Dunia pengembangan perangkat lunak sedang bergulat dengan krisis yang muncul dan mengancam kemampuan pemeliharaan jangka panjang dari aplikasi-aplikasi yang tak terhitung jumlahnya. Saat Large Language Models (LLMs) seperti ChatGPT dan Claude menghasilkan kode dengan kecepatan kilat, para developer mengumpulkan apa yang sekarang disebut para ahli sebagai comprehension debt - tumpukan kode yang berfungsi namun kurang dipahami yang pada akhirnya akan memerlukan intervensi manusia.
Fenomena ini mencerminkan tantangan lama dalam bekerja dengan sistem legacy, namun dengan perbedaan krusial: skala dan kecepatan yang sangat besar dalam menciptakan kode yang tidak dapat dipahami. Sementara developer manusia mungkin menghasilkan beberapa ratus baris kode yang meragukan per hari, asisten AI dapat menghasilkan ribuan baris dalam hitungan menit, menciptakan backlog yang secara realistis tidak dapat ditinjau oleh tim manusia mana pun.
Tantangan Utama dengan Kode yang Dihasilkan AI:
- Masalah Volume: AI dapat menghasilkan ribuan baris per hari vs ratusan oleh manusia
- Hambatan Review: Kode dihasilkan lebih cepat daripada kemampuan manusia untuk meninjau secara bermakna
- Doom Loops: AI kesulitan untuk men-debug kode yang sebelumnya dihasilkannya sendiri
- Masalah Arsitektur: Kecenderungan untuk menduplikasi fungsionalitas dan mengabaikan pola yang sudah ada
- Kesenjangan Pengetahuan: Developer junior kehilangan kesempatan belajar dari kode yang mudah dibaca
Masalah Theory Building
Akar dari krisis ini terletak pada apa yang disebut ilmuwan komputer Peter Naur sebagai theory building - pemahaman mendalam yang diperoleh developer tentang tujuan, desain, dan implementasi program. Ketika developer menulis kode secara manual, mereka secara alami menyerap pemahaman ini melalui proses penciptaan. Namun, ketika AI menghasilkan kode, transfer pengetahuan krusial ini tidak pernah terjadi.
Kematian sebuah program terjadi ketika tim programmer yang memiliki teorinya dibubarkan. Program yang mati mungkin terus digunakan untuk eksekusi di komputer dan menghasilkan hasil yang berguna. Keadaan kematian yang sebenarnya menjadi terlihat ketika permintaan untuk modifikasi program tidak dapat dijawab secara cerdas.
Konsep ini telah mengambil urgensi baru saat developer melaporkan menghabiskan lebih banyak waktu mencoba memahami kode buatan AI daripada waktu yang mereka hemat dengan menggunakan AI tersebut. Banyak tim menghadapi pilihan sulit: menjadi bottleneck dengan meninjau secara menyeluruh setiap baris output AI, atau memberikan persetujuan begitu saja pada kode tersebut dan berharap yang terbaik.
Jebakan Vibe Coding
Diskusi komunitas mengungkapkan tren yang meresahkan menuju vibe coding - praktik menghasilkan dan menerapkan kode berdasarkan apakah itu terasa benar daripada pemahaman yang sesungguhnya. Sementara beberapa developer mempertahankan proses review yang ketat, yang lain telah mengadopsi pendekatan yang lebih sembrono, memeriksa kode yang sebenarnya tidak ada yang membaca atau menguji secara penuh.
Ini menciptakan siklus berbahaya. Ketika kode buatan AI pada akhirnya memerlukan modifikasi atau debugging, developer harus terlebih dahulu menginvestasikan waktu yang signifikan untuk memahami apa yang dilakukan kode tersebut dan mengapa ditulis dengan cara itu. Tool AI yang menciptakan kode asli sering kesulitan dengan modifikasi ini, yang mengarah pada apa yang disebut developer sebagai doom loops - siklus tanpa akhir dari upaya gagal untuk membuat AI memperbaiki masalah yang tidak dapat dipahaminya.
Melampaui Abstraksi Sederhana
Tidak seperti abstraksi pemrograman tradisional yang menyediakan perilaku yang dapat diprediksi dan deterministik, generasi kode AI memperkenalkan ketidakpastian fundamental. Sementara compiler atau framework beroperasi pada logika hard-coded yang dapat diverifikasi, LLM beroperasi dalam ranah probabilitas dan pencocokan pola. Ini menciptakan kode yang mungkin bekerja dengan benar tetapi kurang memiliki fondasi logis yang dapat dipahami developer manusia.
Masalah ini meluas melampaui fungsi individual hingga arsitektur sistem. Asisten AI sering menduplikasi fungsionalitas, mengabaikan abstraksi yang ada, atau menciptakan solusi yang tidak perlu kompleks. Tanpa benang naratif yang disediakan kode buatan manusia, sistem-sistem ini menjadi semakin sulit untuk dipelihara dan diperluas.
Praktik Terbaik yang Direkomendasikan:
- Pertahankan dokumentasi desain yang detail sebelum pembuatan kode
- Simpan catatan prompt AI dan konteks pembuatan
- Terapkan proses tinjauan kode yang ketat meskipun ada tekanan kecepatan
- Gunakan AI untuk tugas-tugas yang terdefinisi dengan baik dan terisolasi daripada desain sistem yang kompleks
- Fokus pada desain API dan arsitektur sistem sambil membiarkan AI menangani detail implementasi
Perhitungan yang Akan Datang
Saat lebih banyak organisasi mengadopsi tool coding AI, industri menghadapi titik krisis potensial. Developer junior, yang secara tradisional belajar dengan membaca dan memodifikasi kode yang ada, sekarang menghadapi sistem yang tidak dapat mereka pahami. Developer senior menemukan diri mereka kewalahan oleh volume kode yang memerlukan review. Pengetahuan institusional yang dulu membantu tim menavigasi sistem kompleks sedang digantikan oleh tebakan algoritmik.
Beberapa ahli memprediksi ini akan menciptakan kelas baru developer yang sangat berharga - mereka yang terampil dalam mengurai kode buatan AI dan membangun kembali pemahaman teoretis yang hilang dalam terburu-buru mengotomatisasi. Yang lain khawatir bahwa industri sedang menciptakan gunung technical debt yang pada akhirnya akan memerlukan penulisan ulang masif atau penggantian sistem.
Solusinya, menurut banyak orang dalam komunitas pengembangan, bukan terletak pada meninggalkan tool AI tetapi dalam menggunakannya dengan lebih bijaksana. Ini berarti mempertahankan praktik desain yang ketat, menyimpan catatan detail tentang prompt dan keputusan AI, dan memperlakukan kode buatan AI dengan skeptisisme yang sama yang dulu disediakan untuk tim pengembangan offshore atau programmer junior.
Saat teknologi terus berkembang dengan cepat, komunitas pengembangan menghadapi pilihan kritis: belajar mengelola comprehension debt secara efektif, atau berisiko tenggelam dalam lautan kode yang berfungsi tetapi tidak dapat dipahami.
Referensi: Comprehension Debt: The Ticking Time Bomb of LLM-Generated Code