Seiring kecerdasan buatan terus mengubah lanskap teknologi, para pengembang dan penggemar teknologi terlibat dalam perdebatan sengit tentang apa yang bisa dan tidak bisa dicapai AI dalam pengembangan perangkat lunak. Sementara asisten coding AI seperti Claude Code dan GPT-5-Codex menunjukkan kemampuan yang luar biasa untuk menghasilkan kode yang fungsional, komunitas pengembang menemukan keterbatasan signifikan ketika datang ke pembangunan sistem perangkat lunak yang siap produksi.
Janji dan Realita Pengembangan dengan Bantuan AI
Banyak pengembang melaporkan peningkatan produktivitas yang dramatis ketika menggunakan asisten coding AI untuk tugas-tugas tertentu. Seorang pengembang berbagi pengalaman menarik: Saya menghabiskan satu jam mendokumentasikan fungsi yang melakukan simulasi ilmiah kompleks, lalu 15 menit menjelaskannya ke ChatGPT. Ia menghasilkan 700 baris kode yang hanya membutuhkan waktu 5 menit untuk membuatnya bekerja, diikuti dengan 1.500 baris tes. Seluruh proses memakan waktu sedikit lebih dari dua jam, dibandingkan dengan yang akan menghabiskan waktu setidaknya beberapa hari penuh jika dilakukan secara manual. Peningkatan efisiensi ini terutama terlihat untuk masalah yang terdefinisi dengan baik dengan spesifikasi jelas, komputasi matematis, dan algoritma yang berdiri sendiri di mana AI dapat menghasilkan implementasi dan rangkaian pengujian yang komprehensif.
Namun, pengembang yang sama mencatat pendekatan ini bekerja paling baik untuk masalah deterministik, bahkan jika terdiri dari banyak bagian yang bergerak - hanya mewakili sebagian dari tantangan pengembangan perangkat lunak dunia nyata. Konsensus komunitas menunjukkan AI unggul dalam tugas coding tetapi kesulitan dengan disiplin rekayasa perangkat lunak yang lebih luas, yang melibatkan arsitektur, keputusan desain, dan pertimbangan pemeliharaan jangka panjang.
Laporan Produktivitas Developer dengan Bantuan AI:
- Simulasi ilmiah kompleks: 2+ jam dengan AI vs. 2+ hari secara manual
- Penulisan ulang permission engine: 2 hari dengan AI vs. berminggu-minggu secara manual
- Aplikasi CRUD rutin dan pembaruan konfigurasi: penghematan waktu yang signifikan
- Pembuatan komponen UI: prototyping cepat tetapi sering memerlukan penyempurnaan manusia
- Implementasi algoritma: efisien untuk masalah matematis yang terspesifikasi dengan baik
Kekurangan Arsitektur dan Tantangan Pemeliharaan
Komunitas pengembang telah mengidentifikasi beberapa area kritis di mana asisten coding AI gagal. Satu keterbatasan signifikan muncul dalam pengambilan keputusan arsitektur dan organisasi kode. Pengembang melaporkan bahwa alat AI sering menghasilkan kode yang bekerja tetapi kekurangan abstraksi yang tepat, menduplikasi logika, dan menciptakan mimpi buruk pemeliharaan. Seperti yang diamati seorang pengembang, Claude, dibiarkan sendiri, telah melakukan setara LLM dari Ctrl-C/Ctrl-V untuk hampir setiap komponen yang dibuatnya... mempertahankan dua implementasi yang hampir identik hanya untuk menampilkan struktur tab yang sedikit berbeda untuk pengguna yang masuk vs keluar.
Kekurangan arsitektur ini menjadi sangat bermasalah ketika proyek berkembang melampaui prototipe sederhana. Pengembang lain menggambarkan mewarisi pipa pemrosesan data yang dikode-vibe di mana AI telah menghasilkan ratusan baris python di setiap lambda untuk konfigurasi pencatatan, tetapi gagal memahami masalah konteks thread-local atau inisialisasi logger yang sudah ada. Hasilnya adalah kode yang kompleks dan berlebihan yang hanya sebagian menyelesaikan masalah yang dimaksudkan sambil menciptakan utang teknis baru.
Orang-orang yang mengatakan LLM bisa coding sulit saya pahami. Mereka bagus untuk skrip bash sederhana dan refactoring kompleks dan membuat draf idiom kode dasar dan itu saja.
Keterbatasan Umum AI dalam Coding yang Diidentifikasi oleh Developer:
- Pengambilan keputusan arsitektural dan organisasi kode yang buruk
- Kesulitan dengan prinsip desain abstrak dan pembuatan fluent API
- Blind spot dalam manajemen dependensi dan kompatibilitas library
- Ketidakmampuan mengenali dan menghilangkan duplikasi kode
- Tantangan dengan thread-local context dan masalah concurrency
- Pemahaman terbatas terhadap pola dan konvensi codebase yang ada
Kesenjangan Keahlian Manusia dalam Pengembangan AI
Diskusi mengungkapkan bahwa pengembangan berbantuan AI yang efektif membutuhkan keahlian manusia yang substansial. Pengembang dengan pengetahuan arsitektur yang mendalam melaporkan hasil yang lebih baik karena mereka dapat memberikan spesifikasi yang tepat, mengevaluasi solusi yang dihasilkan AI secara kritis, dan memandu AI menuju desain yang dapat dipelihara. Seperti yang dicatat seorang insinyur berpengalaman, Pada tingkat tertentu masalah arsitektur perangkat lunak yang saya selesaikan, dengan menggambar pemahaman selama beberapa dekade tentang desain struktur data dan tipe dan algoritma yang dapat dipelihara, berkinerja tinggi, dan dapat diverifikasi, adalah hal-hal yang bahkan tidak dapat mulai dipahami oleh LLM.
Kesenjangan keahlian ini menjadi sangat jelas ketika men-debug kode yang dihasilkan AI. Pengembang menggambarkan skenario di mana asisten AI dengan percaya diri menghasilkan solusi yang salah, seperti menginstal definisi tipe yang sudah kedaluwarsa untuk pustaka JavaScript atau membuat implementasi yang lulus tes tetapi gagal dalam produksi. Proses debugging sering memerlukan intervensi manusia untuk mengidentifikasi akar penyebab yang tidak dapat dikenali AI sendiri.
Evolusi Peralatan dan Alur Kerja
Komunitas pengembang secara aktif bereksperimen dengan alur kerja untuk memaksimalkan efektivitas AI sambil mengurangi keterbatasannya. Strategi yang berhasil termasuk membuat dokumen perencanaan yang detail, menerapkan aturan linting yang ketat, mempertahankan rangkaian pengujian yang komprehensif, dan menggunakan kontrol versi lebih ekstensif. Beberapa pengembang menganjurkan pendekatan mode rencana di mana AI harus menguraikan strateginya sebelum implementasi, sementara yang lain menggunakan gerbang kualitas otomatis untuk menangkap antipola umum yang dihasilkan AI.
Ada minat yang tumbuh dalam peralatan khusus untuk melengkapi asisten coding AI. Pengembang C#, misalnya, mengeksplorasi Roslyn Analyzers yang dapat menegakkan batasan arsitektur dan menggagalkan build ketika kode yang dihasilkan AI melanggar pola yang mapan. Pendekatan ini mewakili pergeseran menuju pembuatan pengaman yang membatasi pengembangan AI ke pola dan praktik yang disetujui, meskipun membutuhkan investasi awal yang signifikan dalam pengembangan analyzer.
Strategi Alur Kerja Pengembangan AI yang Sukses:
- Membuat file markdown perencanaan dan debug yang terperinci
- Menerapkan aturan linting yang ketat dan commit hooks
- Menggunakan test suite yang komprehensif untuk validasi
- Menerapkan pendekatan "plan mode" sebelum implementasi
- Memanfaatkan guardrail arsitektural seperti Roslyn Analyzers
- Melakukan commit yang sering dan kontrol versi yang cermat
- Menggabungkan beberapa agen AI untuk tugas-tugas khusus yang berbeda
Masa Depan Peran Rekayasa Perangkat Lunak
Komunitas terbelah tentang bagaimana AI akan mengubah karier rekayasa perangkat lunak. Beberapa memprediksi bahwa AI akan mendemokratisasikan pengembangan, memungkinkan manajer produk dan ahli domain untuk membangun prototipe fungsional tanpa bantuan teknik. Yang lain berpendapat bahwa kebutuhan pengawasan arsitektur dan pemecahan masalah kompleks akan mempertahankan permintaan untuk insinyur berpengalaman, meskipun berpotensi dalam jumlah yang berkurang.
Banyak pengembang mengungkapkan kekhawatiran tentang dampak pada pengembangan insinyur junior. Jika tugas coding tingkat pemula diotomatisasi, ada ketidakpastian tentang bagaimana insinyur masa depan akan mendapatkan pengalaman mendasar yang diperlukan untuk menjadi arsitek senior. Seperti yang dicatat seorang komentator, Jika semua junior menggunakan AI, atau lebih buruk lagi, tidak ada junior yang pernah dipekerjakan, saya tidak yakin bagaimana kita dapat menghasilkan senior tersebut dalam skala seperti saat ini.
Kesimpulan
Kondisi AI saat ini dalam pengembangan perangkat lunak menyajikan paradoks: sementara asisten coding AI menunjukkan kemampuan yang mengesankan untuk menghasilkan kode fungsional, mereka berjuang dengan tantangan holistik rekayasa perangkat lunak. Teknologi ini berfungsi sebagai penguat yang kuat untuk pengembang berpengalaman yang dapat memberikan panduan arsitektur dan evaluasi kritis, tetapi gagal sebagai pengganti keahlian manusia dalam merancang sistem yang dapat dipelihara dan diskalakan.
Seiring teknologi terus berkembang, pendekatan yang paling berhasil tampaknya adalah yang memperlakukan AI sebagai alat kolaboratif daripada pengembang otonom. Kombinasi pemikiran arsitektur manusia dengan kecepatan implementasi AI menciptakan sinergi yang kuat, tetapi tantangan mendasar dari desain perangkat lunak, pemikiran sistem, dan pemeliharaan jangka panjang tetap berada di domain manusia untuk masa mendatang. Eksperimen berkelanjutan komunitas pengembang dengan alur kerja, pengaman, dan praktik terbaik kemungkinan akan membentuk bagaimana AI terintegrasi ke dalam praktik rekayasa perangkat lunak di tahun-tahun mendatang.
Referensi: AI can code, but it can't build software