Peter Dillard, Kepala Global Investment Engineering di Dimensional Fund Advisors (DFA), menyatakan pada 28 Mei (waktu setempat) bahwa kecerdasan buatan dapat membantu memprediksi volatilitas pasar, tetapi tidak dapat mengurangi volatilitas itu sendiri, dalam sebuah webinar yang diselenggarakan oleh World Economic Research Institute. Pernyataan itu muncul saat saham Korea memicu circuit breaker, dengan KOSPI turun lebih dari 10% dan KOSDAQ jatuh lebih dari 8% setelah penurunan tajam pada saham semikonduktor AS. DFA, yang mengelola $1 triliun dalam aset, menyelenggarakan webinar berjudul “Portfolio Investment Strategies in the AI Era” untuk menelaah penerapan aktual dan keterbatasan AI dalam manajemen aset di tengah meningkatnya minat pasar terhadap pendekatan investasi berbasis AI.
Dillard: AI Memprediksi Volatilitas, Tapi Tidak Menstabilkan Pasar
Dillard menanggapi pertanyaan apakah AI dapat menstabilkan pasar yang volatil seperti saham Korea. Ia mengatakan bahwa AI dapat membantu memprediksi periode atau pola ketika volatilitas pasar meningkat, tetapi menegaskan bahwa hal tersebut berbeda dengan mengurangi volatilitas itu sendiri. “Pasar keuangan memuat informasi yang luas terkait volatilitas, termasuk harga dan opsi,” jelas Dillard. “AI berguna untuk mengumpulkan dan menganalisis informasi itu dengan lebih cepat.”
Ia menekankan bahwa refleksi informasi yang lebih cepat tidak sama dengan stabilisasi pasar. “Ketika informasi baru direfleksikan di pasar lebih cepat, fluktuasi harga juga bisa meningkat,” kata Dillard. “AI dapat membuat informasi merefleksikan lebih cepat, tetapi tidak membuat pasar lebih stabil.” Ia menambahkan bahwa circuit breaker berfungsi sebagai mekanisme agar investor bisa memandang pasar dengan tenang sejenak, sedangkan AI tidak berperan dalam mengurangi volatilitas pasar itu sendiri.
Eksekutif DFA Menyatakan Kehati-hatian tentang Durasi AI Supercycle
Dillard menyampaikan sikap hati-hati terhadap AI supercycle, tema besar pasar. “Sulit untuk mengatakan berapa lama AI supercycle akan bertahan,” katanya. “Fenomena ini terjadi karena permintaan saat ini jauh melampaui pasokan.” Ia menjelaskan bahwa jika permintaan terus berlanjut, perusahaan akan terlibat dalam investasi infrastruktur jangka panjang dan ekspansi produksi, tetapi menambahkan bahwa “tidak ada yang bertahan selamanya.”
Mengenai peran AI di masa depan, Dillard mengingatkan agar tidak memandang AI sebagai mahakuasa. “Saya tidak percaya AI akan menghilangkan semua pekerjaan atau menyebabkan pemutusan massal,” katanya. “Pada akhirnya, AI akan menjadi alat dan akan dimanfaatkan dalam kehidupan serta pekerjaan individu.” Ia menekankan bahwa “yang perlu kita lakukan sekarang adalah belajar, meneliti, dan mengeksplorasi AI,” seraya menambahkan bahwa “jawaban untuk sebagian besar persoalan ada di suatu tempat di tengah, bukan di salah satu ujung ekstrem.”
DFA Menguji Aplikasi AI dalam Manajemen Aset dengan Hasil Campuran
Dillard memaparkan contoh ketika DFA menerapkan AI pada operasi manajemen aset yang nyata. Ia melaporkan bahwa AI menunjukkan efisiensi tinggi dalam dukungan pengkodean serta merangkum dan menganalisis dokumen aktivitas perusahaan yang kompleks. Namun, efisiensi biaya AI tidak memenuhi ekspektasi pada tugas seperti deteksi anomali dalam data dan ekstraksi informasi kunci dari kontrak perjanjian obligasi yang luas.
Dillard mengusulkan pembentukan sebuah “evaluation framework” untuk menentukan pemanfaatan AI berdasarkan karakteristik tugas, bukan adopsi tanpa syarat. Ia menyarankan untuk terlebih dulu memeriksa apakah suatu tugas memerlukan jawaban yang presisi, apakah pembuatan draf saja sudah cukup, apakah para ahli dapat memverifikasi hasil dengan cepat, dan apakah kesalahan dapat dengan mudah dibalik.
Dillard Menekankan Tanggung Jawab Manusia atas AI dalam Keputusan Investasi Akhir
Dillard memberikan pandangan hati-hati tentang apakah AI dapat meningkatkan kinerja investasi. “Bahkan jika AI dengan cepat mensintesis informasi dalam jumlah besar dan meningkatkan akurasi prediksi, kinerja portofolio tidak selalu membaik,” katanya. “Harga pasar mencerminkan informasi dan penilaian dari banyak investor, sehingga sulit bagi AI untuk secara konsisten mengungguli kecerdasan kolektif ini.”
Ia menilai bahwa “jika data universal dan AI universal digunakan, para pesaing juga kemungkinan akan memakai alat yang serupa,” sambil menambahkan bahwa “sulit untuk mengamankan keunggulan kompetitif berkelanjutan hanya dengan AI universal.” Dillard menekankan bahwa “manajer aset dipercayakan tidak hanya pada tugas dari klien, tetapi juga pada tanggung jawab untuk pemecahan masalah,” dengan menyatakan bahwa “keputusan investasi akhir dan tanggung jawab yang dihasilkan harus ditanggung oleh manusia, bukan AI.”
FAQ
Apa yang Peter Dillard katakan tentang AI dan volatilitas pasar pada 28 Mei?
Peter Dillard, Kepala Global Investment Engineering di DFA, menyatakan pada saat webinar tanggal 28 Mei (waktu setempat) bahwa AI dapat membantu memprediksi pola volatilitas pasar, tetapi tidak dapat mengurangi volatilitas pasar itu sendiri. Ia menjelaskan bahwa AI memungkinkan pengumpulan dan analisis informasi yang lebih cepat, tetapi refleksi informasi yang lebih cepat dapat meningkatkan fluktuasi harga alih-alih menstabilkan pasar.
Bagaimana performa aplikasi AI DFA dalam tugas manajemen aset?
Dillard melaporkan bahwa aplikasi AI DFA menunjukkan efisiensi tinggi dalam dukungan pengkodean dan peringkasan dokumen, tetapi efisiensi biaya berada di bawah ekspektasi pada deteksi anomali data dan ekstraksi informasi kunci dari perjanjian obligasi yang kompleks. Ia mengusulkan penggunaan “evaluation framework” untuk menilai kesesuaian AI untuk tugas tertentu, bukan mengadopsi AI secara universal.
Mengapa Dillard menyatakan kehati-hatian tentang peran AI dalam kinerja investasi?
Dillard menyatakan bahwa kemampuan AI untuk mensintesis informasi dengan cepat dan meningkatkan akurasi prediksi tidak menjamin kinerja portofolio yang lebih baik. Ia menjelaskan bahwa harga pasar sudah mencerminkan kecerdasan kolektif dari banyak investor, sehingga sulit bagi AI untuk secara konsisten mengungguli. Ia menekankan bahwa tanggung jawab investasi akhir harus tetap berada pada manusia, bukan AI, karena manajer aset memikul akuntabilitas untuk pemecahan masalah di luar sekadar eksekusi tugas sederhana.
