Chatbot AI, Gimana Cara Survive sebagai Programmer?

Dengan pesatnya perkembangan kecerdasan buatan (AI), banyak profesi mulai terpengaruh karena kehadiran Chatbot AI, seperti ChatGPT, GitHub Copilot, dan berbagai lainnya yang semakin canggih dalam memecahkan masalahan layaknya mesin pencari Google. Salah satu profesi yang akan dibahas terkena dampaknya yaitu programmer. Loh, memangnya bisa? Bukannya teknologi AI itu sendiri dibuat oleh programmer? Namun, kenapa bisa menggantikan mereka? Tentu saja teknologi ini bisa melakukan beberapa pekerjaan programmer seperti menulis kode, mendeteksi bug, bahkan menyarankan solusi pengembangan.

Lantas, apakah ini berarti AI akan menggantikan programmer sepenuhnya? Jawabannya tidak sesederhana itu. Meskipun AI dapat melakukan banyak tugas pemrograman, ia belum memiliki pemahaman yang sama dengan manusia dalam hal kreativitas, pemecahan masalah kompleks, serta memahami konteks bisnis dan kebutuhan pengguna. Sebagai programmer, kita perlu memahami bagaimana AI memengaruhi industri dan bagaimana kita bisa beradaptasi untuk tetap relevan.

Dampak Chatbot AI terhadap Dunia Pemrograman

AI membawa dampak besar terhadap cara kerja programmer, berikut ini perubahan positif yang terjadi sekarang di kalangan developer antara lain:

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Otomatisasi tugas berulang. AI mampu menangani tugas-tugas rutin seperti menulis boilerplate code, menuliskan program berdasarkan perintah yang dituliskan, dan bahkan memperbaiki error atau mendeteksi bug.

Peningkatan produktivitas. Programmer yang menggunakan AI dapat menyelesaikan tugas lebih cepat dibanding sebelumnya. Misalnya, menggunakan GitHub Copilot bisa menghemat waktu dalam menulis fungsi standar.

Perubahan peran dan tuntutan skill baru. Dengan AI yang mampu menangani tugas-tugas dasar, peran programmer bergeser ke arah yang lebih strategis, seperti sistem arsitektur, problem-solving, dan pengambilan keputusan teknis.

Namun, AI juga membawa permasalahan yang beberapa riset dan artikel menyebutkan beberapa kerugian penggunaannya tanpa ada pemahaman mendalam terhadapnya. Berikut ini daftar permasalahannya berdasarkan riset dari tim Uplevel (2024) dengan judul “AI Won’t Solve Your Developer Productivity Problems for You”:

Kurangnya pemahaman kontekstual, AI tidak bisa memahami kebutuhan bisnis atau konteks proyek dengan baik seperti manusia. Sehingga, programmer tetap dibutuhkan untuk memastikan solusi yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan bisnis dan pengguna. Riset dari Uplevel (2024) menemukan bahwa meskipun AI seperti GitHub Copilot dapat membantu dalam menulis kode, penggunaan AI generatif justru meningkatkan jumlah bug dalam kode hingga 41%. Hal ini menunjukkan bahwa AI masih memiliki keterbatasan dalam memahami konteks proyek secara menyeluruh sehingga programmer tetap harus melakukan validasi dan perbaikan terhadap kode yang dihasilkan oleh AI
Risiko produktivitas menurun, seperti dijelaskan sebelumnya bahwa kode yang dihasilkan AI bisa memiliki celah bug atau bias yang tidak disadari. Riset dari Uplevel menemukan bahwa AI tidak memberikan peningkatan produktivitas yang signifikan bagi pengembang perangkat lunak. Bahkan, dalam beberapa kasus, AI dapat meningkatkan risiko burnout bagi pengembang karena ketergantungan terhadap alat AI tanpa adanya pemahaman mendalam tentang kode. Hal ini terjadi karena ketika terdapat error atau bug pada proyek yang sedang ditangani, pengembang tidak dapat memperbaikinya karena kode sepenuhnya dibuat oleh AI dan tidak dipahami oleh sang pengembang.

Skill yang Harus Dikuasai di Era Chatbot AI

Untuk bisa terlibat dan terus berkembang dalam era industri 5.0 ini, programmer harus mengembangkan beberapa skill berikut ini berdasarkan artikel yang ditulis oleh Braindhub (2024) dengan judul “Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI”.

Pemrograman Tingkat Lanjut & Arsitektur Sistem, AI mungkin bisa menulis kode, tetapi ia belum bisa merancang sistem yang kompleks dengan berbagai aspek seperti skalabilitas, keamanan, dan efisiensi. Memahami desain arsitektur sistem dan best practice dalam software engineering akan menjadi nilai tambah besar. AI mampu mengotomatisasi tugas-tugas teknis seperti debugging dan optimasi kode, tetapi peran pengembang tetap diperlukan dalam aspek arsitektur sistem, perancangan API yang efisien, serta pemahaman mendalam tentang sistem distribusi dan keamanan.

Problem Solving & Critical Thinking, pemrograman bukan hanya tentang menulis kode, tetapi juga memecahkan masalah. Kemampuan berpikir kritis untuk memahami masalah secara mendalam dan mencari solusi yang efektif tetap menjadi keunggulan manusia dibanding AI. AI tidak dapat menggantikan pemikiran kritis yang dibutuhkan untuk merancang solusi perangkat lunak yang inovatif. AI mungkin bisa menyarankan solusi berbasis data historis, tetapi tidak bisa memahami konteks bisnis dan trade-off teknis yang sering kali menjadi kunci dalam pengambilan keputusan

Prompt Engineering, memahami cara berinteraksi dengan AI agar mendapatkan hasil yang optimal menjadi keahlian baru yang sangat berharga. Menulis prompt yang jelas dan efektif memungkinkan AI memberikan solusi yang lebih akurat dan relevan. Kemampuan menulis prompt yang baik akan menjadi keterampilan penting bagi pengembang di masa depan. Dengan AI yang semakin canggih, pengembang yang bisa mengarahkan AI dengan tepat akan memiliki keunggulan dibanding mereka yang hanya mengandalkan AI tanpa memahami logika di baliknya.

Pemahaman AI & Machine Learning, daripada merasa terancam oleh AI, mengapa tidak mempelajari cara kerjanya? Memahami konsep AI dan Machine Learning bisa membuka peluang karir baru, seperti AI Engineer atau Data Scientist. Pengembang yang memahami cara kerja model AI dan Machine Learning akan lebih siap menghadapi perubahan industri. Mereka juga menekankan bahwa AI bukan sekadar alat bantu, tetapi bisa menjadi bagian integral dari software development lifecycle jika dipahami dengan baik.
Soft Skills: Komunikasi & Kolaborasi, kemampuan berkomunikasi dengan tim, memahami kebutuhan bisnis, dan bekerja sama dengan AI serta manusia lainnya menjadi semakin penting. AI mungkin bisa menulis kode, tetapi ia tidak bisa bernegosiasi dengan klien atau memahami emosi pengguna. Hal ini menggarisbawahi bahwa di era AI, soft skills menjadi lebih penting dari sebelumnya. Pengembang perlu bisa berkomunikasi dengan tim lintas disiplin, menjelaskan keputusan teknis, serta beradaptasi dengan perubahan teknologi yang cepat.

Membangun Mindset Growth di Era Chatbot AI

Teknologi terus berkembang dengan cepat dan AI mengubah banyak aspek industri, termasuk dunia pemrograman. Oleh karena itu, programmer yang ingin tetap relevan harus mengembangkan pola pikir adaptif, bukan hanya mengandalkan keterampilan teknis yang mereka miliki saat ini. Berikut beberapa prinsip yang perlu diterapkan agar bisa bertahan dan berkembang dalam era AI.

Terus Belajar dan Beradaptasi, pesatnya perkembangan teknologi membuat programmer harus selalu membuka diri terhadap perubahan. Baik itu mempelajari bahasa pemrograman baru, framework yang lebih efisien, atau bahkan konsep AI yang sedang berkembang. Kemampuan untuk beradaptasi dengan tren industri akan menentukan siapa yang bertahan dan siapa yang tertinggal.

- Meningkatkan kapasitas belajar dengan cara yang lebih aktif, misalnya melalui eksperimen langsung, membangun proyek baru, dan terus mengikuti perkembangan industri.
- Mampu menerima ketidakpastian dan tetap berpikir positif terhadap perubahan, bukan melihatnya sebagai ancaman.
- Programmer yang tidak memiliki mentalitas belajar dan adaptasi akan kesulitan menghadapi perubahan besar yang dibawa oleh AI.

Berani Keluar dari Zona Nyaman, jangan hanya menjadi “coder” yang mengandalkan sintaks tanpa pemahaman yang lebih dalam tentang sistem dan teknologi yang sedang berkembang. Programmer harus mampu menganalisis masalah secara mendalam, memahami tantangan bisnis, dan menciptakan solusi yang inovatif. Berikut beberapa saran yang bisa dilakukan programmer jika ingin tetap relevan.

- Mengembangkan kreativitas dan pemikiran kritis sebagai keunggulan utama manusia dibanding AI. AI bisa menghasilkan kode, tetapi manusia yang menentukan apakah solusi tersebut relevan dan efisien dalam konteks tertentu.
- Mengambil tantangan baru dengan bereksperimen di luar keterampilan inti yang mereka miliki. Misalnya, seorang backend developer bisa mulai mempelajari Machine Learning, Blockchain, atau Cloud Computing.
- Mereka yang terus bekerja dengan pola lama tanpa inovasi berisiko tergantikan oleh AI atau programmer lain yang lebih fleksibel.

Melihat AI sebagai Alat, Bukan Ancaman, seperti revolusi industri sebelumnya bahwa teknologi baru tidak serta-merta menghilangkan pekerjaan, tetapi mengubah cara kita bekerja. AI tidak akan menggantikan programmer, tetapi programmer yang bisa berkolaborasi dengan AI akan lebih unggul dibanding mereka yang menolaknya. Programmer harus mengadopsi pendekatan yang lebih strategis terhadap AI, yaitu dengan cara berikut.

- Menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi kerja: Misalnya, AI dapat membantu dalam mendeteksi bug, meningkatkan dokumentasi, serta mengotomatisasi tugas-tugas berulang.
- Memahami keterbatasan AI dan tetap mengandalkan pemikiran manusia dalam aspek problem-solving, desain sistem, dan pengambilan keputusan teknis.
- Meningkatkan keahlian dalam Prompt Engineering untuk bisa mendapatkan hasil terbaik dari AI dalam membantu pemrograman.

Kesimpulan: AI sebagai Kawan, Bukan Lawan

Meskipun Chatbot AI semakin canggih dalam menulis kode dan mengotomatisasi berbagai tugas pemrograman, ia masih belum bisa menggantikan programmer sepenuhnya. AI memang mampu meningkatkan produktivitas dan efisiensi, tetapi tetap memiliki keterbatasan dalam pemahaman kontekstual, pemecahan masalah kompleks, serta kreativitas dalam menciptakan solusi baru.

Dalam beberapa kasus, penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI secara berlebihan tanpa pemahaman mendalam justru dapat meningkatkan jumlah bug dalam kode, menimbulkan ketergantungan yang berisiko, serta mempersulit debugging bagi programmer yang tidak memahami kode yang dihasilkan AI. Oleh karena itu, alih-alih menggantikan peran manusia, AI seharusnya dilihat sebagai alat bantu yang mempercepat pekerjaan, bukan sebagai pengganti total pengembang perangkat lunak.

Agar tetap relevan di era AI, programmer harus melakukan beberapa hal berikut.

Mengembangkan skill di luar sekadar coding seperti problem-solving, arsitektur sistem, AI & Machine Learning, serta keamanan dan etika dalam pengembangan perangkat lunak.
Memanfaatkan AI sebagai asisten kerja, bukan sebagai substitusi total. AI dapat membantu dalam mendeteksi bug, menghasilkan kode boilerplate, serta menyederhanakan tugas berulang, tetapi tetap memerlukan pengawasan manusia.
Membangun mindset growth dan adaptif dengan terus belajar dan beradaptasi terhadap perubahan teknologi. Programmer yang memiliki kemampuan berpikir kritis, kreativitas, serta keterampilan komunikasi dan kolaborasi akan lebih unggul dibandingkan mereka yang hanya bergantung pada AI.
Menguasai keterampilan Prompt Engineering agar dapat memanfaatkan AI secara optimal dan tidak sekadar menjadi pengguna pasif tanpa pemahaman mendalam terhadap kode yang dihasilkan.

“AI tidak menggantikan programmer, tetapi programmer yang tidak beradaptasi akan tertinggal.”

Seperti yang terjadi dalam revolusi industri sebelumnya, teknologi yang berkembang pesat tidak serta merta menghilangkan pekerjaan, tetapi mengubahnya. AI akan menciptakan peluang baru bagi programmer yang mau belajar, berinovasi, dan mengembangkan keterampilan yang tidak dapat digantikan oleh mesin.