Prediksi Kelam Ekonomi 2028: Mungkinkah Integrasi Agen AI Memicu Resesi Global?

26.02.2026
Prediksi Kelam Ekonomi 2028: Mungkinkah Integrasi Agen AI Memicu Resesi Global?
Prediksi Kelam Ekonomi 2028: Mungkinkah Integrasi Agen AI Memicu Resesi Global?

Dunia maya baru-baru ini dikejutkan oleh sebuah analisis provokatif dari Citrini Research yang membedah sisi gelap adopsi kecerdasan buatan (AI) terhadap stabilitas ekonomi global.

Berbeda dengan ketakutan populer akan “kiamat robot” ala film fiksi ilmiah, laporan ini memproyeksikan sebuah skenario nyata yang bisa terjadi dalam dua tahun ke depan, di mana integrasi agen AI yang terlalu agresif justru memicu kehancuran ekonomi.

Dikutip dari Techcrunch, Rabu (25/2/2026), skenario horor ini menggambarkan masa depan di mana angka pengangguran melonjak dua kali lipat dan nilai pasar saham global tergerus hingga sepertiga dari nilai saat ini akibat hilangnya keseimbangan dalam ekosistem tenaga kerja.

Inti dari ancaman ini terletak pada apa yang disebut sebagai lingkaran umpan balik negatif tanpa rem alami. Prosesnya dimulai ketika kemampuan AI meningkat pesat, yang kemudian mendorong perusahaan untuk mengurangi jumlah karyawan demi efisiensi biaya. Fenomena PHK massal di kalangan pekerja kerah putih (white-collar) menyebabkan penurunan daya beli masyarakat secara drastis.

Ironisnya, tekanan margin keuntungan yang menurun akibat lesunya pasar justru memaksa perusahaan untuk berinvestasi lebih dalam pada AI guna mencari efisiensi tambahan. Hal ini menciptakan siklus berulang yang terus menggerus peran manusia dalam ekonomi hingga sistem tersebut mencapai titik jenuh yang berbahaya.

Analisis dari Citrini Research ini menyoroti risiko besar dari ketergantungan pada pertumbuhan produktivitas pekerja yang digantikan oleh mesin. Fokus utamanya adalah bagaimana agen AI mulai mengambil alih peran kontraktor eksternal dan layanan pihak ketiga yang selama ini menjadi penggerak transaksi antarperusahaan.

Fenomena ini mirip dengan isu “kematian SaaS” (Software as a Service), namun dampaknya jauh lebih luas karena menyasar hampir semua model bisnis yang mengandalkan optimalisasi transaksi.

Ketika perusahaan beralih ke solusi AI internal yang jauh lebih murah, ekosistem ekonomi yang selama ini saling terkait perlahan mulai rontok karena hilangnya aliran modal ke penyedia jasa manusia.

Laporan ini seketika memicu perdebatan sengit di kalangan pakar ekonomi dan teknologi di berbagai platform digital. Meskipun Citrini sendiri menegaskan bahwa narasi ini lebih merupakan sebuah skenario spekulatif daripada prediksi pasti, banyak pihak merasa sulit untuk mematahkan argumen logis di balik poin-poin yang disampaikan.

Kekhawatiran ini menjadi sangat relevan karena transisi teknologi seringkali berjalan lebih cepat daripada kemampuan pasar tenaga kerja untuk beradaptasi, menciptakan kesenjangan yang bisa berujung pada ketidakstabilan sosial dan finansial yang masif.

Secara skeptis, banyak yang meragukan apakah perusahaan-perusahaan besar benar-benar siap menyerahkan keputusan pembelian atau manajemen rantai pasok sepenuhnya kepada agen AI, seberapa pun pintarnya algoritma tersebut.

Namun, jika melihat tren saat ini di mana banyak keputusan operasional sudah mulai diserahkan kepada algoritma pihak ketiga, skenario yang diajukan Citrini tidak lagi terdengar mustahil.

Jika agen AI mampu membuktikan efisiensi biaya yang signifikan dibandingkan kontraktor manusia, dorongan untuk melakukan otomatisasi penuh mungkin akan sulit dibendung oleh pertimbangan moral maupun risiko jangka panjang.

Pada akhirnya, nilai berita penting dari laporan ini adalah pengingat bagi para pembuat kebijakan dan pemimpin bisnis untuk tidak hanya terpaku pada peningkatan produktivitas sesaat. Kesuksesan teknologi harus diimbangi dengan strategi ketahanan ekonomi yang melindungi daya beli masyarakat.

Tanpa adanya regulasi atau mekanisme “rem” yang tepat, lompatan besar dalam dunia AI yang kita puja saat ini bisa saja menjadi bumerang yang meruntuhkan struktur ekonomi yang telah kita bangun selama puluhan tahun, mengubah efisiensi menjadi resesi yang sulit untuk diperbaiki.

Scr/Mashable




Don't Miss