Dalam beberapa tahun terakhir, dunia teknologi mengalami perkembangan serta tingkat penggunaan yang luar biasa akibat perkembangan Generative AI. Kehadiran sistem seperti ChatGPT, Gemini, Grok, Claude, Deepseek, Qwen, Mistral, dll tidak hanya mengubah cara manusia berinteraksi dengan komputer, tetapi juga menggeser batas antara alat dan “teman berpikir / diskusi”. Bahkan kini, perkembangan tidak berhenti pada generative AI saja, tetapi mulai bergerak menuju AI Agent, dimana AI mampu bertindak secara mandiri, mengambil keputusan, dan menjalankan tugas kompleks.
Gambar 1. Hype Cycle for Generative AI, 2025 (Sumber : Gartner.com)
Fenomena ini memunculkan satu pertanyaan besar, apakah kita sedang berada dalam fase “AI Bubble” atau bagian dari evolusi teknologi yang memang tak terhindarkan?. Hasil pemikiran ini mencoba melihat fenomena tersebut secara reflektif serta tidak hanya dari sisi teknologi, tetapi juga dari perspektif sosial dan ekonomi.
Konsep “AI Bubble” tidak dapat dilepaskan dari kerangka Gartner Hype Cycle, yang menjelaskan bahwa perkembangan teknologi umumnya melalui lima tahap utama, yaitu technology trigger, peak of inflated expectations, trough of disillusionment, slope of enlightenment, dan plateau of productivity [1]. Model ini menggambarkan bagaimana ekspektasi terhadap teknologi baru cenderung meningkat secara signifikan sebelum mengalami penurunan, dan kemudian secara bertahap mencapai tingkat kematangan serta produktivitas yang stabil.
Gambar 2. Gartner Hype Cycle (Sumber : Forbes.com)
Menariknya, beberapa penelitian menunjukkan bahwa generative AI berada di fase “peak of inflated expectations” yaitu kondisi di mana ekspektasi publik sangat tinggi, sering kali melampaui realitas teknologi [2]. Bahkan studi terbaru tentang tingkat pemaakian generative AI menunjukkan bahwa teknologi ini tidak hanya mengikuti siklus teknis, tetapi juga siklus emosional yang dimulai dari rasa antusiasme, kebingungan, hingga adaptasi [3]. Dalam konteks ini, AI bubble bukan sekadar fenomena ekonomi, tetapi juga fenomena sosial.
Generative AI berkembang dengan kecepatan yang jarang terjadi dalam sejarah teknologi. Menurut laporan Stanford University, investasi global pada generative AI mencapai sekitar $33.9 miliar dan terus meningkat, sementara adopsi AI dalam organisasi melonjak dari 55% menjadi 78% hanya dalam satu tahun [4].
Gambar 3. Perusahaan Global dengan Investasi Terbesar dalam Pengembangan Artificial Intelligence (Sumber : Statista.com)
Namun, kenaikan ini tidak hanya terjadi pada level teknologi, tetapi juga pada ekspektasi publik yang berkembang seperti :
• AI akan menggantikan sebagian besar pekerjaan manusia
• AI mampu berpikir seperti manusia
• AI akan menjadi solusi universal untuk berbagai masalah
Padahal, dalam praktiknya, AI masih memiliki keterbatasan mendasar seperti bias data, kesalahan (hallucination) dan ketergantungan pada input yang diberikan. Fenomena ini menunjukkan bahwa kondisi saat ini tidak hanya sedang menghadapi inovasi teknologi, tetapi juga gelombang persepsi kolektif yang sangat kuat.
Realitas di Balik Hype: Antara Harapan dan Kekecewaan
Meskipun hype sangat tinggi, pada kenyataannya implementasi AI sering kali tidak seindah ekspektasi. Beberapa laporan menunjukkan bahwa banyak proyek AI belum memberikan dampak signifikan dalam produktivitas atau profit. Hal ini memperkuat indikasi bahwa pasa masa ini mulai memasuki fase “disillusionment”, di mana organisasi mulai menyadari bahwa implementasi AI tidak semudah yang dibayangkan. Bahkan, banyak perusahaan menghadapi tantangan seperti:
• Integrasi sistem yang kompleks
• Kualitas data yang tidak memadai
• Kebutuhan adaptasi organisasi
• Risiko etika dan keamanan
Fenomena ini sejalan dengan studi yang menyebutkan bahwa gelombang hype teknologi sering kali diikuti oleh fase koreksi sebelum mencapai kematangan [5]. Namun, penting untuk dicatat bahwa koreksi tidak berarti kegagalan melainkan proses menuju stabilitas.
AI Agent: Evolusi Berikutnya atau Bubble Baru?
Jika generative AI berfokus pada “menciptakan”, maka AI Agent melangkah lebih jauh yaitu “bertindak”. AI Agent adalah sistem yang tidak hanya menghasilkan output, tetapi juga dapat mengambil keputusan, menjalankan tugas berulang serta berinteraksi dengan sistem lain secara mandiri. Konsep ini membawa dampak besar terhadap masa depan pekerjaan dan organisasi. Namun, di sisi lain, AI Agent juga berpotensi menciptakan hype baru.
Pertanyaannya: apakah AI Agent benar-benar siap secara teknis dan sosial?
Sejarah menunjukkan bahwa setiap gelombang teknologi membawa janji besar namun tidak semuanya langsung terealisasi. Oleh karena itu, AI Agent bisa dilihat sebagai dua hal sekaligus yaitu Evolusi logis dari AI dan Potensi bubble berikutnya jika ekspektasi kembali tidak terkendali. Selanjutnya apakah ini bubble atau evolusi?. Jawaban dari pertanyaan ini tidak sesederhana “ya” atau “tidak”.
Perkembangan AI saat ini memiliki fondasi yang lebih kuat dibandingkan era bubble sebelumnya seperti “dot-com”[6]. Investasi yang masuk tidak sepenuhnya dari sisi spekulatif, tetapi juga didorong oleh kebutuhan nyata dan potensi produktivitas [7]. Di sisi lain, pola hype yang terjadi sangat mirip dengan fenomena bubble dalam sejarah teknologi. Artinya, kemungkinan besar saat ini perkembangannya sedang berada dalam kondisi “hybrid”. Dimana ada elemen bubble (overhype, ekspektasi tinggi) dan elemen evolusi (teknologi nyata dan terus berkembang). Dengan kata lain, bukan teknologinya yang menjadi bubble tetapi cara manusia memaknainya.
Euforia terhadap Generative AI dan AI Agent akhirnya menunjukkan bahwa yang sedang terjadi bukan sekadar kemajuan teknologi, melainkan refleksi dari harapan, ketakutan, dan ekspektasi manusia terhadap masa depan. Istilah “AI Bubble” mungkin terlalu sederhana, tetapi mengabaikan potensi overhype juga bukan tanpa risiko. Di tengah derasnya arus inovasi, yang dibutuhkan bukanlah sikap ekstrem yang berarti terlalu optimistis maupun terlalu skeptis, melainkan keseimbangan dalam melihat dan menyikapinya. AI perlu dipahami secara kritis, tanpa terjebak dalam hype, namun juga tanpa menutup diri terhadap potensinya. Pada akhirnya, arah perkembangan AI tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan algoritma dan perangkat kerasnya, tetapi oleh pilihan manusia dalam menggunakannya yang dianggap sebagai alat, teman, atau sekadar ilusi.
Referensi:
[1] J. Werner, “The trough of disillusionment and four outliers on the Gartner hype cycle,” Forbes, Jul. 18, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2024/07/18/the-trough-of-disillusionment-and-four-outliers-on-the-gartner-hype-cycle/
[2] R. Wandile, “Gartner places generative AI at the top of the hype cycle: What does it mean for the technology?,” LinkedIn, Sep. 12, 2023. [Online]. Available: https://www.linkedin.com/pulse/gartner-places-generative-ai-top-hype-cycle-what-does-rahul-wandile/.
[3] V. Truong, “Hype and Adoption of Generative Artificial Intelligence Applications,” 2025, arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.18081.
[4] Maslej, N., Fattorini, L., et al. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025 (Version 3). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2504.07139.
[5] Taherdoost, H. (2025). From hype to bubble: a historical analysis of technology trends and the case for artificial intelligence. Future Digital Technologies and Artificial Intelligence, 1(1), 1–6. https://doi.org/10.55670/fpll.fdtai.1.1.1.
[6] Janus Henderson Investors, “AI versus the dotcom bubble: 8 reasons the AI wave is different,” Oct. 16, 2025. [Online]. Available: https://www.janushenderson.com/corporate/article/ai-versus-the-dotcom-bubble-8-reasons-the-ai-wave-is-different/
[7] E. Brynjolfsson, D. Rock, and C. Syverson, “Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox,” The Economics of Artificial Intelligence. University of Chicago Press, pp. 23–60, 2019. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226613475.003.0001.