29 poin oleh GN⁺ 2026-02-05 | 9 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Dengan hadirnya alat coding AI, pengalaman berpikir mendalam menurun drastis, sehingga muncul perasaan pertumbuhan sebagai engineer terhenti
  • Di antara dua sisi dalam diri, 'Builder' dan 'Thinker', Builder merasa terpenuhi berkat AI tetapi Thinker justru kelaparan
  • Dengan "vibe coding", ide bisa dengan cepat diubah menjadi kenyataan, tetapi kesempatan untuk pemecahan masalah kreatif berkurang besar
  • Saat AI memberikan solusi di level 70% yang "cukup bagus", karena kecenderungan pragmatis, sulit untuk menolaknya
  • Penulis mencoba mencari kepuasan berpikir mendalam di luar coding tetapi tidak berhasil, dan kini berada dalam situasi tidak yakin apakah dua kebutuhan itu bisa dipenuhi sekaligus

Mengangkat masalah kekurangan berpikir

  • Sebelum membaca tulisan ini, pikirkan "kapan terakhir kali Anda benar-benar berpikir serius"
  • Ini bukan tulisan yang menawarkan solusi atau nasihat, melainkan sekadar curahan kegelisahan yang belakangan dirasakan

Dua kecenderungan: Builder dan Thinker

  • Builder: kecenderungan untuk membuat, merilis, dan menghasilkan sesuatu yang praktis
    • Termotivasi oleh kecepatan dan kegunaan
    • Ada dopamin dari deployment yang berhasil, kepuasan saat membangun sistem yang menyelesaikan masalah nyata, dan kegembiraan karena tahu ada orang yang memakai alat buatan sendiri
  • Thinker: kecenderungan yang membutuhkan pergulatan mental yang mendalam dan berlangsung lama
    • Saat kuliah mengambil jurusan fisika, ada soal-soal tugas yang tingkat kesulitannya jauh di atas rata-rata
    • Bahkan ketika konsepnya dipahami, tetap ada soal yang sulit didekati karena metode pendekatannya sendiri tidak mudah ditemukan

Tiga tipe mahasiswa saat menghadapi soal sulit

  • Tipe 1 (mayoritas): mencoba beberapa kali lalu menyerah dan meminta bantuan profesor atau asisten pengajar
  • Tipe 2 (tipe peneliti): mencari soal serupa atau petunjuk di perpustakaan hingga masalahnya bisa dikerjakan, dan umumnya berhasil menyelesaikannya
  • Tipe 3 (tipe thinker): mendekatinya hanya dengan berpikir
    • Selama beberapa hari atau beberapa minggu, hampir seluruh waktu otak dalam keadaan non-I/O dipakai untuk kemungkinan memecahkan masalah
    • Proses berpikir berlanjut bahkan saat tidur
    • Cara ini tidak pernah gagal, dan penulis menyadari bahwa berpikir mendalam dan bertahan lama adalah kekuatannya
    • Bukan termasuk 1% teratas yang sangat cepat atau berbakat alami, tetapi yakin bahwa dengan waktu yang cukup, masalah apa pun bisa diselesaikan

Konflik dengan AI

  • Alasan software engineering terasa begitu memuaskan pada awalnya adalah karena adanya kepuasan ganda ini
  • Baik Builder (membuat sesuatu yang berguna, merasa produktif dan praktis) maupun Thinker (menyelesaikan masalah yang benar-benar sulit) sama-sama terpenuhi
  • Proyek-proyek yang paling banyak mendorong pertumbuhan sebagai engineer selalu berisi masalah sulit yang membutuhkan solusi kreatif
  • Namun belakangan ini, kejadian duduk berjam-jam memegang satu masalah dan memikirkannya dengan sungguh-sungguh menurun drastis
  • Penulis merasa seluruh situasi ini disebabkan oleh AI
  • Kini menulis software yang lebih banyak dan lebih kompleks daripada sebelumnya, tetapi tetap merasa sama sekali tidak berkembang sebagai engineer
  • Saat menelusuri alasan rasa mandek itu, penulis menyadari bahwa ia sedang membiarkan Thinker kelaparan
  • "Vibe coding" jelas memuaskan Builder
    • Ada sensasi nikmat yang instan saat ide diwujudkan menjadi kenyataan dalam waktu sangat singkat
    • Sebaliknya, momen ketika harus memikirkan solusi kreatif untuk masalah teknis dengan kemampuan sendiri berkurang besar
  • Bagi orang yang murni bertipe Builder, ini adalah masa yang ideal
  • Namun bagi penulis, jelas ada sesuatu yang hilang

Jebakan pragmatisme

  • Penulis memperkirakan akan ada sanggahan seperti "kalau bisa diselesaikan dengan vibe coding, berarti masalah itu sejak awal memang tidak sulit"
    • Namun menurutnya, itu meleset dari inti persoalan
  • AI tidak secara khusus unggul dalam masalah sulit, dan bahkan pada masalah mudah pun tidak selalu memberikan solusi yang baik
    • Jika harus menulis ulang modul yang sama sendiri untuk ketiga kalinya, penulis yakin hasilnya akan lebih baik daripada apa pun yang dibuat AI
  • Namun pada saat yang sama, penulis adalah seorang pragmatis
  • Jika dengan sebagian kecil waktu dan usaha bisa memperoleh solusi yang “cukup dekat”, maka tidak memilih AI justru terasa tidak rasional
    • Masalah sebenarnya adalah pragmatisme ini tidak bisa dimatikan secara sadar (tidak bisa diabaikan)
  • Pada dasarnya penulis adalah seorang builder dan memang menyukai tindakan membuat sesuatu. Jika bisa membuat lebih cepat, itu hampir selalu terasa lebih baik
  • Bahkan jika mencoba menolak AI dan kembali ke masa ketika kebutuhan Thinker terpenuhi secara alami lewat coding, Builder sulit menoleransi inefisiensi itu
  • AI memang hampir pasti tidak memberi solusi yang 100% memuaskan, tetapi solusi di level 70% yang dicapainya biasanya memenuhi standar “cukup baik”

Lalu apa yang harus dilakukan?

  • Sejujurnya, penulis masih belum menemukan jawabannya dan masih terus memikirkannya
  • Penulis tidak yakin apakah dua kecenderungan ini masih bisa dipenuhi secara bersamaan di dalam satu ranah yang sama, yaitu coding
  • Ada pilihan untuk menargetkan proyek yang lebih sulit dan sengaja mencari masalah yang membuat AI gagal total
  • Masalah seperti itu memang kadang masih ditemui, tetapi terasa bahwa jumlah masalah yang menuntut solusi kreatif yang mendalam terus berkurang dengan cepat
  • Penulis juga mencoba mendapatkan kembali rasa pertumbuhan mental di luar coding
    • Misalnya membuka lagi buku teks lama untuk terhubung kembali dengan fisika
    • Namun itu tidak berujung pada kepuasan yang nyata
    • Ketika ada sesuatu yang bisa dibangun, sulit membenarkan pada diri sendiri penggunaan waktu dan energi mental untuk masalah fisika yang tidak terkait langsung dengan saat ini atau tidak lagi mutakhir
  • Sifat Builder tidak mengizinkan hanya duduk diam memegang masalah yang belum terpecahkan dan terus merenung
  • Sifat Thinker tetap kelaparan selama vibe coding terus berlanjut
  • Penulis tidak yakin apakah akan ada lagi masa ketika dua kebutuhan itu bisa terpenuhi bersamaan

"Kini kita akhirnya berhak menyebut entitas ini dengan nama yang akrab itu, nama yang selalu ditujukan pada sesuatu yang tak pernah bisa dicapai oleh kekuatan imajinasi apa pun, oleh lompatan fantasi paling berani, oleh iman yang paling saleh, oleh pemikiran abstrak yang sedalam apa pun, bahkan oleh jiwa yang larut dalam ekstase: God. Namun kesatuan yang mendasar ini adalah milik masa lalu, dan kini tidak ada lagi. Dalam proses mengubah keberadaannya sendiri, ia telah sepenuhnya, secara total, menghancurkan dirinya menjadi kepingan-kepingan. God telah mati, dan kematiannya itulah kehidupan dunia ini."
— Philipp Mainländer

9 komentar

 
winmain 2026-02-06

Tipe 1 dan 2 sudah lama tak ada harapan,
itu programmer yang tidak punya bakat,
dan hanya orang-orang yang sekadar bertahan dengan kesadaran profesional sebagai pekerjaan
yang merasa krisis... sejak awal mereka memang tipe yang
malas berpikir..

Bagi tipe 3, ini justru hadiah yang menyenangkan.
Tipe 3 bahkan sudah memanfaatkannya dengan baik, kan?

Kalau ada alat baru, bukannya mereka antusias lalu memakainya dengan baik?

Saya awalnya mencoba bereksperimen dengan kode win32.
Tapi seperti dugaan... itu cuma sampai level Automation Interface.
Dengan yang beginian, saya pikir jelas mustahil merancang perangkat lunak berkualitas tinggi.
Lalu saya memikirkan cara untuk memanfaatkannya semaksimal mungkin.
Tapi di level seperti ini pun ternyata banyak yang bisa dipakai.

Ini juga sama, kalau dipikirkan dan direnungkan, rasanya seperti dapat tambahan tangan dan kaki... menurut saya masalahnya adalah orang-orang bahkan tidak mau berpikir sejauh itu.

 
savvykang 2026-02-05

Dari 5 hari kerja, saya tidak memakai LLM sama sekali selama jam kerja pada satu hari, dan pada hari Minggu saya benar-benar tidak menggunakan LLM; ternyata cukup bisa dijalani.

 
goodnvin 2026-02-06

Cuma salah paham aja. Kalau bisa eksperimen cepat sambil ngumpulin data itu jelas lebih menguntungkan, jadi ya apa bedanya dengan sikap, "ah~ nggak tahu deh, gue orang teori~" wkwk
Kelihatannya cuma seperti meratap karena teorinya sendiri, yang selama ini tidak bisa diwujudkan sehingga tidak pernah terbukti, sekarang justru terbukti sangat tidak berguna.
Kalau benar-benar seorang thinker, di situasi seperti ini dia pasti masih memikirkan masalah apa yang bisa diselesaikan lewat AI dan berusaha menemukan solusi yang lebih baik.

 
hpark 2026-02-06

Sepertinya ini bukan komentar yang menunjukkan sikap saling menghormati.

 
ahwjdekf 2026-02-05

Bukankah kita bisa melakukannya dengan menambahkan proses build dan thinking secara bersamaan agar kode yang dibuat AI menjadi lebih baik?

 
aeolian21 2026-02-05

Saya merindukan masa ketika kita berpikir mendalam

Dalam sistem besar kelas enterprise, proses memilih model pemrosesan yang tepat dan menentukan pendekatan pipeline masih menunjukkan keterbatasan AI dari sisi kematangan, jadi sepertinya lebih baik mengalihkan perhatian ke arsitektur.
Tentu saja, entah sampai kapan itu akan bertahan...

Tidak ada banyak pilihan selain melampiaskan hasrat dengan menyelesaikan soal algoritma yang sulit, lalu mendekati bisnis secara praktis atau semacamnya

 
pencil6962 2026-02-05

Saya jadi berpikir, seperti halnya merajut tetap ada sebagai hobi bahkan di era ketika mesin membuat pakaian, mungkin coding sebagai hobi juga bisa tetap ada.

 
pluto 2026-02-05

Menurut saya yang sangat pribadi,
sepertinya kita bisa memetik kesenangan dari menjadi builder dan thinker.

Sekarang kita bisa membuat sesuatu yang berfungsi dengan biaya yang benar-benar rendah (waktu yang sedikit),
sambil tetap menikmati kebahagiaan ketika orang-orang menggunakannya, dan kebahagiaan karena telah menyelesaikan masalah di kehidupan nyata.

Kalau waktu yang dihemat itu dicurahkan untuk masalah yang menuntut pemikiran mendalam (dan saya memang benar-benar melakukannya),
itu pun punya makna tersendiri dan juga menghadirkan kesenangan.

 
GN⁺ 2026-02-05
Komentar Hacker News
  • Tulisan Aral Balkan pada Maret 2025 sangat berkesan
    Coding itu seperti membentuk segumpal tanah liat menjadi wujud yang diinginkan. Dalam proses itu, kita belajar tentang batasan dan karakteristik materialnya.
    Sebelum mulai membuat, justru itulah saat kita paling tidak tahu apa yang ingin kita buat. Desain bukan sekadar memecahkan masalah, melainkan menemukan masalah yang tepat.
    Jika proses berkarya dilewati, kita kehilangan sisi manusiawi dari pembelajaran dan penemuan. Karya yang kita bentuk sendiri kita pahami sampai ke dalam-dalamnya, sedangkan hasil yang keluar dari mesin penjual otomatis hanyalah tiruan yang sekadar mirip bentuknya

    • Saat memrogram dengan alat berbasis agen, kita harus terus mendorong agar ide tidak merosot menjadi bentuk yang rata-rata
      Semakin baru sebuah ide, semakin besar kecenderungan alat untuk “menormalkannya”, jadi perlu usaha untuk melawan resistensi itu.
      Dalam proses ini, kita jadi mendefinisikan dengan jelas apa ide kita dan apa yang bukan. Begitu berhenti mendorong, LLM akan menutupi keunikan proyek tersebut
    • Menurut saya semua ini adalah rangkaian abstraksi. Tidak masalah jika kita tidak membuat OS, compiler, atau standard library sendiri.
      Tugas saya adalah menggabungkan alat yang sudah ada untuk menciptakan sesuatu yang baru.
      Melewati proses penciptaan tidak otomatis menurunkan nilai karya.
      Misalnya, Zelda yang memakai mesin fisika Havok, atau game yang dibuat dengan Unreal, bukan berarti tidak hebat
    • Selama 30 tahun bekerja di 10 perusahaan, perusahaan tidak mengharapkan saya untuk “menulis kode” melainkan menciptakan nilai bisnis
      Saya bangga dengan hasil yang dibuat dalam 3 minggu terakhir sambil memakai Codex, Claude, dan sesi pengujian secara paralel.
      Dulu tujuan saya adalah mewujudkan ide, sekarang tujuannya adalah kepuasan pelanggan serta mematuhi jadwal dan anggaran
    • Kita juga bisa naik satu tingkat lagi. Alih-alih membentuk tanah liat sendiri, kita bisa menspesifikasikan tiap komponen dan membiarkan mesin membuatnya
      Dengan begitu kita bisa membangun sistem kompleks yang terdiri dari ribuan komponen.
      Dulu peran seperti ini dijalankan oleh organisasi perusahaan — pihak atas membuat spesifikasi, pihak bawah membuat komponen
    • Seperti kata Michelangelo bahwa ia “mengikis bagian yang bukan David”, pekerjaan selalu dipengaruhi mediumnya
      Dulu kita bisa langsung mengenali situs yang dibuat dengan Ruby on Rails.
      Jika menyerahkan pekerjaan pada manusia atau agen tanpa memahami karakteristik medium, akan muncul perbedaan antara kode bersih dan kode yang tak mungkin dipelihara
      Pada akhirnya tanggung jawab ada pada pemberi arahan. Tanpa pengalaman dengan medium itu, berarti kita belum siap menilai hasilnya
  • Saya hanya lebih sedikit mengetik, tetapi tetap berpikir seperti biasa
    Alatnya saja yang membaik, pemrograman tetaplah pemrograman.
    Entah menyeberangi gurun dengan unta atau dengan helikopter, tetap saja itu perjalanan.
    Berkembangnya alat tidak mengubah hakikatnya

    • Melihat komentar-komentar di tulisan ini, saya heran dengan sikap yang bahkan tidak berusaha memahami pengalaman orang lain
      Seolah mereka lupa bahwa pengalaman yang berbeda bisa sama-sama valid.
      Komentar “tidak mau berpikir” sangat membekas bagi saya
    • Terbang melintasi gurun dengan helikopter tidak salah, tetapi itu bukan pengalaman yang sama dengan orang yang berjalan sendiri
      Naik ke tingkat abstraksi berikutnya itu baik, tetapi kita juga harus mengakui nilai yang hilang dalam prosesnya
    • Saya paham maksud penulisnya. Kita merindukan masa ketika kita memikirkan detail-detail kecil
      LLM memang hanya evolusi alat, tetapi hilangnya proses berpikir yang rinci tetap terasa disayangkan
    • Namun coding dengan LLM bukan sekadar abstraksi biasa.
      Justru lebih mirip menyuruh orang lain bekerja lalu meninjaunya.
      Orang yang memang tidak suka pemrograman mungkin menyambut ini, tetapi ini tidak bisa disebut “pemrograman”
    • Setelah coding dengan agen, terasa seperti model mental menjadi lebih lemah
      Saat menulis kode sendiri, struktur data tergambar di kepala, tetapi saat agen yang melakukannya, sensasi itu hilang.
      Bagi saya, commit kode tanpa pemahaman tidak punya nilai
  • Menyamakan coding berbasis LLM dengan abstraksi yang sudah ada adalah analogi yang keliru
    Compiler atau framework menargetkan abstraksi yang tidak bocor, tetapi LLM pada dasarnya memang bocor
    Pada akhirnya, mencari dan memperbaiki bug tetap menjadi tugas manusia.
    LLM pada dasarnya membawa kembali ketidakpastian dan risiko yang tadinya ingin kita hindari

    • Coding dengan LLM pada akhirnya adalah proses mengekstrak prompt menjadi kode
      Jika tidak semua variabel dinyatakan dalam prompt, hasilnya akan menjadi keluaran yang rata-rata.
      Ada keraguan apakah bahasa alami memang cocok untuk memuat informasi seperti ini
    • LLM saat ini seperti intern yang kikuk. Tetapi jika pakar manusia bisa membuat kode yang tidak bocor, mungkinkah LLM suatu hari juga bisa?
    • Karena LLM bersifat nondeterministik, yang perlu dikelola versinya bukan input melainkan hasil output
      Ini bukan abstraksi, melainkan generasi kode nondeterministik
    • Jika compiler C kadang-kadang tidak bekerja, kita mungkin akan terus saja menekan tombol build
      Dalam hal ini, LLM juga memengaruhi cara berpikir manusia secara berbeda
    • Tampaknya banyak developer tidak benar-benar memahami arti ‘abstraksi’
  • Saya ini seorang thinker, jadi tidak terlalu tertarik pada coding AI
    Membuat kernel OS atau mesin grafis sendiri adalah hal yang menyenangkan bagi saya.
    Bagi saya, proses memecahkan masalah lebih penting daripada hasilnya; itulah hobi sekaligus kepuasan saya
    Sebaliknya, para builder sangat antusias karena AI memungkinkan mereka membangun lebih cepat

    • Namun pembagian ‘builder = orang yang tidak berpikir’ itu salah
      Semua engineer adalah pemikir. Hanya saja tujuan penggunaan alatnya berbeda
  • Dari sudut pandang orang yang telah puluhan tahun coding, alat AI memberi kebebasan
    Saya bisa dengan cepat menguji ide-ide yang dulu bahkan tidak sempat saya coba.
    Berkat itu, saya bisa memanfaatkan potongan waktu singkat untuk mengerjakan proyek pribadi

    • Menjalankan proyek lewat ponsel terdengar menarik. Saya penasaran bagaimana caranya
    • Dalam kehidupan bersama keluarga, kemampuan mengubah momen singkat menjadi kemajuan itu sangat besar nilainya
    • Saya juga setuju dengan pendapat ini. Sebagian besar pemrograman dulu hanyalah pemborosan boilerplate
      Berkat AI, kita bisa fokus pada pemikiran yang benar-benar penting.
      Sekarang saya merasa singularity semakin mendekat
    • Dalam satu sore, kita bisa menguji berbagai pendekatan.
      Kalau gagal tetap jadi pembelajaran, kalau berhasil kita bisa fokus pada verifikasi kualitas
  • Berpikir” juga punya banyak bentuk
    Ada pemikiran yang sangat fokus dan mendalam, dan ada juga pemikiran yang matang perlahan di latar belakang.
    Keduanya sama-sama bentuk keterlibatan yang dalam, dan di era AI justru mudah hilang

    • Bagi saya juga ada banyak jenis ‘hard thinking’
      Pemecahan masalah matematika, pemikiran filosofis, hingga batasan kompleks dalam pekerjaan praktis, masing-masing memberi ketegangan intelektual yang berbeda
      Pada akhirnya yang penting adalah pengalaman tenggelam secara mendalam dalam bentuk apa pun
  • Melihat para engineer senior di sekitar saya, ada dua kubu
    Sebagian memang mendapat sedikit peningkatan produktivitas, tetapi ada juga yang kehilangan kedalaman berpikir
    Mereka sering hanya copy-paste jawaban yang diberikan LLM.
    Masalah sebenarnya adalah tidak adanya kemampuan mengajukan pertanyaan yang tepat

    • Dibanding implementasi, overhead komunikasi justru masalah yang lebih besar.
      Semakin matang sebuah sistem, semakin sering porsi ini melampaui 90%
  • Saya sedih melihat rekan-rekan engineer begitu bersemangat pada AI hingga menjual hakikat profesi mereka sendiri
    Kita sebenarnya memiliki alat produksi, tetapi justru menyerahkannya sendiri

    • Dalam jangka pendek mungkin akan ada pengangguran, tetapi permintaan software itu tak terbatas
      Jika AI membuat pengembangan lebih murah dan cepat, pasar justru akan membesar
    • Sikap percaya pada AI tetapi sekaligus menentangnya itu kontradiktif.
      Kemajuan teknologi memang selalu merugikan profesi tertentu, tetapi juga membawa kemajuan bagi masyarakat secara keseluruhan
      Seperti dulu kita mengurangi pekerjaan di industri lain lewat otomatisasi, sekarang giliran itu datang kepada kita
    • Masalahnya adalah para pragmatis yang mengejar efisiensi tanpa nilai
      Hasil akhirnya hanya kehampaan. Namun mungkin bagi mereka, itu memang tujuannya
    • Lapisan ini terasa seperti borjuis kecil yang terserap oleh borjuis yang lebih besar
    • Ini adalah akibat teknokrasi yang kehilangan etika dan filsafat
      Cara berpikir “karena bisa, maka dilakukan” membuat kita kehilangan kemanusiaan
  • AI bukan menghapus pemikiran. Yang jadi masalah adalah perusahaan biasa-biasa saja dan pola pikir yang biasa-biasa saja
    Kita harus mencari perusahaan yang benar-benar menghargai pemikiran sejati

  • Saya juga coding dengan LLM, tetapi tetap berpikir mendalam
    Saya memikirkan desain, risiko, batasan, utang teknis, dan alternatif

    • Namun cara berpikir bersama LLM adalah jenis pemikiran yang berbeda
      Lebih mirip ‘pemikiran manajerial’ yang mengelola banyak konteks bolak-balik,
      bukan seperti cara berpikir ilmuwan yang tenggelam dalam satu masalah selama berhari-hari
    • Pengalaman saya juga mirip. Berkat LLM, coding jadi lebih mudah, tetapi verifikasi dan review justru jauh lebih sulit
      Terutama PR dari junior yang memakai AI menjadi lebih panjang dan rumit,
      dan sekarang sebagian besar pekerjaan saya berubah menjadi berpusat pada review
    • LLM paling efisien dipakai untuk tugas berulang dalam unit kecil
      Berguna untuk prototipe cepat, helper function, autocomplete kode, dan eksplorasi library
    • Bahkan jika 100% kode dihasilkan oleh Claude Code, porsi pemikiran mendalam tetap tinggi
      Justru karena pekerjaan sederhana berkurang, saya jadi lebih banyak berpikir
    • Namun setelah hadirnya LLM, feedback loop terhadap kode itu sendiri menghilang
      Dulu menulis kode membuat kita meninjau ulang pemikiran desain tingkat atas,
      tetapi sekarang proses itu berkurang sehingga kita berpikir ‘kurang dalam’