Perkembangan kecerdasan buatan (AI) kerap dipandang sebagai pendorong efisiensi dan produktivitas. Namun sebuah eksperimen pemikiran dari firma riset investasi Citrini Research bersama analis Alap Shah menggambarkan sisi gelap yang mungkin muncul jika adopsi AI berlangsung terlalu cepat dan melampaui kemampuan sistem ekonomi untuk beradaptasi.

Dalam laporan berjudul The 2028 Global Intelligence Crisis, Citrini menyusun memo makroekonomi fiktif yang seolah ditulis pada 30 Juni 2028. Narasi itu menggambarkan kondisi ketika AI menjadi sangat pintar, produktivitas melonjak, dan perusahaan semakin efisien, tetapi ekonomi yang bergantung pada pendapatan dan konsumsi manusia justru runtuh.

Citrini menegaskan sejak awal bahwa dokumen tersebut bukan prediksi pasti maupun narasi kiamat yang dilebih-lebihkan. Laporan itu diposisikan sebagai simulasi risiko ekstrem: skenario terburuk jika AI menggantikan manusia terlalu cepat sebelum struktur ekonomi dan sosial sempat menyesuaikan diri.

Dalam skenario tersebut, krisis bermula dari euforia pasar pada 2026. Sentimen positif terhadap AI mendorong reli panjang saham, dengan sektor teknologi menjadi motor utama. Pada Oktober 2026, indeks S&P 500 digambarkan mendekati 8.000, sementara Nasdaq menembus 30.000.

Di balik pesta pasar modal, gelombang awal pemutusan hubungan kerja (PHK) sudah terjadi sejak awal 2026. Sejumlah perusahaan mengurangi tenaga kerja karena berbagai fungsi dinilai dapat digantikan sistem AI dan otomatisasi, memunculkan istilah human obsolescence untuk menggambarkan manusia yang dianggap kian “usang” dalam sejumlah lini pekerjaan. Peran pekerja kantoran, dalam skenario itu, mulai digantikan secara masif oleh agen AI yang dinilai jauh lebih efisien.

Bagi pemegang saham, PHK massal dipotret sebagai pemangkasan biaya operasional yang mendorong margin keuntungan melebar dan laporan pendapatan melampaui ekspektasi. Namun, keuntungan besar tersebut tidak mengalir untuk menciptakan lapangan kerja baru bagi manusia. Dana justru diputar kembali untuk memperbanyak komputasi AI, GPU, dan infrastruktur pusat data, menciptakan ilusi ekonomi yang melaju kencang sementara fondasi konsumsi manusia mulai melemah.

Citrini menggambarkan kondisi ini sebagai kemunculan “Ghost GDP” atau “PDB Hantu”: output produksi tercatat tinggi dalam neraca nasional, tetapi uangnya tidak berputar di ekonomi riil. Dalam situasi itu, kelompok kelas menengah dan pekerja kerah putih yang kehilangan pekerjaan tidak lagi memiliki gaji untuk dibelanjakan, sehingga konsumsi—baik kebutuhan sekunder maupun tersier—menurun tajam. Kecepatan perputaran uang pun digambarkan melemah.

Laporan tersebut menekankan bahwa mesin tidak belanja. AI tidak membeli kebutuhan esensial seperti beras, listrik, air, atau biaya sekolah; juga tidak melakukan konsumsi diskresioner seperti liburan, konser, membeli gawai baru, atau makan di restoran. Padahal, dalam skenario itu ditegaskan bahwa sekitar 70 persen penopang ekonomi berasal dari konsumsi manusia.

Dari situ, krisis berkembang melalui “lingkaran setan efisiensi perusahaan”. Mekanismenya digambarkan berulang: kemampuan AI meningkat sehingga perusahaan membutuhkan lebih sedikit pekerja; PHK menghapus pendapatan; konsumsi turun; perusahaan ritel dan barang konsumsi tertekan; untuk menjaga margin, perusahaan kembali memangkas tenaga kerja dan meningkatkan investasi pada AI; AI makin canggih dan murah; dan siklus PHK berulang.

Citrini membedakan skenario ini dari resesi biasa yang bersifat siklikal. Krisis yang digambarkan bersifat struktural karena dipicu berkurangnya nilai ekonomi kecerdasan manusia, bukan semata suku bunga tinggi atau gelembung properti. Laporan itu juga menyoroti bahwa berbeda dengan gelombang teknologi sebelumnya yang menghancurkan sebagian pekerjaan namun menciptakan pekerjaan baru bagi manusia, AI dalam skenario ini membuat banyak peran berbasis pengetahuan ikut terdampak, termasuk programmer, analis, konsultan, manajer produk, dan profesi kerah putih lainnya.

Dalam skenario yang ditulis, dampak konsumsi menjadi tidak proporsional karena 20 persen kelompok berpenghasilan tertinggi disebut menyumbang sekitar 65 persen belanja konsumsi. Ketika kelompok ini kehilangan pekerjaan atau mengalami pemotongan gaji besar, basis konsumen menyusut meski ekonomi terlihat produktif. Akibatnya, pembelian rumah tertunda, mobil tidak diganti, renovasi dibatalkan, restoran sepi, dan rencana liburan menghilang.

Di sisi lain, AI juga digambarkan memicu perang harga. Ketika perusahaan besar maupun pendatang baru sama-sama memiliki akses ke AI yang mumpuni, diferensiasi produk melemah dan persaingan berubah menjadi banting harga yang brutal. Kondisi ini menekan margin keuntungan yang sebelumnya dipuja pasar.

Puncak krisis dalam memo fiktif itu terjadi pada 2028, ketika sistem ekonomi yang bergantung pada konsumsi menemui jalan buntu akibat jutaan pekerja kerah putih tidak lagi memiliki pendapatan. Citrini menampilkan metrik fiktif: porsi pendapatan tenaga kerja terhadap GDP turun dari 56 persen menjadi 46 persen dalam waktu singkat, disebut sebagai penurunan tercepat dalam sejarah ekonomi pada skenario tersebut.

Pasar yang sebelumnya euforia kemudian digambarkan panik. Tingkat pengangguran dalam skenario itu menembus 10,2 persen dan memicu aksi jual besar-besaran. Dalam model terburuk yang disusun Citrini, indeks saham diperkirakan dapat merosot hingga 57 persen dan menyeret valuasi pasar kembali ke titik terendah sekitar November 2022, yakni di kisaran level 3.500.

Efeknya tidak berhenti di sektor teknologi. Citrini menggambarkan penyebaran krisis ke pasar kredit dan perumahan, termasuk risiko retaknya cicilan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) kalangan menengah yang berujung ancaman gagal bayar massal.

Bisnis perangkat lunak berbasis langganan (SaaS) disebut menjadi salah satu korban awal. Alat agen coding seperti Claude Code atau Codex digambarkan memungkinkan perusahaan mereplikasi sistem SaaS bernilai ratusan ribu dollar AS dalam hitungan minggu, sehingga vendor terpaksa memangkas harga hingga 30 persen untuk mempertahankan klien. Tekanan kemudian merembet ke pasar kredit swasta senilai 2,5 triliun dollar AS yang sebelumnya banyak mengalir ke perusahaan software.

Dalam memo fiktif itu, pada April 2027 lembaga pemeringkat Moody’s disebut menurunkan peringkat utang perusahaan software bernilai miliaran dollar, yang memicu kepanikan pasar. Dampak global juga digambarkan menyentuh negara yang mengandalkan ekspor jasa TI seperti India. Sektor layanan TI India bernilai 200 miliar dollar AS disebut kehilangan kontrak karena biaya menjalankan agen coding AI turun drastis hingga setara biaya listrik. Rupee digambarkan anjlok 18 persen dalam empat bulan dan pemerintah India disebut meminta bantuan darurat dari IMF.

Di level konsumen, awal 2027 dalam skenario itu ditandai dengan agen AI yang bekerja terus-menerus di latar belakang. Agen belanja berbasis open-source seperti Qwen disebut menjadi katalis karena tidak hanya membantu, tetapi mengambil alih keputusan: membandingkan harga otomatis, membatalkan langganan tak terpakai, menegosiasikan premi asuransi, dan memilih opsi termurah. Akibatnya, model bisnis yang bergantung pada friksi dan kelengahan konsumen digambarkan runtuh.

Citrini juga menyoroti dampak pada perbankan dan penerbit kartu kredit. Dalam skenario itu, agen AI memproses transaksi dengan sengaja menghindari jaringan biaya kartu kredit (interchange fees) yang biasanya memotong 2 hingga 3 persen dari penjual. Jika biaya tersebut hilang, model pendanaan program poin, cashback, dan rewards nasabah disebut ikut terpukul.

Platform pemesanan perjalanan juga digambarkan terdampak karena agen AI pribadi konsumen dapat membandingkan harga dan menyusun rencana perjalanan lengkap lebih murah dan cepat tanpa perantara. Di sektor properti dan hukum, komisi agen real estate yang selama bertahun-tahun berada di kisaran 2,5 hingga 3 persen disebut turun menjadi di bawah 1 persen karena AI berbasis data historis transaksi mengambil alih pekerjaan tersebut.

Negara pun tidak luput dalam skenario tersebut. Citrini menilai penerimaan negara berisiko tergerus karena sebagian besar pendapatan negara berasal dari pajak penghasilan dan payroll manusia. Ketika porsi pendapatan tenaga kerja terhadap GDP turun 12 persen (dari 56 persen menjadi 46 persen) dalam empat tahun pada skenario itu, penerimaan ikut menyusut. Sementara itu, beban jaring pengaman sosial dan subsidi meningkat karena menanggung jutaan pengangguran, sehingga defisit membesar.

Pada tahap ini, laporan menyebut munculnya wacana pajak komputasi AI dan skema pembagian hasil AI sebagai jaring pengaman baru.

Melalui skenario “The 2028 Global Intelligence Crisis”, Citrini Research menutup dengan pelajaran utama: melimpahnya kecerdasan mesin tanpa diimbangi kapasitas konsumsi manusia dapat memunculkan krisis yang tidak lazim. Ketika manusia kehilangan nilai ekonomis sebagai pekerja, mereka juga berisiko kehilangan peran sebagai konsumen yang memutar roda ekonomi. Skenario itu, meski hanya di atas kertas, diposisikan sebagai peringatan tentang pentingnya penyesuaian struktur sosial dan ekonomi di tengah disrupsi AI.