- Pembicara Gergely Orosz adalah pengelola newsletter dan podcast Pragmatic Engineer serta mantan engineer di Microsoft dan Uber, yang membagikan realitas penerapan GenAI yang ia lihat langsung di lapangan
- Berbeda dengan ekspektasi berlebihan para CEO dan pendiri, pengalaman nyata para developer menunjukkan gambaran yang lebih kompleks karena keterbatasan alat dan perbedaan produktivitas
- Startup alat pengembangan AI dan big tech memiliki tingkat penggunaan internal yang tinggi dan investasi yang aktif, tetapi beberapa startup dan bidang khusus masih melaporkan utilitas yang rendah
- Developer independen dan engineer veteran merasakan titik balik GenAI belakangan ini, serta menunjukkan respons positif terhadap peningkatan produktivitas coding dan perluasan kreativitas
- Kent Beck menilai adopsi LLM sebagai pergeseran paradigma setara internet dan smartphone, serta menekankan pentingnya mencoba hal baru dan bereksperimen
Perkenalan pembicara
- Gergely Orosz
- Mengelola newsletter dan podcast Pragmatic Engineer
- Memiliki pengalaman 10 tahun sebagai engineer di JP Morgan, Microsoft(Skype), Skyscanner, Uber, dan lainnya
- Saat ini berfokus meneliti dampak GenAI terhadap rekayasa perangkat lunak
Ekspektasi berlebihan dan kenyataan
- CEO Microsoft: "AI menulis 30% dari seluruh kode"
- CEO Anthropic: "Dalam 1 tahun, 100% kode akan dihasilkan oleh AI"
- Jeff Dean dari Google: "AI akan segera mencapai level developer junior"
- Namun kenyataannya:
- Agen AI membuat bug yang menimbulkan biaya ratusan dolar
- Dalam demo Microsoft Build, AI gagal memperbaiki kode yang kompleks
Startup alat pengembangan AI
- Anthropic:
- Semua engineer internal menggunakan Cloud Code
- Lebih dari 90% kode ditulis oleh AI
- Adopsi MCP(Model Context Protocol) → dapat terhubung ke IDE, DB, GitHub, dan lain-lain, serta sedang menyebar luas
- Windsurf: 95% kode ditulis AI
- Cursor: 40~50% ditulis AI, “setengahnya berjalan baik dan setengahnya punya keterbatasan”
Kondisi big tech
- Google:
- Menanamkan fitur AI di IDE internal Cider (autocomplete, review, pencarian kode)
- Dalam 1 tahun terakhir, adopsi internal meningkat pesat
- Organisasi SRE sedang memperkuat infrastruktur untuk menghadapi 10 kali lebih banyak baris kode
- Amazon:
- Amazon Q Developer Pro → kuat untuk pekerjaan terkait AWS
- Model Anthropic(Claude) juga aktif digunakan untuk penulisan dokumen internal dan musim evaluasi
- Mengintegrasikan server MCP secara luas → otomatisasi tool internal makin menyebar
Startup dan kasus individual
- Incident.io:
- Seluruh tim aktif bereksperimen dengan AI dan berbagi tips di Slack
- Setelah mengadopsi Cloud Code, tingkat penggunaan melonjak
- Startup biotek:
- Membutuhkan penulisan kode novel secara mandiri sehingga efisiensi LLM rendah
- Masih menilai coding langsung lebih cepat
Developer independen dan engineer veteran
- Armin Ronacher (pencipta Flask): menggunakan agen seperti magang virtual dan merasakan peningkatan produktivitas
- Peter Steinberger (pendiri PSPDFKit): menilai hambatan bahasa menurun dan “percikan teknis hidup kembali”
- Simon Willison (salah satu pencipta Django): dengan peningkatan model terbaru, “agen coding AI telah masuk ke tahap praktis”
- Brigita (Thoughtworks): LLM adalah alat abstraksi baru yang mencakup seluruh stack
- Kent Beck (pencipta TDD): “Dalam 52 tahun karier, sekarang adalah masa yang paling menyenangkan”, dan menilai LLM sebagai inovasi setara internet dan smartphone
Pertanyaan yang masih tersisa
- Mengapa CEO dan pendiri lebih antusias daripada engineer?
- Tingkat penggunaan alat AI yang sebenarnya berada di kisaran 50% per minggu, masih belum menjadi hal umum
- Efek penghematan waktu: menurut survei DX, penghematan sekitar 3~5 jam per minggu, jauh berbeda dari klaim berlebihan “produktivitas 10 kali lipat”
- Mengapa pada tingkat individu efeknya besar, tetapi pada tingkat organisasi kurang efektif?
Kesimpulan
- LLM berpotensi menghadirkan lompatan produktivitas yang setara dengan transisi dari assembly ke bahasa tingkat tinggi
- Namun, AI tidak bersifat deterministik, dan efisiensinya sangat bervariasi antar tim dan bidang
- Pesannya: sekarang adalah masa untuk bereksperimen dan belajar, dengan penekanan bahwa “hal-hal yang kini menjadi lebih murah dan memungkinkan harus dicoba secara aktif”
Belum ada komentar.