Munculnya alat coding bertenaga AI telah memicu perdebatan sengit di kalangan pengembang perangkat lunak tentang apakah teknologi ini menciptakan lebih banyak masalah daripada solusi. Meskipun AI dapat dengan cepat menghasilkan ribuan baris kode, semakin banyak profesional industri yang memperingatkan bahwa kemudahan ini datang dengan biaya tersembunyi yang dapat membebani perusahaan selama bertahun-tahun ke depan.
Filosofi Code-as-Debt Mendapat Dukungan
Argumen utama berkisar pada pandangan kode sebagai bentuk utang daripada aset. Dalam kerangka kerja ini, setiap baris kode mewakili kewajiban masa depan - kode tersebut harus dipelihara, dipahami, di-debug, dan diperbarui dari waktu ke waktu. Ketika alat AI menghasilkan kode dalam jumlah besar dengan cepat, mereka pada dasarnya menciptakan utang teknis instan yang harus dilayani oleh tim pengembangan tanpa batas waktu.
Perspektif ini menantang asumsi umum bahwa lebih banyak kode sama dengan lebih banyak produktivitas. Sebaliknya, ini menunjukkan bahwa perusahaan harus fokus pada penulisan kode minimum yang diperlukan untuk mencapai tujuan mereka, memprioritaskan kualitas dan kemudahan pemeliharaan daripada kuantitas.
Kerangka Perbandingan Utang Kode
- Company A: 1 juta baris kode untuk fungsi yang serupa
- Company B: 100.000 baris kode untuk fungsi yang serupa
- Hasil: Company B memiliki beban pemeliharaan yang lebih rendah dan kemampuan modifikasi yang lebih cepat
Kekhawatiran Komunitas tentang Kualitas Kode Buatan AI
Developer berpengalaman mengangkat bendera merah tentang kualitas dan kemudahan pemeliharaan kode buatan AI. Banyak yang berpendapat bahwa masalah sebenarnya bukan hanya volume kode, tetapi seberapa baik kode tersebut dapat dipahami dan dimodifikasi oleh developer manusia. Kode yang kurang terdokumentasi, ditulis dengan rumit dengan nama variabel yang tidak jelas dapat menciptakan utang teknis yang jauh lebih besar daripada kode yang verbose tetapi terstruktur dengan baik.
Jutaan LOC yang dihasilkan oleh alat AI hanyalah jaminan kerja bagi developer berpengalaman, dengan asumsi masih cukup banyak yang tersisa pada saat perusahaan menyadari jumlah utang yang telah mereka timbun.
Kekhawatiran ini meluas melampaui fungsionalitas langsung hingga kesehatan proyek jangka panjang. Ketika developer menggunakan AI untuk menghasilkan kode tanpa sepenuhnya memahami apa yang dilakukannya, mereka kehilangan proses pembelajaran yang datang dengan menulis kode secara manual. Kesenjangan pengetahuan ini dapat menjadi masalah ketika bug muncul atau fitur perlu dimodifikasi.
Faktor-Faktor Utama Technical Debt
- Waktu yang diperlukan untuk memahami codebase
- Kemudahan dalam melakukan perubahan dan pengembangan
- Kualitas keterbacaan kode dan dokumentasi
- Pengetahuan developer dan pembangunan teori
- Kebutuhan pemeliharaan jangka panjang
Masalah Theory-Building
Kekhawatiran yang sangat bernuansa melibatkan apa yang disebut developer sebagai theory building - pemahaman mendalam tentang cara kerja sistem yang datang dari merancang dan mengimplementasikannya sendiri. Kritikus berpendapat bahwa sangat bergantung pada generasi kode AI mencegah developer membangun pemahaman teoretis tentang sistem mereka sendiri.
Ini menciptakan ketergantungan berbahaya di mana tim menjadi semakin bergantung pada alat AI tidak hanya untuk menghasilkan kode baru, tetapi untuk memahami dan memodifikasi kode yang ada. Risikonya adalah organisasi mungkin menemukan diri mereka dengan basis kode besar yang tidak benar-benar dipahami oleh siapa pun dalam tim mereka.
Menyeimbangkan Inovasi dengan Tanggung Jawab
Meskipun ada kekhawatiran ini, komunitas developer tidak seragam menentang alat coding AI. Banyak yang mengakui bahwa seperti utang keuangan, utang kode dapat menjadi strategis jika dikelola dengan bertanggung jawab. Kuncinya adalah memahami kapan mengambil utang ini masuk akal dan memiliki rencana untuk mengelolanya dari waktu ke waktu.
Beberapa menyarankan bahwa kode buatan AI mungkin dapat diterima untuk jenis proyek tertentu, terutama yang memiliki umur lebih pendek atau komponen yang dapat dengan mudah diganti daripada dipelihara. Frontend web, misalnya, sering didesain ulang dan ditulis ulang daripada terus dipelihara, membuatnya berpotensi menjadi kandidat yang cocok untuk generasi AI.
Konsensus yang muncul dari komunitas developer adalah bahwa alat coding AI harus digunakan dengan bijaksana daripada ditinggalkan sepenuhnya. Tim perlu menimbang keuntungan produktivitas langsung terhadap beban pemeliharaan jangka panjang, memastikan mereka memiliki keahlian dan sumber daya untuk mengelola utang kode apa pun yang mereka akumulasi.
Referensi: Code is Debt