Perusahaan-perusahaan besar di Amerika membicarakan kecerdasan buatan (AI) lebih banyak dari sebelumnya. Tetapi analisis baru dari Goldman Sachs menunjukkan perbedaan besar antara pembicaraan seru di ruang rapat dan kenyataan ekonomi sebenarnya.
Dalam catatan penelitiannya tentang laba kuartal keempat, ekonom senior AS Ronnie Walker mencatat bahwa pembicaraan tentang AI benar-benar menutupi fakta bahwa kuartal itu sebenarnya kuat. Pendapatan inti perusahaan (tidak termasuk sektor energi) tumbuh 4,6% dari tahun sebelumnya. Di tengah hebohnya pasar, Walker menulis bahwa “kami masih belum menemukan hubungan yang jelas antara produktivitas dan adopsi AI di tingkat ekonomi secara keseluruhan”. Namun, datanya memberikan petunjuk besar tentang sesuatu yang akan datang: peningkatan produktivitas rata-rata sekitar 30% untuk dua kasus penggunaan yang spesifik dan lokal.
Analisis Walker menambah bahan nyata untuk perdebatan yang mengguncang Wall Street—dan portofolio banyak pedagang ritel—setelah beberapa esai viral tentang AI yang akan menghancurkan ekonomi menyebabkan gejolak di pasar saham. Eksekutif AI Matt Shumer dan Substack keuangan ternama, Citrini Research, sama-sama memperingatkan bahwa AI akan jauh lebih mampu melakukan pekerjaan kerah putih, dan jauh lebih cepat, daripada yang banyak orang pikirkan. Eksekutif puncak termasuk Mustafa Suleyman dari Microsoft (“kinerja setara manusia untuk sebagian besar, jika tidak semua tugas profesional” akan diotomatisasi), Andy Jassy dari Amazon (“kamu tidak akan membutuhkan banyak manusia lagi”) dan Jamie Dimon dari JPMorgan (“sekaranglah waktunya untuk mulai memikirkannya”) menambahkan suara mereka dalam sorakan ini.
Torsten Slok, kepala ekonom berpengaruh di Apollo Global Management, menulis di Daily Spark-nya pada hari Sabtu bahwa “perubahan dramatis dalam beberapa pekan terakhir dalam narasi di pasar dari ‘ekonomi kuat’ menjadi ‘kita semua akan menganggur’ sangatlah luar biasa.” Dia berargumen bahwa pasar mulai percaya pada pandangan “teknoptimis” tentang kemampuan produktif AI, melebihi konsensus Federal Reserve dan para ekonom.
Bagi ahli data seperti Slok, tidak masuk akal bahwa ekspektasi AI telah “memicu percakapan makro tentang kenaikan tingkat pengangguran yang akan datang,” mengingat dia tidak melihat perubahan dalam “cerita ekonomi dasar tentang ekonomi AS yang kuat yang didorong oleh pengeluaran AI, kebangkitan industri, dan RUU Besar yang Indah.” Slok menambahkan bahwa menurutnya narasi ini salah, bahwa adopsi AI akan memakan waktu lebih lama dari 12 hingga 18 bulan ke depan yang disebutkan dalam esai-esai viral ini, dan risiko ekonomi yang terlalu panas lebih besar daripada, katakanlah, pengangguran naik ke 10%.
Goldman setuju dengan Slok setidaknya bahwa suasana hati cukup ketakutan, dengan memberi judul laporannya “AI-ngst” (salah ketik untuk ‘AI-nxiety’/kecemasan AI), dan menyoroti bagaimana obrolan perusahaan jauh melampaui implementasi nyata. Rekor 70% tim manajemen S&P 500 membahas AI dalam panggilan kuartalan mereka, dengan 54% secara khusus membingkai teknologi ini seputar produktivitas dan efisiensi. Namun, ketika harus memberikan angka yang jelas, narasinya gagal, mendukung penelitian profesor manajemen Wharton Peter Cappelli, yang telah bergabung dengan beberapa perusahaan yang mencoba mengadopsi AI dan sebelumnya memberitahu Fortune bahwa peningkatan produktivitas itu nyata, tetapi mencapainya adalah kerja keras dan cukup mahal untuk diimplementasikan.
Hanya 10% tim manajemen S&P 500 yang benar-benar mengukur dampak AI pada kasus penggunaan spesifik, tulis Walker, dan hanya 1% yang mengukur dampaknya pada laba. Selain itu, adopsi ekonomi yang lebih luas masih lambat. Sementara setengah perusahaan dalam indeks Russell 3000 yang lebih luas membahas AI, data survei Sensus AS menunjukkan bahwa kurang dari 20% perusahaan saat ini menggunakan AI untuk fungsi bisnis apa pun.
Namun, ada “tapi”-nya.
Tapi AI memiliki dampak besar di 2 area
Meskipun tidak ada dampak makro di seluruh ekonomi, perusahaan yang telah berhasil mengintegrasikan dan mengukur AI melaporkan peningkatan dramatis. Goldman Sachs menemukan bahwa tim manajemen yang mengukur dampak produktivitas AI pada tugas-tugas spesifik mengalami peningkatan rata-rata sekitar 30%.
Dua area utama yang mendorong peningkatan substansial ini:
Dukungan pelanggan
Tugas pengembangan perangkat lunak
Dalam fungsi-fungsi yang ditargetkan ini, teknologi ini sudah memenuhi janji transformatifnya, secara signifikan merampingkan operasi bisnis inti.
Mungkin bukan kesalahan, bahwa prediksi kiamat datang dari kalangan teknologi yang melihat langsung bagaimana 30% pekerjaan pengembangan perangkat lunak lenyap dalam kemajuan robot. Miliarder modal ventura Marc Andreessen terkenal memprediksi lebih dari satu dekade lalu bahwa perangkat lunak akan “memakan dunia,” tetapi perangkat lunak ternyata malah dimakan sendiri. Goldman memberikan beberapa petunjuk tentang seberapa besar nafsu AI dari sini.
Data laba menunjukkan kepada Goldman bahwa peningkatan produktivitas lokal sudah mulai mempengaruhi strategi perekrutan perusahaan, menyebabkan “keengganan awal untuk merekrut dalam antisipasi peningkatan produktivitas potensial”.
Walker mengamati peningkatan kecil namun tumbuh dalam bagian tim manajemen yang secara eksplisit menyebutkan AI ketika membahas pembekuan perekrutan atau PHK. Perusahaan yang membahas AI dalam konteks tenaga kerja mereka mengurangi lowongan pekerjaan mereka sebesar 12% selama setahun terakhir, penurunan yang lebih tajam daripada pengurangan 8% yang terlihat di semua perusahaan. Meskipun korelasi saat ini antara adopsi AI dan hasil pasar tenaga kerja luas masih kecil dan tidak signifikan secara statistik, perkiraan dasar Goldman adalah bahwa 6% hingga 7% pekerja—kurang lebih 11 juta pekerjaan—pada akhirnya akan tergantikan oleh otomatisasi AI dalam jangka panjang.
Bahkan tanpa peningkatan produktivitas yang luas, AI dengan drastis membentuk ulang pengeluaran modal. “Hyperscaler”—perusahaan teknologi besar yang menyediakan infrastruktur cloud dan AI—mendorong lonjakan pengeluaran yang belum pernah terjadi sebelumnya. Analis merevisi ekspektasi belanja modal (capex) 2026 mereka untuk raksasa teknologi ini menjadi $667 miliar yang menakjubkan, peningkatan 24% dari awal musim laba dan mewakili lompatan 62% dibandingkan 2025. Goldman Sachs memperkirakan bahwa pengeluaran AI ini akan menyumbang sekitar 1,5 poin persentase ke pertumbuhan capex tahun ini, meskipun dampak bersihnya pada pertumbuhan PDB keseluruhan akan minimal 0,1 hingga 0,2 poin persentase karena ketergantungan berat pada barang modal impor.
Pada akhirnya, temuan Goldman melukiskan gambaran ekonomi dalam transisi. Sementara Wall Street dilanda “AI-ngst” (salah ketik untuk ‘AI-nxiety’/kecemasan AI) dan raksasa teknologi mengucurkan ratusan miliar ke infrastruktur, revolusi produktivitas yang dijanjikan masih sangat terbatas pada pembuat kode perangkat lunak dan perwakilan layanan pelanggan. Bagi ekonomi AS yang lebih luas, manfaat makroekonomi sejati dari revolusi AI belum tiba.