Science Image Human Brain Blue Stock Photo - Source: Dreamstime

AI generatif (GenAI) menawarkan potensi luar biasa untuk mempercepat pengembangan perangkat lunak dan memberdayakan pengguna non-teknis untuk membuat aplikasi. Namun, kekuatan besar datang dengan tanggung jawab besar: mengelola utang teknis yang sering kali dihasilkan oleh kode yang dibuat AI. Jika tidak ditangani dengan benar, utang teknis ini dapat menyebabkan masalah serius di kemudian hari, seperti biaya pemeliharaan yang membengkak, kerentanan keamanan, dan kesulitan dalam melakukan perubahan.

Jadi, bagaimana cara kita menjinakkan utang teknis ini dan memastikan bahwa aplikasi yang dihasilkan AI berkualitas tinggi, berkelanjutan, dan mudah dipelihara? Berikut adalah beberapa strategi penting yang perlu dipertimbangkan:

1. Validasi Kode yang Ketat: Mata Lebih Banyak Melihat Daripada Satu

Meskipun AI dapat menghasilkan kode dengan cepat, jangan pernah mengabaikan pentingnya validasi manual. Anggap saja kode yang dihasilkan AI sebagai draf pertama yang perlu dipoles.

  • Ulasan Kode Manual: Libatkan developer berpengalaman untuk meninjau kode yang dihasilkan AI. Mereka dapat mengidentifikasi bug, kerentanan keamanan, dan area di mana kode dapat dioptimalkan.
  • Pengujian Otomatis: Buat serangkaian pengujian otomatis yang komprehensif untuk memastikan kode berfungsi dengan benar dalam berbagai skenario.
  • Analisis Statis: Gunakan alat analisis statis untuk mencari code smells, pelanggaran standar pengkodean, dan potensi masalah lainnya.

2. Desain Modular dan Arsitektur yang Jelas: Bangun Fondasi yang Kuat

Sebelum Anda mulai menghasilkan kode dengan AI, luangkan waktu untuk merencanakan arsitektur aplikasi Anda. Desain modular dan arsitektur yang jelas akan memudahkan Anda untuk mengelola dan memodifikasi kode di kemudian hari.

  • Modularitas: Bagi aplikasi Anda menjadi komponen-komponen kecil yang dapat dikembangkan dan diuji secara independen.
  • Dokumentasi: Dokumentasikan setiap komponen dengan jelas, menjelaskan tujuannya, input, dan outputnya.
  • Standar Pengkodean: Terapkan standar pengkodean yang konsisten di seluruh proyek Anda, termasuk kode yang dihasilkan AI.

3. Pengawasan dan Peningkatan Berkelanjutan: Jaga Kode Tetap Segar

Utang teknis cenderung menumpuk seiring waktu jika tidak ditangani secara proaktif. Oleh karena itu, penting untuk memantau dan meningkatkan kode Anda secara berkelanjutan.

  • Pemantauan Kinerja: Lacak kinerja aplikasi Anda untuk mengidentifikasi bottleneck dan masalah efisiensi.
  • Refactoring: Jadwalkan sesi refactoring reguler untuk membersihkan dan mengoptimalkan kode Anda.
  • Umpan Balik ke Model AI: Jika memungkinkan, berikan umpan balik ke model AI yang Anda gunakan untuk menghasilkan kode. Ini akan membantu model belajar dari kesalahan dan meningkatkan kualitas kode di masa mendatang.

4. Manfaatkan Platform No-Code/Low-Code dengan Integrasi AI yang Terkelola:

Jika Anda menggunakan platform no-code atau low-code, cari yang menawarkan integrasi AI yang terkelola. Platform ini sering kali menyediakan alat dan proses untuk mengelola utang teknis dan memastikan kualitas kode.

5. Investasi dalam Pendidikan dan Pelatihan:

Pastikan developer Anda memiliki keterampilan dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk bekerja dengan AI secara efektif. Berikan mereka pelatihan tentang cara menggunakan alat AI, cara mengelola kode yang dihasilkan AI, dan cara memastikan kualitas kode.

Contoh Nyata:

Bayangkan Anda menggunakan AI untuk membuat chatbot layanan pelanggan. Setelah chatbot tersebut diluncurkan, Anda menemukan bahwa chatbot tersebut sering kali memberikan jawaban yang salah atau tidak relevan. Untuk mengatasi masalah ini, Anda dapat melakukan hal berikut:

  • Meninjau logika percakapan chatbot secara manual.
  • Menambahkan lebih banyak pengujian otomatis untuk mencakup berbagai skenario percakapan.
  • Melatih kembali model AI yang digunakan oleh chatbot dengan data yang lebih relevan.

Kesimpulan: Utang Teknis Bukanlah Akhir dari Segalanya

Meskipun utang teknis merupakan tantangan yang nyata, bukan berarti Anda harus menghindari penggunaan AI dalam pengembangan perangkat lunak. Dengan menerapkan strategi yang tepat, Anda dapat mengelola dan mengurangi utang teknis, dan memanfaatkan kekuatan AI untuk mempercepat pengembangan dan meningkatkan kualitas aplikasi Anda.