AI Coding Tools Justru Bikin Developer Pro Lebih Lambat, Kok Bisa?
Di tengah euforia penggunaan AI dalam pemrograman, sebuah studi terbaru justru memberikan hasil mengejutkan: AI coding assistant malah memperlambat produktivitas developer berpengalaman hingga 19%.
Penelitian ini dilakukan oleh organisasi nirlaba Model Evaluation & Threat Research (METR) pada awal 2025, dengan melibatkan 16 developer open-source berpengalaman yang mengerjakan 246 tugas nyata—mulai dari memperbaiki bug hingga menambahkan fitur baru—pada proyek besar yang mereka kuasai.
Baca juga: AMD Ryzen Zen 6 Siap Tembus Kecepatan 7 GHz?
Sebelum memulai, para peserta optimis: mereka memperkirakan AI akan membuat pekerjaan mereka 24% lebih cepat. Bahkan setelah menyelesaikan proyek, mereka masih merasa terbantu—mengira produktivitas mereka meningkat 20%. Namun kenyataannya, data menunjukkan mereka justru butuh waktu 19% lebih lama saat menggunakan AI coding tools seperti Cursor Pro yang dipasangkan dengan Claude 3.5 atau 3.7 Sonnet.
Apa Penyebabnya?
METR mengidentifikasi beberapa alasan utama keterlambatan ini:
- AI Tidak Memberi Nilai Tambah Nyata: Para developer sangat familiar dengan kode yang mereka kerjakan. AI kesulitan memberi saran yang benar-benar berguna dalam konteks proyek besar yang kompleks.
- Skala Proyek Terlalu Besar untuk AI: Sebagian besar proyek terdiri dari lebih dari satu juta baris kode—ukuran yang membuat AI sulit memahami konteks secara menyeluruh.
- Output AI Sering Tidak Akurat: Developer hanya menerima kurang dari 44% dari saran yang diberikan AI. Mereka pun menghabiskan waktu untuk mengecek dan memperbaiki saran-saran yang tidak relevan.
- AI Gagal Memahami Konteks Implisit: Dalam proyek besar, banyak konteks yang tidak eksplisit dalam kode. AI sering kali memberi saran yang tidak nyambung karena kurang memahami nuansa proyek.
Setiap developer diminta memperkirakan durasi tugas dengan dan tanpa AI, lalu menyelesaikan tugas sambil merekam layar dan mencatat waktu kerja. Mereka dibayar USD 150 per jam untuk menjaga komitmen profesional selama eksperimen berlangsung. Hasilnya konsisten, tanpa bias atau deviasi yang mencurigakan.
Apakah AI Gagal Total?
Tidak sepenuhnya. Studi ini menekankan bahwa AI coding tools mungkin masih sangat berguna bagi pemula atau developer yang mengerjakan proyek kecil dan belum familiar dengan kode tersebut. Meski tidak meningkatkan kecepatan, banyak peserta merasa AI membuat coding lebih ringan secara mental dan menjadikan proses lebih iteratif.
Riset ini menantang anggapan bahwa AI pasti meningkatkan produktivitas. Bagi developer profesional yang sudah memahami alur kerja dan struktur proyek besar, AI justru bisa jadi hambatan. Namun, dengan perkembangan teknologi yang cepat, hasil ini bisa berubah seiring peningkatan kemampuan AI di masa depan.
VIDEO TERBARU MURDOCKCRUZ :
