Ada pelajaran besar yang harus kita tarik dari artikel ini:
Jangan terburu-buru mengklaim "disruption." Klaim bahwa AI bisa menggantikan pengembang belum terbukti, dan malah berisiko menurunkan kepercayaan ketika kenyataan tidak sesuai.
Evaluasi harus realistis. Kita membutuhkan metrik yang benar-benar mencerminkan performa di dunia nyata, bukan sekadar skor statistik.
-
Data adalah segalanya. Dataset seperti ReCa menunjukkan bahwa kualitas data jauh lebih penting daripada kuantitas atau kompleksitas model.
Kolaborasi lintas disiplin diperlukan. Masalah ini tidak bisa diselesaikan hanya oleh ilmuwan AI. Kita butuh kontribusi dari pakar software engineering, NLP, logika formal, dan desain sistem.
Penutup: Saatnya Jujur dan Realistis
Kita hidup di masa di mana hype sering kali menutupi kenyataan. Tapi kemajuan sejati hanya bisa dicapai jika kita mau melihat kenyataan apa adanya. Studi oleh Liu dkk. adalah pengingat penting bahwa rekayasa perangkat lunak bukan sekadar sintaks dan data ia adalah pemahaman, konteks, dan logika.
Jika kita ingin AI menulis kode, maka kita harus ajarkan ia untuk memahami makna, bukan sekadar meniru kata-kata.
Dan itu, teman-teman, adalah perjalanan yang baru saja dimulai.
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
