Investasi AI Melonjak, tetapi Hasilnya Belum Terasa di Luar Sektor Teknologi

Hampir setiap minggu kita mendengar kabar investasi besar di bidang kecerdasan buatan: pusat data baru, model baru, dan janji produktivitas yang melonjak. Namun, apakah semua belanja itu sudah terasa di laporan keuangan perusahaan pada umumnya? Sebuah catatan terbaru dari Apollo Global Management memberi jawaban yang cukup tegas: belum.

Apa yang disampaikan Apollo

Pada 24 Oktober 2026, Torsten Slok, Partner sekaligus Kepala Ekonom Apollo, menerbitkan catatan singkat di seri The Daily Spark berjudul "No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector" (Belum Ada Tanda Hasil AI di Luar Sektor Teknologi).

Slok membandingkan dua kelompok perusahaan di indeks saham Amerika Serikat S&P 500:

• "Magnificent 7" (Mag 7), tujuh perusahaan teknologi raksasa yang mendominasi indeks.
• "S&P 493", yaitu 493 perusahaan lainnya, yang mewakili dunia usaha arus utama di luar teknologi.

Temuannya, berdasarkan grafik yang ia sajikan:

1. Pendapatan per pekerja naik untuk Mag 7, tetapi datar untuk S&P 493.
2. Margin laba naik untuk Mag 7, tetapi datar untuk S&P 493.
3. Belum ada tanda AI mendorong pertumbuhan produktivitas secara umum.

Menurut Slok, meski investasi besar dan sorotan publik terhadap AI begitu kuat, teknologi ini sejauh ini belum memberi hasil finansial bagi dunia usaha Amerika di luar sektor teknologi.

Token: dari mesin pertumbuhan menjadi pos biaya

Salah satu poin menarik dalam catatan tersebut adalah soal token, satuan yang dipakai untuk menghitung pemakaian model AI. Slok menulis bahwa karena belum ada dampak pada laba, perusahaan arus utama mulai menahan diri dan memandang belanja token bukan sebagai sumber pertumbuhan, melainkan sebagai pos biaya yang menekan margin.

Ia juga mencatat bahwa perusahaan rintisan yang didanai modal ventura justru terus menambah belanja token, sementara perusahaan arus utama tidak merasa membutuhkan model terbaru dan enggan membayarnya. Selama AI agen (agentic AI) dan belanja token masih terkonsentrasi di sebagian kecil ekonomi, menurutnya, dampak makroekonomi AI akan sangat terbatas.

Kecerdasan murah belum tentu menjadi keuntungan

Slok kemudian mengajukan pertanyaan ke depan: ketika model AI makin murah dan makin seragam, mampukah perusahaan arus utama mengubah "kecerdasan murah" itu menjadi pertumbuhan pendapatan dan margin yang lebih tinggi?

Ia menilai hal itu mungkin lebih sulit dari kedengarannya. Secara garis besar, argumennya begini: AI bisa menjadi kalkulator yang hebat, tetapi dalam bisnis, kecerdasan sebagian besar berupa pertimbangan (judgment). Pertimbangan bergantung pada konteks, dan jawabannya bisa berbeda tergantung manusia atau model mana yang ditanya. Lebih penting lagi, menurut Slok, AI tidak memahami akuntabilitas, kepercayaan, budaya, aturan tak tertulis, pertimbangan etis, atau rasa keadilan, padahal semua itu membentuk risiko reputasi dan pada akhirnya ikut menentukan pendapatan serta laba.

Kesimpulannya: kisah AI akan ditentukan oleh S&P 493, bukan oleh Mag 7. Dan sejauh ini, belum ada bukti bahwa pendapatan atau margin membaik di luar sektor teknologi.

Cara membaca temuan ini dengan bijak

Catatan Apollo layak diperhatikan, tetapi perlu dibaca dengan proporsional:

• Ini perbandingan angka agregat. Grafik tersebut membandingkan tren kelompok perusahaan secara keseluruhan. Data seperti ini tidak memisahkan dampak AI di tiap perusahaan dan tidak membuktikan bahwa AI adalah penyebab perbedaan antara kedua kelompok.
• Fokusnya Amerika Serikat. Datanya berasal dari perusahaan besar yang tercatat di bursa AS, sehingga tidak otomatis menggambarkan kondisi di Indonesia atau di usaha kecil dan menengah.
• Ini pandangan satu ekonom. Slok adalah ekonom yang dikenal luas, tetapi catatan ini adalah analisis singkat, bukan studi akademik yang ditelaah sejawat. Perdebatan soal kapan dan bagaimana AI akan mengangkat produktivitas masih berlangsung.

Pelajaran untuk pengguna dan pelaku usaha

Bagi kami di Sumber AI, temuan ini bukan alasan untuk pesimis, melainkan pengingat yang sehat. Manfaat AI tidak datang dari sekadar berlangganan atau memakai model paling baru, tetapi dari cara AI dipadukan dengan pekerjaan nyata. Beberapa hal yang bisa dicoba:

• Mulai dari masalah, bukan dari alat. Tentukan dulu pekerjaan apa yang ingin dipercepat atau diperbaiki, lalu ukur hasilnya.
• Ukur dampak, bukan hanya pemakaian. Jumlah percakapan atau token yang terpakai belum tentu sama dengan waktu yang dihemat atau kualitas yang meningkat.
• Pilih model sesuai kebutuhan. Tidak semua tugas memerlukan model termahal. Untuk banyak pekerjaan sehari-hari, model yang lebih ringan sudah cukup.
• Tetap libatkan pertimbangan manusia. Konteks, etika, dan tanggung jawab tetap berada di tangan kita. AI membantu menyiapkan bahan, manusia yang memutuskan.

Penutup

Gelombang investasi AI memang besar, tetapi menurut catatan Apollo, hasilnya sejauh ini baru terlihat jelas di perusahaan teknologi raksasa. Tantangan berikutnya adalah membawa manfaat itu ke dunia usaha pada umumnya. Di situlah cara kita memakai AI, dengan tujuan yang jelas, ukuran yang jujur, dan pertimbangan manusia, akan sangat menentukan.

---

Sumber: Torsten Slok, "No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector", The Daily Spark, Apollo Global Management, 24 Oktober 2026: apollo.com.