Selama lebih dari satu dekade, tolak ukur utama kesuksesan kecerdasan buatan (AI) selalu bertumpu pada satu hal: tingkat akurasi prediksi. Namun, seiring berjalannya waktu, para praktisi data mulai menyadari sebuah realitas penting bahwa akurasi yang tinggi tidak selalu berbanding lurus dengan ketepatan pengambilan keputusan. Di sinilah Causal AI kecerdasan buatan yang bertumpu pada penalaran sebab-akibat mulai mengambil alih perhatian. Pendekatan ini secara perlahan menggeser dominasi machine learning (ML) konvensional dengan menawarkan solusi atas pertanyaan strategis yang selama ini tidak bisa dijawab oleh sekadar prediksi data.

Akar permasalahannya terletak pada kenyataan bahwa ML klasik dirancang khusus untuk mengidentifikasi korelasi, bukan hubungan kausalitas. Model prediktif sangat mahir menjawab “apa yang akan terjadi”, tetapi sering kali gagal menjawab kebutuhan esensial para pemangku kepentingan: “apa yang sebaiknya kita lakukan”. Mengacu pada kerangka Ladder of Causation (Tangga Kausalitas) dari ilmuwan Judea Pearl, mayoritas model ML saat ini tertahan di tingkat pertama, yaitu sekadar mengenali pola atau asosiasi. Padahal, keputusan bisnis yang solid menuntut pemahaman pada tingkat intervensi (tindakan) dan kontrafaktual (pengandaian). Mengandalkan korelasi semata bisa berakibat fatal, seperti yang pernah terjadi dalam sejarah medis di mana studi terapi hormon sempat menghasilkan kesimpulan keliru akibat faktor perancu (confounder) yang terabaikan.

Kabar baiknya, relevansi Causal AI saat ini tidak lagi sebatas gagasan konseptual berkat kematangan teknologi pendukungnya. Analisis kausal yang dahulu terkungkung dalam perhitungan ekonometrika rumit kini telah berevolusi menjadi perangkat lunak yang praktis. Transformasi ini dibuktikan dengan kehadiran pustaka seperti DoWhy dari Microsoft, yang memandu pengguna mulai dari memodelkan asumsi hingga menyangkal hasil analisisnya sendiri secara sistematis. Berbagai perusahaan teknologi raksasa pun telah mengadopsi sistem ini dalam operasional nyata mereka. Uber telah mengembangkan CausalML untuk mengestimasi dampak dari sebuah perlakuan bisnis, sementara Netflix dan Amazon menggunakan pendekatan kausal untuk menyempurnakan sistem rekomendasi dan menganalisis akar masalah secara presisi.

Pergeseran paradigma ini membawa implikasi langsung bagi sektor strategis seperti akuntansi, keuangan, dan riset Environmental, Social, and Governance (ESG). Sebagai contoh, model prediksi ML mungkin andal dalam mendeteksi nasabah berisiko kredit macet atau pelanggan yang akan berhenti berlangganan (churn), namun hanya pendekatan kausal yang mampu menentukan intervensi mana yang paling efektif untuk mencegah risiko tersebut. Di ranah ESG, metodologi ini membantu membedakan secara objektif apakah transparansi perusahaan benar-benar menghasilkan kinerja yang lebih baik, atau sekadar efek bias seleksi. Meski begitu, penerapan Causal AI menuntut kedisiplinan tinggi; para analis diwajibkan untuk memetakan asumsi sebab-akibat mereka secara transparan melalui Directed Acyclic Graph (DAG), karena asumsi yang salah justru dapat memicu estimasi yang lebih menyesatkan daripada sekadar korelasi biasa.

Pada akhirnya, kehadiran Causal AI tidak dirancang untuk mematikan machine learning prediktif, melainkan untuk melengkapinya dalam fase transisi dari sekadar pengenalan

pola menuju pengambilan keputusan. Kemampuan memprediksi masa depan tentu akan selalu bernilai, tetapi keahlian untuk merumuskan tindakan terbaik sekaligus membuktikan keandalan logika di balik tindakan tersebut kini menjadi kompetensi yang jauh lebih mahal. Tantangan bagi para profesional dan analis saat ini bukan lagi sekadar memutuskan apakah mereka perlu mempelajari inferensi kausal, melainkan seberapa cepat mereka mampu menguasainya untuk menghadapi dinamika industri yang semakin kompleks.

Refrence :

• Hernán, M. A. (2019). A second chance to get causal inference right: A classification of data science tasks. CHANCE, 32(1), 42–49.
• Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference and counterfactual prediction in machine learning for actionable healthcare. Nature Machine Intelligence, 2(8), 369–375.
• Luijken, K., Groenwold, R. H. H., van Smeden, M., Strohmaier, S., & Heinze, G. (2021). Prediction or causality? A scoping review of their conflation within current observational research. European Journal of Epidemiology, 37(1), 35–46.
• Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference (2nd ed.). Cambridge University Press.
• Pearl, J., & Mackenzie, D. (2018). The book of why: The new science of cause and effect. Basic Books.
• Rajan, K. (2026, March 23). Causal inference is eating machine learning. Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/causal-inference-is-eating-machine-learning/
• Sharma, A., & Kiciman, E. (2020). DoWhy: An end-to-end library for causal inference. Microsoft Research / PyWhy. https://github.com/py-why/dowhy