1. Pengembangan Metodologi RPL yang Lebih Adaptif
Untuk mengatasi tantangan AI, industri dan akademisi dapat mengembangkan metodologi RPL yang lebih fleksibel dan adaptif. Pendekatan seperti Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) untuk model AI dapat membantu mempercepat siklus pengembangan dan pemeliharaan sistem AI. Metodologi seperti DevOps dan MLOps juga berperan penting dalam mempercepat penerapan AI yang lebih andal.
2. Penggunaan Teknik Verifikasi dan Validasi AI yang Lebih Baik
Studi menunjukkan bahwa pengujian perangkat lunak berbasis AI masih merupakan area yang kurang mendapat perhatian. Pengembangan teknik verifikasi dan validasi yang lebih canggih, seperti pengujian berbasis adversarial attacks, pemodelan formal, dan penggunaan data sintetik dapat meningkatkan keandalan sistem AI.
Metode lain yang menjanjikan adalah explainable AI (XAI), yang memungkinkan pengguna memahami bagaimana AI mengambil keputusan. Dengan XAI, kesalahan dalam model AI dapat lebih mudah dideteksi dan diperbaiki, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan pengguna terhadap teknologi ini.
3. Integrasi AI dan RPL yang Lebih Kuat dalam Kurikulum Pendidikan
Agar pengembang perangkat lunak lebih siap dalam menghadapi tantangan AI, diperlukan integrasi yang lebih kuat antara AI dan RPL dalam pendidikan. Saat ini, masih banyak kurikulum yang mengajarkan AI dan RPL secara terpisah, padahal keduanya saling terkait erat dalam pengembangan teknologi modern.
Langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk memperkuat integrasi AI dan RPL dalam pendidikan antara lain:
- Menambahkan mata kuliah Software Engineering for AI (SE4AI) dalam kurikulum universitas.
- Meningkatkan program sertifikasi profesional di bidang AI dan MLOps.
***
Rekayasa perangkat lunak untuk sistem berbasis AI adalah bidang yang terus berkembang dan menghadirkan berbagai tantangan serta peluang. Dengan pendekatan yang tepat, termasuk metodologi yang lebih adaptif, teknik pengujian yang lebih kuat, serta pendidikan yang lebih terintegrasi, tantangan yang ada dapat diatasi dan potensi AI dapat dimanfaatkan secara optimal. Industri dan akademisi harus bekerja sama untuk mengembangkan solusi inovatif guna memastikan bahwa sistem berbasis AI dapat diandalkan, aman, dan efektif dalam berbagai aplikasi.
Referensi
