AI Mulai Ambil Alih Coding, Peran Programer Bergeser

KOMPAS.com - Profesi programmer identik dengan aktivitas menulis barisan kode (coding). Namun, di era kecerdasan buatan (AI), kesibukan itu mulai berubah. 

Kini, sebagian besar pekerjaan coding justru mulai diambil alih oleh AI. CEO Perplexity AI, Aravind Srinivas menyoroti perubahan ini. 

Ia menyampaikan pandangannya dengan mengutip ulang sebuah unggahan di media sosial yang membahas bagaimana model bahasa besar (LLM) mulai mengotomatisasi pekerjaan coding. 

Unggahan yang meraih lebih dari 15.000 like dan hampir satu juta tayangan itu juga menyatakan bahwa dampak dari otomatisasi AI adalah kembalinya ilmu komputer ke akar yang lebih dekat dengan matematika dan fisika. 

Menanggapi hal tersebut, Srinivas merespons singkat dengan mengatakan "well said". Responsnya seolah menandakan bahwa pandangan tersebut sejalan dengan apa yang kini mulai terjadi di industri.

Baca juga: AI Ambil Alih Coding di Spotify, Engineer Hanya Mengawasi

Peran programmer bergeser

Sejumlah data menunjukkan, AI memang mempercepat pekerjaan developer atau programmer. Dari hasil studi Microsoft pada 2023, misalnya, menemukan bahwa penggunaan GitHub Copilot terbukti meningkatkan pekerjaan hingga 55,8 persen. 

Sementara itu, indeks "AI Exposure" milik Anthropic menempatkan programmer pada tingkat cakupan tugas oleh LLM sekitar 75 persen, tertinggi dibanding profesi lain yang mereka teliti.

Data-data tersebut menunjukkan bahwa AI tidak hanya membuat proses coding menjadi lebih cepat, tetapi juga mampu menangani sebagian besar tugas dalam pekerjaan tersebut. 

Kendati demikian, perubahan yang terjadi tidak berhenti di soal efisiensi saja. Jika sebelumnya waktu programmer banyak dihabiskan untuk menulis dan merapikan kode, kini tugas-tugas tersebut mulai diotomatisasi AI. 

Dari yang biasanya harus menyusun struktur kode dasar lebih dulu, memperbaiki kesalahan sintaks, hingga menghasilkan potongan program, kini semuanya diganti dan dilakukan dengan bantuan model AI. 

Alhasil, fokus pekerjaan programmer atau software engineer pun ikut bergeser. Mereka tidak lagi hanya berkutat pada penulisan kode, melainkan lebih banyak memikirkan hal yang lebih kompleks. 

Sebagai contoh, bagaimana sistem bisa gagal, kompromi dalam desain (trade off), hingga memastikan arsitektur dapat tetap stabil sekalipun digunakan dalam skala besar. 

Situasi ini memunculkan pandangan bahwa ilmu komputer perlahan kembali ke akar awalnya, yakni logika, matematika, dan cara berpikir sistematis.

Pendapat serupa juga diungkapkan ole CEO Anthropic, Dario Amode, yang menyebut bahwa AI berpotensi menangani sebagian besar pekerjaan software engineer dalam 6 hingga 12 bulan ke depan.

Bahkan, kata Amode, beberapa engineer di Anthropic kini tidak lagi menulis kode secara langsung. Artinya, tugas utamanya sudah dipasrahkan untuk dikerjakan model AI.

CEO Replit turut menyuarakan pendapatnya, dengan menyebut bahwa peran software engineer, dalam bentuknya saat ini, bisa "menghilang".

Baca juga: Bos Nvidia Minta Programer Berhenti Coding

Meski terdengar ekstrem, perubahan ini tidak berarti programmer akan tergantikan oleh AI sepenuhnya. Mode AI masih memiliki keterbatasan, terutama dalam menangani masalah baru dan yang sifatnya kompleks. 

Kesalahan atau "halusinasi" yang dilakukan AI dalam mendesain sistem pun masih kerap terjadi, sehingga tetap dibutuhkan engineer untuk melakukan pengecekan dan pengambilan keputusan. 

Dalam konteks ini, peran engineer jadi berubah, dari penulis kode menjadi perancang dan penguji sistem, sebagaimana dihimpun KompasTekno dari Times of India. 

Adapun perubahan ini juga mulai memengaruhi dunia pendidikan. Pendiri Code.org menilai pembelajaran ilmu komputer ke depan perlu lebih menekankan logika dan pemecahan masalah, alih-alih sintaks. 

"Coding sudah mati. Hidup coding," ujarnya. 

Pernyataan tersebut merangkum arah perubahan yang tengah terjadi. Ia sekan menegaskan bahwa coding tidak benar-benar hilang, tetapi cara manusia melakukannya kini mulai berubah. 

Saat ini, yang menjadi pembeda bukan lagi seberapa cepat programmer menulis kode, melainkan seberapa baik ia memahami dan merancang sistem yang dibangun.