Sebuah artikel terbaru yang mengklaim bahwa alat coding AI telah menciptakan lautan merah kompetisi perangkat lunak yang belum pernah terjadi sebelumnya menghadapi penolakan signifikan dari komunitas developer. Artikel asli tersebut berargumen bahwa pengembangan berbantuan AI telah membuat pembangunan dan penyalinan perangkat lunak menjadi sangat mudah sehingga strategi diferensiasi tradisional tidak lagi berfungsi.
Artikel tersebut menyarankan bahwa alat AI seperti Claude dan asisten coding lainnya telah mempercepat pengembangan perangkat lunak hingga 5 kali lipat, yang menyebabkan ratusan kompetitor muncul di ruang yang sebelumnya hanya memiliki 5-10 pemain. Namun, banyak developer berpengalaman mempertanyakan apakah ledakan perangkat lunak yang dihasilkan AI ini benar-benar ada.
Realitas Tebing Kompleksitas
Developer berpengalaman menunjuk pada apa yang mereka sebut sebagai tebing kompleksitas dalam pengembangan perangkat lunak. Meskipun alat AI dapat membantu dengan aplikasi dasar, mereka kesulitan dengan sistem canggih yang membutuhkan keahlian teknis mendalam. Seorang developer mencatat bahwa begitu Anda bergerak melampaui aplikasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) sederhana, bantuan AI menjadi jauh kurang efektif.
Hambatan kompleksitas ini berarti bahwa perangkat lunak yang benar-benar kompetitif masih membutuhkan keahlian manusia yang signifikan, terutama untuk sistem yang melibatkan integrasi rumit, fitur kolaborasi real-time, atau pengetahuan domain khusus. Produk seperti Figma , dengan kemampuan editing kolaboratif canggih dan rendering kustomnya, tetap jauh melampaui apa yang dapat dibuat menggunakan prompt AI.
Aplikasi CRUD adalah program perangkat lunak dasar yang terutama menangani operasi penyimpanan dan pengambilan data - membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus informasi dalam database.
Hambatan Utama Kompetisi Perangkat Lunak yang Dihasilkan AI:
• Complexity Cliff: Perangkat lunak canggih yang memerlukan keahlian teknis mendalam masih berada di luar kemampuan AI • Tantangan Integrasi: Integrasi yang kompleks dan spesifik per perusahaan dengan ratusan titik integrasi • Persyaratan Regulasi: Persetujuan regulasi dari FDA , SEC , dan lembaga lainnya menciptakan hambatan • Efek Jaringan: Produk yang meningkat secara signifikan dengan lebih banyak pengguna • Keahlian Domain: Pengetahuan khusus dalam ceruk yang kompleks (misalnya, klaim veteriner pertanian) • Keterbatasan Korporat: Birokrasi, penghindaran risiko, dan masalah koordinasi yang tidak berubah dengan alat AI
Bukti yang Hilang dari Ledakan AI
Anggota komunitas mempertanyakan premis fundamental dari peningkatan kompetisi. Meskipun ada klaim tentang ledakan Kambrium peluncuran perangkat lunak, developer melaporkan tidak melihat banjir kompetitor baru ini di pasar yang sudah mapan. Platform besar seperti Microsoft Office , Gmail , dan Salesforce terus mendominasi ruang mereka tanpa menghadapi gelombang alternatif yang dihasilkan AI yang diprediksi.
Beberapa menunjuk pada analisis sebelumnya yang menunjukkan bahwa pengajuan app store dan metrik lainnya sebenarnya tidak meningkat secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir, yang bertentangan dengan klaim boom perangkat lunak yang didorong AI. iOS App Store , yang akan menjadi target yang jelas untuk aplikasi yang dihasilkan AI, belum melihat banjir kompetitor baru yang diharapkan di berbagai niche.
Bukti Menentang Ledakan Software AI:
• Tidak ada peningkatan yang dapat diukur dalam pengajuan App Store dalam beberapa tahun terakhir
• Pasar software utama ( Office , Gmail , Salesforce ) tetap didominasi oleh pemain lama
• iOS App Store tidak mengalami banjir kompetitor yang dihasilkan AI seperti yang diprediksi
• Produk software kompleks seperti Figma masih berada di luar kemampuan "vibe coding"
• 10% website baru dibangun dengan tools seperti Lovable , namun sebagian besar digambarkan sebagai "shovelware yang rusak"
Mitos Kecepatan Korporat
Klaim artikel bahwa perusahaan besar sekarang dapat bergerak lebih cepat berkat alat AI menarik skeptisisme khusus. Developer berargumen bahwa kelambatan korporat tidak pernah tentang kecepatan coding - ini berasal dari birokrasi, manajemen risiko, koordinasi antar tim, dan politik internal. Menambahkan AI ke proses pengembangan tidak mengatasi hambatan organisasi fundamental ini.
Perusahaan besar bergerak lebih cepat sekarang? Di mana? Yang mana? AI coding memungkinkan Anda membangun prototipe dengan cepat. Semua alasan mengapa perusahaan besar lambat tidak berubah.
Faktor Diferensiasi Sebenarnya
Meskipun artikel asli menyarankan bahwa diferensiasi tradisional tidak lagi berfungsi, diskusi komunitas mengungkapkan bahwa keunggulan kompetitif yang bermakna tetap utuh. Integrasi kompleks, kepatuhan regulasi, efek jaringan, dan keahlian domain mendalam terus menciptakan hambatan masuk yang substansial.
Developer yang bekerja pada sistem khusus - dari pemantauan lalu lintas hingga perangkat lunak pertanian - melaporkan bahwa pekerjaan mereka sebagian besar tetap kebal terhadap gangguan AI. Aplikasi ini membutuhkan pemahaman industri tertentu, pemecahan masalah kompleks, dan integrasi dengan sistem yang ada yang jauh melampaui apa yang dapat ditangani alat AI saat ini.
Perdebatan ini menyoroti pertanyaan yang lebih luas tentang kemampuan AI saat ini versus hype yang mengelilinginya. Meskipun asisten coding AI tentu telah meningkatkan produktivitas developer di area tertentu, konsensus komunitas menunjukkan bahwa laporan tentang dampak disruptif mereka pada kompetisi perangkat lunak mungkin sangat dibesar-besarkan.
Referensi: Be Different doesn't work for building products anymore