Tidak ada dua frasa yang sering digunakan untuk menandai gelembung keuangan besar dalam sejarah modern.
Yang pertama adalah "kali ini berbeda" — apa yang disebut oleh Sir John Templeton sebagai "salah satu dari empat kata paling mahal dalam sejarah investasi," tanda bahwa investor mulai merasionalisasi valuasi yang sangat tinggi dengan meyakinkan diri mereka sendiri bahwa metrik lama sudah tidak berlaku lagi. Carmen Reinhart dan Kenneth Rogoff memberikan bobot akademis pada frasa ini dalam buku terkenal mereka tahun 2009, This Time Is Different: Eight Centuries of Financial Folly, yang mendokumentasikan bagaimana pemerintah dan investor berulang kali meyakinkan diri mereka sendiri bahwa krisis masa lalu tidak akan terulang — dan selalu terbukti salah.
Frasa kedua jarang dibahas tetapi sama pentingnya: "tidak ada yang tahu apa-apa." Ini adalah apa yang Anda katakan ketika posisi jujur adalah ketidakpastian yang begitu total hingga hampir melumpuhkan.
Pada Mei 2026, kedua frasa ini ada di mana-mana. Dan yang menarik, sering kali datang dari mulut yang sama.
"Tidak ada yang tahu apa-apa," kata Ethan Mollick, profesor Wharton dan salah satu suara paling diikuti tentang AI di dunia, saat berbicara kepada beberapa ratus pemimpin perusahaan di New York Public Library hari Kamis pagi. "Saya menghabiskan waktu berbicara dengan lab AI, orang-orang terkenal, CEO sepanjang waktu, dan tidak ada yang tahu apa-apa. Kita semua hanya membuat ini sambil berjalan. Jadi siapa pun yang berkata, ‘Kami punya cetak biru’ — mereka berbohong kepada Anda."
—
Angka di Balik Kebisingan
Mulailah dengan angka yang memberi perspektif: 0,1%.
Itu adalah perkiraan Bank of America sendiri tentang seberapa besar AI saat ini meningkatkan produktivitas ekonomi secara keseluruhan per tahun — dipublikasikan dalam laporan yang sama yang menyebut AI lebih besar dari listrik dan internet digabungkan.
Demikian pula, Goldman Sachs menemukan "tidak ada hubungan yang berarti antara AI dan produktivitas di tingkat ekonomi secara keseluruhan" pada bulan Maret, sambil secara bersamaan melaporkan peningkatan produktivitas median sebesar 30% di dua sektor, dukungan pelanggan dan perangkat lunak, tempat AI paling terkonsentrasi.
Aritmetika di balik 0,1% cukup sederhana. AI saat ini dapat mengubah sekitar 20% dari semua tugas di tempat kerja. Hanya 23% dari tugas-tugas itu yang hemat biaya untuk diotomatisasi dengan harga saat ini. Tugas yang diotomatisasi menghemat sekitar 27% biaya tenaga kerja. Tenaga kerja adalah sekitar setengah dari semua biaya. Kalikan semuanya, dan batas teoretis saat ini adalah keuntungan 0,66% dalam produktivitas tenaga kerja — sebelum gesekan, kelambatan, dan kelembaman institusional menekan angka realisasi lebih jauh.
Ini adalah matematika BofA sendiri, digunakan untuk membangun kasus optimis mereka. Setiap argumen serius tentang masa depan ekonomi AI — baik optimis maupun pesimis — adalah argumen tentang apakah, seberapa cepat, dan dengan mengorbankan siapa kesenjangan itu tertutup. Berikut adalah dua versi terkuat dari setiap sisi.
—
Pria yang Membunuh Cetak Biru
"Tidak ada yang tahu apa-apa" dari Mollick berarti, dalam arti tertentu, bahwa industri teknologi sedang dalam fase Hollywood-nya. Ekspresi yang sama adalah kata-kata bijak terkenal dari William Goldman, yang secara luas dianggap sebagai salah satu penulis skenario terbaik sepanjang masa, ketika dia duduk untuk menulis memoarnya, Adventures in the Screen Trade, pada tahun 1983:
"Tidak ada yang tahu apa-apa," menyimpulkan pria di balik Butch Cassidy and the Sundance Kid, All the President’s Men, The Princess Bride, dan masih banyak lagi, yang memenangkan dua Oscar. "Tidak satu pun orang di seluruh bidang perfilman tahu dengan pasti apa yang akan berhasil. Setiap kali, itu adalah tebakan — dan, jika beruntung, tebakan yang terdidik."
Mollick terdengar persis seperti Goldman saat berbicara kepada audiens New York Public Library. "Tidak ada cetak biru," katanya. "Kita sedang mencari tahu. Di satu sisi, itu menakutkan. Di sisi lain, itu bagus — karena itu berarti jika Anda membuat cetak biru Anda sendiri, sebenarnya ada sumber keuntungan bagi Anda di sana." Coba katakan itu kepada studio Hollywood yang tidak bisa berhenti merilis film gagal.
Kegagalan box office memiliki paralelnya dengan kejatuhan pasar saham, dan Mollick mengatakan nasib itu tergantung pada dua pertanyaan sederhana namun sulit. "Gambaran besarnya, hanya ada dua pertanyaan yang benar-benar penting, yaitu seberapa baik dan seberapa cepat? Berapa lama kurva eksponensial ini berlanjut dan pada titik apa ia melambat dan seberapa tajam? Itu menentukan segalanya."
Semua pembicaraan hari ini didasarkan pada pemahaman tentang keadaan saat ini dan mengasumsikan bahwa masa depan akan mirip dengan masa lalu, tambahnya, dan "batas bergerigi" dari kemajuan AI, frasa yang dipopulerkan Mollick, membuat hal itu benar-benar tidak stabil. Tapi tentu saja, Templeton dan Mollick tidak bisa keduanya benar. Cetak biru tetap harus penting, atau benar-benar berbeda kali ini.
Mekanisme spesifik yang dia identifikasi untuk mengapa imbal hasil ekonomi dari kurva ini memakan waktu begitu lama bersifat organisasional daripada teknologi — dan lebih tepat daripada apa pun dalam laporan bank. Mollick mengutip sebuah artikel yang dia tulis di Economist, tentang bagaimana departemen TI adalah "tempat AI mati" — bukan karena TI jahat, tetapi karena mandat pengurangan risiko secara struktural memusuhi eksperimen.
"KPI adalah musuh terbesar saat ini. Mereka memaksa Anda ke jalur yang sangat buruk dalam fase eksperimen," katanya. "Sifat dasar mengatakan kita membutuhkan peningkatan 10% membatasi jenis kasus penggunaan yang Anda lihat."
Aplikasi terobosan AI — yang tidak meningkatkan proses yang ada tetapi menggantikannya sepenuhnya — tidak bisa dipaksakan melalui KPI. Ini adalah manifestasi organisasional dari masalah 0,1%: bukan kegembiraan irasional tetapi konservatisme rasional, yang tertanam dalam setiap panggilan pendapatan triwulanan dan siklus peninjauan kinerja.
Bukti paling tajam bahwa tidak ada yang tahu apa-apa — bahkan lebih tajam dari angka 0,1% — datang dari pengamatan Mollick tentang perusahaan AI itu sendiri. "Aneh bahwa perusahaan AI sekarang semuanya membangun divisi konsultasi mereka sendiri untuk melakukan penyebaran AI. Jika modelnya begitu bagus sehingga Anda pikir mereka akan menghancurkan semua pekerjaan kerah putih, bukankah mereka seharusnya juga bisa membantu Anda menyebarkan sistem?"
Perusahaan yang membangun teknologi dan paling optimis tentang kemampuannya tidak dapat menggunakan teknologi itu untuk menjawab pertanyaan praktis paling mendasar: bagaimana cara sebenarnya menyebarkannya?
Tergantung pada cara Anda melihatnya, ini adalah bukti bahwa tidak ada cetak biru untuk apa yang terjadi sekarang, atau ini adalah cetak biru tertua di dunia: ada pemain baru di kota, dan ia memiliki sesuatu yang dibutuhkan semua orang. kesalahan