𝗙𝗶𝘁𝘂𝗿, 𝗞𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮𝘀, 𝗮𝘁𝗮𝘂 𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲: 𝗕𝗮𝗴𝗮𝗶𝗺𝗮𝗻𝗮 𝗧𝗶𝗺 𝗣𝗲𝗿𝗮𝗻𝗴𝗸𝗮𝘁 𝗟𝘂𝗻𝗮𝗸 𝗠𝗲𝗻𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘀𝗶𝗸𝗮𝗻 𝗔𝗜
Tim perangkat lunak melihat AI dalam tiga cara. Insinyur dapat melihat perbedaannya lebih cepat daripada tim pemasaran.
Fitur AI Sebuah fitur AI menambahkan alat ke dalam alur kerja. Produk tersebut berfungsi dengan baik tanpanya. Contohnya termasuk tombol "Summarize" atau catatan rapat. Fitur-fitur ini mudah dibuat tetapi sulit dipertahankan. Platform yang lebih besar sering kali menyerap fitur-fitur ini setelah teknologinya menjadi umum.
Kapabilitas AI Ini terjadi ketika sebuah perusahaan menggunakan AI di berbagai produk. Ada pekerjaan teknik yang nyata di sini. Namun, arsitektur dasarnya tetap ada sejak sebelum era AI. Anda menambahkan kecerdasan ke model yang sudah ada.
AI-Native Produk AI-native mengasumsikan bahwa AI sudah ada sejak hari pertama. Arsitektur, aliran data, dan desainnya bergantung padanya. Produk tersebut tidak dapat berfungsi tanpa AI.
Anda dapat menguji apakah sebuah alat bersifat AI-native dengan melihat outputnya. Apakah alat tersebut menghasilkan arsitektur, skema database, atau kontrak API terlebih dahulu? Atau apakah ia hanya menghasilkan kode dan berharap strukturnya berhasil?
Sistem AI-native yang sesungguhnya merancang sebelum mereka menghasilkan. Hal ini mencegah kesalahan.
Masalah besar sedang terjadi di industri saat ini. Kepercayaan pengembang menurun sementara penggunaan meningkat. Pada tahun 2023, 70% pengembang menggunakan AI, dan 40% mempercayainya. Pada tahun 2025, penggunaan naik menjadi 84%, tetapi kepercayaan turun menjadi 29%.
Hal ini terjadi karena sebagian besar alat AI hanyalah fitur. Mereka tidak memiliki cara struktural untuk memeriksa apakah outputnya benar. Ketika AI membuat kesalahan, tidak ada apa pun di dalam sistem yang menangkapnya.
Sistem AI-native menyelesaikan masalah ini. Mereka menggunakan spesifikasi atau rangkaian pengujian (test suite) untuk memverifikasi apa yang dihasilkan AI. Mereka tidak mempercayai output hanya karena terdengar benar.
Pemimpin teknik (Engineering leads) harus berhenti bertanya apakah sebuah alat memiliki AI. Hampir setiap alat memilikinya sekarang. Sebaliknya, tanyalah tentang urutan (sequencing).
Apakah alat tersebut membuat struktur terlebih dahulu, atau kode terlebih dahulu?
Jika sebuah alat membangun arsitektur sebelum implementasi, alat tersebut lebih cenderung andal dalam produksi.
Source: https://dev.to/8080_ai/feature-capability-or-native-how-software-teams-define-ai-4k0h
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi