Komunitas pengembangan perangkat lunak sedang bergulat dengan pertanyaan mendasar: Seiring tools coding AI menjadi lebih canggih, haruskah developer fokus membangun perangkat lunak yang lebih baik atau khawatir akan digantikan sepenuhnya? Perdebatan ini semakin intensif menyusul diskusi seputar Agentic Engineering - konsep menggabungkan keahlian manusia dengan tools AI untuk menciptakan perangkat lunak yang superior.
Percakapan ini berpusat pada apakah bantuan AI meningkatkan keahlian programming atau mengurangi kebutuhan akan keterampilan coding tradisional. Beberapa developer berargumen bahwa AI telah membuat mereka menjadi pengrajin yang lebih baik, memungkinkan mereka fokus pada keputusan desain tingkat tinggi daripada terjebak dalam detail implementasi.
AI sebagai Peningkat Keahlian
Banyak developer melaporkan bahwa tools AI telah meningkatkan kemampuan mereka untuk menciptakan perangkat lunak berkualitas. Mereka kini dapat mengeksplorasi fitur-fitur nice-to-have yang sebelumnya tidak sepadan dengan waktu riset yang diperlukan. Alih-alih menghabiskan berjam-jam googling untuk solusi dan membaca dokumentasi, developer dapat dengan cepat membuat prototipe ide dan melakukan iterasi pada desain.
Pergeseran ini memungkinkan lebih banyak waktu untuk pemikiran arsitektural dan pertimbangan pengalaman pengguna. Developer menggambarkan dapat menangani codebase yang tidak familiar dengan lebih percaya diri, terutama ketika bekerja lintas zona waktu di mana bantuan manusia tidak segera tersedia.
Namun, efisiensi ini datang dengan trade-off. Beberapa berargumen bahwa proses riset itu sendiri berharga untuk pembelajaran, dan bahwa menyerahkan pemahaman kepada tools AI dapat menciptakan kesenjangan pengetahuan.
Dampak Produktivitas Developer:
- Mengurangi waktu yang dihabiskan untuk riset dan dokumentasi
- Iterasi yang lebih cepat pada ide-ide desain
- Kemampuan yang lebih baik untuk bekerja dengan codebase yang tidak familiar
- Lebih banyak waktu tersedia untuk arsitektur tingkat tinggi
- Eksplorasi yang lebih baik terhadap fitur-fitur "nice-to-have"
Keterbatasan Bantuan AI
Meskipun ada antusiasme, developer secara konsisten menemui hambatan dengan tools AI saat ini. Kode autentikasi yang tidak berfungsi, saran yang kembali ke percobaan yang sebelumnya gagal, dan bug halus dalam implementasi kompleks tetap menjadi masalah umum. Tools ini unggul dalam menghasilkan kode boilerplate dan menangani tugas-tugas sederhana, tetapi kesulitan dengan masalah bernuansa yang memerlukan pengetahuan domain yang mendalam.
Namun sering kali masih 90% sampai di sana, jadi tool ini cukup berharga. Tapi apakah 'training pada standar kualitas personal Anda' dapat dicapai?
Keterbatasan ini telah memicu perdebatan tentang apakah AI benar-benar dapat menggerakkan agen otonom atau hanya menyediakan fungsionalitas autocomplete yang canggih. Kesenjangan antara kemampuan saat ini dan visi agen coding yang sepenuhnya otonom tetap signifikan.
Keterbatasan Tool AI Saat Ini:
- Autentikasi dan kode keamanan sering mengalami kegagalan
- Terjebak dalam loop pada solusi yang gagal tanpa belajar dari kesalahan
- Kesulitan dengan detail implementasi yang rumit
- Pemahaman terbatas terhadap logika domain yang kompleks
- Tidak dapat menggantikan pengambilan keputusan arsitektural
Masa Depan Peran Programming
Diskusi telah berkembang melampaui produktivitas individu untuk mempertanyakan masa depan programming sebagai profesi. Beberapa memprediksi bahwa software engineering tradisional akan bertransformasi menjadi manajemen agen, di mana developer terutama mendefinisikan persyaratan daripada menulis kode. Yang lain berargumen bahwa pandangan ini terlalu menyederhanakan kompleksitas pengembangan perangkat lunak dan pemahaman yang diperlukan untuk menentukan persyaratan dengan benar.
Perdebatan ini mencerminkan kekhawatiran yang lebih luas tentang bagaimana keuntungan produktivitas dari AI akan didistribusikan. Sementara beberapa developer berharap dapat merebut kembali waktu untuk kehidupan pribadi, yang lain khawatir tentang peningkatan tekanan untuk menggandakan output mereka untuk pemberi kerja.
Trade-off Kualitas vs Kecepatan
Tema yang berulang dalam diskusi komunitas adalah ketegangan antara shipping dengan cepat dan mempertahankan kualitas kode. Developer mengakui bahwa bahkan dengan bantuan AI, tantangan mendasar membangun sistem yang dapat dipelihara dan dirancang dengan baik tetap ada. Tools ini mungkin membantu menghasilkan kode lebih cepat, tetapi tidak secara otomatis memecahkan masalah arsitektural atau mencegah technical debt.
Beberapa developer mengungkapkan frustrasi bahwa meskipun upaya mereka untuk menciptakan perangkat lunak berkualitas tinggi, baik pemberi kerja maupun konsumen tampaknya tidak menghargai keahlian. Sentimen ini menyoroti disconnect antara ideal engineering dan realitas pasar.
Perdebatan ini pada akhirnya mencerminkan perjuangan berkelanjutan industri perangkat lunak untuk menyeimbangkan kecepatan inovasi dengan keberlanjutan jangka panjang. Seiring tools AI terus berkembang, komunitas perlu menentukan cara memanfaatkan kekuatan mereka sambil mempertahankan wawasan manusia yang menciptakan perangkat lunak yang benar-benar luar biasa.
Referensi: The Case for Software Craftsmanship in the Era of Vibes