4 poin oleh GN⁺ 2026-01-17 | 2 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Peringatan bahwa keputusan menghentikan perekrutan atau melakukan PHK karena keyakinan bahwa AI dapat menggantikan penulis dokumentasi teknis manusia adalah kesalahan serius
  • Dokumentasi yang dihasilkan AI tidak memiliki kecerdasan atau empati, dan hanyalah cangkang kosong yang gagal memuat kebenaran dan konteks produk
  • Technical writer adalah personel kunci yang membuat produk dapat dipahami melalui empati terhadap pengguna, pengumpulan informasi, dan penyampaian yang jelas
  • "Technical writing yang ditingkatkan" dengan menggabungkan alat bantu AI dan kebijakan adalah alternatif realistis untuk meningkatkan produktivitas
  • AI menciptakan kebisingan, tetapi manusia menciptakan sinyal - menyerukan kembalinya dan perekrutan ulang technical writer

Masalah ketergantungan pada AI yang menggantikan technical writer

  • Keputusan memecat atau tidak merekrut technical writer karena AI adalah kesalahan besar
    • Jika hanya mengandalkan dokumentasi yang ditulis AI, hasilnya akan kurang pengawasan ahli dan pemahaman konteks
    • Melimpahkan beban penulisan dokumentasi kepada developer adalah tindakan yang salah memahami hakikat dokumentasi
  • Dokumentasi teknis bukan sekadar output, melainkan komponen inti yang memuat kebenaran produk (product truth)
    • Software tidak sepenuhnya selesai, tidak selalu jelas dengan sendirinya, dan tidak sederhana, sehingga tidak dapat digunakan tanpa dokumentasi
    • Technical writer menghubungkan produk melalui pengumpulan informasi, ekspresi yang jelas, dan narasi yang berpusat pada pengguna

Keterbatasan dokumentasi buatan AI

  • Dokumentasi yang dihasilkan AI tidak memiliki kecerdasan dan tidak punya visi
    • Meski dilatih dengan ratusan juta token, AI tetap tidak mampu menyusun strategi dokumentasi, menstrukturkan isi, dan merancang reuse
    • AI tidak mampu menangkap situasi pengecualian, batas-batas yang halus, dan ketegangan dari hal-hal yang belum selesai, sehingga isinya terasa hampa
  • Tanggung jawab hukum tetap berada pada manusia, bukan AI
    • Jika kerugian timbul akibat panduan yang salah, tanggung jawab melekat pada manajer atau perusahaan
    • Model AI tidak bisa di-PHK atau diadili, sehingga penghindaran tanggung jawab tidak mungkin dilakukan
  • Agar AI dapat menghasilkan dokumentasi, diperlukan konteks berkualitas tinggi yang sudah ada sebelumnya
    • RAG, aturan Cursor, Claude Skills, dan lainnya semuanya merupakan perpanjangan dari kerja technical writing
    • Jika technical writer dipecat, maka data dasar yang menjadi fondasi pembelajaran AI juga ikut hilang

Potensi kolaborasi antara technical writer dan AI

  • Jika alat AI dan pelatihan disediakan, produktivitas technical writer dapat meningkat secara signifikan
    • Melalui kebijakan AI, kualitas dapat dijaga sambil membangun lingkungan dokumentasi masa depan yang kolaboratif dengan AI
    • Sudah ada contoh technical writer yang memanfaatkan AI untuk mengotomatisasi penulisan, penyuntingan, dan penerbitan
  • CEO AWS Matt Garman juga mengakui peningkatan produktivitas yang mendukung manusia, bukan menggantikannya sepenuhnya
  • Perusahaan harus memberi technical writer waktu dan sumber daya untuk menyusun serta bereksperimen dengan strategi AI
    • Technical writer sudah memiliki kemampuan memaksimalkan efisiensi dengan sumber daya terbatas
    • Dengan alat dan peluang yang tepat, mereka dapat memanfaatkan AI untuk meningkatkan kualitas dokumentasi

Seruan untuk merekrut ulang dan mengubah cara pandang

  • Harus meninggalkan anggapan keliru bahwa AI telah sepenuhnya menggantikan peran manusia
    • Technical writing bukan sekadar merangkai kata, tetapi mencakup wawancara dengan ahli, pemahaman produk, dan interpretasi konteks
  • Technical writer bukanlah kemewahan, melainkan tenaga penting yang berperan sebagai penerjemah yang membuat produk dapat digunakan
    • Tanpa mereka, produk tidak mampu menjelaskan dirinya sendiri atau justru menyampaikan informasi yang keliru
  • Ditutup dengan kesimpulan bahwa AI dapat menciptakan kebisingan tanpa batas, tetapi manusia menciptakan sinyal yang bermakna
    • Menyerukan agar Technical Writer yang telah di-PHK dipanggil kembali dan diajak bekerja bersama lagi

2 komentar

 
coremaker 2026-01-19

Ini bukan soal AI atau manusia,

melainkan apakah bisa melakukan "empati terhadap pengguna, pengumpulan informasi, dan penyampaian yang jelas" atau tidak; itulah kuncinya.

 
GN⁺ 2026-01-17
Komentar Hacker News
  • Saya bekerja secara profesional menulis dokumentasi
    Tetapi pekerjaan saya yang sebenarnya adalah mengamati, mendengarkan, dan memahami
    Untuk menulis dengan baik, saya harus benar-benar memahami kecemasan dan kebingungan pembaca
    Setiap kali mengalami sistem transportasi umum di luar negeri, saya merevisi panduan transportasi setempat
    Saya memperbaiki tulisan dengan mengalami sendiri kebingungan dari sudut pandang pembaca
    Empati adalah mesin yang menggerakkan pekerjaan saya
    Selama bertahun-tahun saya membangun infrastruktur untuk mengumpulkan informasi lewat hubungan saling percaya dengan banyak orang
    AI hanya menangani hal-hal yang sudah tercatat, tetapi saya pergi langsung ke dunia nyata untuk bertanya
    Saya membuat alat untuk mengumpulkan pengalaman dengan kantor imigrasi, dan mewawancarai ratusan pengacara serta pakar
    AI bergantung pada data, tetapi saya memburu data saya sendiri
    Percaya bahwa AI bisa menggantikan pekerjaan seperti ini adalah salah paham yang merendahkan profesi ini

    • Saat ini banyak industri sudah termonopoli, jadi kualitas tidak lagi terlalu penting
      Meski dokumentasi transportasi umum menjadi buruk, pendapatan tidak langsung turun
      Tetapi jika technical writer dipecat, anggaran langsung berkurang
      Perangkat lunak juga sama — hambatan masuknya tinggi, sehingga sulit berkata “ini jelek, saya akan membuat yang lebih baik”
    • Coding juga sama
      Kode adalah dokumentasi yang dibaca komputer
      Komputer tidak punya akal sehat, jadi semua pemahaman bergantung pada programmer
      Hanya karena LLM bisa membuat kalimat yang benar secara tata bahasa bukan berarti ia menulis dokumentasi yang baik
      Demikian pula, hanya karena ia menghasilkan kode yang bisa dikompilasi bukan berarti ia membuat program yang benar-benar diinginkan pengguna
    • Saya sangat setuju dengan ini
      Saya menyampaikan gagasan yang sama dengan ungkapan “teknologi membutuhkan jiwa
      Dokumentasi teknis, UI, dan produk semuanya baru bernilai jika ada sentuhan manusia di dalamnya
    • Tulisan Anda menunjukkan kejernihan ekspresi yang coba ditiru AI tetapi tidak akan pernah bisa capai
      Ambisi AI untuk menggantikan manusia itu menghina
      Kita tidak mencatat segalanya — justru hal-hal yang dianggap masuk akal sering tidak ditulis, padahal AI sangat membutuhkan data seperti itu
    • Terima kasih untuk tulisan yang sangat baik. Itulah inti persoalannya
  • Saya bukan karyawan perusahaan yang memecat technical writer, tetapi perusahaan kami juga mengalami hal yang sama
    Karena para penulis bergantung pada AI, hasilnya mengerikan, dan mereka sendiri hampir tidak bisa menulis
    Sulit menemukan technical writer yang bagus di pasar, dan walau portofolionya terlihat baik, kenyataannya sering buruk
    Akhirnya dokumentasi diserahkan ke developer — tetapi developer tidak ingin itu masuk ke riwayat karier mereka
    Memecat penulis yang setidaknya lumayan adalah tindakan yang bisa merusak bisnis
    AI kuat untuk data dengan pola tetap seperti README atau config, tetapi lemah untuk konten unik seperti dokumentasi produk

  • Ada jenis dokumentasi yang memang dikerjakan AI dengan baik — dokumen yang tidak dibaca siapa pun, hanya untuk kepatuhan
    Dokumen seperti ini hanya mendefinisikan istilah dasar seperti CPU, tetapi justru melewatkan istilah domain yang penting
    Isinya penuh referensi ke dokumen yang tidak bisa diakses, UML yang tidak cocok dengan kode, tanda tangan lama, dan screenshot yang tak seragam
    Formatnya pun semaunya, sehingga dokumen seperti ini tidak dibaca siapa pun selain QA manager yang sedang murung

    • Saya pernah menyuruh LLM membuat README, dan hasilnya terlihat bagus serta mudah dibaca
      Namun jika diberi banyak contoh konkret, AI bisa membantu lebih baik
    • Tetap saja, dokumentasi seperti ini dibaca oleh LLM lain /s
  • Technical writer terbaik tidak sekadar mendokumentasikan produk
    Mereka bertindak seperti pengguna nyata dan menemukan masalah kegunaan
    Mereka mampu menggali informasi yang dibutuhkan lewat wawancara 1:1 dengan engineer
    AI tidak menjalankan peran seperti ini dengan baik

    • Umpan balik seperti ini seharusnya melibatkan seluruh tim
      Bahkan di dalam perusahaan, umpan balik kesan pertama terhadap konten yang baru dilihat sangat penting
      Tetapi banyak organisasi justru menghambat budaya umpan balik lintas departemen
      Akibatnya, konten teknis untuk pemasaran sering menjadi samar dan tidak bermakna
    • AI memang sulit menggantikan penulis kelas atas, tetapi bisa jadi lebih baik daripada penulis di bawah rata-rata
      Karena banyak proyek tidak punya dokumentasi sama sekali atau dokumentasinya berantakan
    • Technical writer yang hebat diam-diam bekerja seperti radar kegunaan
      Mereka yang pertama kali menyadari bahwa alur kerja itu bermasalah
    • Tentu saja, kalau technical writer yang menemukan masalah seperti ini, timbul juga pertanyaan, sebenarnya PM sedang ngapain
    • Peran technical writer kadang tumpang tindih dengan QA atau PM
      Mereka juga sering punya naluri teknis, misalnya bisa menangani bahasa seperti Python
  • AI mungkin bisa menggantikan technical writer, tetapi itu bukan pengganti yang baik
    Perusahaan dengan dokumentasi terbaik akan tetap mempertahankan penulis manusia
    Banyak orang keliru mengira “siapa pun bisa menulis”, padahal kenyataannya tidak demikian
    (Tulisan terkait: Nobody Can Write)
    Technical writer juga berkontribusi pada UX dan pengujian, serta paling cepat menemukan ketidakkonsistenan dalam aturan penamaan API
    AI lumayan sebagai alat bantu, tetapi berbahaya jika hasilnya langsung dipublikasikan tanpa penyuntingan

    • Di pasar yang kualitasnya tidak penting, penggantian dengan AI terjadi lebih cepat
      Untuk diskusi terkait, lihat komentar ini
    • Ini mengingatkan pada meme, “Dokumentasi yang bagus? Maaf, yang bisa saya berikan cuma ‘lumayan ada gunanya’”
    • Tapi kalau setidaknya lebih baik daripada tidak ada dokumentasi sama sekali, maka peran AI tetap ada artinya
  • Technical writer terbaik menjembatani tim produk, engineer, dan pengguna seperti antropolog
    Berkat sudut pandang ini, produk itu sendiri ikut membaik

    • Saya juga bekerja di FAANG, tetapi akhir-akhir ini technical writer sedang di-PHK
      Tugas dokumentasi dilemparkan ke developer, dan yang tersisa hanya instruksi “pakai AI”
      Saya jadi bertanya-tanya apakah ini benar-benar masa depan yang dijanjikan
    • AI memang membantu dalam sintesis wawasan yang sudah ada, tetapi tidak punya kepekaan untuk menangkap kesenjangan budaya antarmanusia
  • Saya ingin lebih mengembangkan kemampuan menulis dan berkomunikasi pada 2026
    Keterampilan seperti ini tidak mudah tergantikan
    Jika dipelajari sendiri, cara berpikir kita berubah dan itu membantu di area lain dalam hidup
    Hilangnya peningkatan keterampilan manusia itulah kerugian yang sebenarnya

    • Benar, jika belajar sendiri, membaca juga jadi tidak terlalu membosankan
      Gaya bahasa yang seragam dari LLM cepat membuat jenuh
      Dalam jangka panjang, peningkatan kecepatan mungkin tidak cukup untuk menutup penurunan kemampuan
  • Awalnya judulnya membingungkan
    Saya kira ini “surat untuk penulis yang dipecat karena ketahuan memakai AI”
    Secara bahasa seluruh tulisannya ambigu, dan justru membuat kepercayaan saya pada penulis manusia menurun
    Saya juga lulusan sastra Inggris dan ilmu komputer, pernah mengajar menulis kepada mahasiswa doktoral,
    dan sekarang mengelola dokumentasi perusahaan secara langsung

    • Tetapi karena belakangan ini begitu banyak artikel tentang orang yang digantikan AI,
      tafsiran kedua (“penulis yang digantikan AI”) terasa lebih alami
  • Ada pelajaran dari perusahaan asuransi
    Mereka menggunakan AI untuk mencari alasan agar bisa menolak klaim yang sah
    Di pengadilan mereka menghindari tanggung jawab dengan alasan “bug perangkat lunak”
    Saya harap dalih seperti ini tidak menjadi standar

  • Haruskah kita berharap LLM akan terus membaik ke depannya?
    Banyak tulisan menganggap keterbatasan saat ini akan bersifat permanen
    Mengabaikan kemungkinan kemajuan terasa berpandangan pendek

    • Pertanyaan yang lebih penting adalah, “siapa yang mengharapkan perbaikan?”
      Tingkat ekspektasi tiap orang berbeda-beda
    • LLM tidak benar-benar menyadari bahwa penjelasannya salah karena ia tidak benar-benar memakai produknya sendiri