Developer dan AI: Kolaborasi yang Perlu Eratkan
Derus teknologi tersu menciptakan inovasi untuk mendorong peradaban, teknologi yang terus dikembangakan dibangun secara cepat sehingga dari waktu ke waktu bisa saja suatu teknologi sudah tidak lagi relevan mengingat perkembanan zaman yang cepat. Aplikasi serta basis perangkan keras maupun lunak dibangun dari struktur – struktur program yang sederhana hingga memiliki kompleksitas yang tinggi. Pembuat program dituntut untuk memberikan output yang sesuai dengan yang dirancang dengan memperhatikan standar line program production. Hal ini bertujuan agar maintenance, debugging, solving program lebih mudah dan diharapakan dapat meningkatkan. Tentunya diharapkan program yang dibuat adalah program yang semantic dan minim bug.d
Artificial Intelegence atau yang dikenal dengan AI membangun ulang tata kelola production bagi developer. AI yang merupakan kecerdasan buatan, dirancang untuk mendukung setiap pekerjaan lebih efektif, efisien, serta tepat guna. AI membantu menyelesaikan permasalahan program yang kompleks, menjaga semantic baris program, dan meminimlisir konflik program yang sulit untuk di perbaiki. Dalam implementasinya, Integrated Development Environtment (IDE) berlomba -lomba membangun sistem co-pilot. Sistem ini bekerja seperti asisten developer yang memberikan rekomendasi algoritma atau hanya sekedar menjaga kosistensi program yang disesuaikan dengan bahasa dasarnya. Dampak dari penggunaan copilot ini, memberikan perfoma efektivitas programmer 20% lebih baik. Hasilnya, program semantic dan konsisten jauh lebih baik ketika pekerjaan dibantu oleh AI.
Diluar dari AI yang dirangkapkan dalam IDE, dasar dari machine learning serta dept learning juga memberikan kontribusi yang besar bagi developer untuk meneyelesaikan programnya. Paradigma program yang beragam mengharuskan developer seperti harus belajar ulang memakai dan melepaskan pakaian. Namun, pengembangan Machine Learning memungkin developer mengerjakan project yang berbasiskan program A dapat dijalan dengan program B. Contoh secara mudahnya adalah, ketika developer Pyhton, PHP dan lainnya akan mengembangkan Mobile yang berbasiskan android. Paradigma yang dijalankan tentunya menggunkana java atau kotlin yang merupaan bahasa yang dikembangkan oleh google. Dengan bantuan ML, developer memungkinkan cukup dengan JavaScript dapat mengembangkan aplikasi mobile. Bahasa yang dimaksud telah dikemas dalam sebuah FrameWork yang dikenal dengan React Native. Setiap bahasanya akan diterjemahkan ulang AI kedalam Kotlin ataupun Java. Oleh karena itu, java yang menjadi momok dengan paradigma program yang rumit, dapat dihindari dan dikerjakan dengan bahasa yang lebih sederhana.
Pada ranah lebih luas, developer yang mengembangkan suatu program estimasi juga dapat mengembangakan suatu program Machine Learning yang berbasiskan fuzzy logic. Keunggulan ini memungkinkan mesin yang melakukan klasifikasi lebih dalam tanpa harus diprogram ulang. Program juga akan membuat tree decision path lebih mendalam setelah melewati rangkaian pelatihan. Optimalisasi kinerja program lebih tinggi dan menghasilkan fungsi matematis dan model estimasi yang baik. Implikasi yang terlihat, jika menggunakan linear programming biasa maksimal produksi dapat berkembangan 3% dari biasanya. Dilain sisi, fuzzy programming memberikan model estimasi memberikan efektivitas sebesar 5,207% (Wanayumini, 2012).
Secara
menyeluruh, kinerja developer sangat dibantu dengan adanya Artificial Intelegence.
Adanya AI memberikan kontribusi dalam hal teknis seperti hard coding dan
semantical programming. Dalam pengembangannya, AI membantu proses lebih
efisien dan mendorong segala sesuatu untuk cepat dan tepat.
Komentar
Posting Komentar