Ekspansi adopsi AI Anthropic di Uber menghadapi batas anggaran

• Lonjakan penggunaan alat coding AI membuat anggaran AI yang direncanakan habis hanya dalam beberapa bulan pada awal 2026, sementara biaya riset dan pengembangan naik 9% menjadi US$3,4 miliar pada 2025
• Dorongan internal dan pengoperasian leaderboard berdasarkan penggunaan mendorong adopsi cepat, dengan penggunaan Claude Code khususnya melampaui perkiraan internal dan muncul sebagai alat dominan sejak akhir tahun lalu
• Penggunaan Cursor stagnan, dan uji coba OpenAI Codex juga sedang disiapkan untuk memperluas susunan alat
• Sekitar 11% pembaruan kode backend yang sedang beroperasi ditulis oleh agen AI, dengan cakupan penerapan termasuk dispatch kendaraan, penetapan harga, dan perbaikan bug
• Gagasan peralihan ke agent engineers yang menangani coding, pengujian, dan deployment melampaui sekadar alat bantu telah diajukan, seiring meningkatnya produktivitas, perubahan peran engineer, dan tekanan biaya

---

Perluasan penggunaan AI dan tekanan biaya

• Penggunaan alat coding AI di Uber meningkat cepat, sehingga seluruh anggaran AI yang telah direncanakan habis hanya dalam beberapa bulan pada awal 2026
  • Biaya riset dan pengembangan naik 9% menjadi US$3,4 miliar pada 2025
  • Angka ini diperkirakan akan terus meningkat ke depan
• Secara internal, Uber aktif mendorong engineer untuk menggunakan alat seperti Claude Code dan Cursor, serta mengoperasikan leaderboard internal berdasarkan tingkat penggunaan
  • Dorongan ini berujung pada adopsi yang cepat, sekaligus kenaikan biaya
• CTO Praveen Neppalli Naga menyatakan bahwa penggunaan Claude Code dari Anthropic secara khusus telah melampaui perkiraan internal
  • Claude Code dengan cepat menjadi alat dominan sejak akhir tahun lalu
  • Sebaliknya, penggunaan Cursor stagnan
• Uber juga sedang menyiapkan uji coba OpenAI Codex sambil semakin memperluas susunan alat AI-nya
• Ekspansi AI berfungsi sebagai sarana produktivitas sekaligus faktor peningkatan biaya

Perluasan pekerjaan pengembangan yang ditangani AI

• Saat ini, sekitar 11% pembaruan kode backend Uber yang sedang beroperasi ditulis oleh agen AI
  • Proporsi ini meningkat tajam dalam beberapa bulan terakhir
  • Sistem tersebut digunakan untuk dispatch kendaraan, penetapan harga, dan perbaikan bug
• Dalam jangka panjang, Uber mendorong peralihan ke arah agent engineers
  • Gagasannya melampaui tingkat alat bantu, dengan sistem AI menangani sepenuhnya coding, pengujian, dan deployment
  • Termasuk struktur di mana alat AI lain mengawasi proses tersebut
• Perekrutan masih belum melambat
• Namun, seiring AI mengambil alih lebih banyak pekerjaan, muncul pula pertanyaan tentang seberapa jauh peran engineer akan mundur

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Saat melihat ringkasan menu di tempat seperti Uber Eats, rasanya nadanya sangat meleset. Bahkan dari contoh yang baru kulihat di aplikasi, semuanya mirip seperti “Authentic Caribbean Flavours...”, sampai ada ungkapan absurd seperti “250,000+ toppings” untuk Five Guys. Semuanya cuma mengulang kata-kata seperti Authentic, Rich, tanpa jiwa dan kadang tidak akurat. Aku sama sekali tidak tahu apakah menghabiskan uang untuk copy AI seperti ini benar-benar membuat penjualan naik. Rasanya akan lebih murah dan lebih berhasil kalau mereka menetapkan visi produk dengan jelas lalu membiarkan para engineer memakai AI dengan cara yang paling cocok untuk masing-masing

  • Menurutku alasan ulasan pengguna nyata berguna adalah karena mereka bisa menyampaikan hal-hal negatif juga. Tapi kalau platform menutupinya dengan ringkasan, maka karena tidak ingin membuat restoran tidak nyaman, sinyal negatif semacam itu jadi sepenuhnya terdilusi
  • Error “250,000+ toppings” memang lucu, tapi sejujurnya kalimat-kalimat lainnya cuma terlihat seperti copy pemasaran biasa. Bahkan kalau manusia yang menulis pun, rasanya tidak akan terasa aneh karena ungkapan seperti itu memang sangat umum
  • Bagiku artikel aslinya justru lebih menyorot pengeluaran untuk tool coding seperti Claude Code daripada teks AI di dalam produk. Terlepas dari seperti apa kualitas ringkasan API satu baris itu, rasanya sulit percaya perusahaan sebesar Uber membakar 3,4 miliar dolar hanya gara-gara ringkasan seperti itu
  • Menurutku masalahnya bukan berinvestasi pada “bagian yang salah dari AI”, melainkan berinvestasi pada bagian yang salah. Menghabiskan miliaran dolar untuk menambah fitur belum tentu membuat pelanggan lebih sering memesan makanan. Uang itu akan lebih baik dipakai untuk menurunkan biaya yang berlebihan dan mencegah restoran menaikkan harga menu sampai 25%
  • Artikel yang ditautkan itu bukan tentang AI untuk fitur produk, melainkan soal pembengkakan anggaran tool coding AI, dan menurutku itu topik yang lebih menarik. Kalau efek yang dijanjikan vendor AI benar-benar nyata, Uber seharusnya mengurangi tenaga kerja, bukan mengurangi tool

• Dari kutipan artikel, CTO mengatakan mereka “kembali ke tahap desain” karena lonjakan penggunaan tool coding AI, khususnya Claude Code, dan hal pertama yang ingin kutahu justru berapa sebenarnya biaya penggunaan itu. Mereka juga membicarakan “11% pembaruan kode backend live ditulis oleh agen AI” seolah itu sebuah pencapaian, padahal sulit langsung menyebutnya payoff. Yang tidak ada adalah kualitas kode, dampaknya terhadap maintainability jangka panjang, dan perbandingan dengan hasil tanpa AI. Jadi aku jadi curiga apakah artikel ini ingin memberi informasi atau hanya menciptakan hype, dan setelah melihat kalimat promosi berlebihan dari Yahoo Finance, rasanya aku tahu jawabannya. Sebagai catatan, filter uBlock Origin adalah ||finance.yahoo.com^

  • Rasanya juga muncul pikiran, cuma 11%? Proyek tim kami, karena instruksi dari para petinggi, sekarang hampir menjadi 100% hasil generator agen coding, dan terus terang ini cukup menakutkan sampai-sampai aku hanya berharap aku sudah tidak ada di sana saat semuanya runtuh
  • Aku juga merasa jurnalisme ala Yahoo memang berantakan. Sumber aslinya terkunci paywall jadi bahkan tidak bisa diperiksa, dan ringkasan yang terasa seperti buatan AI atau sekadar asal-asalan seperti ini sama sekali tidak punya nilai

• Kalimat seperti “menghabiskan 3,4 miliar dolar untuk AI” terasa tidak sesuai dengan isi artikelnya. Kalau dibaca, 3,4 miliar dolar itu tampaknya adalah anggaran R&D perusahaan secara keseluruhan, dan maksudnya lebih ke porsi yang dialokasikan untuk AI sudah habis terpakai. Tidak ada angka soal berapa pengeluaran AI yang sebenarnya, dan itu dua hal yang sepenuhnya berbeda, jadi judulnya terlihat sengaja menggiring pada salah paham

• Aku heran mereka sangat mendorong penggunaan tool seperti Claude Code atau Cursor secara internal, bahkan sampai membuat leaderboard peringkat. Dengan pendekatan seperti ini, rasanya mereka justru mendorong para developer untuk memakai token sebanyak mungkin, jadi lonjakan biaya yang tinggi juga terasa bisa dijelaskan

  • Rasanya ini pendekatan klasik yang cuma mengukur metrik input. Dulu juga jumlah bawahan atau besarnya anggaran tim sering dipandang sebagai prestasi, jadi pada akhirnya bukan hal yang benar-benar baru

• Katanya AI meningkatkan produktivitas manusia, jadi bukankah seharusnya biayanya lebih dari cukup tertutup oleh kenaikan pendapatan?

  • Makin lama, rasanya ini mirip membeli alat pencukur bulu yak industri. Mungkin akan menghasilkan banyak yak yang berkilau, tapi pasar yang benar-benar menginginkan yak seperti itu ternyata tidak besar, dan analoginya terasa pas
  • Pelajaran dari sini tampaknya adalah jangan biarkan orang yang menjual pickaxe dan shovel ikut menentukan apakah kita perlu membelinya atau tidak
  • Menurutku pertanyaan intinya pada akhirnya adalah seberapa besar elastisitas permintaan terhadap software. Kalau elastisitasnya rendah sehingga harga turun pun permintaan tidak banyak naik, maka sebesar apa pun AI meningkatkan produktivitas engineer, perusahaan kemungkinan besar akan mengurangi tenaga kerja. Sebaliknya, kalau elastisitasnya tinggi, perusahaan bisa merekrut lebih banyak engineer, meningkatkan output, menurunkan harga, dan tetap menghasilkan lebih banyak uang

• Menurutku framing artikel ini cukup menipu. Sebenarnya bukan menghabiskan tambahan 3,2 miliar dolar, melainkan kenaikan 9%, jadi kira-kira tambahan 300 juta dolar. Jujur saja, itu bukan skala yang luar biasa besar, dan menurutku pada siklus peralihan ke cloud atau web sebelumnya perusahaan-perusahaan bahkan sering menghabiskan jauh lebih banyak dari itu

• Kalau 3,4 miliar dolar itu habis dalam 4,5 bulan, aku jadi bertanya-tanya apakah hampir semuanya memang pergi ke Anthropic. Dari cara penulisannya memang terbaca seperti itu, dan karena kelihatannya juga sedang pivot ke Codex, jadinya makin membingungkan

  • Angka 3,4 miliar dolar itu cuma anggaran R&D keseluruhan, dan menurutku artikel itu tidak memuat detail kunci seperti jumlah pengeluaran AI yang sebenarnya
  • Sebaliknya, menurutku masih mungkin itu adalah total pengeluaran AI secara keseluruhan, termasuk pengembangan AI untuk produk
  • Kalau mau kuungkapkan sebagai lelucon, rasanya seperti CEO layanan pengantaran bilang AI terus memakan token, lalu saat ditanya tokennya berapa banyak, jawabannya cuma pergi ke toko token dan beli lagi. Pada akhirnya gambarannya terasa seperti AI terus diberi makan token, sementara para karyawan yang di-PHK cuma bisa menangis
  • Kalau mirip dengan perusahaanku, mereka mulai dengan menandatangani kontrak besar dengan startup AI berumur 8 bulan, lalu akhirnya memakai beberapa perusahaan yang pada dasarnya cuma membungkus model milik orang lain. Tiap unit bisnis berusaha membuktikan dirinya paling AI dengan membawa masuk tiga perusahaan serupa, lalu beberapa engineer internal yang tidak terlalu paham bahkan mendapat persetujuan untuk membangun server farm B200. Pekerjaan besar pada akhirnya tetap dijalankan lewat layanan white-glove Amazon atau Azure, sambil mengurangi kompleksitas tapi menaikkan biaya ke tingkat yang luar biasa

• Sumber asli yang tampak di permukaan sepertinya adalah newsletter Applied AI dari The Information

• Kalau hanya membaca artikel ini, terdengar seolah seluruh 3,4 miliar dolar itu dihabiskan untuk tooling, padahal sebenarnya tidak jelas apakah di dalamnya tercampur gaji atau hardware. Misalnya, kalau departemennya berisi 5.000–6.000 orang dan biaya per orang 350 ribu dolar, itu saja sudah sekitar 2,1 miliar dolar, jadi masih ada jumlah besar yang tersisa. Lalu muncul pertanyaan apakah mereka benar-benar mengirim 1 miliar dolar ke Anthropic, dan secara keseluruhan artikel ini terasa terlalu aneh dan terlalu kurang informasi

• Artikel ini secara keseluruhan terlalu tidak jelas, sampai setelah dibaca pun tidak ada yang benar-benar tersisa. Kalimat “menghabiskan 3,4 miliar dolar untuk R&D dan sudah menghabiskan anggaran AI” ambigu: apakah itu berarti anggaran tool coding AI sebesar 3,4 miliar dolar, atau anggaran pengembangan produk Uber secara keseluruhan. Lalu di bagian lain dikatakan biaya R&D 2025 naik 9% menjadi 3,4 miliar dolar dan masih akan naik lagi, sehingga anggaran 2026 itu sebenarnya apa juga jadi membingungkan. CTO juga dikutip mengatakan mereka “kembali ke tahap desain”, tapi pada saat yang sama biaya akan terus naik, jadi tidak jelas apakah ini mundur atau justru ekspansi. Ditambah lagi ada kalimat “11% pembaruan kode backend ditulis AI”, tetapi tetap tidak dijelaskan berapa anggarannya, apakah benar-benar melampaui batas, dan hasil konkretnya apa. Karena itu, menurutku ini benar-benar artikel yang aneh