Di dekade terakhir, perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan robotika berjalan sangat pesat. Berbagai tugas berulang berbasis aturan—mulai dari entri data di sektor keuangan, pemrosesan faktur di korporasi besar, hingga layanan pelanggan tingkat dasar—semakin banyak digantikan oleh solusi Robotic Process Automation (RPA) dan chatbot cerdas. Di pabrik-pabrik modern, robot lengan industri menggantikan operator lini produksi, sementara di jalan umum, truk otonom dan drone logistik mulai mengurangi kebutuhan sopir dan kurir manusia. Menurut studi McKinsey & Company, automasi dapat menurunkan total biaya tenaga kerja sebesar 20–30% dalam jangka menengah, terutama karena robot tidak memerlukan tunjangan, cuti, atau pergantian karyawan yang tinggi (https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/automation-and-the-future-of-work).
Masuknya AI dan robot ke dalam pasar kerja tidak terjadi seketika, melainkan melalui beberapa fase. Tahap pertama adalah automasi tugas-tugas yang sifatnya rutin dan berstruktur, seperti input data transaksi, pengecekan inventaris, atau respon otomatis pada pertanyaan umum pelanggan. Tahap selanjutnya melibatkan pemanfaatan machine learning dan deep learning untuk memproses data skala besar, melakukan prediksi tren, dan mengeksekusi keputusan bisnis dasar—contohnya dalam analitik pemasaran atau diagnosis medis awal. Fase ketiga adalah deployment robot fisik dan sistem kendaraan otonom yang menggantikan tenaga manusia pada pekerjaan berat atau berbahaya, seperti pengelasan di pabrik, pengangkutan barang jarak jauh, hingga inspeksi infrastruktur dengan drone terprogram.
Jika dibandingkan dari sisi biaya, tenaga manusia dan AI/robot menunjukkan perbedaan yang cukup signifikan. Pekerja manusia membutuhkan gaji pokok, tunjangan kesehatan (misalnya BPJS Kesehatan dan Ketenagakerjaan di Indonesia), Tunjangan Hari Raya (THR), serta biaya pelatihan dan onboarding ulang ketika terjadi pergantian karyawan atau upgrade skill. Selain itu, produktivitas tenaga manusia dipengaruhi oleh jam kerja maksimum, kebutuhan istirahat, cuti sakit, dan cuti tahunan. Sebaliknya, AI/robot memerlukan investasi awal yang relatif besar—mulai dari pengadaan hardware GPU/CPU, lisensi perangkat lunak, hingga biaya penelitian dan pengembangan (R&D) model AI—namun biaya operasionalnya jauh lebih rendah setelah sistem berjalan. Robot dapat bekerja 24 jam tanpa lelah, hanya perlu downtime berkala untuk pemeliharaan dan pembaruan perangkat lunak. Dalam jangka panjang, biaya pelatihan ulang manusia dapat melebihi biaya fine-tuning model AI.
Akibat efisiensi biaya ini, banyak perusahaan besar mulai mempercepat adopsi automasi. Produksi barang meningkat pesat, tetapi di sisi lain daya beli masyarakat justru melemah karena sebagian besar pekerja kehilangan sumber penghasilan. Ketimpangan ini berpotensi menciptakan situasi di mana gudang-gudang penuh stok dan penjualan melambat. Skema subsidi konvensional—seperti program food stamps di Amerika Serikat atau bantuan tunai bersyarat di Indonesia—hanya menutupi kebutuhan pokok dan sering kali terhambat birokrasi panjang, sehingga kurang efektif dalam menjaga stabilitas permintaan jangka panjang.
Universal Basic Income (UBI) muncul sebagai solusi kebijakan sistemik untuk merespons tantangan tersebut. UBI adalah pendapatan dasar tanpa syarat yang diberikan secara berkala kepada seluruh warga negara, terlepas dari status pekerjaan atau kekayaan mereka. Konsep UBI memiliki beberapa karakteristik utama:
- Unconditional, artinya setiap warga berhak menerima tanpa syarat;
- Periodic, bersifat berkala, misalnya per bulan;
- Individual, diberikan per kapita, bukan per keluarga.
Dengan mekanisme ini, UBI bertujuan memastikan setiap orang memiliki daya beli minimum, sehingga produksi melimpah yang ditopang automasi tidak sia-sia.
Sumber pendanaan UBI dapat berasal dari beberapa instrumen fiskal. Yang pertama adalah pajak automasi, yakni tarif khusus bagi perusahaan yang menggantikan manusia dengan robot atau AI. Pajak ini berfungsi sebagai kompensasi sosial untuk menutup kekurangan kontribusi pajak tenaga kerja manusia. Kedua, pajak kekayaan progresif, yang mengena pada akumulasi aset besar seperti properti, saham, atau perusahaan. Ketiga, refocusing subsidi: anggaran pemerintah yang selama ini dialokasikan untuk berbagai program subsidi tumpang tindih—seperti subsidi bahan bakar, listrik, atau pangan—dapat dialihkan sebagian untuk mendanai UBI, sehingga administrasi menjadi lebih efisien.
Penyaluran UBI direkomendasikan melalui sistem digital yang terintegrasi dengan identitas nasional, misalnya menggunakan e-KTP dan e-wallet pemerintah. Setiap warga menerima transfer otomatis setiap bulan atau kuartal, tanpa perlu mengajukan permohonan atau melalui verifikasi yang panjang. Besaran UBI perlu diindeksasi dengan inflasi agar daya beli penerima tetap konsisten dari waktu ke waktu. Selain itu, evaluasi berkala setiap satu hingga dua tahun harus dilakukan untuk mengukur dampak UBI terhadap angka kemiskinan, pola konsumsi, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan tekanan inflasi.
Beberapa eksperimen UBI di dunia memberikan pelajaran berharga. Di Alaska, program Permanent Fund Dividend membagikan pendapatan hasil minyak setiap tahun kepada penduduk, dengan rata-rata pembayaran sekitar USD 1.000–2.000 per orang (https://en.wikipedia.org/wiki/Alaska_Permanent_Fund). Meskipun bukan UBI penuh, model ini menunjukkan bahwa transfer langsung dapat menstabilkan ekonomi lokal dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat tanpa menimbulkan inflasi signifikan. Di Finlandia, uji coba UBI pada 2017–2018 memberikan €560 per bulan kepada 2.000 pencari kerja, dan hasilnya menunjukkan peningkatan kesehatan mental dan kepuasan hidup penerima, meskipun dampak pada partisipasi kerja relatif kecil (https://www.kela.fi/web/en/basic-income-experiment-2017-2018). Data ini menegaskan bahwa UBI tidak otomatis mengurangi semangat kerja, tetapi berpotensi meningkatkan kualitas hidup secara keseluruhan.
Implementasi UBI di Indonesia harus dimulai dengan kajian fiskal yang komprehensif, termasuk simulasi anggaran pemerintah untuk menentukan besaran pajak automasi dan pajak kekayaan yang optimal. Selanjutnya, pilot project dapat dijalankan di satu atau dua provinsi besar dengan populasi campuran perkotaan dan pedesaan, untuk mengukur dampak pada berbagai segmen masyarakat. Infrastruktur digital penyaluran harus dilengkapi dengan platform e-wallet terverifikasi dan sistem keamanan data yang kokoh. Selain itu, perlu disinkronkan dengan program reskilling dan upskilling, sehingga penerima UBI dapat mempersiapkan diri untuk pekerjaan baru di sektor digital dan kreatif.
Di masa depan, kombinasi antara automasi penuh dan UBI yang terstruktur dapat menciptakan ekosistem di mana perusahaan tetap mendapatkan manfaat efisiensi biaya, sementara masyarakat umum tetap terjamin daya belinya. Hal ini tidak hanya menjaga kelangsungan konsumsi, tetapi juga mendorong inovasi dan kewirausahaan—karena individu memiliki keamanan finansial untuk mengambil risiko memulai usaha baru. Dengan dukungan kebijakan fiskal yang matang, penyaluran digital yang efisien, dan program pelatihan yang berkelanjutan, Indonesia dapat menghadapi era AI dan robotika dengan kesiapan sosial-ekonomi yang lebih baik.
“Di masa otomatisasi, mesin merajai produksi, namun manusia tetap menjadi penggerak konsumsi—dan Universal Basic Income menjembatani dua dunia ini.”