Masa Depan AI: Bagaimana Kecerdasan Buatan Akan Mengubah Dunia

Inovasi di bidang kecerdasan buatan terus membentuk masa depan umat manusia di hampir setiap industri. AI telah menjadi pendorong utama teknologi-teknologi baru seperti big data, robotika, dan IoT, dan AI generatif telah semakin memperluas kemungkinan dan popularitas AI. 

Pada tahun 2024, sekitar 42 persen perusahaan berskala enterprise telah aktif menerapkan AI dalam bisnis mereka. Selain itu, 92 persenperusahaan berencana meningkatkan investasi mereka dalam teknologi AI dari tahun 2025 hingga 2028. 

Dengan begitu banyak perubahan yang terjadi dengan begitu cepat, berikut ini apa saja arti pergeseran dalam AI bagi berbagai industri dan masyarakat secara luas.

Evolusi AI

AI telah berkembang pesat sejak tahun 1952, ketika keberhasilan pertama program komputer AI yang terdokumentasi ditulis oleh Christopher Strachey, yang program caturnya menyelesaikan seluruh permainan di komputer Ferranti Mark I di Universitas Manchester. Berkat perkembangan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam , Deep Blue milik IBM mengalahkan grandmaster catur Garry Kasparov pada tahun 1997, dan IBM Watsonmilik perusahaan tersebut memenangkan Jeopardy! pada tahun 2011.

Sejak saat itu, AI generatif telah memelopori bab terbaru dalam evolusi AI, dengan OpenAI merilis model GPT pertamanya pada tahun 2018. Puncaknya adalah OpenAI mengembangkan ChatGPT , yang mengarah pada penyebaran alat yang dapat memproses kueri untuk menghasilkan teks, audio, gambar , dan jenis konten relevan lainnya.

Perusahaan lain mengikuti jejaknya dengan meluncurkan produk pesaing mereka sendiri, termasuk Gemini milik Google , Claude milik Anthropic, dan model R1 dan V3 milik DeepSeek , yang menjadi berita utama pada awal tahun 2025 karena mendekati paritas dengan model pesaing dengan biaya operasional yang jauh lebih rendah.

AI juga telah digunakan untuk membantu mengurutkan RNA untuk vaksin dan memodelkan ucapan manusia , teknologi yang mengandalkan pembelajaran mesin berbasis model dan algoritma dan semakin berfokus pada persepsi, penalaran, dan generalisasi.

Bagaimana AI Akan Mempengaruhi Masa Depan

Peningkatan Otomatisasi Bisnis 

AI, terutama AI generatif, telah  meningkatkan otomatisasi tugas bagi banyak bisnis, dan kemungkinan akan terus demikian di masa mendatang. Dengan maraknya chatbot dan asisten digital, perusahaan dapat mengandalkan AI untuk menangani percakapan sederhana dengan pelanggan dan menjawab pertanyaan dasar dari karyawan.

Kemampuan AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan mengonversi temuannya ke dalam format visual yang praktis juga dapat mempercepat proses pengambilan keputusan . Para pemimpin perusahaan tidak perlu menghabiskan waktu menganalisis data sendiri, melainkan menggunakan wawasan instan untuk membuat keputusan yang tepat .

"Jika [para pengembang] memahami kemampuan teknologi dan memahami domainnya dengan sangat baik, mereka mulai membuat koneksi dan berkata, 'Mungkin ini masalah AI, mungkin itu masalah AI,'" kata Mike Mendelson, seorang desainer pengalaman belajar untuk NVIDIA . "Itu lebih sering terjadi daripada, 'Saya punya masalah spesifik yang ingin saya selesaikan.'"

Gangguan Pekerjaan

Otomatisasi bisnis tentu saja menimbulkan kekhawatiran akan hilangnya pekerjaan . Meskipun AI telah meraih kemajuan di dunia kerja, dampaknya terhadap berbagai industri dan profesi tidak merata . Misalnya, pekerjaan berulang seperti entri atau pemrosesan data dan layanan pelanggan sudah diotomatisasi, tetapi permintaan untuk pekerjaan lain seperti spesialis pembelajaran mesin dan analis keamanan informasi telah meningkat.

Pekerja di posisi kreatif lebih mungkin pekerjaannya ditingkatkan oleh AI , alih-alih digantikan sepenuhnya. Baik dengan memaksa karyawan mempelajari perangkat baru maupun mengambil alih peran mereka, AI akan memacu upaya peningkatan keterampilan, baik di tingkat individu maupun perusahaan .     

“Salah satu prasyarat mutlak agar AI berhasil di banyak [bidang] adalah kita berinvestasi besar-besaran dalam pendidikan untuk melatih kembali orang-orang untuk pekerjaan baru,” kata Klara Nahrstedt, seorang profesor ilmu komputer di University of Illinois di Urbana-Champaign dan direktur Laboratorium Sains Terkoordinasi di sekolah tersebut.

Masalah Privasi Data

Perusahaan membutuhkan data dalam jumlah besar untuk melatih model yang mendukung perangkat AI generatif, dan proses ini telah menjadi sorotan ketat. Kekhawatiran atas perusahaan yang mengumpulkan data pribadi konsumen telah mendorong FTC untuk membuka penyelidikan pada tahun 2023 mengenai apakah OpenAI telah berdampak negatif terhadap konsumen melalui metode pengumpulan datanya setelah perusahaan tersebut berpotensi melanggar undang-undang perlindungan data Eropa . 

Sebagai tanggapan, pemerintahan Biden-Harris mengembangkan Undang-Undang Hak AI pada Oktober 2023 yang mencantumkan privasi data sebagai salah satu prinsip intinya. Meskipun undang-undang ini tidak memiliki bobot hukum yang besar, undang-undang ini mencerminkan desakan yang semakin kuat untuk memprioritaskan privasi data dan mendorong perusahaan AI untuk lebih transparan dan berhati-hati dalam mengumpulkan data pelatihan.   

Peningkatan Regulasi

AI dapat mengubah perspektif terhadap pertanyaan hukum tertentu, tergantung pada bagaimana gugatan hukum AI generatif terus berkembang. Misalnya, isu kekayaan intelektual telah mengemuka sehubungan dengan gugatan hukum hak cipta yang diajukan terhadap OpenAI dan Anthropic oleh para penulis, musisi , dan perusahaan seperti The New York Times . Gugatan hukum ini memengaruhi cara sistem hukum AS menafsirkan apa yang merupakan hak milik pribadi dan publik, dan kekalahan dapat menjadi kemunduran besar bagi OpenAI dan para pesaingnya. 

Isu-isu etika yang muncul terkait AI generatif telah memberikan tekanan lebih besar kepada pemerintah AS untuk mengambil sikap yang lebih tegas. Meskipun demikian, Rencana Aksi AI pemerintahan Trump yang diluncurkan pada tahun 2025 menekankan pendekatan yang lebih longgar terhadap regulasi AI.

Kekhawatiran Perubahan Iklim

Dalam skala yang jauh lebih besar, AI siap memberikan dampak besar terhadap keberlanjutan, perubahan iklim, dan isu-isu lingkungan. Orang-orang optimis dapat memandang AI sebagai cara untuk meningkatkan efisiensi rantai pasokan , melakukan pemeliharaan prediktif, dan prosedur lain untuk mengurangi emisi karbon . 

Di saat yang sama, AI dapat dianggap sebagai penyebab utama perubahan iklim . Energi dan sumber daya yang dibutuhkan untuk menciptakan dan memelihara model AI dapat meningkatkan emisi karbon hingga 80 persen, memberikan dampak yang menghancurkan bagi upaya keberlanjutan apa pun dalam teknologi. Bahkan jika AI diterapkan pada teknologi yang sadar iklim , biaya membangun dan melatih model dapat membuat masyarakat berada dalam situasi lingkungan yang lebih buruk daripada sebelumnya.

Kecepatan Inovasi yang Dipercepat

Dalam sebuah esai tahun 2024 tentang potensi AI di masa depan, CEO Anthropic, Dario Amodei, berhipotesis bahwa teknologi AI yang canggih dapat mempercepat penelitian di bidang ilmu biologi hingga sepuluh kali lipat, sehingga memunculkan fenomena yang ia sebut "abad ke-21 yang terkompresi", di mana 50 hingga 100 tahun inovasi dapat terjadi dalam rentang waktu lima hingga 10 tahun. Teori ini dibangun di atas gagasan bahwa penemuan yang benar-benar revolusioner hanya terjadi sekali setahun, dengan keterbatasan utama berupa kurangnya peneliti berbakat.

Dengan meningkatkan kekuatan kognitif yang dikhususkan untuk mengembangkan hipotesis dan mengujinya, Amodei menyarankan, kita dapat menutup kesenjangan waktu antara penemuan penting seperti penundaan 25 tahun antara penemuan CRISPR pada tahun 80-an dan penerapannya pada penyuntingan gen.

Industri Apa yang Akan Paling Terdampak AI? 

Hampir tidak ada industri besar yang belum terdampak oleh AI modern. Berikut beberapa industri yang mengalami perubahan terbesar akibat AI. 

AI dalam Manufaktur

Industri manufaktur telah memanfaatkan AI selama bertahun-tahun. Dengan lengan robotikberteknologi AI dan bot manufaktur lainnya yang telah ada sejak tahun 1960-an dan 1970-an, industri ini telah beradaptasi dengan baik terhadap kekuatan AI. Robot-robot industri ini biasanya bekerja bersama manusia untuk melakukan berbagai tugas terbatas seperti perakitan dan penumpukan, dan sensor analisis prediktif menjaga peralatan tetap beroperasi dengan lancar.

AI dalam Layanan Kesehatan

Mungkin terdengar mustahil, tetapi layanan kesehatan AI telah mengubah cara manusia berinteraksi dengan penyedia layanan kesehatan. Berkat kemampuan analisis data besarnya, AI membantu mengidentifikasi penyakit dengan lebih cepat dan akurat, mempercepat dan menyederhanakan penemuan obat, dan bahkan memantau pasien melalui asisten perawat virtual.

AI dalam Keuangan

Bank, perusahaan asuransi, dan lembaga keuangan memanfaatkan AI untuk berbagai aplikasi seperti mendeteksi penipuan, melakukan audit, dan mengevaluasi nasabah untuk pinjaman. Para pedagang juga telah memanfaatkan kemampuan pembelajaran mesin untuk menilai jutaan titik data sekaligus, sehingga mereka dapat dengan cepat mengukur risiko dan membuat keputusan investasi yang cerdas.

AI dalam Pendidikan

AI dalam pendidikan akan mengubah cara manusia di segala usia belajar. Penggunaan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan wajah oleh AI membantu mendigitalkan buku teks, mendeteksi plagiarisme, dan mengukur emosi siswa untuk membantu menentukan siapa yang kesulitan atau bosan. Baik saat ini maupun di masa mendatang, AI menyesuaikan pengalaman belajar dengan kebutuhan individu siswa.

AI dalam Media dan Jurnalisme

Jurnalisme juga memanfaatkan AI, dan akan terus mendapatkan manfaat darinya. Salah satu contohnya adalah penggunaan Automated Insights oleh The Associated Press , yang menghasilkan ribuan artikel laporan pendapatan per tahun. Namun, seiring dengan masuknya perangkat penulisan AI generatif seperti ChatGPT ke pasar, muncul banyak pertanyaan tentang penggunaannya dalam jurnalisme.

AI dalam Layanan Pelanggan

AI dalam layanan pelanggan dapat menyediakan perangkat berbasis data bagi industri yang memberikan wawasan bermakna bagi pelanggan dan penyedia layanan. Perangkat AI yang mendukung industri layanan pelanggan hadir dalam bentuk chatbot dan asisten virtual .

AI dalam Transportasi

Transportasi adalah salah satu industri yang diprediksi akan berubah drastis berkat AI. Mobil tanpa pengemudi dan perencana perjalanan AI hanyalah beberapa aspek dari cara kita berpindah dari titik A ke titik B yang akan dipengaruhi oleh AI. Meskipun kendaraan otonom masih jauh dari sempurna, suatu hari nanti kendaraan tersebut mungkin akan membawa kita dari satu tempat ke tempat lain.

Risiko dan Bahaya AI

Meskipun telah mengubah banyak industri ke arah yang positif, AI masih memiliki kekurangan yang patut dikhawatirkan. Berikut beberapa potensi risiko kecerdasan buatan.

Kehilangan Pekerjaan 

Antara tahun 2023 dan 2028, 44 persen keterampilan pekerja akan terganggu . Tidak semua pekerja akan terdampak secara merata — perempuan lebih mungkin terpapar AI dalam pekerjaan mereka dibandingkan laki-laki. Hal ini ditambah dengan fakta bahwa terdapat kesenjangan keterampilan AI yang besar antara laki-laki dan perempuan, dan perempuan tampaknya jauh lebih rentan kehilangan pekerjaan. Jika perusahaan tidak mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan keterampilan tenaga kerja mereka, proliferasi AI dapat mengakibatkan peningkatan pengangguran dan berkurangnya peluang bagi mereka yang berlatar belakang terpinggirkan untuk memasuki dunia teknologi.

Bias Manusia 

Reputasi AI telah ternoda oleh kebiasaan mencerminkan bias orang-orang yang melatih model algoritmiknya. Misalnya, teknologi pengenalan wajah diketahui lebih mengutamakan individu berkulit terang , dan mendiskriminasi orang kulit berwarna dengan warna lebih gelap. Jika para peneliti tidak berhati-hati dalam membasmi bias ini sejak dini, perangkat AI dapat memperkuat bias ini di benak pengguna dan melanggengkan ketimpangan sosial.

Deepfake dan Misinformasi

Penyebaran deepfake mengancam mengaburkan batas antara fiksi dan kenyataan, mendorong masyarakat umum untuk mempertanyakan mana yang nyata dan mana yang tidak. Dan jika orang-orang tidak dapat mengidentifikasi deepfake, dampak misinformasi dapat membahayakan individu dan seluruh negara. Deepfake telah digunakan untuk mempromosikan propaganda politik, melakukan penipuan keuangan, dan menempatkan siswa pada posisi yang membahayakan, di antara berbagai kasus penggunaan lainnya.

Privasi Data

Melatih model AI pada data publik meningkatkan risiko pelanggaran keamanan data yang dapat mengekspos informasi pribadi konsumen. Perusahaan juga berkontribusi terhadap risiko ini dengan menambahkan data mereka sendiri. Survei Cisco tahun 2024menemukan bahwa 48 persen bisnis telah memasukkan informasi perusahaan non-publik ke dalam perangkat AI generatif dan 69 persen khawatir perangkat ini dapat merusak kekayaan intelektual dan hak hukum mereka. Satu pelanggaran saja dapat mengekspos informasi jutaan konsumen dan akibatnya membuat organisasi rentan.

Senjata Otomatis

Penggunaan AI dalam senjata otomatis menimbulkan ancaman besar bagi negara-negara dan masyarakat luas. Meskipun sistem senjata otomatis sudah mematikan, sistem ini juga dapat gagal membedakan antara tentara dan warga sipil . Membiarkan kecerdasan buatan jatuh ke tangan yang salah dapat menyebabkan penggunaan yang tidak bertanggung jawab dan penyebaran senjata yang membahayakan kelompok orang yang lebih luas.

Kecerdasan yang Lebih Unggul dari Manusia

Skenario mimpi buruk menggambarkan apa yang dikenal sebagai singularitas teknologi , di mana mesin superintelijen mengambil alih dan secara permanen mengubah keberadaan manusia melalui kerusakan atau pemusnahan yang disengaja. Meskipun sistem AI tidak pernah mencapai tingkat ini, sistem tersebut dapat menjadi lebih kompleks hingga terkadang sulit untuk menentukan bagaimana AI mengambil keputusan . Hal ini dapat menyebabkan kurangnya transparansi tentang cara memperbaiki algoritma ketika terjadi kesalahan atau perilaku yang tidak diinginkan. 

"Saya rasa metode yang kita gunakan saat ini di bidang-bidang ini tidak akan menghasilkan mesin yang memutuskan untuk membunuh kita," kata Marc Gyongyosi, pendiri Onetrack.AI . "Saya rasa mungkin lima atau 10 tahun dari sekarang, saya harus mengevaluasi kembali pernyataan itu karena kita akan memiliki metode dan cara yang berbeda untuk menangani hal-hal ini." 

Tonggak Penting AI

Berikut adalah beberapa tonggak penting dalam sejarah AI yang telah membentuk teknologi saat ini — dan apa yang dapat dicapainya di masa depan.

Rilis GPT‑5 (Agustus 2025)

OpenAI meluncurkan GPT-5 , memperkenalkan pemahaman kontekstual yang lebih baik dan kemampuan generatif yang lebih tajam, didukung oleh data pelatihan yang diperluas dan arsitektur model yang dioptimalkan. GPT-5 merepresentasikan lompatan maju lainnya dalam kinerja penetapan tolok ukur yang secara luas memengaruhi pengembangan di berbagai industri.

KTT Keamanan AI Global Pertama Diselenggarakan (November 2023)

KTT Keamanan AI global pertamadiselenggarakan di Bletchley Park, Inggris, menandai momen penting bagi perkembangan AI di ranah publik dan kebijakan. KTT ini menandai pertama kalinya 29 negara— termasuk Amerika Serikat, Tiongkok, dan Uni Eropa—bergabung dalam sebuah deklarasi bersama tentang kerja sama keamanan AI internasional.

Acara ini mengangkat tata kelola AI yang etis ke dalam wacana diplomatik global. Diselenggarakan di rumah bersejarah pemecah kode masa perang, pertemuan puncak ini melambangkan bagaimana masa depan AI harus dibentuk dengan urgensi dan kerja sama yang sama seperti tonggak-tonggak teknologi sebelumnya.

ChatGPT Debut (November 2022)

OpenAI meluncurkan ChatGPT, sebuah chatbotmodel bahasa berskala besar yang dengan cepat menarik perhatian publik yang besar karena kelancaran percakapan dan kegunaannya yang luas — baik untuk membantu tugas pengkodean, penulisan, maupun penelitian. Peluncuran ini menjadi momen penting dalam adopsi publik AI, dan menyoroti kesalahpahaman awal, kekuatan, dan keterbatasan model generatif.

Arsitektur Transformer Diperkenalkan (Juni 2017)

Pada tahun 2017, para peneliti di Google menerbitkan " Attention Is All You Need ", yang memperkenalkan arsitektur transformator — sebuah terobosan mendasar yang memungkinkan sistem AI untuk memodelkan dependensi jangka panjang dalam data secara lebih efektif daripada sebelumnya. Hal ini menandai tonggak penting dalam pengembangan AI, karena transformator mendukung hampir semua model generatif modern, termasuk yang mendukung alat-alat seperti ChatGPT, Google Gemini, Claude, dan lainnya.

Deep Blue Mengalahkan Juara Catur Garry Kasparov (Mei 1997)

Pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM menjadi komputer pertama yang mengalahkan juara catur dunia saat itu, Garry Kasparov. Hal ini penting karena menunjukkan kemampuan AI untuk menyelesaikan tugas-tugas strategis yang kompleks dengan kinerja setara manusia dalam ranah berisiko tinggi.

Jaringan Saraf Tiruan Pertama yang Dapat Dilatih Ditunjukkan (1957)

Jaringan saraf pertama yang dapat dilatih, dikenal sebagai Perceptron, didemonstrasikan oleh psikolog Universitas Cornell, Frank Rosenblatt pada tahun 1957. Model Perceptron adalah jaringan saraf satu lapis dengan bobot dan ambang batas yang dapat disesuaikan yang ditempatkan di antara lapisan masukan dan keluaran, mencerminkan desain jaringan saraf modern.

Istilah “Kecerdasan Buatan” Diciptakan (Musim Panas 1956)

Pada musim panas 1956, Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang Kecerdasan Buatan diselenggarakan, di mana istilah "kecerdasan buatan" dicetuskan oleh John McCarthy , bersama tokoh-tokoh kunci seperti Marvin Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester. Lokakarya ini meletakkan fondasi simbolis AI sebagai disiplin penelitian formal.

Alan Turning Memperkenalkan Tes Turing (1950)

Pada tahun 1950, Alan Turing menerbitkan “ Computing Machinery and Intelligence ,” memperkenalkan konsep Tes Turing — sebuah ukuran kecerdasan mesin yang filosofis dan praktis — dan memulai perdebatan serius tentang apakah mesin dapat berpikir.