Tiga Derajat

Dua-duanya pakai AI yang sama, dan AI-nya nulis kode buat mereka berdua sama cepatnya. Soal kode mana yang layak ditulis, dia nggak punya pendapat sama sekali.

Jadi yang naik cuma kecepatannya. Kemampuan milih arah nggak ikut naik.

Semua orang sekarang lebih cepat. Nggak ada yang tiba-tiba jadi lebih jago nentuin apa yang harus dibangun. Padahal jarak itu kecepatan dikali waktu. Salah paham yang dulu cuma bikin rugi setengah hari, sekarang bikin rugi satu sprint.

Penyimpangan tiga derajat justru yang paling ngerusak. Cukup kecil supaya hari Senin nggak ada yang ribut, cukup besar supaya hari Jumat mereka berdua udah di lapangan yang beda.

Dulu, salah arah itu ada rasanya.

Kamu mentok. Buka satu file, isinya nggak masuk akal. Nulis sesuatu, terus sadar hasilnya nggak nyambung sama yang kamu kira udah kamu ngerti. Bingungnya nggak enak, dan bingung itu alarmnya. Bunyi sendiri sejak awal, tanpa perlu dipasang siapa-siapa, dan paling kencang justru buat yang paling belum ngerti. Kalau dipikir-pikir, pas banget kan desainnya.

Alat ini ngambil bingungnya, salahnya dibiarin di tempat. Dia nulis persis yang kamu minta. Penamaannya rapi. Test lolos, coverage naik, diff-nya kelihatan kayak buatan senior, soalnya yang dia tiru memang kode buatan senior. Semua indikator di dashboard hijau, dan nggak satu pun dari indikator itu ngukur arah.

Ditanya langsung pun, dia bakal muji pertanyaannya. Kalau sesuatu selalu bilang iya, persetujuannya nggak ngasih informasi apa-apa. Itu panel 6, digambar sebagai lelucon dan jadi panel paling akurat di seluruh komik.

Betul, dan itu perlu dijawab terus terang.

Eksperimen terbesar sejauh ini ngelibatin 4.867 developer di Microsoft, Accenture, dan satu manufaktur Fortune 100. Jumlah task yang selesai naik sekitar 26 persen. Kenaikan paling besar, 27 sampai 39 persen, justru ada di developer yang paling junior dan yang paling baru masuk.¹ Kalau ceritanya berhenti di situ, alat ini memang pemerata, dan komik di atas salah.

Kuncinya ada di dua kata: task selesai. Task itu potongan kerja yang udah diputusin orang lain layak dikerjain. Jadi yang diukur cuma seberapa cepat kamu jalan di jalur yang udah dipilihin. Ongkos salah milih jalur nggak pernah ikut kehitung.

Padahal justru dari ongkos itu jaraknya melebar.

Ada uji coba lain yang hasilnya kebalikan. Enam belas maintainer open source yang berpengalaman ngerjain 246 task nyata di repo yang udah mereka kenal luar dalam. Pakai AI, mereka justru 19 persen lebih lambat. Mereka sendiri merasa 20 persen lebih cepat.² Yang layak direnungin itu selisih 39 poin antara perkiraan mereka dan hasil sebenarnya. Kalau maintainer berpengalaman aja bisa meleset sejauh itu di kode mereka sendiri, bayangin orang yang baru setahun kerja.

Jaraknya sebelum ketahuan jadi jauh lebih panjang. Junior yang salah arah dulu paling banter nyampe dua ratus baris sebelum kodenya gagal compile atau ada reviewer lewat. Sekarang dia bisa sampai punya sistem yang jalan, lengkap sama test-nya. Dia bisa melaju jauh banget sebelum nabrak tembok, dan tiap meter ke arah yang salah itu ditempuh dengan kecepatan penuh.

Hambatan mereka berdua beda dari awal. Yang senior ketahan gara-gara harus ngetik boilerplate dan buka lagi dokumentasi API yang udah dia pakai empat puluh kali. Yang junior ketahan gara-gara belum tahu mana dari enam dugaan yang bener. Alat ini jago banget di hambatan pertama, dan hampir nggak nolong di hambatan kedua. Ngasih alat yang sama ke dua-duanya itu ngelepas rem yang selama ini cuma kepasang di salah satu.

Anak tangga paling bawah hilang. Judgment dulu didapat dari ngerjain seratus tiket kecil yang spesifikasinya udah jelas, terus pelan-pelan mulai bisa nyium mana yang baunya aneh. Nah, tiket kecil yang spesifikasinya jelas itu persis yang paling dikuasai alat ini. Kerjaan yang dulu jadi tempat junior belajar justru yang paling duluan diotomasi, dan belum ada yang nulis kurikulum penggantinya. Efeknya mulai kelihatan di data payroll. Jumlah pekerja usia 22 sampai 25 tahun di pekerjaan yang paling terpapar AI, software developer salah satunya, sekarang sekitar 19 persen lebih rendah dibanding kalau pertumbuhannya ngikutin rekan seusia mereka di bidang yang nggak terpapar.³

Laporan DORA 2025 ngerangkum pola umumnya dalam satu kalimat. AI itu terutama amplifier, yang memperbesar kekuatan dan kelemahan yang udah ada di sebuah organisasi.⁴ Tim yang arahnya udah jelas jadi lebih cepat. Tim yang arahnya masih buram cuma jadi lebih cepat nyasarnya.

Perpendek jeda antar pengecekan arah. Ukur jedanya dari terakhir kali ada orang yang mastiin kamu mau ke mana.

Jadiin rencananya bahan review pertama. Dua paragraf sebelum commit pertama: menurut saya masalahnya ini, yang mau saya bangun ini, yang saya putusin nggak dibangun ini. Bacanya sepuluh menit, Senin pagi. Baca pull request yang lahir dari rencana itu makan sembilan puluh menit, Jumat sore, dan waktu itu pilihannya tinggal dua: telan atau buang.

Ganti pertanyaan pertama di code review. “Ini bener nggak” sekarang pertanyaan kedua. Pertanyaan pertamanya “ini yang dimaksud nggak”. Code review itu lahir waktu bagian paling mahal dari kerjaan ini masih nulis kodenya.

Duduk bareng di bagian yang ambigu. Duduk di sebelah junior waktu dia lagi ngetik sekarang hampir nggak ada gunanya. Duduk di sebelah dia waktu dia lagi mutusin apa yang mau diketik, itu jam paling berharga dalam seminggu.

Hitung berapa banyak kerjaan yang akhirnya dibuang. Tiap bulan, cek berapa persen kerjaan yang udah merged tapi akhirnya di-revert atau dibangun ulang. Angka itu naik kalau pengecekan arahnya longgar, dan nggak ada grafik velocity yang mau nunjukin itu ke kamu.

Berhenti ngelindungin junior pakai tiket yang spesifikasinya udah rapi. Dulu itu bentuk kebaikan. Sekarang, jenis kerjaan itu cuma ngelatih kemampuan yang udah dikuasai alatnya.

Sebutin dugaan sama rencanamu dalam satu kalimat ke orang lain, sebelum nulis apa pun. “Kayaknya aplikasinya lambat gara-gara database, jadi saya mau nulis ulang query-nya.” Ada yang lewat, nyeletuk “udah dilihat belum halamannya nge-download apa aja?”, dan itu makan sepuluh detik. Dua minggu hasil ngoding nggak bisa dibenerin sama celetukan sepuluh detik.

Anggap persetujuan itu nol informasi. Nada mujinya sama persis buat rencana yang bagus dan rencana yang dari awal udah jelas bakal gagal. Dia nggak bisa ngebedain.

Minta dia ngebantah kamu, terus cek sendiri bantahannya tahan diuji apa nggak. Kebiasaan ngecek itu yang lama-lama jadi judgment.

Dan yang paling nggak enak didengar. Yang sekarang langka itu kemampuan milih satu dugaan yang bener dari enam kemungkinan yang sama-sama masuk akal. Bikin barangnya udah bukan bagian yang susah. Kemampuan itu cuma bisa didapat dengan sering salah dalam skala kecil, dan tahu salahnya secepat mungkin. Jadi cara tercepat berkembang sekarang ya mulai ngomongin dugaanmu sejak hari Senin, walaupun mungkin salah, di depan orang yang bisa ngoreksi.

Saya nggak punya angkanya, dan sampai sekarang belum ada yang punya. Riset yang ada ngukur jumlah task yang selesai, dan kalau itu ukurannya, junior malah lagi bagus-bagusnya. Komik di atas cuma nggambarin pola yang berulang kali saya lihat di tim. Klaim saya sebatas itu.

Kasus sebaliknya juga nyata, dan nggak jarang. Junior yang pakai alat ini buat baca kode yang asing, buat keluar dari kebuntuan jam sebelas malam, buat nanyain hal yang dulu terlalu malu ditanyain ke orang, berkembangnya lebih cepat dari junior generasi mana pun sebelumnya. Alat yang sama, minggu yang sama, tim yang sama.

Bedanya ada di cara pakainya: buat jalan lebih cepat, atau buat lihat lebih jauh ke depan. Alatnya sendiri nggak nentuin pilihan itu, dan sekarang hampir nggak ada yang ngajarin.