Jurnal Indonesia — Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam bentuk *coding agent* seperti Codex, telah memicu kekhawatiran di kalangan pengembang perangkat lunak mengenai potensi penggantian pekerjaan mereka. Namun, Naufaldi Rafif, Codex Ambassador pertama di Indonesia, berpendapat bahwa ancaman terbesar bukanlah AI itu sendiri, melainkan kesenjangan kemampuan atau *skill gap* yang muncul antara developer yang telah mengadopsi teknologi AI dan yang belum.

Naufaldi menekankan bahwa developer tidak perlu merasa terancam kehilangan pekerjaan akibat kehadiran AI. Sebaliknya, ia mendorong para profesional di bidang ini untuk mulai belajar berkolaborasi dengan AI agar tetap relevan dan kompetitif dalam industri yang terus berkembang. “Daripada hanya khawatir AI *coding agent* menggantikan pekerjaan kita, menurut saya lebih baik khawatir dengan *skill gap* antara developer yang sudah belajar menggunakan AI dan yang belum,” ujarnya dalam wawancara tertulis.

Menurutnya, developer yang cakap dalam memanfaatkan AI akan memperoleh keuntungan signifikan dalam hal peningkatan produktivitas. AI dapat mempercepat berbagai tahapan dalam siklus pengembangan aplikasi, memfasilitasi pembuatan produk mandiri, bahkan membuka cakrawala peluang karier yang lebih luas.

AI Sebagai Asisten, Bukan Pengganti

Meskipun AI semakin mahir dalam menulis kode, Naufaldi menegaskan bahwa teknologi ini sebaiknya diposisikan sebagai alat bantu atau asisten kerja, bukan sebagai pengganti tenaga manusia. Ia menganalogikan *AI coding agent* sebagai asisten yang menjalankan tugas-tugas spesifik, sementara developer tetap memegang peran sebagai pengarah dan pengambil keputusan utama.

“AI *coding agent* ini adalah pembantu kita dalam bekerja, sedangkan kita adalah manajernya,” jelas Naufaldi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam mengenai kualitas kode, kemampuan mengevaluasi kelayakan hasil AI, serta keahlian untuk melakukan perbaikan tetap menjadi esensial bagi seorang developer.

Naufaldi juga mengingatkan bahwa AI masih memiliki keterbatasan inheren, termasuk potensi untuk menghasilkan informasi yang keliru atau mengalami ‘halusinasi’. Karenanya, hasil kerja AI tidak boleh diterima begitu saja tanpa melalui proses pengujian dan validasi yang cermat. “Jangan percaya AI 100%. AI bisa bias, salah, dan halusinasi. Karena itu walaupun kita bekerja menggunakan AI, kita tetap harus belajar dan memahami apa yang dikerjakan AI. Hasilnya perlu dikoreksi, diuji, atau dibandingkan dengan AI lain jika perlu,” tegasnya. Ia menambahkan bahwa meskipun AI dapat mempercepat pekerjaan, tanggung jawab akhir terhadap kualitas produk tetap berada di pundak developer.

AI Sebagai Partner Belajar yang Efektif

Dalam lanskap *AI coding agent*, keunggulan teknis dalam menulis kode saja tidak lagi menjadi satu-satunya pembeda utama. Naufaldi berpandangan bahwa developer kini dituntut untuk memiliki kemampuan penilaian (*judgment*), keahlian dalam melakukan *debugging*, serta keterampilan meninjau hasil kerja AI secara kritis. Developer yang tangguh, menurutnya, bukanlah mereka yang menerima setiap jawaban AI tanpa pertimbangan, melainkan mereka yang mampu mengarahkan AI, memvalidasi setiap outputnya, dan memperbaiki kesalahan yang mungkin muncul.

Selain itu, kemampuan memberikan instruksi atau *prompt* yang tepat menjadi semakin krusial. Dengan arahan yang jelas dan terstruktur, AI dapat menghasilkan solusi yang lebih relevan dan efisien. Naufaldi juga melihat *AI coding agent* sebagai platform pembelajaran yang sangat efektif, terutama bagi developer pemula. Namun, ia memberikan catatan penting agar AI tidak dijadikan sebagai satu-satunya sumber kebenaran mutlak. “Menurut saya, developer yang kuat di era AI bukan yang paling cepat menerima jawaban AI, tapi yang paling baik dalam mengarahkan, memvalidasi, dan memperbaiki hasilnya,” pungkasnya.