Asisten AI kini sudah jadi bagian penting dalam alur kerja pengembangan software, membantu tim untuk menghasilkan kode siap produksi lebih cepat dari sebelumnya. Dalam dunia yang serba cepat ini, perusahaan yang tertekan untuk merilis software dengan cepat sangat merasakan manfaatnya: siklus pengembangan yang lebih pendek, rilis yang lebih cepat, dan lebih banyak waktu bagi para engineer untuk fokus menyelesaikan masalah yang kompleks.
Tetapi, seiring dengan semakin banyaknya adopsi AI, banyak tim yang menemukan bahwa mempercepat penulisan kode bukanlah solusi lengkap untuk menghadirkan inovasi ke pasar dengan cepat. Ada celah yang semakin lebar antara kecepatan pengembangan dan sistem yang bertanggung jawab untuk menguji, mengamankan, dan menerapkan kode tersebut. Tantangannya bukan sekadar membuat kode lebih cepat, tetapi memastikan bahwa kode tersebut dapat diluncurkan secara andal dalam skala besar.
Dampak Peningkatan Produktivitas AI
Dampak produktivitas dari pengembangan yang dibantu AI sudah mulai terlihat. Tim yang menggunakan alat pemrograman AI beberapa kali dalam sehari melaju lebih cepat dibandingkan mereka yang tidak, dengan 45% dari mereka merilis ke produksi setiap hari atau bahkan lebih sering. Sebaliknya, hanya 15% pengguna sesekali dari alat pemrograman AI yang bisa merilis dengan kecepatan yang sama.
Namun, kecepatan ini tidak tanpa konsekuensi. Di antara pengguna AI yang sangat sering, 69% melaporkan bahwa tim mereka sering mengalami masalah saat menerapkan kode yang dihasilkan AI. Sementara itu, waktu pemulihan untuk insiden malah meningkat ketimbang menurun, dengan tim yang paling bergantung pada alat AI memerlukan lebih banyak waktu untuk menyelesaikan masalah produksi.
Alih-alih mengurangi beban kerja engineering, AI seringkali hanya memindahkan masalah tersebut ke bagian yang lain. Hampir setengah dari pengguna rutin alat pemrograman AI menyatakan bahwa pekerjaan manual di area seperti jaminan kualitas, perbaikan, dan validasi justru meningkat.
Ini tentu saja menambah tekanan pada para developer. Hampir semua pengguna berat alat pemrograman AI sering bekerja di malam hari atau akhir pekan karena aktivitas yang berkaitan dengan rilis, mencerminkan tekanan yang terkait dengan lebih seringnya rilis.
Mengungkap Kendala yang Ada
Pemrograman AI tidak memperkenalkan masalah baru, tetapi justru memperkuat kekurangan yang ada dalam saluran DevOps, membuatnya lebih terlihat dan mengganggu. Banyak hal ini berasal dari kurangnya standarisasi.
Banyak organisasi masih belum memiliki template yang konsisten untuk membangun dan menerapkan aplikasi. Tanpa pola yang sama, proses pengiriman sangat bervariasi antar tim, sehingga menyulitkan untuk meningkatkan rilis dengan aman.
Penyebaran infrastruktur pengiriman inti juga bisa berlangsung lambat. Hanya 21% tim yang mengatakan bahwa mereka bisa menyiapkan saluran build dan deployment yang berfungsi dengan cepat, sementara kebanyakan menghadapi penundaan akibat ketergantungan pada tim lain yang bertanggung jawab atas infrastruktur atau persetujuan.
Waktu yang dihemat saat pemrograman sering kali hilang karena penantian, pekerjaan ulang, dan beban koordinasi yang berlebihan.
Membangun Pondasi untuk Mengembangkan Secara Aman
Organisasi masih menikmati manfaat dari pengembangan yang dibantu AI, tetapi itu tak datang tanpa biaya, karena engineer kesulitan untuk mengatasi bottleneck dalam saluran mereka. Untuk memberikan dukungan yang dibutuhkan, organisasi perlu berinvestasi dalam memperkuat fondasi pengiriman mereka dan terus mengadopsi alat pemrograman AI.
Dengan membangun template yang dapat dipakai ulang dan saluran pengiriman yang konsisten sepanjang siklus hidup, organisasi dapat mengurangi variabilitas dan memungkinkan tim untuk menerapkan kode hasil AI dengan aman dan efisien. “Jalur emas” ini memungkinkan developer bergerak cepat tanpa harus menciptakan proses pengiriman baru untuk setiap layanan baru.
Menanamkan pengecekan otomatis terhadap kualitas, keamanan, dan kepatuhan lebih awal dalam siklus hidup juga akan memungkinkan mendeteksi masalah sebelum mencapai produksi. Ini mengurangi kebutuhan untuk intervensi manual dan membantu proses validasi mengikuti kecepatan pengembangan yang lebih tinggi yang didukung oleh alat pemrograman AI.
Praktik pengiriman modern seperti feature flags, rollback otomatis, dan kontrol serta penyangga yang terpusat dapat memberikan pengurangan lebih lanjut bagi engineer dengan membatasi dampak dari kegagalan dan memungkinkan perubahan diperkenalkan secara bertahap.
Bersama-sama, semua kemampuan ini memungkinkan organisasi untuk menyerap peningkatan kecepatan pengembangan tanpa kehilangan kontrol.
Menutup Kesenjangan Antara Kecepatan dan Stabilitas
Pemrograman yang dibantu AI kini menjadi kemampuan dasar dalam pengembangan software modern. Keuntungan produktivitas jelas terlihat, dan pengembangan akan terus berkembang seiring dengan semakin majunya alat ini.
Untuk sepenuhnya merasakan manfaat dari pengembangan yang dibantu AI, organisasi harus menyelaraskan kematangan DevOps mereka dengan kecepatan perubahan yang baru ini. Berinvestasi dalam saluran standar, otomatisasi yang lebih dalam, dan penghalang operasional akan memungkinkan tim bergerak cepat tanpa kehilangan keandalan.
AI juga harus digunakan di seluruh siklus hidup pengiriman software untuk memaksimalkan keuntungan efisiensi dan mengurangi beban kerja developer.
Siapa pun yang dapat menutup kesenjangan antara kecepatan dan kapasitas pengiriman akan berada dalam posisi terbaik untuk mengubah kecepatan pengembangan menjadi hasil software yang berkualitas tinggi dan berkelanjutan.
