Tahun 1987, ekonom dan pemenang Nobel Robert Solow membuat pengamatan penting tentang era informasi. Setelah munculnya transistor dan chip di tahun 1960-an, banyak orang berharap teknologi baru akan meningkatkan produktivitas kerja dengan cepat. Tapi kenyataannya, pertumbuhan produktivitas justru melambat, turun dari 2,9% (1948-1973) menjadi 1,1% setelah 1973.
Komputer yang baru malah kadang menghasilkan terlalu banyak informasi, membuat laporan yang sangat detail dan memakai banyak kertas. Yang dijanjikan sebagai peningkatan produktivitas justru jadi masalah selama beberapa tahun. Kejadian ini dikenal sebagai paradoks produktivitas Solow.
“Kamu bisa lihat zaman komputer di mana-mana, tapi tidak di statistik produktivitas,” tulis Solow di New York Times Book Review tahun 1987.
Data tentang bagaimana eksekutif menggunakan—atau tidak menggunakan—AI menunjukkan sejarah terulang lagi. Meski 374 perusahaan di S&P 500 menyebut AI dalam laporan keuangan mereka, dan kebanyakan bilang dampaknya positif, analisis Financial Times (Sept 2024-2025) menunjukkan itu tidak terlihat dalam peningkatan produktivitas secara luas.
Sebuah studi Februari lalu menemukan, dari 6.000 CEO dan eksekutif di beberapa negara, mayoritas melihat dampak AI yang kecil pada operasi mereka. Sekitar dua-pertiga melaporkan pakai AI, tapi hanya sekitar 1,5 jam per minggu. 25% tidak pakai AI sama sekali. Hampir 90% firma bilang AI tidak berdampak pada pekerjaan atau produktivitas dalam 3 tahun terakhir.
Tapi, harapan perusahaan terhadap dampak AI tetap besar: Eksekutif memperkirakan AI akan meningkatkan produktivitas 1,4% dan output 0,8% dalam 3 tahun ke depan.
Apakah AI benar-benar bikin orang lebih produktif?
Tahun 2023, peneliti MIT klaim AI bisa tingkatkan kinerja pekerja hampir 40%. Tapi data terbaru yang tidak menunjukkan peningkatan ini bikin ekonom bertanya-tanya kapan—atau apakah—AI akan berikan hasil dari investasi perusahaan, yang membengkak jadi lebih dari $250 miliar di 2024.
“AI ada di mana-mana kecuali di data makroekonomi,” tulis kepala ekonom Apollo Torsten Slok di sebuah postingan blog, mengulang kata-kata Solow. “Hari ini, kamu tidak lihat AI di data pekerjaan, data produktivitas, atau data inflasi.”
Slok menambahkan di luar tujuh perusahaan teknologi besar (Magnificent Seven), tidak ada tanda-tanda AI di margin keuntungan atau ekspektasi pendapatan.
Slok menyebut banyak studi akademis tentang AI dan produktivitas yang memberikan gambaran bertentangan. Laporan State of Generative AI Adoption menemukan peningkatan produktivitas kumulatif 1,9% sejak akhir 2022. Namun, sebuah studi MIT 2024 menemukan peningkatan lebih kecil, hanya 0,5% dalam dekade berikutnya.
Peneliti utama studi itu, Daron Acemoglu, bilang, “0,5% dalam 10 tahun lebih baik dari nol. Tapi itu mengecewakan dibanding janji-janji dari industri dan media teknologi.”
Penelitian lain memberikan alasannya: Laporan ManpowerGroup 2026 menemukan, meski penggunaan AI naik 13% di 2025, kepercayaan pekerja pada manfaatnya turun 18%, menunjukkan ketidakpercayaan.
Penggunaan AI bahkan bisa jadi kontraproduktif pada titik tertentu, menurut studi Boston Consulting Group, menyebabkan “AI brain fry.” Survei pada pekerja AS menunjukkan produktivitas naik jika pakai tiga atau kurang alat AI, tapi turun drastis jika pakai empat alat atau lebih, dengan pekerja melaporkan ‘kabut otak’ dan melakukan lebih banyak kesalahan kecil.
Nickle LaMoreaux, petinggi HR IBM, tahun ini bilang perusahaannya akan lipat tigakan perekrutan pekerja muda. Meski AI bisa otomatiskan beberapa tugas, menggantikan pekerja pemula justru bisa sebabkan kekurangan manajer menengah nantinya.
Apa yang bisa balikkan pola produktivitas AI?
Pola ini bisa saja berbalik. Ledakan TI tahun 1970-1980 akhirnya berujung pada lonjakan produktivitas di tahun 1990-an dan awal 2000-an, termasuk peningkatan 1,5% dari 1995 ke 2005.
Ekonom Erik Brynjolfsson mencatat dalam op-ed Financial Times bahwa tren mungkin sudah mulai berbalik. Dia amati PDB kuartal IV naik 3,7%, sementara laporan pekerjaan direvisi turun, yang mengisyaratkan lonjakan produktivitas. Analisisnya menunjukkan produktivitas AS melonjak 2,7% tahun lalu, yang dia kaitkan dengan transisi dari investasi AI ke menuai manfaatnya.
Beberapa peningkatan produktivitas mungkin tersembunyi. Studi Stanford menemukan AI generatif meningkatkan efisiensi tugas online (seperti cari kerja atau rencanakan perjalanan) antara 76% dan 176%. Tapi waktu yang dihemat dipakai untuk bergaul dengan teman atau nonton TV, bukan untuk kerja atau belajar skill baru.
Slok melihat dampak AI di masa depan mungkin seperti “kurva-J”: perlambatan awal, diikuti lonjakan eksponensial. Dia bilang apakah keuntungan produktivitas AI akan ikut pola ini tergantung nilai yang diciptakan AI.
Sejauh ini, jalan AI sudah beda dari pendahulunya (TI). Slok mencatat di tahun 1980-an, inovator di bidang IT punya kekuatan harga monopoli. Sekarang, alat AI mudah diakses karena “kompetisi sengit” antara pembangun model bahasa besar yang tekan harga.
Jadi, masa depan produktivitas AI tergantung pada minat perusahaan memanfaatkan teknologi ini dan terus mengintegrasikannya ke tempat kerja. “Dengan kata lain, dari perspektif makro, penciptaan nilainya bukan pada produknya,” kata Slok, “tapi pada bagaimana AI generatif digunakan dan diimplementasikan di berbagai sektor ekonomi.”
Versi cerita ini diterbitkan di Fortune.com pada 17 Februari 2026.
Lebih lanjut tentang AI dan produktivitas:
AI membuat produktivitas usang. Pemimpin yang sukses berikutnya akan punya sesuatu yang tidak bisa disentuh mesin.
AI janjikan produktivitas tertinggi, tapi sebenarnya membebani pekerja—waktu untuk email jadi dua kali lipat, dan sesi kerja fokus turun 9%.
AI janji bebaskan pekerja dari tugas membosankan, tapi psikolog bilang tugas tanpa pikiran itu justru yang dibutuhkan otak kita untuk pulih.