Mencegah Ketimpangan Pekerjaan dengan Otomatisasi di Berbagai Bidang Pekerjaan
Dosen Pendidikan Ekonomi Universitas Pamulang Ketua Bidang Eksternal Komunitas 1001buku
ยทwaktu baca 4 menit
Tulisan dari Syamsul Anwar tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarOtomatisasi menyebabkan sebagian besar hilangnya pertumbuhan bersama dengan faktor-faktor seperti globalisasi dan penurunan tenaga kerja relatif terhadap modal. Dengan fase otomatisasi berikutnya yang berlangsung cepat, didorong oleh pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (Artificial Inteligent), ekonomi dunia berada di persimpangan jalan. AI dapat semakin memperburuk ketimpangan. Atau, jika dimanfaatkan dengan benar dan diarahkan melalui kebijakan pemerintah, hal itu dapat berkontribusi pada dimulainya kembali pertumbuhan bersama.
Otomatisasi adalah substitusi mesin dan algoritma untuk tugas yang sebelumnya dilakukan oleh tenaga kerja walaupun ini bukanlah hal baru. Sejak mesin tenun dan pemintal mendukung Revolusi Industri Inggris, otomatisasi sering kali menjadi mesin pertumbuhan ekonomi. Namun, di masa lalu, ini adalah bagian dari portofolio teknologi yang luas, dan potensi dampak negatifnya terhadap tenaga kerja diimbangi oleh teknologi lain yang meningkatkan produktivitas manusia dan peluang kerja.
Fase otomatisasi berikutnya, mengandalkan mesin bertenaga AI dan AI seperti mobil yang dapat mengemudi sendiri, mungkin akan tidak berguna terutama jika tidak disertai dengan jenis teknologi lain yang lebih ramah bagi manusia. Platform teknologi yang luas ini, dengan beragam aplikasi dan janji besar, dapat membantu produktivitas manusia dan mengantarkan tugas dan kompetensi manusia baru di bidang pendidikan, perawatan kesehatan, teknik, manufaktur, dan di tempat lain. Tapi itu juga bisa memperburuk kehilangan pekerjaan dan gangguan ekonomi jika diterapkan secara eksklusif untuk otomatisasi.
Pandemi ini tentu memberi lebih banyak alasan bagi pemberi kerja untuk mencari cara mengganti mesin untuk pekerja, dan bukti terbaru menunjukkan bahwa mereka melakukannya dengan maksud untuk efisiensi produksi. Memang mesin tidak sperti manusia yang sulit untuk diarahkan, memiliki emosi, motivasi kerja yang tidak stabil, hal tersebut menjadi tolak ukur untuk mengembangkan kecerdasan buatan agar pekerjaan-pekerjaan yang sifatnya monoton dapat dikerjakan mesin.
Beberapa orang berpendapat bahwa otomatisasi yang meresap adalah harga yang kita bayarkan untuk kemakmuran melalui teknologi baru akan meningkatkan produktivitas dan memperkaya kita, bahkan jika mereka memindahkan beberapa pekerja dan mengganggu bisnis dan industri yang ada.
Terlepas dari deretan mesin dan algoritma baru yang membingungkan di sekitar kita, ekonomi saat ini menghasilkan pertumbuhan produktivitas faktor total yang sangat rendah dimana ukuran utama para ekonom tentang kinerja produktivitas suatu perekonomian, yang mengukur seberapa efisien sumber daya modal manusia dan fisik digunakan. Secara khusus, pertumbuhan produktivitas faktor total telah jauh lebih rendah selama 20 tahun terakhir dibandingkan selama beberapa dekade setelah Perang Dunia II. Meskipun teknologi informasi dan komunikasi telah berkembang pesat dan diterapkan di setiap sektor ekonomi, industri yang lebih mengandalkan teknologi ini belum berkinerja lebih baik dalam hal produktivitas faktor total, output, atau pertumbuhan lapangan kerja.
Alasan pertumbuhan produktivitas yang lambat belakangan ini tidak dipahami dengan baik. Tetapi satu faktor yang berkontribusi tampaknya adalah bahwa banyak teknologi otomasi, seperti kios pembayaran mandiri atau layanan pelanggan otomatis, tidak menghasilkan banyak faktor pertumbuhan produktivitas secara total. Dengan kata lain, alih-alih membawa keuntungan produktivitas, otomatisasi telah berlebihan karena bisnis mengadopsi teknologi otomasi di luar apa yang akan mengurangi biaya produksi atau karena teknologi ini memiliki biaya sosial karena mereka menimbulkan lapangan kerja dan upah pekerja yang lebih rendah.
Otomatisasi yang berlebihan juga dapat menjadi penyebab melambatnya pertumbuhan produktivitas. Ini karena keputusan otomatisasi tidak mengurangi biaya dan, bahkan lebih penting, karena fokus tunggal pada teknologi otomasi dapat menyebabkan bisnis kehilangan keuntungan produktivitas dari tugas baru, bentuk organisasi baru, dan terobosan teknologi yang lebih melengkapi manusia.
Tetapi apakah otomatisasi benar-benar berlebihan? Saya yakin begitu. Pertama-tama, ketika pemberi kerja membuat keputusan tentang apakah akan mengganti pekerja dengan mesin, mereka tidak memperhitungkan gangguan sosial yang disebabkan oleh hilangnya pekerjaan, terutama pekerjaan yang bagus. Ini menciptakan bias terhadap otomatisasi yang berlebihan.
Yang lebih penting, beberapa faktor tampaknya telah memicu otomatisasi melebihi tingkat yang diinginkan secara sosial.
Perusahaan Teknologi Besar termasuk Amazon, Alibaba, Alphabet, Facebook, dan Netflix bertanggung jawab atas lebih dari $ 2 dari setiap $ 3 yang dibelanjakan secara global untuk AI (McKinsey Global Institute 2017). Visi mereka, yang berpusat pada substitusi algoritma untuk manusia, memengaruhi tidak hanya pengeluaran mereka sendiri tetapi juga apa yang diprioritaskan oleh perusahaan lain dan aspirasi serta fokus ratusan ribu siswa muda dan peneliti yang berspesialisasi dalam ilmu komputer dan data.
Tentu tidak ada salahnya perusahaan yang sukses mengejar visinya sendiri. Keberhasilan teknologi masa lalu lebih sering didorong oleh keragaman perspektif dan pendekatan. Jika kita kehilangan keragaman ini, kita juga berisiko kehilangan keunggulan teknologi kita. Indonesia harusnya bisa lebih menerapkan kecerdasan buatan dengan lebih bijak, sehingga ketimpangan ekonomi yang akan muncul dapat terhindarkan, oleh karena itu dibutuhkan sumberdaya manusia yang unggul dalam teknologi, lokasi pengembangan teknologi yang terintegrasi serta peran pemerintah untuk memberikan kemudahan dalam berinvestasi terhadap teknologi itu sendiri pada akhirnya.