AI belum mengambil pekerjaan siapa pun. Setidaknya hingga saat ini belum.
Kesimpulan ini berasal dari artikel panjang yang baru-baru ini diterbitkan oleh Peter McCrory, Kepala Penelitian Ekonomi Anthropic.

https://x.com/PeterMcCrory/article/2079979321607745905
Output AI yang disesuaikan dengan kualitas tumbuh lebih dari 2000% baik pada tahun 2024 maupun 2025, sekitar seperlima perusahaan AS telah menggunakan AI dalam bisnisnya, namun tingkat pengangguran AS pada bulan Juni tetap berada di 4,2%, tepat berada pada level lapangan kerja penuh.
Penilaian inti McCrory adalah: AI saat ini masih merupakan teknologi yang "bersifat skill-biased dan augmentasi tenaga kerja", yang memperkuat kemampuan manusia, bukan menggantikannya.
Dia juga memberikan masa berlaku untuk penilaian ini: 12 bulan.
Data Tidak Bohong: Bahkan Pekerjaan yang Sangat Terpapar AI pun Tidak Bermasalah
McCrory menarik seluruh rangkaian data untuk membuktikan betapa stabilnya pasar tenaga kerja AS: tingkat pengangguran 4,2%, rasio lowongan pekerjaan terhadap jumlah penganggur sedikit di atas 1, tingkat pekerjaan usia 25 hingga 54 tahun mendekati posisi tertinggi dalam beberapa dekade, klaim pengangguran awal berjalan rendah selama empat tahun berturut-turut.
Menurutnya, secara keseluruhan, situasi ketenagakerjaan AS stabil dan membaik.
Data agregat hanyalah titik awal, perbandingan kelompok baru menunjukkan kebenaran.
McCrory dan rekannya Maxim Massenkoff sebelumnya melakukan analisis: mereka mengisolasi pekerjaan-pekerjaan yang tugasnya banyak diautomasi menggunakan Claude, untuk melihat apakah tingkat penganggurannya memburuk lebih cepat dibandingkan pekerjaan lainnya.
Jawabannya adalah tidak.
Dengan pembaruan data terbaru dari Biro Statistik Tenaga Kerja, kesimpulannya tidak berubah.
Iklan lowongan pekerjaan di bidang teknik perangkat lunak mulai bangkit kembali sejak Mei 2025, bahkan kenaikannya lebih tinggi dari rata-rata pekerjaan lainnya.
Satu-satunya yang perlu diperhatikan adalah tenaga kerja muda.
McCrory mengakui bahwa memang menjadi lebih sulit bagi kaum muda untuk mencari pekerjaan di posisi yang sangat terpapar AI, dan makalah dari Stanford Digital Economy Laboratory memberikan bukti serupa.
Namun, dia juga menunjukkan latar belakang yang mudah diabaikan: sejak 2022 hingga sekarang, AS mengalami penurunan pasar tenaga kerja non-resesi terbesar yang tercatat, pola "perekrutan rendah, pemutusan hubungan kerja rendah" memang paling awal memeras pencari kerja di awal karier.
Mengaitkan semua ini semata-mata pada AI, buktinya tidak cukup.
Mengapa Belum Mengambil Pekerjaan: Setiap Pekerjaan Memiliki Aspek yang Tidak Bisa Ditangani AI
Penjelasan McCrory dibangun di atas fakta dari beberapa laporan penelitian Anthropic selama 18 bulan terakhir, dengan rantai logika sebagai berikut:
Fakta lapisan pertama: Dari semua klasifikasi pekerjaan di O*NET Departemen Tenaga Kerja AS, tidak ada satu pun posisi yang semua tugas terkaitnya dapat diselesaikan secara sistematis oleh sistem Claude.
Setiap pekerjaan memiliki aspek yang tidak bisa ditangani AI: koordinasi antarpribadi, interaksi tatap muka, interaksi dengan dunia fisik.
Aspek-aspek ini seperti papan pendek pada ember, yang membatasi peningkatan produktivitas keseluruhan oleh AI, sekaligus membuat orang yang bisa menutupi kelemahan ini menjadi lebih berharga.
Fakta lapisan kedua: Semakin kuat AI, semakin tinggi pula tuntutan bagi orang yang mengoperasikannya.
Laporan Economic Primitives Anthropic bulan Januari tahun ini menemukan bahwa semakin kompleks output Claude, semakin tinggi tingkat keahlian input dari pengguna di belakangnya.
Ketika model membuat model ekonomi yang kompleks, seringkali itu adalah pengguna profesional yang mampu memberikan instruksi yang tepat yang sedang memimpin.

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives
Laporan Learning Curves bulan Maret menunjukkan bahwa setelah menggunakan Claude selama enam bulan, pengguna lebih banyak menggunakannya sebagai mitra berpikir, dengan tingkat keberhasilan interaksi yang lebih tinggi.
Jika AI sudah cukup kuat untuk menyelesaikan pekerjaan secara mandiri, efek pembelajaran seperti ini seharusnya tidak muncul.

https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
Fakta lapisan ketiga: Bahkan di era Agent, nilai manusia tetap stabil.
Anthropic menganalisis data penggunaan Claude Code selama tujuh bulan, menemukan bahwa nilai tugas terus meningkat, tetapi imbalan dari kemampuan profesional manusia tidak menurun:
Pengguna bertanggung jawab atas perencanaan, mendelegasikan implementasi kepada Claude;
Pengguna dengan kemampuan profesional yang lebih kuat memiliki tingkat keberhasilan tugas yang lebih tinggi, dan pemulihan saat Claude membuat kesalahan juga lebih cepat.
Premium murni untuk implementasi pemrograman mungkin sedang menyusut, tetapi nilai dari perencanaan, penilaian, dan koreksi kesalahan justru meningkat.
Bukti menarik datang dari persepsi pengguna sendiri.
Dalam survei indeks ekonomi Anthropic bulan Juni, lebih dari sepertiga responden memperkirakan AI dapat menyelesaikan sebagian besar pekerjaan mereka dalam waktu 12 bulan, tetapi proporsi yang memperkirakan diri mereka akan kehilangan pekerjaan karena hal itu jauh lebih rendah.
Para pengguna yang tingkat otomatisasi AI-nya lebih tinggi justru lebih optimis tentang gaji dan rasa aman kerja.

https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report
Tiga Jenis "Singularitas" dan Satu Garis Pertahanan
Penilaian McCrory terhadap situasi saat ini adalah optimis, tetapi dia tidak menghindari tiga skenario masa depan yang mungkin memecahkan pola yang ada.
Mereka masing-masing disebut dalam literatur akademis dan diskusi industri sebagai singularitas perangkat lunak, singularitas ekonomi, dan singularitas Coase.

https://x.com/MTSlive/status/2090610614154764509
Singularitas perangkat lunak mengacu pada otomatisasi inovasi itu sendiri oleh AI.
Teknologi umum masa lalu, sekuat apa pun, mesin pembakaran internal tidak bisa menciptakan cara transportasi baru;
tetapi AI secara langsung diberikan kemampuan kognitif umum, yang secara teoritis dapat mempercepat iterasi dirinya sendiri.
Teks asli McCrory secara eksplisit membahas skenario ini: begitu Perbaikan Diri Rekursif (RSI) terjadi, peningkatan kemampuan AI akan terlepas dari ritme kendali manusia.
Singularitas ekonomi adalah konsekuensi ekonomi dari singularitas perangkat lunak.
McCrory mengutip model Aghion, Jones, dan Jones tahun 2017 untuk menunjukkan bahwa jika proses inovasi itu sendiri diautomasi, model ekonomi standar akan memprediksi "pertumbuhan tak terbatas dalam waktu terbatas".
Kesimpulan ini terdengar seperti fiksi ilmiah, tetapi ini adalah deduksi matematis yang ketat.
Singularitas Coase menargetkan dimensi lain.
Sebuah makalah NBER tahun 2025 (karya bersama Shahidi, Rusak, Manning, dkk.) mengusulkan bahwa ketika Agent menekan biaya transaksi seperti pencarian, negosiasi, penandatanganan kontrak, dan pengawasan mendekati nol, masalah klasik Ronald Coase tahun 1937 akan diaktifkan kembali — begitu biaya koordinasi pasar menghilang, alasan keberadaan perusahaan juga akan terguncang.

https://www.nber.org/system/files/chapters/c15309/c15309.pdf
Skenario Agent yang dibahas McCrory secara alami berdialog dengan kerangka ini: jika Agent tidak hanya mengubah cara produksi, tetapi juga bentuk organisasi, dampaknya terhadap pasar tenaga kerja akan jauh lebih dalam daripada sekadar "siapa yang kehilangan pekerjaan".
Menghadapi ketiga singularitas ini, garis pertahanan yang diberikan McCrory adalah sama: "Titik Lemah".
Konsep ini berasal dari makalah Aghion, Jones, dan Jones — batas atas pertumbuhan ekonomi tidak ditentukan oleh aspek yang dilakukan dengan terbaik, tetapi oleh aspek-aspek yang tidak dapat diabaikan namun sulit ditingkatkan.

https://www.nber.org/system/files/working_papers/w23928/w23928.pdf
Selama ada tugas kritis yang selalu tidak dapat diautomasi, baik karena hambatan teknologi atau kendala sosial, pangsa pendapatan tenaga kerja tidak akan runtuh, dan bentuk perusahaan juga tidak akan benar-benar bubar.
Keadaan saat ini dari Agent pemrograman sudah mulai memvalidasi logika ini.
Data yang dikutip McCrory menunjukkan bahwa setelah memperkenalkan Agent pemrograman, jumlah baris kode tumbuh 10 hingga 20 kali lipat, tetapi jumlah rilis perangkat lunak hanya meningkat 30%, dan tidak ada peningkatan dalam penggunaan aktual aplikasi.
Kode hanyalah satu mata rantai dalam produksi perangkat lunak, pengujian, desain arsitektur, penilaian produk — mata rantai ini masih berada di tangan manusia, mereka adalah "titik lemah" saat ini.
McCrory memberikan prediksi yang jelas: tingkat pengangguran AS satu tahun dari sekarang tidak akan meningkat secara signifikan karena AI.
Masa berlaku penilaian ini adalah 12 bulan, dan sinyal validasinya juga jelas — mengamati apakah tingkat pengangguran di posisi yang sangat terpapar AI mulai menyimpang dari posisi lainnya, dan apakah imbalan kemampuan profesional manusia dalam skenario Agent mulai menurun.
Pada hari kedua indikator ini berubah bersamaan, kerangka analisis yang dia bangun sendiri juga perlu diperbaiki.
Referensi:
https://x.com/PeterMcCrory/article/2079979321607745905
https://x.com/MTSlive/status/2091252532689658001
Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "新智元", penulis: ASI启示录, editor: 马可





