Metodologi Pengembangan AI-Native

AI dan Pengembang

Perspektif pengembang terhadap AI adalah kompleks. Meskipun AI telah memungkinkan peningkatan produktivitas dan akuisisi informasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, pada saat yang sama, peran pengembang secara fundamental berubah. Beberapa orang meramalkan bahwa AI akan berkembang menjadi AGI dan menggantikan sebagian besar pengembang, sementara yang lain meremehkan AI sebagai alat yang dilebih-lebihkan dan berpendapat bahwa nilai esensial pengembang tidak berubah. Sikap-sikap ini, meskipun tampak berlawanan, secara mengejutkan mirip dalam hal bahwa keduanya menggunakan pola pikir yang sudah ada sebagai tolok ukur untuk menilai AI.

Namun, hal penting di sini bukanlah untuk menilai atau mengevaluasi AI. Inti sebenarnya terletak pada bagaimana pola pikir pengembangan, dengan asumsi AI, harus berubah, dan bagaimana peran pengembang dan organisasi harus direstrukturisasi sesuai dengan perubahan tersebut. Untuk tujuan ini, kami telah menyusun metodologi pengembangan AI melalui analisis 3 tahap berikut.

Pengembangan Berbasis AI

Pengembangan berbasis AI adalah tahap di mana AI dijadikan subjek penilaian dan hasilnya diterima tanpa kritik. Pada tahap ini, pengembang menganggap AI sebagai entitas yang mengatur dan mengimplementasikan ide-ide mereka, bahkan menerima AI sebagai pengganti yang dapat didelegasikan penilaian dan tanggung jawab.

Pendekatan ini secara superfisial tampak meningkatkan produktivitas secara eksplosif. Namun, pada kenyataannya, kode yang tidak dapat dijelaskan dan dipertanggungjawabkan terakumulasi dengan cepat. Kode yang dibuat dengan cara ini menyebabkan tidak ada seorang pun yang dapat membuat penilaian yang meyakinkan tentang mengapa struktur ini terbentuk atau pilihan mana yang benar ketika masalah muncul.

Pada tahap ini, AI hanya menghasilkan hasil yang tidak dapat diandalkan, dan pengembang tetap berperan sebagai konsumen hasil tersebut. Akibatnya, baik AI maupun pengembang hanya digunakan secara boros, dan tidak ada kompetensi nyata yang terakumulasi di mana pun.

Pengembangan Menggunakan AI

Pengembangan menggunakan AI adalah tahap yang terlihat pada pengembang yang lebih mahir. Pada tahap ini, pengembang menganggap AI bukan sebagai pengganti penilaian, melainkan sebagai alat yang ampuh untuk meningkatkan produktivitas. Pengembang pada tahap ini tetap menjadi subjek desain dan penilaian akhir, mendelegasikan tugas-tugas yang berulang dan mahal seperti pembuatan kode, refactoring, debugging, dan meringkas dokumen kepada AI. Pendekatan ini secara signifikan mengurangi proporsi tugas-tugas berulang pengembang dan secara dramatis dapat meningkatkan produktivitas sambil mempertahankan keandalan.

Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan struktural di mana konteks desain dan penilaian tidak berputar. Karena arah pengembangan dan proses penilaian hanya terbatas pada pemikiran individu pengembang dan tidak dibagikan dengan AI, AI tidak dapat mengakumulasi perubahan dan pertumbuhan pengembang. Akibatnya, konteks desain dan kemampuan penilaian terisolasi pada pengembang.

Hal ini menyebabkan siklus pembelajaran antara pengembang dan AI tidak terbentuk, dan kemampuan pemanfaatan AI tidak meluas melampaui kompetensi yang ada pada pengembang. Pertumbuhan melekat pada individu, dan seiring waktu, kesenjangan kompetensi antar pengembang meluas. Selain itu, kompetensi semacam ini menunjukkan keterbatasan bahwa sulit untuk diakumulasikan atau direplikasi di tingkat organisasi.

Pengembangan AI-Native

Pengembangan AI-Native melampaui tahap mempercayai atau menggunakan AI sebagai alat, melainkan mengacu pada struktur di mana AI diintegrasikan ke dalam struktur pengembangan dan proses penilaian, serta AI dan manusia berinteraksi dan tumbuh bersama. Pada tahap ini, AI berfungsi sebagai anggota yang berinteraksi, berbagi penilaian dan konteks pengembang.

Inti dari struktur ini adalah bahwa AI dan pengembang berputar secara dua arah, bukan satu arah. Pengembang terus-menerus berbagi tujuan desain dan alasan penilaian dengan AI, dan AI mengakumulasi pemikiran pengembang dan konteks organisasi melaluinya. Akibatnya, AI berkembang dari sekadar alat yang memproses permintaan menjadi alat yang menyajikan pilihan yang disesuaikan dengan organisasi, serta membantu dan mengoreksi penilaian pengembang.

Pengembangan AI-Native tidak bergantung pada keahlian atau trik individu tertentu. Meskipun anggota berubah, jika konteks AI dipertahankan, pertanyaan dengan perspektif serupa dapat diajukan untuk masalah yang sama, dan keputusan yang lebih baik dapat dibuat berdasarkan pilihan masa lalu dan alasannya. Kompetensi pengembangan tidak melekat pada individu, melainkan terakumulasi dan dapat direplikasi di seluruh organisasi.

Pada akhirnya, pengembangan AI-Native tidak bertujuan pada arsitektur atau metodologi pengembangan tertentu, melainkan mengacu pada proses pengembangan itu sendiri di mana penilaian dan pembelajaran AI dan manusia terus-menerus diperkuat. Dalam struktur ini, pengembang dan AI tidak saling menggantikan. Sebaliknya, mereka berbagi ruang masalah yang sama dan berkembang menjadi hubungan di mana mereka bersama-sama menciptakan penilaian yang lebih baik dan struktur yang lebih kuat.