SEJAK CHATGPT, GELAR SEDIKIT KURANG MENGHASILKAN

Apa yang diketahui seorang pekerja terbagi menjadi dua jenis. Sebagian dapat dituliskan, diajarkan, dan disimpan: rumus, aturan, prosedur. Sebagian lainnya dipelajari sambil bekerja dan tetap melekat pada orangnya: dalam contoh-contoh makalah itu, seorang pekerja sosial belajar klien mana yang perlu dipantau lebih dekat, seorang ahli bedah belajar mengenali kapan tegangan jaringan tidak wajar, seorang negosiator belajar membaca suasana ruangan. AI generatif membuat jenis pertama murah dan berlimpah tepat saat dibutuhkan. Apa dampaknya terhadap upah?

Dua harga pada slip gaji

Eduardo Levy Yeyati, Darío Judzik, dan Juan Ignacio Barbiero, dari Universitas Torcuato Di Tella di Buenos Aires, meneliti dua angka yang sudah akrab: berapa banyak tambahan penghasilan seorang pekerja untuk satu tahun sekolah lagi, dan untuk satu tahun pengalaman lagi. Lama sekolah menjadi wakil, meski tidak sempurna, bagi pengetahuan yang dapat dituliskan; jumlah tahun sejak lulus sekolah menjadi wakil bagi pengetahuan yang diperoleh lewat praktik.

Model mereka menghasilkan dua prediksi. Jika mesin memasok pengetahuan yang tertulis, tambahan upah untuk sekolah semestinya menyusut. Jika pengetahuan itu dan penilaian praktis paling baik bekerja bersama, praktik semestinya menjadi lebih berharga — terutama di awal karier, ketika orang belajar paling cepat. Namun sebagian pengalaman terikat pada cara lama mengerjakan pekerjaan itu dan bisa kehilangan nilai, sehingga efeknya bisa berbalik negatif di kemudian hari.

Pekerjaan terpapar, pekerjaan terlindung

Pengujiannya memakai Current Population Survey AS dari Januari 2018 hingga Juni 2026: sekitar 656.000 catatan upah. Pekerjaan diurutkan menurut indeks keterpaparan AI yang disusun sebelum ChatGPT ada. Seperempat yang paling terpapar — pengembang perangkat lunak, asisten administrasi, akuntan, manajer keuangan, pengajar universitas — dibandingkan dengan seperempat yang paling tidak terpapar: sopir truk, buruh gudang, petugas kebersihan, pendamping perawatan, pramusaji. Jam mulai berdetak pada November 2022, saat ChatGPT dirilis untuk publik.

Sebelum tanggal itu, satu tahun sekolah menaikkan upah sekitar 7,5% di pekerjaan yang terpapar, dibandingkan dengan 1,7% di pekerjaan yang terlindung. Analisis ini membandingkan pekerja di dalam pekerjaan yang sama, sebelum dan sesudah, sehingga yang diukurnya adalah perubahan “harga” sekolah dan pengalaman itu, bukan perubahan upah rata-rata.

Harga baru untuk satu tahun sekolah

Di pekerjaan yang terpapar, tambahan upah untuk satu tahun sekolah turun 0,55 poin dibandingkan dengan pekerjaan yang terlindung — dari sekitar 7,5% menjadi 6,9%, penurunan sekitar 7% dari nilai sebelumnya. Di pekerjaan yang terlindung, angkanya tetap 1,7%. Tidak ada pergeseran sebelum peluncuran, dan patahan itu sudah muncul dalam dua belas bulan pertama.

Karier yang miring

Pengalaman tidak bergeser naik atau turun secara keseluruhan; kurvanya berputar. Satu tahun pengalaman tambahan dibayar 0,26 poin lebih tinggi bagi orang yang sudah berpengalaman tiga tahun, kurang lebih sama pada lima belas tahun, dan 0,12 poin lebih rendah pada dua puluh lima tahun. Dalam model utama para penulis, efeknya berganti tanda pada sekitar 18 tahun; dengan kurva yang lebih fleksibel, kemiringannya tetap ada, tetapi titik persis itu kurang pasti. Kemiringan itu paling kuat di kalangan pekerja bergelar sarjana.

Jika dijumlahkan, pekerja dengan enam belas tahun sekolah dan lima belas tahun pengalaman di pekerjaan yang terpapar berpenghasilan sekitar 3,2% lebih rendah daripada yang diprediksi oleh tren pekerjaan yang terlindung.

Memeriksa kemungkinan kebetulan

Memindahkan tanggal mulai ke Januari 2020, awal pandemi, tidak menghasilkan efek apa pun.
Menerapkan satu aturan bersama pada gaji tertinggi, yang dalam statistik AS dibatasi dan dicatat secara berbeda sejak April 2023, nyaris tidak mengubah hasilnya.
Mengeluarkan pekerjaan komputer dan matematika, yang terpukul gelombang PHK industri teknologi pada waktu yang sama, tetap menyisakan penurunan 0,49 poin untuk sekolah.

Penurunan di akhir karier adalah bagian bukti yang paling lemah: sebelum peluncuran, ujung kurva itu sudah sedikit goyah.

Bukan ramalan

Para penulis tidak mengklaim bahwa gelar telah kehilangan nilainya atau bahwa lulusan menjadi kurang produktif. Hasil mereka adalah penetapan ulang harga jangka pendek di dalam pekerjaan yang terpapar. Pilihan pendidikan, pelatihan, dan pekerjaan tingkat pemula akan menyesuaikan diri. Satu pertanyaan, tulis mereka, mungkin paling penting dalam jangka panjang: apakah pekerja masih dapat memperoleh keterampilan praktis yang menjadi lebih berharga itu, jika AI mengotomatiskan sebagian dari proses belajar itu sendiri.