Bagaimana AI Mengubah Kode
AI berdampak besar pada pemrograman—semata karena mampu menulis kode dari prompt teks. Sebelum AI, alat pembuat kode sebagian besar bersifat terstruktur dan spesifik domain. Misalnya di AI sendiri, seseorang dapat menentukan urutan operasi dan membiarkan AI merangkai modul pratuIis yang mengeksekusi urutan tersebut, menambahkan konfigurasi dan tautan yang sesuai. Kini, hanya dengan pertanyaan teks, AI seperti ChatGPT dapat memilih modul open-source yang tepat, mencari cara menghubungkannya, lalu menyajikan kode siap jalan beserta penjelasan rinci. Fungsionalitas kode ini juga kian membaik di tiap rilis AI baru.
Kemampuan ini (yang kini juga hadir di alat pemrograman sebagai fungsi copilot) berdampak pada keterampilan, pendidikan, dan praktik pengembangan perangkat lunak—memicu tren seperti prompt-driven programming dan N-of-1 Programming.
Apa yang Ditambahkan oleh Vibe Coding
Vibe coding, istilah yang dipopulerkan oleh Andrej Karpathy, mendorong tren ini lebih jauh. Intinya, Vibe Coding berfokus pada “vibe” atau nuansa produk perangkat lunak, alih-alih baris-baris kode. Gagasan menggunakan bahasa Inggris (tulis atau ucap) untuk menentukan kode apa yang perlu dibuat tetap ada, tetapi fokusnya bergeser ke produk keseluruhan yang diciptakan dan peran manusia dalam merancang serta mengarahkannya melalui serangkaian arahan konseptual kepada AI. Arahan ini membuat AI secara iteratif memperbaiki, memperhalus, dan menambah fungsionalitas kode. Perubahan penting, sebagaimana dicatat dalam pesan asli Andrej Karpathy di X, adalah manusia mungkin bahkan tidak membaca versi-versi kode tersebut—melainkan menilainya dari perilaku pada pengujian yang dijalankan AI atas permintaan manusia. Ia juga mengamati bahwa basis kode dapat tumbuh melampaui pemahaman manusia dengan sangat cepat.
Bisakah Anda Memberi Contoh?
Berikut proses yang saya gunakan untuk membuat simulator reaksi kimia. Saya memiliki data eksperimen selama satu minggu tentang suatu proses kimia, serta mengetahui nama proses kimia yang terjadi. Informasi ini saya berikan kepada AI. AI mampu menemukan persamaan matematis yang tepat untuk menggambarkan proses tersebut dan menggunakan persamaan itu untuk membangun simulator di Python.
Pada iterasi pertama, simulasi tidak menangkap perilaku dalam data eksperimen dengan baik. Saya mengeksplorasi (dengan bantuan AI) sejumlah komplikasi dunia nyata yang mungkin memengaruhi hasil. Setelah beberapa iterasi, saya memanfaatkan pengetahuan domain saya untuk memilih beberapa komplikasi yang umum terjadi dan meminta agar itu ditambahkan ke simulasi.
Proses ini berlanjut (10–15 iterasi) hingga saya merasa kode simulasi cukup merepresentasikan kompleksitas eksperimen fisik, dan hasil simulasi menunjukkan kedekatan yang kian meningkat dengan data eksperimen.
Pada setiap tahap, AI yang mengerjakan pembuatan dan pengujian kode, serta memberikan saran konsep saat diminta. Saya bertindak sebagai pemandu ahli—memilih di antara opsi dan membuat keputusan akhir. Saya membaca kode setiap beberapa iterasi, namun tidak setiap kali.
Apa Artinya bagi Perusahaan
Apakah “Vibe Coding” akan menjadi nama tren ini di masa depan belum jelas, tetapi tren menyeluruhnya jelas akan tetap ada. Y Combinator melaporkan bahwa lebih dari 25% startup-nya kini bergantung pada AI untuk 95% basis kode mereka, sementara Google baru-baru ini menyebut sekitar 25% kode barunya dihasilkan oleh AI. Tren ini memiliki implikasi penting bagi perusahaans, menimbulkan pertanyaan seperti:
- Haruskah perusahaan nyaman memproduksi kode yang tidak pernah dipahami karyawannya? Dalam banyak kasus, basis kode kompleks bertahan jauh lebih lama daripada para penulisnya—jadi memiliki kode yang tak seorang pun di lokasi memahaminya bukan hal asing. Namun, kode semacam itu biasanya tetap ada karena telah teruji waktu. Gagasan tentang kode baru yang tak ada yang memahaminya adalah hal yang, yah, baru.
- Prototyping super cepat? Mungkin kompromi nilai/risiko terbaik di awal adalah menggunakan pendekatan ini untuk prototyping berkecepatan ekstrem. Mungkin kita telah sampai pada tahap ketika pengembangan produk tidak hanya dipicu oleh business case, tetapi juga oleh prototipe cepat yang divalidasi interaksi pelanggan dan hadir hampir siap pakai bahkan sebelum pengembangan produksi dimulai.
- Apa artinya bagi volume kode? Vibe coding dan tren terkait berarti volume kode (untuk disimpan, diberi versi, dan dilindungi dalam konteks kekayaan intelektual perusahaans) meningkat drastis. Perusahaan perlu mengantisipasi hal ini dalam praktik pengembangan perangkat lunak mereka.
- Bagaimana dengan pengujian, kualitas, keamanan, dan sebagainya? Persyaratan kode produksi tidak akan berubah hanya karena AI menghasilkan sebagian besar kode. Namun, seberapa banyak pengembang kini dapat berkontribusi pada ulasan keamanan dan pengujian, ketika mereka hanya bisa berbicara tentang “apa”, bukan “bagaimana”, dari kode tersebut?
- Seperti apa tim rekayasa perangkat lunak masa depan? Jelas tren ini menguntungkan engineer senior yang tahu apa yang harus dibangun dan cukup berinsting mendeteksi masalah dari pengujian meski tanpa membaca kode. Namun, ini memunculkan pertanyaan: bagaimana engineer masa depan mencapai tingkat pengetahuan untuk melakukan vibe coding secara efektif jika jalur belajar kita (menulis potongan kecil kode, menguji koreksi algoritmik) bukan lagi bagian dari deskripsi pekerjaan mereka. Saya pribadi tidak percaya tren ini menandai berakhirnya profesi software engineer (meski pertanyaan itu pernah diajukan). Saya percaya ini menandai pergeseran dari coding ke pengembangan perangkat lunak, di mana produk keseluruhan (apa), dan perilaku sistem kompleks, lebih diutamakan dibanding siapa/apa yang menulis sepotong kode tertentu.
Apa yang Harus Dilakukan Perusahaan Anda?
Beberapa hal yang sebaiknya dilakukan perusahaan Anda:
- Pastikan manajer pengembangan perangkat lunak Anda rutin meningkatkan keterampilan dalam tren baru seperti vibe coding.
- Dorong diskusi tentang bagaimana pendekatan ini harus diterapkan ke tim, termasuk pedoman penanganan isu-isu di atas dengan cara yang sesuai bagi perusahaan Anda.
Inti Utama
Tren seperti vibe coding berpotensi besar meningkatkan kecepatan pengembangan perangkat lunak dan jumlah fitur yang berhadapan langsung dengan pelanggan. Ini membuat perusahaans perlu mengikuti dan beradaptasi agar tetap kompetitif. Pedoman di atas dapat membantu Anda “menyelancar” gelombang pengembangan perangkat lunak bertenaga AI secara praktis dan aman.
