Dunia teknologi sedang mengalami diskusi sengit tentang apakah prompt engineering benar-benar memenuhi syarat sebagai engineering. Perdebatan ini semakin menguat seiring dengan semakin luasnya penggunaan alat AI dan perusahaan yang semakin banyak merekrut spesialis untuk merancang prompt yang lebih baik untuk large language model.
Pembagian Sains vs Engineering
Anggota komunitas terpecah dalam mengklasifikasikan pekerjaan prompt. Beberapa berpendapat bahwa hal ini lebih dekat dengan penelitian ilmiah daripada engineering tradisional. Ketika dilakukan dengan benar menggunakan metode pengujian dan evaluasi yang sistematis, prompting melibatkan penemuan properti sistem AI yang sudah ada daripada membangun yang baru dari awal. Pendekatan ini memerlukan eksperimen yang cermat untuk memverifikasi bahwa berbagai input menghasilkan output yang diinginkan di berbagai skenario.
Yang lain memandang prompting sebagai bentuk seni yang memerlukan pemahaman terhadap sistem yang telah direkayasa. Mereka membandingkan prompter yang terampil dengan pewawancara yang baik yang tahu bagaimana memandu percakapan tanpa mengendalikannya sepenuhnya. Kuncinya terletak pada mengajukan pertanyaan yang tepat untuk mengekstrak respons yang bermakna dari model AI.
Perspektif Utama Komunitas tentang Prompt Engineering:
- Pendekatan sains: Pengujian sistematis dengan evaluasi untuk memverifikasi output di berbagai rentang input yang luas
- Pendekatan seni/wawancara: Memahami dasar-dasar LLM untuk memandu percakapan dan mengarahkan model ke informasi yang relevan
- Pendekatan hyperparameter: Memperlakukan prompt sebagai parameter yang memerlukan eksperimen sistematis
- Pandangan skeptis: Kekhawatiran tentang manajemen yang menggantikan keahlian teknis dengan skrip prompt sederhana
Perspektif Hyperparameter
Sudut pandang yang lebih teknis memperlakukan prompt sebagai hyperparameter yang memerlukan eksperimen sistematis. Tanpa pendekatan yang ketat ini, pembuatan prompt menjadi sekadar takhayul daripada praktik yang disiplin. Perspektif ini menekankan perlunya pengujian terstruktur dan hasil yang dapat diukur.
Tidak, prompt adalah hyperparameter. Jika Anda tidak memperlakukannya seperti itu dan bereksperimen secara sistematis, itu hanya takhayul.
Dampak Profesional dan Skeptisisme
Perdebatan ini meluas melampaui terminologi hingga ke kekhawatiran tempat kerja yang nyata. Beberapa engineer khawatir bahwa manajemen mungkin memandang prompt engineering sebagai pengganti sederhana untuk keterampilan teknis tradisional. Ada skeptisisme tentang apakah merancang prompt benar-benar dapat menggantikan pemahaman mendalam tentang infrastruktur dan sistem.
Diskusi ini juga menyentuh ketegangan yang lebih luas dalam komunitas engineering, mirip dengan perdebatan historis tentang apakah pengembangan perangkat lunak memenuhi syarat sebagai engineering yang sesungguhnya. Ini menunjukkan bahwa kontroversi prompt engineering saat ini mencerminkan pertanyaan yang lebih mendalam tentang apa yang merupakan pekerjaan teknis yang sah.
Evolusi Terminologi:
- Istilah asli: " Prompt Engineering "
- Istilah terbaru (per Juli 2025): " Context Engineering ", " Context Prompting ", " Context Manipulation "
- Konsep terkait: " Rules for AI ", " Large Context Windows "
Melihat ke Depan
Seiring dengan terus berkembangnya model AI dan alternatif lokal yang semakin populer karena masalah konsistensi dengan layanan hosted, peran dan definisi pekerjaan terkait prompt kemungkinan akan terus berubah. Apakah itu disebut engineering, sains, atau seni, komunitas sepakat bahwa prompting yang efektif memerlukan keterampilan, pemahaman, dan pendekatan sistematis untuk mencapai hasil yang dapat diandalkan.
Referensi: Prompting LLMs is not engineering