krisis pada 2028

Memasuki 2028, skenario itu menggambarkan “bom waktu” meledak ketika jutaan pekerja kerah putih yang digantikan mesin tidak lagi memiliki pendapatan untuk dibelanjakan. Citrini menyoroti metrik fiktif: porsi pendapatan tenaga kerja terhadap PDB turun cepat dari 56 persen menjadi 46 persen.

Pasar yang semula optimistis pada 2026 dalam skenario ini berbalik panik pada 2028. Tingkat pengangguran disebut menembus 10,2 persen dan memicu aksi jual besar-besaran. Dalam skenario terburuk yang dimodelkan, indeks saham diperkirakan bisa anjlok hingga 57 persen, menyeret valuasi pasar kembali ke kisaran level terendah November 2022 (sekitar 3.500).

Laporan itu juga menggambarkan paradoks: produksi barang dan jasa menjadi sangat murah dan melimpah, tetapi manusia tidak mampu membelinya karena kehilangan pendapatan.

Efek domino ke kredit, SaaS, hingga perbankan

Dampak pengangguran massal dalam skenario ini tidak berhenti di sektor teknologi. Tekanan menjalar ke pasar kredit dan perumahan, termasuk ancaman gagal bayar massal pada cicilan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) yang biasanya ditopang kalangan menengah.

Bisnis perangkat lunak berbasis langganan (software as a service/SaaS) digambarkan menjadi korban awal. Laporan itu mencontohkan alat agen coding yang memungkinkan perusahaan mereplikasi sistem SaaS dalam hitungan minggu, sehingga vendor terpaksa memangkas harga hingga 30 persen untuk mempertahankan klien.

Efeknya merembet ke pasar kredit swasta senilai 2,5 triliun dollar AS yang sebelumnya banyak mengalir ke perusahaan perangkat lunak. Dalam skenario tersebut, pada April 2027 lembaga pemeringkat Moody’s menurunkan peringkat utang perusahaan software senilai miliaran dollar, memicu kepanikan di pasar.

Laporan itu juga menggambarkan dampak lintas negara. India, yang disebut mengandalkan ekspor jasa TI, dalam skenario mengalami tekanan besar ketika kontrak-kontrak dibatalkan karena biaya menjalankan agen coding AI turun drastis hingga setara biaya listrik. Rupee digambarkan anjlok 18 persen dalam empat bulan dan pemerintah India disebut meminta bantuan darurat dari IMF.

Di sisi konsumen, agen AI disebut menjadi standar pada awal 2027 dan mengambil alih berbagai keputusan, seperti membandingkan harga otomatis, membatalkan langganan yang tidak terpakai, menegosiasikan premi asuransi, dan memilih opsi termurah. Akibatnya, model bisnis yang bergantung pada “friksi” dan kelengahan konsumen digambarkan runtuh.

Sektor perbankan dan penerbit kartu kredit turut terdampak dalam skenario ini. Citrini mencontohkan agen AI dapat menghindari biaya gesek kartu kredit (interchange fees) yang biasanya 2–3 persen dari penjual. Jika ini terjadi, sumber pendanaan program poin, cashback, dan rewards dapat terganggu.

Platform pemesanan perjalanan juga disebut terancam karena agen AI pribadi mampu membandingkan harga dan menyusun rencana perjalanan tanpa perantara. Di sektor properti dan hukum, komisi agen real estate yang selama ini berada di kisaran 2,5–3 persen digambarkan turun menjadi di bawah 1 persen karena AI mengambil alih pekerjaan berbasis data historis transaksi.

Tekanan pada negara dan wacana pajak komputasi

Dalam skenario tersebut, negara ikut tertekan karena pendapatan pemerintah banyak bergantung pada pajak penghasilan dan payroll manusia. Ketika porsi pendapatan tenaga kerja terhadap PDB turun, penerimaan negara ikut tergerus.

Di saat yang sama, beban belanja meningkat karena jaring pengaman sosial dan subsidi menghadapi lonjakan kebutuhan untuk menanggung jutaan pengangguran. Citrini menggambarkan kondisi ini memunculkan wacana pajak komputasi AI dan skema pembagian hasil AI sebagai bentuk jaring pengaman baru.

Pesan dari eksperimen pemikiran

Citrini Research menutup skenario itu dengan catatan bahwa melimpahnya kecerdasan mesin tanpa diimbangi kapasitas konsumsi manusia dapat memicu krisis yang tidak lazim. Ketika manusia kehilangan nilai ekonomis sebagai pekerja, mereka juga kehilangan peran sebagai konsumen yang memutar roda ekonomi.

Meski disebut hanya skenario di atas kertas, laporan itu dimaksudkan sebagai peringatan tentang risiko disrupsi AI apabila tidak diikuti penyesuaian struktur sosial dan ekonomi.