Apakah Extreme Programming (XP) perlu ditinjau kembali di era AI?

• Berkat pembuatan kode oleh AI dan inovasi platform, kecepatan pengembangan meningkat secara eksplosif, tetapi hasil proyek tetap rendah dan tingkat kegagalan masih tinggi
• Masalah utamanya bukan kecepatan, melainkan kurangnya verifikasi dan penyelarasan, dan XP mendorong pembelajaran, penyelarasan, serta peningkatan kualitas melalui batasan yang disengaja
• Terutama ketika agen AI mempercepat pembuatan, modifikasi, dan deployment kode, peningkatan kompleksitas tanpa verifikasi dan kerentanan menjadi semakin serius
• XP menekankan nilai-nilai yang berpusat pada manusia seperti kesederhanaan, komunikasi, umpan balik, rasa hormat, keberanian, serta batch kecil, integrasi berkelanjutan, dan pengujian otomatis
• Di era ketika output cepat menjadi hal yang wajar, XP adalah metodologi yang kembali mengingatkan bahwa perangkat lunak pada akhirnya dibuat untuk manusia

---

Percepatan kecepatan produksi perangkat lunak dan batasannya

• Baru-baru ini, berkat inovasi alat AI dan berbagai platform pengembangan, hambatan untuk menghasilkan kode menjadi sangat rendah dan kecepatannya meningkat pesat
• Hanya dengan beberapa prompt atau pemanggilan API, produk, fitur, dan seluruh infrastruktur dapat dibuat dengan cepat
• Namun, meskipun produktivitas meningkat, ada masalah bahwa tingkat keberhasilan proyek secara keseluruhan tidak membaik secara signifikan
• Laporan Standish Chaos dan laporan McKinsey menunjukkan bahwa kasus di mana sebagian besar proyek TI gagal atau melampaui anggaran masih sering terjadi
• Ini menegaskan bahwa peningkatan kecepatan pembuatan kode semata tidak otomatis meningkatkan hasil delivery perangkat lunak

Mengapa output bukan masalah yang sebenarnya

• Berkali-kali terbukti bahwa bottleneck dalam pengembangan perangkat lunak bukanlah kecepatan input/output kode
  • Ada gelombang percepatan yang datang silih berganti, seperti adopsi bahasa tingkat tinggi, populernya framework dan package manager, meluasnya DevOps dan serverless, perkembangan platform pengembangan, hingga pembuatan kode oleh AI
• Menurut laporan Chaos, meskipun output dipercepat, hasil akhirnya tetap tidak konsisten dan di bawah ekspektasi
• Yang penting bukan sekadar percepatan, melainkan ‘batasan’ yang lebih cerdas
• XP adalah praktik yang mengarahkan tim ke jalur yang benar melalui pembelajaran, penyelarasan, dan pengembangan yang disengaja tanpa terburu-buru

Peran XP: penyeimbang terhadap kecepatan

• Percepatan tanpa batas menimbulkan masalah karena menghilangkan kesempatan untuk belajar, menemukan kesalahan, dan mengoreksi arah
• Extreme Programming (XP) dirancang agar tim bergerak ke arah yang tepat dengan memperkenalkan gesekan dan batasan yang disengaja
  • Praktik yang representatif: pair programming dengan sengaja mengurangi output hingga setengahnya
• Pair programming mungkin mengurangi hasil produksi menjadi setengah, tetapi memberi dampak positif dua kali lipat dalam hal pemahaman bersama, kepercayaan, kualitas, dan peningkatan kapabilitas tim
• XP mengubah cara kolaborasi itu sendiri, dan berinvestasi pada penguatan kapabilitas tim serta pemberian arah

Pemahaman masalah XP yang makin diperdalam bersama AI

• Karena AI membuat pembuatan kode nyaris tanpa usaha, risiko produksi massal perangkat lunak yang tidak tervalidasi dengan baik semakin besar
  • Risiko ini meningkat tajam terutama pada sistem agentic AI di mana banyak agen secara otomatis menghasilkan, memperbaiki, dan men-deploy kode
• Sistem otomatis tanpa batasan menumpuk logika yang belum tervalidasi secara berlapis, memperburuk kompleksitas dan kerentanan
• Penelitian terbaru membuktikan bahwa semakin panjang context window LLM, semakin menurun akurasinya
  • Bagian awal dan akhir ditangani dengan baik, tetapi bagian tengah justru lebih rentan terhadap generalisasi berlebihan dan kesalahan
• Akibatnya, hal ini menghasilkan kode yang mahal dirawat dan mudah rusak, dan XP lahir untuk mencegah entropi kacau semacam ini

Perangkat lunak tetap ranah manusia

• Sekalipun AI berkembang, esensi perangkat lunak sebagai sesuatu yang dibuat manusia untuk manusia, di dalam komunikasi dan budaya organisasi tidak berubah
• Hambatan utama dalam delivery bukanlah tingkat otomasi, melainkan penyelarasan, konteks bersama, hasil yang jelas, verifikasi pengguna, dan faktor-faktor berbasis manusia lainnya
• Nilai inti XP:
  • Simplicity: mengurangi kompleksitas
  • Communication: menjaga kekompakan tim
  • Feedback: mendorong pembelajaran dan adaptasi
  • Respect: membangun kepercayaan dan rasa aman
  • Courage: mendukung transparansi dan kemungkinan perubahan

Dari feature factory menuju penyampaian nilai yang nyata

• Tim yang sukses lebih mengutamakan flow dan feedback daripada kecepatan itu sendiri
• Praktik XP seperti batch kecil, integrasi berkelanjutan, pengujian otomatis, dan kepemilikan bersama berkontribusi pada adaptabilitas dan orientasi pada pengguna
• Ke depan, semakin cepat produksi kode berlangsung, semakin penting metode-metode ini untuk mengelola kualitas, risiko, dan niat

Pelajaran dari masa lalu

• Statistik laporan CHAOS:
  • 1994: 16% proyek berhasil tepat waktu dan sesuai anggaran
  • 2012: membaik menjadi 37%
  • 2020: turun lagi menjadi 31%
• Bahkan setelah lebih dari 20 tahun inovasi dan perubahan (agile, DevOps, cloud native, AI, dan lain-lain), keandalan secara keseluruhan hanya naik 14 poin persentase
• Toolchain saja tidak cukup untuk menyelesaikan masalah
• Ini menegaskan kembali pentingnya metodologi yang tepat

Apa yang dibutuhkan ke depan

• 1. Output bukan lagi kendala: produktivitas pembuatan kode melampaui kecepatan verifikasi dan penyelarasan
• 2. Penguatan kapabilitas yang berfokus pada hasil: feedback, arah produk yang jelas, kolaborasi yang kuat, dan desain yang baik adalah hal yang esensial
• 3. Diperlukan proses yang lebih manusiawi: meskipun AI berkembang, delivery berkelanjutan tetap bergantung pada kolaborasi

• Ditekankan bahwa Product Operating Model yang benar-benar efektif lahir dari operasi yang berpusat pada manusia—kolaborasi, kejelasan, dan flow
• Alih-alih sekadar inovasi teknis (platform), lingkungan delivery perangkat lunak yang berkelanjutan di era AI hanya dapat dibangun ketika strategi tim, ritme operasional, dan praktik engineering diselaraskan tanpa celah

Kesimpulan: di era AI, apakah XP diperlukan?

• Ya
• Di tengah alat yang semakin kuat, dibutuhkan kerangka kerja yang dapat menambatkan praktik yang berpusat pada manusia
• XP sekaligus memberikan fokus tim, empati, pemahaman bersama, dan orientasi pada tujuan yang benar
• Berfokus bukan pada kecepatan output semata, melainkan pada arah yang bermakna dan penyelarasan di dalam tim
• Di era percepatan AI dan produksi tanpa batas, XP adalah metodologi langka yang mengingatkan bahwa perangkat lunak adalah pekerjaan manusia