NorthernDev, senior developer freelance dari Swedia utara, baru balik nulis setelah hiatus lumayan lama. Alasannya relatable banget: dia capek sama timeline yang isinya debat "AI bakal gantiin programmer!" lawan "AI nggak bakal gantiin programmer!" tiap hari.
Pas balik, dia nemu satu kesimpulan yang nendang: AI-nya naik level, tapi software-nya masih gitu-gitu aja.
Kenapa Software Nggak Ikut Membaik?
Model AI dan coding agent sekarang udah gila sih. Dalam hitungan jam, ratusan baris kode bisa langsung jadi. Tapi dunia software masih penuh masalah klasik:
- Backend yang ribet banget
- Satu query database dibungkus tujuh lapis abstraksi
- Dependency hell
- Fitur yang nggak ada yang minta
- Microservices buat masalah yang sebenernya nggak ada
Jadi, nulis kode ternyata dari dulu bukan bottleneck-nya. Kita aja yang pengen itu jadi masalahnya.
1. Yang Susah Itu Mikir, Bukan Ngetik
Pertanyaan-pertanyaan yang sebenernya menentukan:
- Fitur ini perlu ada nggak sih?
- Ini beneran solusi yang tepat?
- Kita lagi mecahin masalah yang asli?
- Bisa dihapus aja nggak?
AI bisa kasih 600 baris kode yang kelihatan rapi sebelum kopimu dingin, tapi bukan berarti 600 baris itu harus ada. Dulu, kalau mau bikin sistem yang overkompleks, minimal kita "menderita" dulu. Penderitaan itu kadang nyelametin kita dari ide jelek. Sekarang AI dengan semangat 45 bantuin kita bikin bencana.
2. AI Itu People Pleaser, Jadinya Overengineering
Minta fitur kecil, eh dikasih service layer, repository pattern, dependency injection, validation abstraction, retry logic, config object, tiga interface, sampai factory. Semuanya kelihatan masuk akal, dan di situ jebakannya.
Software busuk jarang mulai dari hal yang jelas-jelas goblok. Dia mulai dari banyak keputusan yang "ya masuk akal sih".
AI bisa bikin keputusan "masuk akal" itu jauh lebih cepet dari kita sempet nyesel.
3. Makin Pinter AI, Makin Butuh Stack yang Boring
Kalau AI yang nulis sebagian besar implementasi, sistem di sekitarnya harus gampang ditebak:
- Database yang boring
- API yang boring
- Framework yang boring
- Deployment yang boring
- Arsitektur yang jelas, bisa dipahami tanpa diagram buat jelasin diagramnya
Prinsipnya: yang menarik itu produknya, bukan tech stack-nya. Jangan pamer stack, pamer value.
4. Kode Makin Murah, Judgment Makin Mahal
Kemampuan bikin kode lagi jadi komoditas. Tapi bukan berarti developer jadi nggak berharga. Nilainya cuma geser ke skill-skill berikut:
- Judgment dan arsitektur
- Debugging
- Product thinking
- Taste, alias tahu apa yang harus dibuang
- Bisa mendeteksi kapan AI lagi confidently wrong
- Sadar bahwa kadang solusi terbaik adalah nggak bikin apa-apa
Orang yang punya taste biasanya tukang hapus dan penyederhana. Dia bisa ngubah solusi 14 langkah yang "wah pinter banget" jadi lima baris yang boring tapi jalan.
5. Dunia Nggak Kekurangan Kode, Tapi Kekurangan Keputusan yang Bener
GitHub nggak lagi teriak "tolong, kami butuh lebih banyak JavaScript". Kalau developer nggak makin jago nyaring hasil AI, kita bakal punya tumpukan software biasa-biasa saja terbesar sepanjang sejarah, dibuat dengan super efisien. Ironis banget.
6. Ini Bukan Postingan Anti-AI
Penulisnya pakai AI terus buat coding, debugging, riset, sampai nulis, dan nggak mau balik ke zaman batu. Cuma sekarang dia nggak gampang kagum sama klaim "AI bikin satu fitur full". Pertanyaan yang dia ajukan:
- Itu fitur yang bener nggak?
- Kodenya gampang di-maintain?
- Kamu ngerti nggak apa yang di-generate?
- Ada kompleksitas yang sebenernya nggak perlu?
Kalau jawabannya "nggak ngerti", itu bukan skill, itu doa.
Jadi, Kerjaan Developer Itu Sebenernya Apa?
Mungkin nulis kode cuma bagian yang paling keliatan. Kerjaan aslinya: ngambil keputusan di tengah ketidakpastian, ngerti sistem, nimbang trade-off, dan sesekali berani bilang, "Nggak, kita nggak butuh Kubernetes buat ini."
Pertanyaan penutup dari penulis: AI bikin developer jadi engineer yang lebih bagus, atau cuma bikin lebih ngebut ngerjain apa yang emang udah mau mereka bikin?
Seru-seruan di Kolom Komentar
Ujian sebenarnya ada di jangka panjang
Semua orang penasaran sama proyek yang dari hari pertama dibikin full AI. Ngebut ngerilis mah gampang, tapi gimana nasibnya setelah 18-36 bulan penuh perubahan, edge case, dan orang-orang resign? Jangan-jangan AI cuma mindahin biayanya ke masa depan, kayak pinjol versi codebase.
Jangan skip fundamental
Komentator bernama leob bilang kita tetap harus bisa nulis kode sendiri, karena kalau nggak, gimana mau nge-review hasil AI? Penulisnya setuju. AI menurunkan syarat buat bikin kode, tapi mungkin menaikkan standar buat jadi engineer yang bagus. Dia juga khawatir sama junior yang skip fase "nulis kode jelek, debug sampai nangis, nyesel, terus belajar" yang dulu ngebentuk insting developer.
Risiko terbesar: keliatan produktif padahal nggak ngerti
AI bikin orang gampang kelihatan produktif tanpa bener-bener paham apa yang dibangun. Penulisnya sampai bilang kalimat ini harusnya jadi inti artikelnya.
AI review AI?
Boleh buat first pass, ngasih tanda bagian yang mencurigakan plus alasannya. Tapi jangan sampai jadi AI nulis, AI review, manusia tinggal klik approve. Harus tetap ada manusia yang bisa bilang, "Gue tahu kenapa ini jalan."
Rule of thumb penulis
Percaya AI buat detail implementasi, tapi curiga kalau soal desain. Kalau desain hasil AI nggak bisa dijelasin dalam beberapa kalimat, kemungkinan besar terlalu rumit. Pertanyaan andalannya: "Versi paling simpel yang masih nyelesaiin masalah aslinya itu apa?"
TL;DR
Jangan cuma jadi tukang prompt. Jadilah orang yang tahu apa yang layak dibangun dan apa yang harus dihapus. Itu skill yang nggak gampang ke-replace. Dan kalau AI ngasih kamu 600 baris kode, tanya dulu: "Ini beneran perlu nggak?"
Sumber: "AI Got Better While I Was Away. Software Didn't." oleh NorthernDev, DEV Community