Ketika Semua Disebut AI, Beradaptasi di Tengah Fenomena AI Washing

Sepanjang 2025, istilah “AI” yang merupakan singkatan dari artificial intelligence atau akal imitasi, menjadi bintang utama setiap percakapan teknologi. Dari peluncuran produk baru hingga strategi pemasaran, AI selalu dihadirkan sebagai bukti inovasi. 

Namun, derasnya arus promosi ini memunculkan fenomena baru di industri, yakni AI Fatigue dan AI Washing. Dua istilah ini menggambarkan kejenuhan publik terhadap klaim AI yang berlebihan, sekaligus keraguan terhadap keaslian teknologi yang dijanjikan.

Penelitian dari Washington State University memberi gambaran nyata tentang kondisi ini. Dalam eksperimen kepada lebih dari 1.000 responden di AS, mereka menemukan bahwa penyebutan istilah “artificial intelligence” secara eksplisit dalam deskripsi produk justru menurunkan minat beli konsumen. Terutama untuk kategori yang dianggap berisiko, seperti perangkat elektronik mahal atau layanan medis. 

Artinya, label AI kini tidak lagi otomatis mendongkrak kepercayaan. Strategi ini justru berpotensi melahirkan bumerang, dimana embel-embel AI justru memicu keraguan.

Fenomena ini tak lepas dari praktik AI Washing, yaitu kondisi ketika perusahaan mengklaim produknya “berbasis AI” meskipun kemampuan AI-nya minim, sekadar otomatisasi dasar, atau tidak krusial terhadap performa produk. Tren ini sudah menjadi perhatian global, termasuk di Indonesia. 

Di mana label AI sering dijadikan pemanis pitch deck, atau materi promosi. Ketika klaim yang dibangun ternyata tak sesuai kenyataan, publik pun bersikap lebih skeptis.

Skeptisisme itu kini makin diperkuat oleh masuknya laporan-laporan tentang AI yang justru menambah beban kerja. Dalam survei global yang dipublikasikan Forbes, 77% pekerja melaporkan bahwa AI menambah workload mereka, bukan mengurangi. Karena, AI kerap membutuhkan supervisi manual, validasi ulang, atau justru menciptakan lapisan pekerjaan baru, seperti verifikasi hasil dan troubleshooting yang berulang.

Kelelahan ini bukan hanya soal teknis, tetapi juga emosional. Riset terbaru yang dipublikasikan di National Institutes of Health (NIH) menunjukkan, penggunaan AI yang intens di tempat kerja bisa memicu stres, kecemasan, dan burnout. 

Terutama ketika karyawan merasa tidak memiliki kendali atau tidak dibekali pelatihan memadai. Tantangan ini memperbesar rasa tertekan, sehingga istilah AI Fatigue kini semakin relevan untuk menggambarkan kondisi tenaga kerja digital.

Berdampak ke ekosistem teknologi 

Di sisi lain, industri investasi pun mulai mengerem. Para venture capitalist kini lebih berhati-hati terhadap startup yang mengklaim “AI-driven” tanpa bukti teknis yang solid. Banyak VC menuntut transparansi lebih dalam tata kelola perusahaan, pipeline data, serta bukti bahwa AI benar-benar memberi dampak ke efisiensi atau profitabilitas, bukan sekadar label untuk mendongkrak valuasi. 

Dari perspektif tata kelola perusahaan, fenomena ini mendorong regulator dan auditor untuk memberi perhatian lebih besar pada klaim AI dalam laporan keuangan dan komunikasi korporasi. Transparansi terkait penggunaan algoritma, keamanan data, dan akurasi output pun kini menjadi faktor penting untuk menilai apakah perusahaan tidak hanya menjual istilah AI yang hype. 

Kecenderungan AI washing, saat ini juga sudah mulai terasa di Indonesia. Hal ini, diakui Ketua Umum Indonesia Digital Empowering Community (IDIEC), M Tesar Sandikapura. 

Menurutnya, hal ini sudah mulai bisa dirasakan sejak 2023, dimana hype kata AI melesat signifikan. “Startup dan vendor, saat itu sudah mulai menggunakan kata AI di pitch deck mereka. Biasanya, istilah ini muncul berupa istilah seperti machine learning ready, AI driven, atau AI powered,” ujarnya, Selasa (9/12/2025). 

Padahal, Tesar melanjutkan, yang sering terjadi adalah AI yang dimaksud, bukanlah hasil pengembangan model pribadi, melainkan API dari open source yang bersifat publik. Misalnya, fitur yang diperkenalkan sebagai AI chatbot, sebenarnya merupakan FAQ biasa atau AI analysis hanyalah dashboard dengan user interface yang sudah umum. 

Menurut Tesar, dengan tren AI washing saat ini, hal ini akan berdampak pada meningkatnya awareness investor terhadap startup atau perusahaan yang menggunakan istilah AI. “Di tengah AI washing yang kini kian marak, investor dituntut untuk mengetatkan lagi due diligence-nya terhadap klaim-klaim terkait AI,” ujarnya. 

Di sisi lain, lanjutnya, founder atau pelaku usaha juga harus dapat mempertanggungjawabkan klaim penggunaan AI di perusahaan. Salah satu caranya, adalah dengan membangung fondasi arsitektur AI-nya sendiri. 

Hal senada, diungkapkan Heru Sutadi selaku Executive Director  Indonesia ICT Institute. Menurutnya, tren AI fatigue atau kelelahan atas ramainya AI, dan AI washing yang terjadi saat ini, memaksa perubahan mendalam di due diligence dan governance Indonesia. 

“Investor kini makin intensif verifikasi klaim AI. Termasuk audit etis dan infrastruktur, karena di satu sisi bisnis siap adopsi tapi gap di keamanan dan talenta,” ujar Heru, Jumat (5/12/2025). 

Menurutnya, saat ini dan di masa mendatang, penggunaan aset teknologi akan dinilai lebih ketat. Hal ini, dilakukan untuk menghindari overvaluation dari “AI-washed” produk, yang bisa membuat kerugian. 

Dampaknya, kata Heru, diharapkan perusahaan akan lebih akuntabel, meski tantangannya adalah biaya due diligence yang naik. Selain itu, pengetatan juga berpotensi memunculkan perlambatan investasi jika tak diimbangi regulasi pemerintah.

Langkah realistis perusahaan

Untuk menghindari AI washing, Heru menjelaskan, saat ini, yang bisa dilakukan perusahaan, adalah dengan memprioritaskan transparansi dan etika. Menurutnya, hal ini bisa dicapai dengan melakukan due diligence internal yang ketat pada tim dan produk, bukan hanya demo, untuk validasi penggunaan AI autentik. 

Heru juga mengingatkan, untuk di Indonesia, pelaku usaha perlu juga mengikuti roadmap nasional untuk audit reguler dan pelaporan yang akurat. Menurutnya, dengan memanfaatkan AI yang bertanggung jawab dengan kolaborasi manusia-AI, bisa menjadi peluang untuk membangun kepercayaan dari investor. 

“Hasilnya, akan ada inovasi yang berkelanjutan tanpa risiko terkait reputasi,” katanya. 

Tesar dari IDIEC pun mengamini hal tersebut. Menurutnya, langkah realistis yang bisa dilakukan pengusaha dalam mengembangkan AI di perusahaan, adalah dengan membangun kerangka AI yang solid dan bukan sekadar FOMO. 

“Pastikan, investasi yang diperlukan untuk implementasi AI ini berapa. Selain itu, perkuat juga compliance dengan memastikan data set yang digunakan tetap mengacu pada regulasi, seperti UU PDP yang berlaku di Indonesia,” ujarnya. 
Menerapkan data governance AI yang mumpuni, juga bisa dilakukan dengan memastikan data set yang digunakan berkualitas dan bukan data sampah. Menurut Tesar, hal ini krusial untuk mencegah output yang diberikan oleh AI menjadi halusinasi atau tidak akurat.