AI telah menjadi teknologi disruptif yang paling menjanjikan dalam beberapa waktu terakhir, dan aplikasinya akan segera menjadi hal yang umum di industri.
Studi Global Kecerdasan Buatan PwC membenarkan hal ini: AI diperkirakan akan berkontribusi hingga $15,7 triliun terhadap ekonomi global pada tahun 2030.
Kecerdasan buatan (AI) diprediksi akan menjadi sumber utama transformasi di hampir semua industri. AI akan terus berkembang dan mengatasi kekurangan dalam efisiensi, akurasi, dan produktivitas.
Tim pengembangan perangkat lunak juga dapat memanfaatkan alat-alat yang didukung AI untuk menjadi lebih produktif dan efisien.
AI dapat mengotomatisasi tugas-tugas berulang seperti pembangkitan kode, pengujian, dan debugging untuk fungsi-fungsi umum. Hal ini membebaskan pengembang untuk fokus pada aspek kreatif dalam pemecahan masalah dan merancang solusi inovatif.
AI juga dapat menganalisis basis kode yang besar untuk mengidentifikasi potensi kesalahan, masalah keamanan, atau area yang perlu ditingkatkan, sehingga menghemat waktu dan usaha para pengembang. Baca lebih lanjut untuk mengetahui lebih banyak kasus penggunaan dan contoh bagaimana AI dapat membantu dalam pengembangan perangkat lunak.
Memahami AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak
Tidak, AI tidak akan menggantikan insinyur perangkat lunak! AI juga bukan solusi ajaib untuk mengatasi semua tantangan pengembangan perangkat lunak yang ada.
Sebaliknya, AI digunakan sebagai alat yang kuat untuk membentuk masa depan bidang ini. Pemimpin teknologi yang mengadopsi alat pemrograman AI dan deep learning dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi tim mereka, yang pada akhirnya memberikan keunggulan kompetitif di lanskap teknologi yang terus berkembang.
Sejak fase desain awal, sistem AI dapat membantu tim dalam merancang solusi yang efektif dan berkelanjutan. Seiring dengan percepatan proses pengambilan keputusan, pemrograman, dokumentasi, dan pengiriman oleh alat AI, seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak menjadi lebih lancar.
Debugging diperkirakan akan menjadi usang seiring dengan kemampuan AI dalam mengidentifikasi dan menganalisis kode untuk memperbaiki masalah dengan lebih cepat. Hal ini akan menghasilkan peluncuran fitur yang lebih cepat, penanggulangan bug yang lebih efisien, dan siklus pengembangan yang lebih responsif.
Untuk memahami aplikasi praktis AI, mari kita lihat tren dan kasus penggunaan dalam rekayasa perangkat lunak.
Cara Menggunakan AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak untuk Berbagai Kasus Penggunaan
AI menawarkan berbagai peluang bagi pengembangan perangkat lunak, namun memanfaatkan alat-alat ini secara efektif memerlukan pemahaman tentang kapan dan bagaimana mengintegrasikannya ke dalam alur kerja Anda. Mari kita telusuri aplikasi AI dan machine learning yang paling menjanjikan, yang akan membentuk masa depan proses pemrograman dan pengembangan produk.
1. Peninjauan dan pengujian kode secara otomatis
Jaminan kualitas di era pra-AI bergantung pada proses yang sangat repetitif berupa tinjauan kode berkala dan pemeriksaan manual. AI meningkatkan efisiensi proses ini dengan mengotomatisasi sebagian besar proses pengujian.
Misalnya, alat tinjauan kode berbasis AI seperti Codacy adalah cara yang efektif untuk meningkatkan kualitas kode dan memperlancar proses pengembangan. Alat ini terintegrasi dengan platform pengembangan populer seperti GitHub, GitLab, dan Bitbucket.
Alat-alat ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang dilatih pada dataset kode yang sangat besar untuk menganalisis basis kode Anda untuk berbagai masalah seperti kode yang berbau, identifikasi bug potensial, dan penanganan kerentanan keamanan.
Pada dasarnya, AI melengkapi pengujian manusia untuk mencapai cakupan yang paling komprehensif. Ia juga dapat melakukan pengujian A/B, membandingkan variasi program untuk mengidentifikasi solusi optimal.
2. Pembuatan dokumentasi
Membuat dokumentasi yang jelas seperti laporan visual, membantu pengembang mengidentifikasi masalah dan memastikan konsistensi sepanjang siklus hidup proyek.
Misalnya, DocuWrite.ai adalah alat berbasis AI yang membantu pengembang dengan cepat dan mudah menghasilkan dokumentasi API yang komprehensif langsung dari basis kode mereka. Alat ini memindai kode Anda untuk definisi fungsi, perintah kode, dan struktur data; kemudian, berdasarkan analisis tersebut, ia menghasilkan dokumentasi API yang mencakup deskripsi yang jelas, contoh kode, detail parameter, dan nilai kembalian.
3. Debugger
Debugger adalah alat yang powerful yang memungkinkan programmer untuk menganalisis dan memperbaiki kode mereka, menghilangkan bug, dan memastikan program berjalan dengan lancar. Namun, debugger juga dapat memakan waktu, terutama dalam kode yang kompleks.
SinCode, sebuah alat AI, dapat membantu Anda menganalisis jejak eksekusi kode dan mengidentifikasi baris kode yang menyebabkan perilaku yang tidak terduga. Alat ini menggunakan machine learning untuk mengkorelasikan perubahan kode dengan kesalahan yang terjadi setelahnya, membantu pengembang memahami akar masalah dengan lebih efektif, terutama untuk bug yang intermittent atau sulit direproduksi.
4. Refactoring
Perbaiki keterbacaan, kemudahan pemeliharaan, dan kinerja kode dengan refactoring. Refactoring tidak menambahkan fitur baru atau mengubah fungsi program. Tujuannya adalah membuat kode yang sudah ada menjadi lebih bersih, efisien, dan mudah dikelola dalam jangka panjang.
Sebagai pengembang perangkat lunak, Anda dapat menggunakan Sourcery, yang menganalisis kode Anda dan menyarankan peluang refaktoring berdasarkan praktik terbaik dan pola umum. Alat ini dapat mengidentifikasi area di mana duplikasi kode dapat dihilangkan, fungsi dapat disederhanakan, atau nama variabel dapat dibuat lebih deskriptif. Sourcery menyediakan penjelasan yang jelas dan contoh kode untuk saran refaktoring, memungkinkan pengembang untuk meningkatkan kualitas kode secara efisien.
5. Memelihara kode warisan
Pemeliharaan kode warisan merujuk pada proses berkelanjutan untuk menjaga kode lama tetap berfungsi dan terkini. Kode ini mungkin ditulis dalam bahasa pemrograman yang sudah usang, menggunakan perpustakaan yang sudah tidak digunakan lagi, atau sekadar kurang terorganisir dan tidak jelas sesuai dengan praktik pemrograman modern.
Untuk memelihara kode warisan, pengembang perangkat lunak dapat menggunakan DeepCode, alat berbasis AI yang dirancang untuk membantu pengembang dalam memelihara dan meningkatkan basis kode warisan. Alat ini memanfaatkan model pembelajaran mesin yang dilatih pada dataset kode yang sangat besar untuk menganalisis kode Anda terhadap masalah kode, bug, dan kerentanan dalam kode sumber terbuka. Selain itu, DeepCode juga menyediakan informasi kontekstual untuk setiap masalah, termasuk referensi kode dan solusi potensial.
Misalnya, Synk menggunakan proses unik di industri untuk menciptakan basis pengetahuan AI DeepCode yang menggerakkan Snyk Code. Dengan menggabungkan kecerdasan buatan simbolik dan generatif, beberapa metode pembelajaran mesin, dan keahlian peneliti keamanan Synk, mereka memastikan tingkat akurasi tinggi tanpa halusinasi.
6. Integrasi pemrosesan bahasa alami (NLP)
Dengan AI, Anda dapat menulis kode hanya dengan menjelaskan apa yang ingin Anda lakukan! Alat NLP (Natural Language Processing) menjembatani kesenjangan antara bahasa manusia dan kode. Pengembang dapat memanfaatkan alat-alat ini untuk mengubah persyaratan bahasa alami menjadi kode fungsional, mengurangi kebutuhan akan pemrograman manual dan menurunkan hambatan masuk bagi pengembang baru dalam bahasa pemrograman.
Misalnya, integrasi NLP (Pemrosesan Bahasa Alami) dapat memungkinkan Anda untuk mendeskripsikan fitur yang diinginkan, seperti layar login yang memerlukan nama pengguna dan kata sandi untuk autentikasi, dan alat tersebut dapat menerjemahkan deskripsi tersebut menjadi kode yang sesuai untuk membangun layar login tersebut.
Pengembang perangkat lunak dapat memanfaatkan Microsoft Copilot (tidak boleh disamakan dengan GitHub Copilot), sebuah alat berbasis AI yang mengintegrasikan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk menjadi teman terbaik dalam penulisan kode. Alat ini memahami kode yang Anda tulis. Ia tidak hanya menganalisis baris dan fungsi, tetapi juga memahami logika dan niat di balik kreasi Anda.
Alat ini menggunakan kekuatan NLP-nya untuk menerjemahkan penjelasan Anda menjadi dokumentasi yang jelas, ringkas, dan terstruktur dengan baik. Misalnya, Anda sedang merestrukturisasi bagian kode dan ingin memastikan semua fungsi tetap utuh.
Copilot dapat menganalisis perubahan Anda dan memprediksi efek samping yang mungkin terjadi. Dengan pemahaman tentang hubungan dan ketergantungan kode, Copilot menyoroti area di mana konsekuensi yang tidak diinginkan mungkin muncul.
7. Alat Copilot
Alat AI copilot bertindak sebagai asisten pemrograman cerdas. Mereka seperti memiliki rekan kerja yang memahami gaya pemrograman Anda, mengingat konteks proyek Anda, dan dapat memprediksi apa yang mungkin Anda butuhkan selanjutnya.
Copilots menganalisis kode yang sudah ada, struktur proyek, dan gaya penulisan kode Anda untuk menyarankan potongan kode, panggilan fungsi, dan nama variabel yang relevan saat Anda mengetik. Kecerdasan yang sadar konteks ini secara signifikan mengurangi risiko kesalahan dan tugas penulisan kode yang berulang.
Alat-alat ini dapat memahami tujuan kode Anda dan mengusulkan baris kode atau bahkan blok kode yang cocok secara mulus ke dalam proyek Anda. Hal ini dapat sangat membantu saat bekerja dengan perpustakaan atau kerangka kerja yang tidak familiar, karena alat copilot dapat menyarankan sintaksis dan penggunaan yang benar berdasarkan pemahaman konteksnya.
Beberapa alat copilot populer yang dapat Anda gunakan:
- GitHub Copilot (Dibangun di atas OpenAI Codex)
- USP: Integrasi yang mulus dengan GitHub, penyelesaian kode yang sadar konteks, dan dukungan multi-bahasa
- Ulasan: "Sebagian besar waktu, AI menyarankan kode yang sebenarnya harus saya tulis sendiri. Jika saran tersebut salah, saya cukup mulai mengetik apa yang saya inginkan, dan biasanya AI akan mengerti dengan cepat." – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Saran kode yang disesuaikan dengan gaya pemrograman dan konteks proyek Anda, fungsi offline, dan integrasi dengan berbagai IDE
- Ulasan: "Dengan cepat menyesuaikan diri dengan gaya dan format kode saya, serta memperbarui untuk mengakomodasi variabel dan fungsi yang telah saya definisikan. Dengan cepat memahami arah kode yang sedang dikerjakan dan memberikan saran kontekstual. Ini telah mempercepat waktu pengembangan saya dan membantu saya saat belajar bahasa pemrograman baru. Saya juga menyukai bahwa ia kompatibel dengan semua IDE" – David C, G2
- Codeium
- USP: Berfokus pada kualitas kode dan kemudahan pemeliharaan; menganalisis kode untuk potensi masalah, menyarankan peluang refaktoring, dan secara otomatis menghasilkan dokumentasi
- Ulasan: "Codeium sangat mudah digunakan dan memberikan saran yang sangat berguna. Karena semuanya berbasis on-premise, sangat cepat, bahkan sebagai pekerja jarak jauh, tidak terasa lambat."– Eric Y., G2
8. Bot AI khusus
Model AI dan algoritma machine learning dapat dilatih menggunakan data spesifik organisasi Anda—repositori kode, sistem kontrol versi, platform manajemen pengetahuan, dan lainnya. Anda dapat membuat bot AI kustom yang memahami sistem unik Anda.
Misalnya, dengan mendemokratisasi AI bagi pengembang, platform seperti ChatGPT Playground dan Hugging Face menghapus hambatan akses. Platform-platform ini menyediakan model AI yang telah dilatih sebelumnya dan alat-alat yang dapat digunakan pengembang untuk membangun model kustom mereka sendiri. Hal ini memungkinkan pengembang untuk melampaui solusi yang sudah ada dan menyesuaikan fungsi AI sesuai dengan kebutuhan spesifik aplikasi mereka.
Bot-bot ini dapat mengakses dan menganalisis wawasan dari bahasa alami. Karyawan baru—bahkan insinyur berpengalaman—dapat mengajukan pertanyaan dan mendapatkan panduan berharga.
Terjebak dengan saran kode? Bot dapat menganalisis basis kode Anda dan menyarankan solusi atau dokumentasi yang relevan. Menghadapi masalah kinerja produksi? Bot dapat mengarahkan Anda ke insinyur atau sumber daya yang tepat untuk mengatasi masalah tersebut.
Bot AI generatif mengisi kesenjangan pengetahuan yang ditinggalkan oleh dokumentasi usang dan pengetahuan institusional yang hilang, membantu insinyur dari semua tingkat pengalaman menavigasi sistem mereka, menemukan jawaban, dan menjadi lebih produktif.
Alibaba, perusahaan e-commerce terbesar di China, menggunakan lima chatbot AI untuk menangani interaksi pelanggan di Taobao, yang mencakup sekitar 75% dari total interaksi online Alibaba dan 40% dari konsultasi melalui hotline telepon. Hasil awal menunjukkan bahwa chatbot tersebut telah meningkatkan kepuasan pelanggan sebesar 25% dan menghemat lebih dari $150 juta per tahun bagi perusahaan.
Alibaba mengakui bahwa AI, meskipun telah mencapai banyak prestasi, bukanlah pengganti lengkap untuk layanan pelanggan manusia. Untuk pertanyaan yang sederhana, AI dapat dengan mudah menjawab pengguna.
Namun, dalam situasi kompleks seperti sengketa, AI berperan dengan mengotomatisasi tugas manual (mengumpulkan detail banding/voucher dan menawarkan solusi awal). Manusia kemudian meninjau temuan AI bersama informasi tambahan untuk memberikan putusan akhir.
Untuk mengoptimalkan kolaborasi ini, Alibaba terus berinvestasi dalam interaksi manusia-mesin yang mulus. Bot AI mereka secara terus-menerus memantau interaksi, mengidentifikasi masalah pelanggan, dan batasan dukungan AI.
9. Analisis prediktif dan manajemen proyek
Menyeimbangkan tugas, sumber daya, dan tenggat waktu yang ketat seringkali terasa seperti berjalan di atas tali. Oleh karena itu, perencanaan strategis dan eksekusi yang sempurna menjadi hal yang paling penting. Namun, beruntungnya, AI kini masuk ke panggung manajemen proyek, menawarkan alat-alat yang kuat untuk mengoptimalkan alur kerja dan meningkatkan keuntungan.
AI dapat menganalisis alokasi sumber daya dan data proyek historis, bertindak sebagai bola kristal untuk memprediksi jadwal masa depan, kebutuhan sumber daya, dan hambatan potensial. Dengan wawasan ini, manajer proyek dapat mengambil keputusan yang terinformasi, mengalokasikan sumber daya secara efisien, dan secara proaktif mitigasi risiko.
Misalnya, Odin adalah alat produktivitas perusahaan berbasis AI generatif yang terintegrasi dengan ClickUp dan menyederhanakan kolaborasi proyek dan manajemen sumber daya.
AI dapat mengidentifikasi tugas-tugas berulang yang menghambat produktivitas tim Anda. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas ini, AI membebaskan waktu berharga bagi pengembang untuk fokus pada inisiatif pemrograman inti.
Mari kita lihat bagaimana kehidupan seorang pengembang perangkat lunak dapat berubah dengan solusi manajemen proyek yang didukung oleh AI!
Menggunakan Perangkat Lunak AI untuk Pengembangan Perangkat Lunak (dengan ClickUp)
Perangkat lunak AI semakin menjadi game-changer dalam pengembangan perangkat lunak, dan salah satu perangkat lunak yang dapat menyediakan solusi all-in-one untuk pengembang adalah ClickUp!
Mari kita lihat bagaimana ClickUp dan teknologi AI miliknya, ClickUp Brain, meningkatkan kemampuan tim pengembangan perangkat lunak:
1. Platform terpusat yang didukung AI
Platform Manajemen Proyek Tim Perangkat Lunak ClickUp menawarkan berbagai alat inovatif untuk meningkatkan efisiensi pengembangan:
- Bekerja sama secara lancar dengan tim Anda menggunakan roadmaps, sprints, dan backlogs—semua dalam satu platform yang intuitif
- ClickUp Dashboards adalah pusat pelaporan terpusat Anda, menyediakan visibilitas proyek secara lengkap
- ClickUp Sprints memudahkan alur kerja Anda dengan prioritas otomatis dan manajemen tugas. Pantau kemajuan dengan mudah dan visualisasikan pencapaian tim Anda dengan grafik Burndown dan Burnup yang jelas
- Grafik Gantt Dinamis ClickUp membantu mengorganisir sprint Anda, melacak tonggak pencapaian, dan dengan mudah beradaptasi dengan hambatan atau perubahan jadwal melalui pembaruan cepat
Dengan menggabungkan ClickUp Brain, platform ini menawarkan solusi untuk setiap kebutuhan pengembang—mulai dari fitur otomatisasi tugas, pemeriksaan kualitas kode, dan templat pelacakan bug hingga alat AI yang praktis.
ClickUp Brain menghilangkan pekerjaan rutin dalam pembaruan sprint mingguan Anda. Asisten cerdas ini melampaui batas—ia dapat secara signifikan menyederhanakan seluruh proses pengembangan perangkat lunak Anda:
- Dokumentasi otomatis: Buat dokumen spesifikasi teknis secara instan, menghemat waktu berharga Anda
- Peninjauan kode yang lebih cepat: Percepat peninjauan dan pengujian kode dengan pembangkitan kasus uji yang cepat
- Meningkatkan efisiensi: Bebaskan waktu tim Anda dengan membiarkan alat AI menangani tugas rutin—membuat pembaruan untuk rapat harian, menjawab komentar, dan merangkum catatan—semua dalam hitungan detik
2. Efisiensi otomatis untuk pengembangan proyek yang lebih baik
Tingkatkan efisiensi Anda dan prioritaskan tugas penting menggunakan ClickUp Automations. Pilih dari lebih dari 100 otomatisasi yang sudah siap pakai untuk menyederhanakan alur kerja, menangani tugas rutin, dan memfasilitasi transisi proyek.
Anda bahkan dapat membangun otomatisasi kustom dalam bahasa Inggris biasa melalui ClickUp Brain.
Gunakan integrasi ClickUp untuk terhubung secara mulus dengan alat eksternal seperti GitHub, GitLab, dan BitBucket, serta mengonsolidasikan pengembangan perangkat lunak dalam satu platform tunggal.
Anda dapat mengumpulkan permintaan bug dan masalah menggunakan ClickUp Forms, lalu mengubahnya menjadi tugas yang dapat dilacak untuk diprioritaskan oleh tim Anda. Anda juga dapat menghubungkan masalah terkait, menambahkan tag, dan mengelola backlog dengan bidang kustom, status, dan ringkasan.
Selain fitur-fitur di atas, gunakan Template Proyek Perangkat Lunak ClickUp untuk mengelola proyek Anda berikutnya dengan lebih baik.
Proyek perangkat lunak dapat dengan cepat menjadi rumit. Namun, bagaimana jika ada cara untuk menyederhanakan proses dan mencapai kesuksesan? Template ini membekali Anda untuk:
- Bangun struktur proyek end-to-end yang jelas, memastikan semua pihak berada di halaman yang sama
- Pantau kemajuan dengan mudah dan pastikan semua tonggak pencapaian terpenuhi tepat waktu
- Optimalkan kolaborasi antara anggota tim dan pemangku kepentingan dengan status kustom, alat AI, dan tampilan fleksibel
3. Template siap pakai untuk menyederhanakan alur kerja
Gunakan ClickUp Brain untuk menghasilkan templat untuk berbagai proyek pengembangan perangkat lunak atau gunakan templat yang sudah ada dari perpustakaan templat pengembangan perangkat lunak. Sederhanakan dan percepat perencanaan sprint, acara sprint, agile scrum, peta jalan, cerita pengguna, pengembangan aplikasi, dan lainnya.
Template Pengembangan Perangkat Lunak ClickUp
Misalnya, Template Pengembangan Perangkat Lunak ClickUp menyederhanakan pengelolaan proyek perangkat lunak dari awal hingga akhir—semua dalam satu tempat.
Butuh bantuan mengelola berbagai alat untuk tim Produk, Desain, Teknik, QA, dan DevOps Anda? Template all-in-one ini menyediakan semua yang dibutuhkan tim Anda untuk langsung memulai di ClickUp.
Gunakan untuk:
- Bangun dan pertahankan peta jalan produk yang jelas, memastikan semua pihak sejalan dengan visi produk
- Mengembangkan fitur produk secara efisien dengan alur kerja yang terintegrasi dan tampilan yang fleksibel
- Terapkan metodologi agile (Scrum atau Kanban) untuk mengatasi bug dan tantangan pengembangan sebagai tim yang terintegrasi
Template Catatan Perubahan Perangkat Lunak ClickUp
Dan bagaimana jika Anda membutuhkan bantuan untuk mengirimkan perubahan log dan mengorganisirnya dalam satu tempat? Template Catatan Perubahan Perangkat Lunak ClickUp menyederhanakan proses ini, memberikan Anda kendali penuh dengan menciptakan pusat informasi terpusat untuk semua aktivitas perangkat lunak Anda.
Hal ini akan membantu tim Anda:
- Menjaga catatan yang jelas tentang setiap perubahan perangkat lunak, memastikan transparansi dan proses evolusi yang lancar dalam tampilan tabel seperti spreadsheet
- Buat dan tetapkan tugas yang terkait dengan setiap perubahan dan pantau kemajuan secara real-time dengan tampilan timeline yang jelas
- Brainstorm dan sempurnakan ide bersama pemangku kepentingan menggunakan Docs dan Whiteboards bawaan
- Kategorikan tugas untuk pelacakan yang mudah dan visualisasikan kemajuan dengan organisasi yang jelas dalam Scrum atau Tampilan Kanban ClickUp
- Otomatisasi pemberitahuan untuk menjaga Anda tetap terinformasi tentang setiap langkah dalam proses perubahan, menghilangkan celah komunikasi*
- Diskusikan kemajuan dan atasi masalah dalam rapat secara lancar menggunakan ClickUp Chat View atau integrasi dengan Google Workspace atau Zoom
- Memantau dan menganalisis tugas untuk mengidentifikasi bottleneck dan memaksimalkan produktivitas tim secara keseluruhan menggunakan dashboard
Masa Depan AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak (Dan ClickUp)
AI akan menjadi mitra yang kuat bagi—bukan pesaing—insinyur perangkat lunak. Meskipun AI unggul dalam mengotomatisasi tugas dan menangani aspek-aspek repetitif dalam pemrograman, sentuhan manusia tetap tak tergantikan dalam desain, pemecahan masalah kreatif, dan pengambilan keputusan etis.
Masa depan AI dalam pengembangan perangkat lunak sangat cerah. Ia berjanji untuk menyederhanakan alur kerja, meningkatkan kualitas perangkat lunak, dan menciptakan pengalaman pengguna yang luar biasa.
Bingung mulai dari mana? Tingkatkan kemampuan tim pengembangan perangkat lunak Anda dengan alat berbasis AI dan perangkat lunak manajemen proyek seperti ClickUp.
Daftar sekarang untuk ClickUp!