Setelah menganalisis lebih dari sepuluh ribu laporan keuangan, Morgan Stanley menemukan: "Layanan + siklus" yang dijual dengan harga murah justru memiliki tingkat adopsi AI tertinggi dan kemampuan negosiasi terkuat

Dalam beberapa waktu terakhir, Wall Street dipenuhi dengan semacam “kecemasan AI”.

Pasar khawatir, seiring munculnya generative AI (GenAI) dan AI agent (Agentic AI), banyak perusahaan tradisional yang berorientasi “layanan + siklus” — terutama perangkat lunak, layanan informasi, dan perantara keuangan — akan benar-benar terguling. Kepanikan ini menyebabkan sektor terkait mengalami penjualan tanpa pandang bulu.

Namun, ini mungkin adalah kesalahan penilaian besar.

Pada 25 Februari, tim strategi dan tema saham AS Morgan Stanley merilis laporan yang menunjukkan bahwa reaksi pasar saham AS terhadap “teori gangguan AI” terlalu berlebihan.

Pertama, setelah penurunan tajam, kelompok yang dianggap sebagai “target gangguan” ini saat ini hanya mewakili 13% dari total nilai pasar S&P 500. Rasio ini menjelaskan mengapa indeks pasar secara keseluruhan terbatas dalam penurunan akhir-akhir ini, tetapi di dalam sektor terjadi gejolak hebat.

Kedua, valuasi dan tingkat kejenuhan kelompok ini sudah berada pada level yang sangat rendah. Berdasarkan data Morgan Stanley, saat ini valuasi relatif sektor “layanan + siklus” berada di persentil ke-9 sejak 2010, hampir di zona termurah dalam sejarah. Sementara itu, eksposur bersih institusi juga turun ke posisi persentil ke-20 dalam sejarah, dalam kondisi sangat underweight.

Morgan Stanley secara langsung menyatakan: “Pandangan bearish terhadap GenAI tampaknya terlalu mengabaikan kemampuan perusahaan perangkat lunak mapan untuk berpartisipasi dalam siklus inovasi ini.”

Faktanya, kelompok yang dijual ini tidak hanya tidak terguling, tetapi juga merupakan kelompok dengan tingkat adopsi AI tertinggi dan kekuatan penetapan harga terbesar (berada di tiga puluh persen teratas) dalam analisis pemetaan AI dari tim tema Morgan Stanley.

Kelompok yang dianggap sebagai “korban” di pasar sebenarnya adalah “penerima manfaat” terbesar. Kelompok yang mengalami penurunan harga yang tajam ini justru memiliki konsentrasi pengguna AI yang sangat tinggi.

Hasil kuantitatif sudah terlihat, bukan sekadar angan-angan, ini adalah uang nyata

Investor umumnya meragukan: Apakah AI benar-benar bisa menghemat uang atau menghasilkan uang secara nyata bagi perusahaan saat ini? Data memberikan jawaban pasti.

Tim Morgan Stanley menggunakan model AI untuk menganalisis lebih dari 10.000 laporan keuangan dan catatan rapat. Hasilnya menunjukkan bahwa perusahaan sedang mendapatkan manfaat nyata dari AI, dan momentum ini terus meningkat.

Pada kuartal keempat tahun 2025 yang baru lalu, dari perusahaan yang diidentifikasi analis sebagai “pengadopsi AI”, 30% menyebutkan setidaknya satu “dampak keuangan yang dapat diukur” yang berasal dari AI dalam panggilan telepon mereka.

Persentase ini naik dari 24% di kuartal ketiga 2025 dan hanya 16% di kuartal keempat 2024. Untuk indeks S&P 500 secara luas, angka ini juga meningkat menjadi 21%.

Morgan Stanley secara langsung menyatakan: “Hingga saat ini, manfaat kuantitatif yang paling banyak disebutkan terutama berkaitan dengan ‘dampak keuangan’ (termasuk pertumbuhan pendapatan dan penghematan biaya), yang jumlah penyebutannya berlipat ganda dibandingkan kuartal sebelumnya.”

Jika dilihat dari aspek fundamental, pengadopsi AI yang memiliki kekuatan penetapan harga yang kuat, proyeksi margin laba bersih jangka panjang mereka tidak terganggu, malah semakin cepat berkembang.

Morgan Stanley memperkirakan, adopsi AI akan memberikan kontribusi peningkatan margin laba sebesar 40 basis poin secara keseluruhan terhadap indeks S&P 500 pada tahun 2026.

Data membuktikan ekspansi keuntungan “pengadopsi AI”

Laporan menunjukkan bahwa antara 2024 dan 2025, margin EBIT dari pengadopsi AI meningkat sebesar 310 basis poin, dua kali lipat kecepatan ekspansi indeks MSCI Global selama periode yang sama. Analis Morgan Stanley memperkirakan, sekitar 80% dari manfaat yang diperoleh dari AI akan tercermin dalam peningkatan efisiensi biaya.

Contohnya, Citibank menyatakan: “Hingga saat ini, lebih dari satu juta kode otomatis berbasis AI telah dilakukan tahun ini, secara besar meningkatkan produktivitas pengembang, dan inovasi ini saja dapat menghemat sekitar 100.000 jam per minggu.”

Perusahaan Eropa menunjukkan langkah paling agresif. Survei menunjukkan hingga 35% perusahaan Eropa berencana menggunakan AI untuk mengurangi tenaga kerja, jauh di atas tingkat sekitar 10% di wilayah lain. Ini langsung mengarah pada kinerja margin laba yang lebih kuat di masa depan.

Cermin sejarah: Pelajaran dari era smartphone 2007

Untuk menjelaskan logika pasar saat ini, Morgan Stanley kembali ke tahun 2007.

Saat itu, iPhone baru saja diluncurkan, dan pasar juga terjebak dalam “kepanikan gangguan”. Industri game, PC, printer, GPS, dan perangkat lunak desktop dianggap akan mengalami kehancuran besar.

Data menunjukkan bahwa dalam beberapa tahun setelah peluncuran iPhone, kinerja saham dari konsep “terganggu” ini sangat beragam.

Sama-sama menghadapi guncangan, Google berhasil memanfaatkan peluang iklan di era mobile dan naik 28%; sedangkan Nokia jatuh 73%.

Setelah menguji berbagai variabel fundamental, Morgan Stanley menemukan bahwa indikator utama yang menentukan kinerja harga saham saat menghadapi gangguan teknologi besar adalah “perubahan laba masa depan (forward earnings).”

Dengan kata lain, siapa yang mampu memanfaatkan AI untuk pertumbuhan laba, dia yang akan tersenyum terakhir di pasar modal. Sejak akhir 2023, kenaikan laba dari pengadopsi AI telah mencapai sekitar dua kali lipat dari yang terguling oleh AI, dan selisih ini semakin melebar seiring akumulasi pengembalian investasi.

Contohnya, setelah peluncuran iPhone, koefisien korelasi peringkat Spearman antara laba masa depan dan kinerja harga saham mencapai 0,9 (sangat kuat).

Morgan Stanley menyimpulkan: “Apa yang sedang kita alami saat ini adalah ciri khas dari siklus investasi besar. Modal tidak hanya mengalir ke pemimpin struktural, tetapi juga ke pemimpin siklik. Strategi pemilihan saham bottom-up sangat penting saat ini.”

Benteng kompetitif lebih dalam dari yang dibayangkan: kepatuhan, kepercayaan, dan data eksklusif

Mengenai dampak AI di berbagai industri, para analis Morgan Stanley memberikan analisis yang sangat rinci, mengungkap mana yang benar-benar terguling dan mana yang hanya kepanikan palsu:

Industri perangkat lunak: Kepanikan mencapai puncaknya, AI bukan “kategori baru” melainkan “kemampuan baru”

Sektor perangkat lunak baru-baru ini mengalami penurunan valuasi yang tajam. Rata-rata rasio valuasi (EV/Sales sekitar 4,4 kali) telah kembali ke level terendah selama 2014-2016, saat pasar sangat panik terhadap komputasi awan.

Ada tiga kekhawatiran utama di pasar: startup AI merebut pangsa pasar, model bisnis berbasis biaya per kursi runtuh, dan GPU yang meningkatkan biaya sehingga menekan margin keuntungan.

Namun Morgan Stanley secara langsung menyatakan kekhawatiran ini tidak tepat: “Generative AI secara fundamental memperluas kemampuan perangkat lunak perusahaan. Masalahnya bukan apakah perangkat lunak ini akan menghasilkan uang dalam siklus inovasi ini, tetapi siapa yang akan berpartisipasi dalam membangun kemampuan tambahan ini.”

Morgan Stanley berpendapat bahwa AI secara esensial adalah perluasan kemampuan perangkat lunak perusahaan, mengatasi masalah data tidak terstruktur yang tidak bisa ditangani oleh perangkat lunak tradisional. Para raksasa yang sudah memiliki saluran distribusi, data eksklusif, dan kendali atas alur kerja justru akan menjadi penerima manfaat terbesar.

Keuangan konsumen dan pembayaran: AI tidak bisa menggantikan kepercayaan dan kepatuhan

Kekhawatiran terbaru di pasar adalah bahwa AI agentic dapat melakukan belanja otomatis sendiri, sehingga menghindari jaringan pembayaran kartu kredit tradisional.

Morgan Stanley menanggapi skeptisisme ini: “Kami meragukan bahwa AI agentic dapat secara signifikan menggulingkan jaringan pertukaran kartu kredit. Ini mengabaikan pentingnya sistem kepercayaan, perlindungan penipuan, perluasan kredit, dan penghargaan pelanggan.”

Dalam industri yang sangat bergantung data dan memiliki aturan yang jelas ini, lisensi regulasi dan neraca keuangan adalah penghalang alami. AI hanya akan mempercepat optimalisasi underwriting, pencegahan penipuan, dan efisiensi layanan pelanggan di belakang layar.

Morgan Stanley memperkirakan bank dan perusahaan keuangan konsumen akan sangat meningkatkan leverage operasional mereka dengan AI. Pada 2026 dan 2027, margin laba bank besar diperkirakan akan semakin meningkat.

Internet dan e-commerce: Generasi berikutnya dari “agentic commerce” akan berkembang besar

Morgan Stanley memprediksi bahwa “agentic commerce” yang mampu membandingkan harga dan memesan secara otomatis akan menjadi titik kunci berikutnya dari generative AI.

Ini akan membuat corong konsumen menjadi lebih dialogis, personal, dan interaktif. Morgan Stanley memperkirakan, pada 2030, agentic commerce akan menambah pengeluaran sebesar 50 hingga 115 miliar dolar AS di pasar e-commerce AS.

Platform dengan infrastruktur logistik besar, inventaris unik, dan kemampuan pengiriman yang kuat tidak akan tergantikan, malah akan memanfaatkan AI untuk memperbesar pangsa pasar online mereka.

Transportasi: Asset berat menikmati manfaat, asset ringan menghadapi risiko

Transportasi adalah salah satu industri yang paling mudah terpengaruh AI. Tetapi Morgan Stanley menunjukkan adanya perbedaan besar di dalamnya.

Operator dengan armada kendaraan, rel, dan gudang, akan menjadi penerima manfaat murni dari AI. AI fisik (truk otomatis, robot humanoid) secara struktural akan menurunkan biaya tenaga kerja yang besar dan meningkatkan utilisasi aset.

Sebaliknya, “broker logistik berbasis aset ringan” yang mengandalkan informasi asimetris menghadapi risiko terguling nyata. Generative AI sedang membuat kemampuan pencocokan pengiriman menjadi komoditas, yang akan terus menekan margin broker.

Properti dan asuransi komersial: Bisnis non-standar yang sangat kompleks sulit tergantikan

Untuk layanan properti komersial dan broker asuransi besar, pasar meremehkan tingkat kompleksitas bisnis mereka.

Polis bisnis besar memerlukan analisis kontrak yang rumit, pembangunan struktur risiko, dan pemeriksaan kepatuhan. Morgan Stanley menyatakan: “AI tidak dapat menggantikan pengetahuan profesional yang memerlukan akses pasar dan pengawasan regulasi ini.”

Di bidang properti komersial, aplikasi AI lebih bersifat ‘peningkatan’ daripada ‘penggantian’. Perusahaan yang padat tenaga kerja ini akan mengurangi biaya backend melalui AI. Morgan Stanley memperkirakan, otomatisasi AI di bidang REIT publik dan layanan CRE dapat memberikan dampak keuangan hingga 34 miliar dolar, setara 16% dari arus kas operasional mereka.

Kebenaran pasar tenaga kerja: Apakah AI akan menyebabkan pengangguran massal?

Kekhawatiran utama dari semua teori “gangguan AI” adalah bahwa AI akan menyebabkan pengangguran besar-besaran di kalangan pekerja kantoran, yang kemudian memicu resesi ekonomi dan penurunan konsumsi.

Morgan Stanley meninjau kembali 150 tahun perubahan teknologi (elektrifikasi, traktor, komputer, internet) dan menunjukkan bahwa sejarah membuktikan bahwa setiap inovasi teknologi besar secara mendalam mengubah struktur tenaga kerja, tetapi “tidak pernah menggantikan tenaga kerja.”

Sebaliknya, teknologi akan menciptakan pekerjaan baru. Morgan Stanley memperkirakan, seiring penerapan AI yang semakin mendalam, perusahaan tidak hanya akan membutuhkan “Chief AI Officer”, tetapi juga akan melahirkan profesi baru seperti “manajer produk-engineer hybrid”, “prediktor rantai pasok AI”, “genetic computing scientist”, dan lain-lain.

Singkatnya, gelombang teknologi baru memang membawa rasa sakit bagi tatanan lama. Tetapi saat pasar terlalu panik dan menyingkirkan aset berkualitas tinggi, kembali ke esensi bisnis — fokus pada data eksklusif perusahaan, hambatan aset fisik, dan potensi laba jangka panjang — adalah solusi terbaik untuk melewati siklus teknologi ini.