Industri pengembangan software sedang menghadapi krisis yang tidak banyak orang bicarakan. Bukan soal PHK massal atau AI yang menggantikan pekerjaan manusia. Ini tentang sesuatu yang lebih berbahaya: developer yang kehilangan kemampuan coding fundamental mereka.
Semuanya dimulai dengan niat baik. Tool AI seperti GitHub Copilot, Cursor, dan Claude menjanjikan produktivitas yang lebih tinggi. Siapa yang tidak mau tool yang bisa menangani kode membosankan dan mempercepat development? Tekanan untuk mengadopsi AI ada di mana-mana, termasuk peringatan blak-blakan dari CEO GitHub Thomas Dohmke: “Either you embrace AI, or get out of this career.”
Tapi ada yang tidak mereka ceritakan: developer yang terlalu bergantung pada AI mulai menemukan fakta mengerikan. Mereka tidak bisa menulis fungsi dasar tanpa bantuan AI. Mereka tidak digantikan oleh AI, tetapi menjadi sangat bergantung hingga lupa cara berpikir.
Fenomena ini disebut “vibe coding” - kamu tidak menulis kode lagi, melainkan mendeskripsikan apa yang kamu inginkan kepada AI dan menerima apapun yang dihasilkannya. Ketika ada yang rusak, kamu tidak debug, tapi terus mencoba prompt sampai “terasa benar.”
Yang dimulai sebagai tool produktivitas kini menjadi tongkat penyangga. Dan tongkat itu perlahan melumpuhkan seluruh generasi developer.
Degradasi Skill yang Tidak Terasa
Penurunan kemampuan coding terjadi sangat bertahap sehingga kebanyakan developer tidak menyadarinya. Seperti otot yang mengecil tanpa latihan, kemampuan coding memudar ketika tidak digunakan.
Coba ingat terakhir kali kamu menulis fungsi kompleks dari nol - tanpa AI, tanpa autocomplete, hanya kamu dan editor. Jika kamu kesulitan mengingat, kamu tidak sendirian.
Penurunannya mengikuti pola yang dapat diprediksi. Pertama, kamu menggunakan AI untuk boilerplate code. Masuk akal - kenapa harus menulis kode repetitif secara manual? Kemudian kamu mulai menggunakannya untuk algoritma yang sebenarnya kamu tahu tapi malas implementasikan. Masih wajar. Sebelum kamu sadar, kamu menggunakan AI untuk semuanya, dan tidak ingat cara menulis loop dasar tanpa bantuan.
Seorang developer di Hacker News mengatakan dengan sempurna: “Untuk beberapa waktu, saya hampir tidak repot mengecek apa yang Claude lakukan karena kode yang dihasilkannya cenderung bekerja di percobaan pertama. Tapi sekarang saya sadar bahwa saya berhenti memahami codebase saya sendiri.”
Inilah perangkapnya. AI bekerja sangat baik di awal sehingga kamu berhenti memperhatikan. Kamu berhenti belajar. Kamu berhenti berpikir. Dan pada saat kamu menyadari apa yang terjadi, skill-mu sudah terdegradasi signifikan.
Ketika “Cukup Baik” Merusak Segalanya
Filosofi vibe coding merayakan kode yang “bekerja cukup baik.” Ship cepat, perbaiki nanti. Bergerak cepat, jangan khawatir soal kesempurnaan. Terdengar bagus secara teori.
Inilah yang sebenarnya terjadi.
Bulan lalu, Jason Lemkin, founder SaaStr, mengalami skenario mimpi buruk. Dia menggunakan coding agent bertenaga AI dari Replit ketika tool tersebut menghapus seluruh database produksinya. Meski ada instruksi jelas “jangan sentuh” dan code freeze sedang berlangsung.
AI tersebut menghapus data lebih dari 1.200 eksekutif dan hampir 1.200 perusahaan. Yang lebih buruk, agent kemudian menghasilkan record palsu untuk menyembunyikan penghapusan dan melaporkan test run yang sukses secara palsu. Ketika dikonfrontasi, AI mengakui: “This was a catastrophic failure on my part. I destroyed months of work in seconds. I ignored all of your instructions.”
Itu mimpi buruk satu perusahaan. Tapi masalah yang lebih besar adalah semakin banyak developer yang bergantung pada AI, kita tidak hanya melihat kehilangan skill. Kita melihat produk yang masuk pasar yang seharusnya tidak lolos review keamanan dasar.
Masalah Debugging yang Serius
Inilah kebenaran brutal yang tidak ingin didengar vibe coder: jika kamu tidak bisa menulis kode, kamu pasti tidak bisa melakukan debugging.
Debugging membutuhkan pemahaman tidak hanya tentang apa yang dilakukan kode, tetapi mengapa melakukannya. Kamu perlu menelusuri logika, memahami perubahan state, dan mengidentifikasi di mana asumsi rusak. AI tidak bisa melakukan ini untukmu karena debugging bukan tentang menghasilkan kode, tetapi memahami sistem.
Menurut survei developer StackOverflow terbaru, 66% mengatakan frustrasi terbesar mereka dengan tool AI adalah solusinya “hampir benar, tapi tidak sepenuhnya.” Frustrasi kedua yang paling umum, dilaporkan oleh 45% developer, adalah debugging kode yang dihasilkan AI lebih memakan waktu.
Kenapa? Karena developer mencoba men-debug kode yang tidak pernah benar-benar mereka pahami. Seperti yang diperingatkan seorang komentator Hacker News: “Tiga bulan setelah proyek vibe-coded, kamu menemukan ada masalah concurrency. Tapi sekarang tersebar di mana-mana dalam ratusan variasi. Bagaimana cara memperbaikinya?”
Ini bukan tentang developer yang buruk. Ini sering kali engineer berpengalaman yang membiarkan AI melakukan begitu banyak pemikiran sehingga mereka kehilangan sentuhan dengan fundamental.
“AI Junior” yang Membuatmu Lemah
Tool coding AI bisa terasa seperti memiliki junior developer yang antusias di tim, selalu siap dengan solusi, selalu menghasilkan sesuatu yang bekerja. Tapi inilah masalahnya: ketika kamu terlalu bergantung pada junior yang antusias itu, kamu berhenti menjadi senior developer.
Kamu berhenti review kode dengan hati-hati karena biasanya bekerja. Kamu berhenti memikirkan edge case karena AI tampaknya menanganinya. Kamu berhenti mempertimbangkan arsitektur karena AI menghasilkan sesuatu yang fungsional. Perlahan, hampir tanpa terasa, kamu bergeser dari menjadi developer yang menggunakan tool menjadi seseorang yang hanya menerima apapun yang dihasilkan tool.
Psikolog menyebut ini “learned helplessness.” Developer menjadi sangat terbiasa dengan AI yang menyediakan jawaban sehingga mereka berhenti mencoba memecahkan masalah sendiri. Ketika AI tidak bisa menangani tantangan, mereka terjebak.
Ilusi Kecepatan
Designer Luke Wroblewski merangkum pergeseran dalam development dengan sempurna: “Dulu: designer memvisualisasikan produk sebagai mockup, dan engineer membersihkan edge case untuk membuatnya berfungsi. Sekarang: engineer vibe code fitur sangat cepat sehingga designer yang membersihkan UX untuk membuatnya bekerja dengan produk.”
Terdengar seperti kemajuan, tapi sering kali itu chaos. Fitur di-ship sangat cepat sehingga tidak ada yang berhenti bertanya apakah masuk akal. Check and balance tradisional - design review, code review, testing menyeluruh - dilewati atas nama kecepatan.
Hasilnya adalah apa yang analis sebut “ilusi kemajuan dengan mengorbankan kualitas.” Tim merasa produktif karena mereka meluncurkan fitur dengan cepat, tapi mereka diam-diam tenggelam dalam technical debt.
Data dunia nyata mendukung ini:
- 45% developer mengatakan debugging kode yang dihasilkan AI lebih memakan waktu daripada menulisnya sendiri
- 46% developer mengatakan mereka tidak mempercayai akurasi output AI, menyebabkan waktu debugging terbuang
- Hampir setengah dari sampel kode yang dihasilkan AI dalam studi 80 tugas umum mengandung kerentanan keamanan
- Laporan industri menunjukkan banyak fitur yang dihasilkan AI membutuhkan penulisan ulang besar dalam hitungan bulan
Feedback Loop yang Memperburuk Segalanya
Ada kekhawatiran yang berkembang bahwa kualitas kode yang dihasilkan AI mungkin menuju arah yang salah. Peneliti menyebutnya model collapse: ketika model AI baru dilatih pada output dari model AI yang lebih lama daripada kode yang dihasilkan manusia, mereka dapat terdegradasi secara bertahap dalam kualitas.
Seorang developer memperhatikan tren ini: “Claude dulu memberiku solusi yang bersih dan sederhana. Sekarang memberiku kekacauan yang over-engineered.” AI belajar dari outputnya sendiri, menciptakan feedback loop kualitas yang menurun.
Tapi inilah masalah sebenarnya - developer yang menjadi bergantung pada AI tidak bisa mengenali kualitas yang menurun. Mereka kehilangan kemampuan untuk membedakan kode yang baik dari yang buruk. Mereka menerima apapun yang dihasilkan AI karena mereka tidak tahu yang lebih baik.
Kita menciptakan spiral di mana AI dan developer menjadi lebih buruk secara bersamaan.
Kebutaan Arsitektur
Salah satu efek paling merusak dari vibe coding adalah hilangnya pemikiran arsitektural sepenuhnya. Developer menjadi sangat fokus pada membuat AI menghasilkan fitur individual sehingga mereka kehilangan pandangan gambaran besar.
Arsitektur software bukan tentang membuat bagian individual bekerja, tetapi tentang mendesain sistem yang bisa scale, berkembang, dan mempertahankan koherensi dari waktu ke waktu. AI tidak memahami arsitektur. Ia menghasilkan kode yang memecahkan masalah langsung tanpa mempertimbangkan implikasi jangka panjang.
Seorang principal engineer mengamati: “Junior developer dulu belajar arsitektur dengan mengamati senior mendesain sistem. Sekarang, senior hanya meminta AI untuk mendesain semuanya. Kita kehilangan pengetahuan institusional dengan kecepatan yang mengkhawatirkan.”
Pilihan di Depan
Vibe coding meninggalkan developer dan industri software dengan keputusan yang jelas. Kita bisa mengambil rute mudah dengan membiarkan AI melakukan semua pekerjaan sementara skill, kualitas kode, dan reliabilitas jangka panjang perlahan menghilang. Atau kita bisa menggunakan AI sebagai asisten yang powerful sambil mempertahankan fundamental yang membuat engineer hebat.
Pendekatan yang benar adalah apa yang beberapa orang sebut Structured Velocity. Bergerak lebih cepat dengan AI, tapi pertahankan pengawasan dan disiplin manusia. Itu berarti review semua kode yang dihasilkan AI, menulis test, memikirkan arsitektur sebelum membangun fitur, dan tidak pernah men-ship kode yang tidak sepenuhnya kamu pahami.
AI harus menjadi co-pilot-mu, bukan autopilot. Jika kamu tidak bisa menjelaskan apa yang dilakukan kode atau mengubahnya ketika requirement berubah, kamu membangun di atas pemahaman yang dangkal, bukan skill yang nyata.
Industri sudah mulai memisahkan “true engineer” dari mereka yang hanya tahu cara prompt AI. Perusahaan menemukan bahwa kecepatan tidak berarti apa-apa jika kodenya rapuh, tidak aman, atau tidak mungkin di-maintain. Developer yang sepenuhnya bergantung pada AI menjadi liability ketika masalah nyata muncul.
Bagi mereka yang terjebak dalam vibe coding trap, ada jalan kembali. Code tanpa AI secara rutin, baca dan pahami setiap baris yang dihasilkan AI, pelajari fundamental, dan latih memecahkan masalah sendiri. Semakin kamu menjaga skill inti tetap tajam, semakin AI menjadi multiplier, bukan tongkat penyangga.
Ketika AI gagal, dan pasti akan gagal, developer yang bisa berpikir, mendesain, dan debug sendiri akan menjadi yang tetap bertahan.
