Metodologi Pengembangan Native AI

AI dan Pengembang

Perspektif pengembang terhadap AI adalah hal yang kompleks. Hal ini disebabkan oleh peningkatan produktivitas dan perolehan informasi yang belum pernah terjadi sebelumnya berkat AI, sementara pada saat yang sama peran pengembang sedang mengalami transformasi fundamental. Sebagian orang memprediksi bahwa AI akan berkembang menjadi AGI dan menggantikan sebagian besar pengembang, sementara yang lain meremehkan AI sebagai alat yang dinilai terlalu tinggi dan berargumen bahwa nilai esensial pengembang tidak akan berubah. Sikap-sikap ini tampak saling bertolak belakang di permukaan, tetapi keduanya memiliki kesamaan yang mengejutkan dalam hal menilai AI menggunakan tolok ukur pola pikir konvensional.

Namun, poin krusial di sini bukanlah untuk menilai atau mengevaluasi AI. Inti sesungguhnya terletak pada bagaimana pola pikir pengembangan yang berlandaskan AI harus diubah, dan bagaimana peran pengembang serta organisasi harus direstrukturisasi sejalan dengan perubahan tersebut. Untuk mencapai tujuan ini, metodologi pengembangan AI telah dirangkum ke dalam analisis 3 tahap di bawah ini.

Pengembangan yang Bergantung pada AI

Pengembangan yang bergantung pada AI adalah tahap di mana AI dijadikan subjek penentu penilaian dan hasil kerjanya diterima secara nir-kritis. Pengembang pada tahap ini menganggap AI sebagai entitas yang merangkum dan mengimplementasikan gagasan mereka, dan lebih jauh lagi, menerimanya sebagai pengganti yang dapat diberi mandat bahkan dalam hal penilaian dan tanggung jawab.

Pendekatan ini secara lahiriah tampak meningkatkan produktivitas secara eksplosif. Namun, pada kenyataannya, kode yang tidak dapat dijelaskan dan tidak dapat dipertanggungjawabkan menumpuk dengan cepat. Kode yang dibuat dengan cara ini membuat tidak seorang pun dapat membuat penilaian yang meyakinkan tentang mengapa struktur tersebut terbentuk atau pilihan apa yang benar ketika sebuah masalah terjadi.

Pada tahap ini, AI hanya menghasilkan keluaran yang tidak dapat diandalkan, dan pengembang tetap berada dalam peran mengonsumsi keluaran tersebut. Akibatnya, baik AI maupun pengembang hanya digunakan secara sia-sia, dan kapasitas aktual tidak terakumulasi di mana pun.

Pengembangan Menggunakan AI

Pengembangan menggunakan AI adalah tahap yang dapat diamati pada pengembang yang lebih mahir. Pada tahap ini, pengembang mengenali AI bukan sebagai pengganti penilaian, tetapi sebagai alat yang ampuh untuk meningkatkan produktivitas. Pengembang pada tahap ini tetap menjadi subjek perancangan dan penilaian akhir, serta mendelegasikan tugas-tugas berulang yang memakan biaya besar seperti pembuatan kode, refactoring, debugging, dan ringkasan dokumen kepada AI. Pendekatan ini secara signifikan menurunkan proporsi tugas berulang pengembang dan meningkatkan produktivitas secara dramatis sekaligus mempertahankan keandalan.

Kendati demikian, pendekatan ini memiliki keterbatasan struktural di mana konteks perancangan dan penilaian tidak bersirkulasi. Karena arah pengembangan dan proses penilaian hanya terpusat pada pemikiran pribadi pengembang dan tidak dibagikan kepada AI, AI tidak dapat mengakumulasi perubahan dan pertumbuhan pengembang. Akibatnya, konteks perancangan dan daya nilai terisolasi pada pengembang tersebut.

Oleh karena itu, siklus pembelajaran antara pengembang dan AI tidak terbentuk, dan kemampuan pemanfaatan AI tidak berkembang melampaui kapasitas konvensional pengembang. Pertumbuhan melekat pada individu, dan seiring berjalannya waktu, kesenjangan kapabilitas antar-pengembang semakin melebar. Selain itu, kapabilitas ini menunjukkan keterbatasan bahwa mereka sulit untuk diakumulasikan atau direproduksi pada tingkat organisasi.

Pengembangan Native AI

Pengembangan native AI melampaui tahap mempercayai AI atau menggunakannya sebagai alat, yang menyiratkan suatu struktur di mana AI dimasukkan ke dalam struktur pengembangan dan proses penilaian, dan di mana AI serta manusia berinteraksi untuk saling menumbuhkan. Pada tahap ini, AI berfungsi sebagai anggota yang berinteraksi dengan membagikan penilaian dan konteks pengembang secara bersamaan.

Inti dari struktur ini adalah bahwa AI dan pengembang bersirkulasi secara dua arah, bukan satu arah. Pengembang terus-menerus membagikan niat perancangan dan dasar penilaian dengan AI, dan AI mengakumulasi pemikiran pengembang serta konteks organisasi melalui hal tersebut. Hasilnya, AI berkembang melampaui sekadar alat yang memproses permintaan, yakni dengan menyajikan opsi yang disesuaikan dengan organisasi serta membantu dan mengoreksi penilaian pengembang.

Pengembangan native AI tidak bergantung pada kemahiran atau trik individu tertentu. Bahkan jika anggota berganti, selama konteks AI dipertahankan, pertanyaan dengan sudut pandang serupa dapat diajukan mengenai masalah yang sama, dan keputusan yang lebih baik dapat terus dibuat berdasarkan pilihan masa lalu beserta alasannya. Kapasitas pengembangan tidak melekat pada individu, melainkan terakumulasi di seluruh organisasi dan dapat direproduksi.

Pada akhirnya, apa yang dituju oleh pengembangan native AI bukanlah arsitektur atau metodologi pengembangan tertentu, melainkan proses pengembangan itu sendiri di mana penilaian dan pembelajaran antara AI dan manusia terus diperkuat. Di dalam struktur ini, pengembang dan AI tidak saling menggantikan. Sebaliknya, mereka berbagi ruang masalah yang sama dan berkembang menjadi hubungan yang bersama-sama menciptakan penilaian yang lebih baik serta struktur yang lebih kokoh.