Pematangsiantar, MISTAR.ID (26/8/2026) — Teknologi yang beberapa tahun lalu masih terdengar seperti fiksi ilmiah kini perlahan bergerak dari laboratorium menuju penggunaan nyata. Kecerdasan buatan (AI), komputasi kuantum, bioteknologi, robotika, material maju, energi generasi berikutnya, hingga teknologi antariksa menjadi bagian dari gelombang deep tech yang berpotensi mengubah industri.

Deep tech berbeda dari sekadar produk teknologi baru. Istilah ini merujuk pada inovasi yang bertumpu pada terobosan sains atau rekayasa, umumnya membutuhkan riset panjang, keahlian khusus, infrastruktur, serta modal besar sebelum dapat digunakan secara luas.

Perkembangan terbaru juga menunjukkan bahwa teknologi-teknologi tersebut semakin sulit dilihat sebagai bidang yang berdiri sendiri.

World Economic Forum (WEF) dalam Technology Convergence: The New Logic for Competitive Advantage yang terbit April 2026 menyoroti delapan domain yang semakin saling terhubung, yakni AI, omni computing, engineering biology, robotika, advanced materials, spatial intelligence, komputasi kuantum, dan energi generasi berikutnya. Menurut WEF, keunggulan tidak lagi semata ditentukan oleh siapa yang memiliki teknologi paling canggih, tetapi siapa yang mampu menggabungkan dan menerapkannya dalam sistem nyata.

Sementara itu, Stanford Emerging Technology Review 2026 memetakan 10 bidang teknologi frontier, termasuk AI, bioteknologi, energi, material science, kuantum, robotika, semikonduktor, dan teknologi antariksa. Stanford juga menekankan bahwa berbagai bidang tersebut semakin beririsan dan saling mendorong perkembangan satu sama lain.

Lantas, deep tech apa saja yang layak dipantau sepanjang 2026?

1. AI: Dari Chatbot Menuju AI Agent

AI menjadi salah satu teknologi yang paling cepat masuk ke berbagai sektor. Perkembangannya kini bergerak melampaui chatbot dan generative AI menuju AI agent, multimodal AI, scientific AI, hingga physical AI.

AI agent dirancang untuk menjalankan rangkaian tugas dengan tingkat otonomi yang lebih tinggi. Di sisi lain, AI untuk sains mulai membantu peneliti menghasilkan hipotesis, menganalisis data, merancang eksperimen, serta mempercepat proses penemuan di berbagai bidang.

IEEE dalam kajian teknologi 2026 menyebut 96 persen responden teknologinya memperkirakan inovasi, eksplorasi, dan adopsi agentic AI terus meningkat pesat. Stanford AI Index 2026 juga mencatat adopsi AI oleh organisasi telah mencapai 88 persen.

Namun, ukuran keberhasilan AI tidak lagi cukup dilihat dari kemampuan model. Biaya komputasi, konsumsi energi, keamanan, keandalan, transparansi, serta kemampuan menghasilkan nilai ekonomi nyata akan semakin menentukan.

Dengan kata lain, pertanyaan pentingnya bukan lagi sekadar seberapa pintar AI, tetapi seberapa andal dan ekonomis AI ketika digunakan dalam pekerjaan nyata.

2. Komputasi Kuantum: Mengejar Komputer yang Benar-Benar Berguna

Komputasi kuantum menawarkan pendekatan berbeda dari komputer konvensional dengan memanfaatkan prinsip mekanika kuantum.

Teknologi ini berpotensi digunakan untuk persoalan tertentu dalam kriptografi, simulasi kimia, pengembangan material, obat-obatan, dan optimasi. Namun, tantangannya juga besar, terutama dalam menjaga qubit tetap stabil dan mengoreksi kesalahan.

Karena itu, indikator kemajuan komputasi kuantum tidak cukup hanya melihat jumlah qubit.

Kemampuan melakukan error correction, kualitas qubit, logical qubits, serta kemampuan menyelesaikan persoalan yang benar-benar memberikan keunggulan dibanding komputer klasik menjadi ukuran yang lebih penting.

Stanford Emerging Technology Review 2026 mencatat komputasi kuantum menunjukkan kemajuan menuju persoalan praktis, termasuk desain material dan aplikasi kimia. Stanford juga menilai teknologi kuantum akan tetap bersifat khusus sampai tersedia algoritma dan sistem yang memberikan manfaat nyata dalam skala yang lebih luas.

Jadi, 2026 bukan semata perlombaan menuju komputer kuantum dengan angka qubit terbesar, melainkan menuju quantum advantage yang benar-benar berguna.

3. Bioteknologi: Ketika Biologi Mulai Dapat Diprogram

Bioteknologi dan synthetic biology membawa perubahan pada cara manusia merancang obat, terapi, pangan, hingga proses manufaktur.

Perkembangan AI membuat perubahan tersebut semakin cepat. Model komputasi dapat membantu menganalisis sistem biologis, memprediksi struktur protein, merancang molekul, serta menyaring kandidat sebelum masuk ke tahap pengujian laboratorium.

Stanford mencatat AI semakin banyak digunakan dalam sains, termasuk biologi, kimia, fisika, dan astronomi. Publikasi ilmiah terkait AI di bidang ilmu alam juga terus meningkat.

Area yang perlu diperhatikan mencakup gene editing, desain protein berbasis AI, biomanufacturing, terapi baru, serta autonomous labs.

Di sinilah konvergensi mulai terlihat jelas. WEF mencatat laboratorium otonom dapat menggabungkan AI, robotika, engineering biology, komputasi, dan teknologi lain untuk menjalankan eksperimen secara lebih cepat dan konsisten.

Tantangan berikutnya adalah mengubah hasil riset menjadi produk yang aman, efektif, terjangkau, dan dapat diproduksi dalam skala besar.

4. Robotika: Ketika AI Memiliki Tubuh

AI selama ini terutama beroperasi di dunia digital. Robotika membawa kemampuan tersebut ke dunia fisik.

Kombinasi AI, sensor, aktuator, visi komputer, dan sistem kendali menghasilkan apa yang semakin sering disebut physical AI. Teknologi ini membuka peluang bagi robot yang tidak hanya menjalankan instruksi terprogram, tetapi juga mampu memahami lingkungan dan beradaptasi terhadap perubahan.

Robot humanoid menjadi salah satu perkembangan yang paling banyak mendapat perhatian. Namun, tantangan sebenarnya bukan sekadar membuat robot dapat berjalan, berbicara, atau meniru gerakan manusia.

Pertanyaan yang lebih penting adalah: pekerjaan apa yang benar-benar dapat diselesaikan robot, seberapa andal kemampuannya, dan berapa biaya untuk setiap tugas?

IEEE mencatat 52 persen pemimpin teknologi yang disurvei memperkirakan AI akan memberikan pengaruh terbesar pada robotika dibandingkan teknologi lain pada 2026.

WEF juga melihat kombinasi AI, robotika, spatial intelligence, dan teknologi pendukung lainnya mulai menghasilkan sistem robotik yang mampu bekerja dalam lingkungan kompleks.

Karena itu, perkembangan robotika perlu dinilai dari produktivitas dan keekonomian, bukan hanya dari seberapa mirip robot tersebut dengan manusia.

5. Advanced Materials: Fondasi Teknologi yang Sering Luput

Material maju mungkin tidak sepopuler AI atau robot humanoid, tetapi hampir seluruh teknologi fisik bergantung padanya.

Baterai, semikonduktor, kendaraan listrik, panel surya, pesawat, perangkat medis hingga infrastruktur membutuhkan material dengan karakteristik yang semakin spesifik.

Perkembangan materials informatics turut mengubah proses tersebut. AI dan komputasi dapat digunakan untuk menyaring serta memprediksi kandidat material baru sebelum seluruh kemungkinan diuji secara fisik.

Area yang layak dipantau antara lain baterai solid-state, material semikonduktor baru, perovskite, nanomaterial, serta material dengan karakteristik khusus untuk energi dan elektronik.

WEF memasukkan advanced materials sebagai salah satu dari delapan domain utama dalam konvergensi teknologi, sementara Stanford menempatkan materials science sebagai salah satu bidang teknologi frontier dalam kajian 2026.

Kemajuan di bidang ini sering tidak terlihat oleh konsumen. Namun, ketika material baru berhasil menurunkan biaya atau meningkatkan performa, dampaknya dapat menjalar ke banyak industri sekaligus.

6. Energi Generasi Berikutnya: Pertarungan Ada pada Biaya dan Skala

Hampir semua deep tech membutuhkan energi.

Pusat data AI membutuhkan listrik dalam jumlah besar. Robot membutuhkan sumber daya yang efisien. Kendaraan listrik membutuhkan baterai. Industri membutuhkan pasokan listrik yang stabil dan terjangkau.

Karena itu, energi generasi berikutnya menjadi salah satu bidang strategis yang perlu diperhatikan. Teknologinya mencakup baterai generasi baru, energi surya maju, panas bumi, hidrogen, hingga fusi.

Tantangan utamanya relatif sederhana: apakah teknologi tersebut mampu menghasilkan atau menyimpan energi dengan biaya kompetitif dan dalam skala besar?

Teknologi yang berhasil di laboratorium belum tentu berhasil di pasar. Biaya, efisiensi, umur pakai, keamanan, infrastruktur, dan kemampuan manufaktur akan menentukan teknologi mana yang benar-benar dapat berkembang.

WEF menunjukkan bahwa kombinasi advanced materials, energi generasi berikutnya, AI, komputasi, dan spatial intelligence mulai membentuk sistem energi yang lebih cerdas, termasuk dalam penyimpanan dan pengelolaan jaringan listrik.

Artinya, masa depan energi tidak hanya ditentukan oleh sumber energi baru, tetapi juga oleh kemampuan mengintegrasikan pembangkitan, penyimpanan, jaringan, dan perangkat digital.

7. Space Tech: Dari Eksplorasi Menuju Infrastruktur

Teknologi antariksa juga mengalami perubahan besar.

Antariksa tidak lagi hanya berkaitan dengan misi eksplorasi pemerintah. Satelit kini menopang komunikasi, navigasi, observasi Bumi, layanan keuangan, internet, hingga berbagai aplikasi komersial.

Stanford Emerging Technology Review 2026 menyebut meningkatnya peran sektor swasta mendorong perkembangan peluncuran, kendaraan antariksa, komunikasi, dan layanan berbasis satelit. Stanford juga menyoroti bahwa antariksa merupakan sumber daya yang semakin strategis di tengah bertambahnya satelit dan persoalan sampah antariksa.

Area yang layak dipantau mencakup sistem satelit, komunikasi, observasi Bumi, robotika, kendaraan antariksa, logistik di orbit, serta teknologi untuk eksplorasi Bulan.

Perkembangannya juga semakin terhubung dengan bidang lain. AI dibutuhkan untuk mengolah data dan mengoperasikan sistem secara otonom, robotika dibutuhkan untuk bekerja di lingkungan ekstrem, sedangkan material dan energi menentukan kemampuan kendaraan serta perangkat antariksa.

Dengan demikian, space tech perlahan bergeser dari sekadar alat eksplorasi menjadi bagian dari infrastruktur ekonomi dan teknologi.

Bukan Teknologinya, tetapi Konvergensinya

Hal paling menarik dari tujuh bidang tersebut justru bukan masing-masing teknologi secara terpisah.

Perubahan terbesar berpotensi muncul ketika teknologi-teknologi itu bertemu.

AI dapat membantu merancang obat dan material. AI juga dapat menjadi otak robot. Robot dapat digunakan dalam eksplorasi antariksa. Material baru dapat meningkatkan performa baterai. Komputasi kuantum berpotensi membantu persoalan tertentu dalam kimia dan material.

Inilah yang disebut WEF sebagai technology convergence.

Dalam laporan 2026, WEF menekankan delapan domain teknologi yang semakin terhubung untuk menciptakan kemampuan yang tidak dapat dihasilkan satu teknologi saja. Laporan itu juga menunjukkan bahwa tantangan utama semakin bergeser dari sekadar menemukan teknologi baru menuju kemampuan mengintegrasikannya dengan manusia, data, proses, dan infrastruktur.

Contohnya sudah mulai terlihat.

Di bidang kesehatan, robotika, AI, sensor, dan spatial computing dapat digabungkan untuk menghasilkan sistem bedah yang lebih presisi. Di manufaktur, digital twin, AI, robotika, dan komputasi memungkinkan proses produksi dipantau dan dioptimalkan secara lebih dinamis. Di laboratorium, AI dan robotika dapat mengotomatisasi eksperimen. Sementara di sektor energi, AI, baterai, material maju, dan jaringan listrik cerdas dapat bekerja sebagai satu sistem.

Dengan kata lain, masa depan deep tech kemungkinan bukan tentang satu teknologi yang menjadi pemenang.

Pemenangnya bisa jadi adalah ekosistem teknologi yang mampu saling memperkuat.

Apa yang Perlu Dipantau pada 2026?

Menilai perkembangan deep tech membutuhkan indikator yang lebih konkret daripada sekadar jumlah investasi, publikasi, atau demonstrasi teknologi.

Pertama, tingkat kematangan teknologi. Apakah teknologi masih berada pada tahap eksperimen, prototipe, uji coba, atau sudah digunakan secara komersial?

Kedua, biaya. Teknologi yang sangat canggih tetapi terlalu mahal akan sulit mencapai pasar yang lebih luas.

Ketiga, reliabilitas. Teknologi harus mampu bekerja secara konsisten dalam kondisi nyata, bukan hanya berhasil dalam demonstrasi yang terkontrol.

Keempat, kemampuan manufaktur. Satu prototipe yang berhasil belum berarti teknologi tersebut siap diproduksi ribuan atau jutaan unit.

Kelima, regulasi dan infrastruktur. Teknologi tertentu membutuhkan perubahan aturan, standar, rantai pasok, tenaga ahli, hingga infrastruktur pendukung sebelum dapat digunakan secara luas.

Keenam, kemampuan integrasi. Semakin pentingnya konvergensi berarti teknologi harus dapat bekerja dengan sistem yang sudah ada, bukan berdiri sendiri.

Stanford menekankan bahwa terobosan ilmiah merupakan syarat penting, tetapi bukan jaminan keberhasilan inovasi. Faktor ekonomi, politik, sosial, kebijakan, dan regulasi juga dapat menentukan apakah sebuah teknologi bergerak dari riset menuju penggunaan nyata.

Dari Teknologi Mustahil Menjadi Teknologi Biasa

Deep tech membutuhkan waktu lebih panjang dibandingkan inovasi digital yang dapat diluncurkan hanya dengan pembaruan perangkat lunak.

Namun, ketika hambatan teknis, biaya, regulasi, dan manufaktur mulai teratasi, perubahan dapat berlangsung jauh lebih cepat.

Itulah alasan tujuh bidang tersebut layak dipantau pada 2026. Bukan semata karena semuanya terdengar futuristis, melainkan karena sebagian di antaranya sudah mulai memasuki fase penggunaan nyata.

AI bahkan telah mencapai adopsi luas, sementara bidang seperti robotika, bioteknologi, material maju, energi, kuantum, dan teknologi antariksa terus membangun fondasi untuk aplikasi yang lebih matang.

Pada akhirnya, pertanyaan yang paling relevan bukan lagi apakah teknologi tersebut mungkin, melainkan kapan teknologi itu menjadi cukup murah, aman, andal, dan mudah diproduksi untuk digunakan secara luas.

Di titik itulah deep tech berhenti menjadi teknologi masa depan dan mulai menjadi bagian dari infrastruktur kehidupan sehari-hari.

(wef/stanford/ieee/*/hm27)