AI Sudah Bisa Lipat Baju & Masak Sendiri! Ini yang Terjadi di CES 2026
0 menit baca
Di CES 2026 yang baru saja berlangsung di Las Vegas, tema "physical AI" mendominasi panggung. Puluhan demo robot humanoid memukau pengunjung, menunjukkan bagaimana AI kini bisa menangani pekerjaan rumah tangga sehari-hari. Contoh paling mencolok adalah LG CLOiD, robot rumah tangga AI-powered yang mendemonstrasikan visi "zero labor home".
Robot ini menggunakan AI dan teknologi vision untuk melipat baju, memasak, mengambil barang dari kulkas, memasukkan pakaian ke mesin cuci, hingga mengosongkan dishwasher – meski masih lambat dan dalam tahap demo, ini menandai langkah besar menuju otomatisasi rumah tangga penuh.
Selain LG, perusahaan seperti SwitchBot dengan Onero H1, Neura Robotics, dan X-Humanoid juga memamerkan robot yang mampu melipat laundry, menyortir barang, atau berinteraksi secara otonom.
NVIDIA CEO Jensen Huang dalam keynote-nya menekankan "physical AI" sebagai evolusi besar, dengan model seperti Groot untuk humanoid robotic system yang fokus pada mobilitas, lokomosi, dan interaksi multimodal. Banyak analis menyebut CES 2026 sebagai "tahun physical AI lahir", di mana robot berpindah dari demo laboratorium ke pilot skala kecil di pabrik dan rumah.
Pendorong utama tren ini adalah multi-agent systems (MAS) atau sistem multi-agen. AI agents tak lagi bekerja sendirian; mereka berkolaborasi seperti tim manusia. Satu agen spesialisasi riset, agen lain eksekusi, dan yang lain koordinasi – menghasilkan efisiensi luar biasa untuk tugas kompleks.
Menurut Gartner, multi-agent systems masuk sebagai salah satu Top Strategic Technology Trends for 2026. Prediksi Gartner: hingga akhir 2026, 40% aplikasi enterprise akan terintegrasi dengan task-specific AI agents (naik dari kurang dari 5% di 2025). Bahkan, 70% MAS pada 2027 akan menggunakan agen spesialisasi sempit untuk akurasi lebih tinggi dan koordinasi lebih rumit.
Di level perusahaan, AI-native platforms diprediksi menjadi standar. Multi-agent orchestration memungkinkan workflow otomatis seperti optimalisasi supply chain, R&D, atau customer service tanpa intervensi manusia konstan. Framework seperti CrewAI, AgentFlow, dan AutoGen semakin matang, mendukung skala jutaan agen dengan keamanan dan integrasi tinggi.
Tapi, ada catatan penting: meski menjanjikan, physical AI dan agentic AI masih hadapi tantangan. Gerakan robot masih lambat dibanding manusia, konsumsi energi tinggi, isu etika (pengawasan agen otonom), dan risiko kegagalan proyek (Gartner prediksi >40% agentic AI projects dibatalkan hingga 2027 karena biaya atau governance kurang). Namun, momentumnya tak terbendung – dari rumah tangga hingga industri, AI kini "bergerak" di dunia nyata.
Ini visual menarik dari CES 2026 yang menunjukkan physical AI dalam aksi:
