Munculnya pemrograman berbantuan AI memicu perdebatan tentang bahasa pemrograman mana yang akan berkembang pesat di masa depan yang terotomatisasi. Sebuah studi kasus produksi terbaru dari Strand, sebuah agensi pemasaran yang berbasis di London, menunjukkan bahwa bahasa-bahasa yang lebih baru dan dirancang dengan baik seperti Gleam mungkin memiliki keunggulan signifikan dibandingkan bahasa-bahasa yang sudah mapan dengan contoh legacy code selama puluhan tahun.
Kualitas Lebih Penting dari Kuantitas dalam Data Training AI
Asumsi tradisional bahwa model AI berkinerja lebih baik dengan lebih banyak contoh training sedang ditantang oleh para developer yang berargumen bahwa kualitas kode lebih penting daripada volume. Bahasa dengan dokumentasi yang dikurasi dengan hati-hati, gaya coding yang konsisten, dan praktik terbaik yang stabil mungkin menghasilkan kode yang dihasilkan AI yang superior dibandingkan bahasa dengan codebase yang luas namun tidak konsisten.
Pergeseran pemikiran ini menunjukkan bahwa bahasa yang menderita hukum Sturgeon - di mana 90% contoh online berkualitas buruk - sebenarnya mungkin menghambat performa AI daripada membantunya. Bahasa-bahasa yang lebih baru yang menghindari breaking changes dan mempertahankan standar coding yang terpadu dapat menyediakan lingkungan training yang lebih bersih untuk model AI.
Keunggulan BEAM untuk Reliabilitas
Pilihan Gleam untuk berjalan di mesin virtual BEAM, yang awalnya dikembangkan oleh Ericsson untuk switch telepon pada tahun 1980-an, menawarkan manfaat fault-tolerance yang unik. Platform ini membagi aplikasi menjadi proses-proses ringan yang dapat restart secara independen jika mengalami crash, mencegah kegagalan sistem secara menyeluruh.
Untuk sistem manajemen keuangan Strand, arsitektur ini terbukti sangat berharga ketika menangani integrasi layanan eksternal. Download nilai tukar mata uang dan sinkronisasi sistem manajemen proyek bisa gagal tanpa mempengaruhi aplikasi inti, memungkinkan tim untuk memperbaiki masalah tanpa gangguan pengguna.
BEAM: Bogdan/Björn's Erlang Abstract Machine, mesin virtual yang menjalankan program Erlang, Elixir, dan Gleam
Manfaat Platform BEAM:
- Arsitektur tahan kesalahan dari sistem telepon Ericsson tahun 1980-an
- Mendukung ribuan hingga jutaan proses ringan
- Restart proses independen tanpa crash seluruh sistem
- Komunikasi message-passing antar proses
- Isolasi otomatis terhadap kegagalan layanan eksternal
Fokus pada Developer Experience dan Maintainability
Penekanan pada tooling developer dan maintainability tampaknya memberikan dividen bagi early adopter. Waktu kompilasi yang cepat, pesan error yang membantu, dan tool formatting yang terintegrasi mengurangi gesekan yang biasanya terkait dengan adopsi bahasa pemrograman baru.
Bahasa dan tooling dengan lembut mendorong Anda untuk menggunakan gaya yang konsisten dan idiomatis, serta menulis dengan jelas dan sederhana tanpa mencoba terlalu pintar.
Pendekatan desain bahasa ini mungkin menjadi semakin penting karena tim development berusaha menyeimbangkan inovasi dengan kendala praktis seperti sumber daya terbatas dan kebutuhan untuk maintenance kode jangka panjang.
Fitur Utama Gleam:
- Kompilasi ke BEAM (Erlang VM) dan JavaScript
- Nol laporan crash di produksi di Strand selama 2 tahun
- Kompilasi cepat dengan tooling terintegrasi (formatting, dukungan LSP)
- Akses ke 40+ tahun library Erlang/Elixir yang telah teruji
- Framework OTP yang type-safe dengan kompatibilitas penuh
Implikasi Masa Depan untuk Adopsi Bahasa
Diskusi seputar bahasa yang ramah AI meluas melampaui sekadar kualitas data training. Beberapa developer membayangkan bahasa pemrograman yang dikirim dengan model AI khusus mereka sendiri, yang dilatih secara khusus pada contoh-contoh praktik terbaik yang dikurasi daripada seluruh internet.
Perdebatan ini menyoroti pertanyaan yang lebih luas yang dihadapi industri perangkat lunak: apakah harus mengoptimalkan untuk keterbatasan AI saat ini atau fokus pada menciptakan tool yang lebih baik untuk developer manusia, dengan mempercayai bahwa AI yang lebih baik akan secara alami mengikuti desain bahasa yang lebih baik.
Seiring tool coding berbantuan AI terus berkembang, bahasa pemrograman yang memprioritaskan kejelasan, konsistensi, dan rapid feedback loop mungkin menemukan diri mereka dengan keunggulan kompetitif yang tidak terduga dalam lanskap development yang semakin terotomatisasi.
Referensi: Optimising for maintainability A case study of Gleam in production at Strand