State of Devs
Ringkasan Episode
Bantu KoreksiRiza, Ivan, dan Eka membedah survei State of Devs dari Devographics. Berbeda dari State of JS dan State of CSS yang berfokus pada teknologi, survei ini menyoroti kehidupan developer: kondisi tempat kerja, ketidakpastian karier, kesehatan mental, dan sikap terhadap AI. Mereka mengingatkan bahwa latar belakang responden, yang dekat dengan ekosistem JavaScript dan frontend, perlu dipertimbangkan saat membaca hasilnya. Pembahasan utama adalah paradoks produktivitas AI: pekerjaan bisa selesai lebih cepat, tetapi mengawasi banyak coding agent, membaca hasilnya, dan terus mengambil keputusan justru menguras tenaga. Pengalaman memakai Claude Code, Codex, dan agent lain menjadi bahan refleksi tentang hilangnya flow saat menulis kode, berkurangnya kepuasan memecahkan bug sendiri, serta tekanan untuk terus mengikuti workflow baru. Mereka juga mengkritik ukuran produktivitas berdasarkan jumlah baris kode atau token yang dihabiskan, bukan manfaat pekerjaan yang diselesaikan. Diskusi berlanjut ke cognitive debt, yaitu ketika kode bertambah lebih cepat daripada pemahaman developer terhadap perilaku aplikasinya, serta risiko berkurangnya kesempatan belajar bagi junior developer. Review, pengujian, dan pemahaman fundamental tetap diperlukan meski implementasi dibantu AI. Sebagai penutup, mereka mengajak developer kembali melihat perannya sebagai problem solver: memahami masalah, memilih solusi, dan memeriksa apakah hasilnya benar-benar berguna, bukan sekadar menghasilkan lebih banyak kode.
Poin-poin Utama
- •State of Devs dari Devographics membahas pengalaman developer, bukan hanya pilihan teknologi; bias responden dari ekosistem JavaScript dan frontend perlu diperhatikan saat menafsirkan surveinya.
- •AI dapat mempercepat implementasi tanpa mengurangi beban mental: mengawasi coding agent paralel dan memeriksa hasilnya terus-menerus bisa menghilangkan jeda kerja dan menguras fokus.
- •Hilangnya proses mencari solusi dan momen berhasil memperbaiki bug sendiri dapat mengurangi kepuasan coding, meski pekerjaan selesai lebih cepat.
- •Jumlah token yang dipakai dan baris kode yang dihasilkan bukan ukuran manfaat; kualitas, kemudahan pemeliharaan, dan masalah yang berhasil diselesaikan lebih penting.
- •Cognitive debt muncul ketika developer tidak lagi memahami kode hasil AI; code review, pengujian perilaku, dan pemeriksaan hasil tetap menjadi tanggung jawab manusia.
- •Junior developer perlu kesempatan mencoba, memahami, dan belajar dari pekerjaan nyata, bukan hanya mengejar penyelesaian tiket dengan AI tanpa membangun pengalaman.
- •Claude Code, Codex, dan workflow agent perlu disesuaikan dengan cara kerja masing-masing; peran developer tetap berpusat pada memahami masalah dan menilai ketepatan solusi.
[musik] Dapatkan hanya di Domainesia.
Halo. [bernyanyi] Halo, halo, halo. Selamat malam.
Malam. kabarnya? Semuanya, mudah-mudahan sehat. Amin. Aduh, sehat itu ini loh, penting.
Mahal ya. Sehat itu mahal, jadi kalau lagi sehat dijaga kesehatannya ya.
Jangan sampai sakit. [mendengus] Saya baru baru sembuh juga, baru sembuh habis kena apa ya? Kayak batuk enggak jelas gitu
ya. Apa karena udara di Bekasi itu kotor banget ya?
Intinya gitu dah. Batuk yang kayak enggak enak banget tuh tenggorokan.
Jadi, setiap kali ini lagi minum teh nih. Eh.
Ehm. Punya enggak? Masih punya enggak? Masih punya enggak?
Emang dapat dari mana? Hah? Crown Dev Summit 2019.
Tuh. Sudah hilang sih. 2019? Bukan 2018?
Eh, 2019 ikut. Hah? 2016 tuh.
Enggak dapat itu. Enggak dapat yang kayak gitu.
Ini. Hah? Kalau botol minumnya ada, botol minumnya ada.
Ya, ini intinya lagi minum air hangat lah.
Ehm. Oh, enggak pakai gelas ini, enggak pakai gelas yang ini. [mendengus] Di bawah.
[tertawa] Itu kan lagi musim apa? Influenza A ya?
Katanya gitu kan? Benar Waduh, enggak ini sih gua bukan influenza. Waktu seminggu lalu kayak Ya, tenggorokan.
sakit tenggorokan tapi gimana ya? Aneh aja.
Jarang gua sakit tenggorokan. Terus tiba-tiba sakit tenggorokan. Iya, iya.
Saya mah langganan sakit tenggorokan. Jadi dikasih diskon, Dok?
Kalau udah langganan. [tertawa] Iya. [terkesiap] [tertawa] Ini kan enggak ada reka, kita jadi kita kita kita ngelantur nih. Enggak ada reka
soalnya. [tertawa] Nungguin narasumbernya ya. Sabar ya.
[tertawa] Mungkin eh buat yang sudah hadir boleh eh ramaikan kolom chat ya.
Eh buat yang belum kenal salam kenal. He eh. Saya Riza, ada Ivan nanti satu lagi Rizka katanya [tertawa] telat 10 menit.
Kita tunggu aja ya. Telat 10 menit.
Kita itu sudah Yapping Web. Yapping Web, ngobrolin [tertawa] Web dari tahun berapa?
2023. 2023 apa? Eh iya, 2023 apa? 13.
2023 ya. Ngobrolin Web maksudnya acara ngobrolin Web-nya.
Sebentar lagi November. aja pokoknya. Habis Covid dan acara Google, iya.
Lihat transkrip lengkap (1040 segmen lagi)
Dan acara Google. Betul. Jadi Ah tidak bosan-bosannya saya eh mengingatkan buat teman-teman yang eh
mau hosting, eh aplikasinya mau deploy bisa ada dua pilihan.
Bisa ke Domainesia yang pastinya dua-duanya.
Eh kalau misalkan mau VPS bisa di sini. Eh VPS Domainesia itu pakai paket yang eh saya lupa paketnya. Eh Cloud VPS
Turbo Domainesia. Itu promo code-nya ngobrolin VPS DN.
Nah kalau yang eh nyantai yang vape coding ya bisa langsung connect in ke MCP, teman-teman bisa langsung pakai
ngobrolin MCP promo code nya itu bisa connect ke hosting Nimbus DomaiNesia itu sudah mendukung teknologi MCP diskonnya 15%
berlaku untuk pembelian baru semua paket hosting Nimbus baik yang Go, yang One dan Plus siklusnya 1 dan 2 tahun
jadi kalau mau hosting mau deploy lah ya secara umum ya mulai dari domain hosting VPS storage ada juga ya
di cloud tetangganya bukan tetangga ya keluarganya juga ada untuk beberapa service lain jadi bayarnya rupiah ya itu menjadi salah satu privilege juga ya
jadi terima kasih DomaiNesia untuk dukungannya oh iya teng tong sama bisa pakai ini loh kemarin saya bayarnya pakai GoPay bisa
oh menarik he em pakai GoPay pakai QRIS lah maksudnya ya iya iya iya iya any any QRIS ya
iya tapi dulu dulu bisa sih itunya sih siapa namanya Nefa Cloud itu saya punya tuh Nefa Cloud
Nefa he em he em nah jadi selalu bayar pakai GoPay GoPay ya spesifiknya bisa pakai pakai GoPay
dulu dulu iya acara ini disponsori oleh GoPay pembayarannya udah [tertawa] lho lho semoga semoga semoga masuk pancingan pancingan
jangan ini eksklusif kita eksklusif sama ini ya enggak boleh ada promosi eh enggak boleh ada sponsor lagi yang lain
nanti di acara yang lain boleh.
[tertawa] [terkesiap] Ya, sambil menunggu narasumber kita ya.
Jadi, malam ini kita mau bahas tentang eee survei survei favorit kita bersama State of Something. Nah, malam ini kita mau bahas
tentang surveinya State of Dev. Ini membahas tentang eee mensurvei tentang workplace, apa? Tempat kerja, karir, kesehatan, hobi,
opini politik, AI dan kesehatan mental.
Kok ada politiknya? Iya, [tertawa] kok ada politik ya?
Politik ini kali, politik di dalam Politik di dalam kantor ya.
Dan tahun ini kontribusi dari Miranda Health Founding Director and Researcher at the Software Star Stewardship Lab.
Ini ada hubungannya sama kesehatan mental kali ya.
Kenapa begitu? Enggak tahu. Oh, kira kirain health, tahunya head.
Nama orang. Salah, kirain ada hubungannya dengan kesehatan mental.
Enggak ya? Enggak ada ya? Soalnya di sini ada mental state.
Iya kan, iya bisa juga sih ya.
Mental Iya, dan beberapa apa ya? Nih health nih.
Dan beberapa eee insight-nya itu salah satunya banyak yang merasa lelah, terutama semenjak eee pekerjaannya dibantu AI.
Jadi paradoks ya. Jadi paradoks ya. Ivan juga pernah ngalamin kan?
Iya. Jadi jadi lelah. burn burn apa? Burn out ya?
Burn burn out. Burn out. Paradoks.
Kebakar habis itu keluar. Kayak car hood lah dong.
[tertawa] Ya ampun itu enggak selesai-selesai ya.
Mohon eh apa segera mudah-mudahan segera selesai semuanya lah ya.
Sampai demo katanya hari ini demo ya.
Eh ini katanya katanya sih di itu ya di kantor DPR ya.
Heeh di gedung DPR katanya demo.
Ada yang ikut demo? Enggak ada kan ya?
Ah enggak apa-apa juga sih kalau mau ikut. Iya kan me menyuarakan ini kan aspirasi enggak ada masalah ya.
[mendengus] Saya demonya di DevX saja Dev.
DevFest. Di IO. Mau demo apa [tertawa] rencananya?
Iya demo aplikasi. Saya mau ini deh mau demo mau demo kayak lain itu cuma Ah.
Enggak tahu ya masih nyari case yang berhubungan dengan momen banyak sih sebenarnya.
Eh. Cuma kalau demo kayak pakai model kayak lain itu atau demo kita pakai coding agent gitu di atas panggung kadang dia kalau lagi
internetnya lagi lambat tuh susah juga sih.
Susah. Ya. Mau dicepetin kagak bisa.
Kalau tethering gitu juga enggak membantu ya enggak membantu banyak ya.
Eh. Bantu sih. Tapi ya tergantung lokasi.
Iya benar kalau misalkan kebetulan di situ sinyal provider tertentu jelek ya nasib.
[tertawa] Iya. Apalagi ramai orang kan lagi ramai orang rebutan sinyal mungkin.
Eh salah satu solusinya mungkin bisa siapin video.
Demo. Iya sih. kalau enggak jalan ya Ini videonya saya take kemarin gitu.
Kalau itu ingat enggak apa namanya?
Kalau kita di Dev S Dev S apa? Di I O extended itu biasanya Wifi itu channelnya sudah dibagi-bagi.
Ya, [mendengus] ya. Jadi channel yang khusus untuk Eee Presenter, channel yang untuk operation, itu biasanya sudah jadi bandwidth-nya
itu sudah di sudah dialokasikan. Ya, beda channel juga biasanya.
Iya. Kalau Kalau di gedung-gedung biasa kadang kan Atau kayak hotel gitu Enggak enggak sampai segitunya pembagiannya.
Jadi kadang berebutan Satu orang Dikasih akses gitu terus langsung download download ini Download torrent dari HP Habis.
[tertawa] Hah? Download torrent dari HP?
Eh, by the way He eh.
Kalian tahu enggak ini kalau wifi itu sudah sudah sudah wifi berapa?
Emang ada versinya ya? Enggak tahu aku.
Kan wifi kan ada dua 2G 3G 5 ya 5 5 wifi 5 Terus sudah ada 6 7
sekarang eh sudah wifi 8 deh.
Oh ya, sudah sampai 8? Emm Kayaknya sudah deh. Kayaknya eh wifi 7 eh 7 8 sudah ada.
Oh. Iya. Emm Ultra high rate Cuma Rata-rata wifi 7 sudah ada.
Nah, wifi-nya Mampu beli tapi device-nya enggak mampu beli.
[tertawa] Nah, ini dia bintang tamu kita malam hari ini sudah hadir.
Kita sudah ngelantur kemana-mana tentang Wi-Fi lah.
Iya [tertawa] Tungguin Eka. Tahu enggak sekarang sudah Wi-Fi berapa?
Ini enggak [tertawa] ya? Enggak tahu berapa? Emang berapa?
Sudah Wi-Fi 8. Hah? Jangankan Wi-Fi, Java aja enggak tahu sudah versi berapa sekarang.
Teknisnya gimana sih kalau kalau Wi-Fi ada versi baru, itu router kita nge-upgrade atau gimana?
Enggak enggak bisa. Kayak hardware hardware itu hardware.
Hardware ya? Kayak Hardware. Kayak HP 5G.
Heeh. Iya 5G gitu kan ya ya.
Iya. [mendengus] Enggak bisa. Jadi hardware-nya Wi-Fi-nya sendiri harus 8.
Terus device providernya juga harus Sama-sama harus bisa antenanya.
Iya sama kan kayak 5G juga harus ada pemancar 5G-nya.
Iya iya. Jadi Betul sekali. Nah Tadi kita sempat ngobrol tentang ini ya apa ketergantungan terhadap AI dan AI ketergantungan terhadap internet.
Kalau demo pakai Venue-nya punya lokal demo pakai coding agent ya demo pakai coding agent jadi terganggu kadang-kadang.
Ya. Bawa HP sendiri siap tethering sih cuma iya sih emang ke gedung Tetap aja.
Heeh. Belum tentu ya bisa Gedungnya jelek gedungnya Kebetulan kan ada kan jenis gedung yang Ada bikin sinyal HP enggak bisa jadi
maksudnya apa Iya providernya kurang kita sudah siap pun enggak bisa ya sudah lah.
Ternyata provider tertentu ternyata lemah di situ kan ya sudahlah nasib.
Itu itu baru pada saat kita sebagai presenter atau speaker gitu ya belum lagi pekerjaan Kalau misalkan ee ada
ee provider LLM kesayangan kita tiba-tiba down.
[tertawa] Iya. Internet mati. Mau ngapain itu? Atau kena limit.
Keren kayaknya ketergantungan sekali ya. Itu juga ba ee sesuatu yang mungkin cukup bahaya ya. Jadi kayaknya di
di apa? Di sini juga dibahas kayaknya deh.
Di survei ini kayaknya ada pembahasan tentang itu juga.
section sendiri tentang AI itu. Tentang AI dan mental state.
Ini bukan tentang ee state aplikasi kan ya?
Local state. Set state. Coba coba mental state bisa pakai itu kayak set state.
Bisa pakai hook kayak gitu. Set state selalu gembira.
Selalu gembira. Iya, karena ternyata kalau dibaca-baca itu ada ee apa ya? Ada paradoks antara kerjaan kita sudah lebih ringan nih
dibantu AI. Tapi di sisi yang lain seperti yang kejadian di beberapa dari kita ya, Ivan juga termasuk adalah burn out gitu.
Kok pekerjaan kita kita kebantu AI tapi kok malah membuat kita jadi justru ke capekan gitu. Capek mental ya.
Mentalnya capek gitu. [mendengus] Nah, di sini juga kayaknya mereka membahas itu.
Wih. Matthew. Penonton lama nih. Sudah lama enggak nonton. Terakhir sebelum zaman AI.
Terakhir sebelum AI. Itu berapa tahun yang lalu?
Iya, tahun lalu sih. Tahun lalu masih belum AI ya? Belum bahas AI ya? Belum banyak bahas.
maksudnya belum se liar sekarang. Enggak sih. Kayaknya nih penonton-penonton zamannya Covid ya kali ya, Matthew ya. Atau sebelum itu.
Oh, itu lama sih. Itu 6 tahun lalu.
Karena kan kita setahun 2 tahun belakangan kan udah udah ngomongin AI nya lumayan banyak kan.
Meskipun kita belum semasif dua tahun belakangan.
Tapi maksudnya yang agentic coding nya itu beneran udah terus-menerus itu kan inget banget sih baru dari Desember
tahun lalu. Ya. Pas Code Code ada bonus di akhir tahun.
Itu tuh kayak turning point nya. Terus ada Steve Yegge. Apa? Steve Yegge nge-post nge-post apalah itu yang guest
town bla bla sebelum guest town. Saya waktu itu tuh token ya.
Nah pokoknya yang yang agentic coding nya yang beneran merasuki seluruh proses software development kayaknya ya baru dari Desember tahun
lalu sih. Walaupun udah ada LLM sebelumnya.
Iya, betul-betul. Yuk kita bahas State of on apa?
State dari awal dong. State State of Devs. Jadi mungkin kalau teman-teman belum familiar, State of ini kayak satu
seri survey ya. Jadi seri setiap tahun mereka bikin survey dan survey nya tuh banyak banget. Ada State of AI, State of
Tools, State of CSS. Biasa diawali State of JS, bener nggak?
Awalnya State of JS doang. He eh.
Habis itu eh State of CSS.
Habis itu HTML, terus sekarang ada React.
React udah dari lama deh. ya.
React udah dari agak lama deh.
ya. Ya udah lama ya. hype-hype nya lah zaman React Gatsby Next JS.
Tapi waktu State of JS pun eh yang menang tetep React kan. Dia memang circle nya eh orang-orang React
banyak kan kan. Jadi Iya JavaScript ekosistem dan front end front end oriented.
Ya kemudian muncul AI, State of AI dan terakhir State of AI.
He em. Jadi banyak banget survey nya terus pas liat ini tuh kayak yang hah apalagi ini perasaan kita barusan bahas berapa bulan
yang lalu ya terus mikir oh iya itu state of CSS ya dan ini uniknya ini satu-satunya yang
bukan tentang teknologinya ya bukan tentang bukan tentang bukan tentang teknologinya tapi berfokus pada developernya makanya state of dev
ada-ada aja tapi yang menarik adalah desainnya selalu lucu desain UI nya iya emang orang front end sih jadi emang
pintar ya enggak gua selalu insecure karena itu gua front end maksudnya kalau ditanya CSS block model bla bla bla
apa box model bisa jawab ditanya cara nge-set state react bla bla bla bisa jawab misalnya biar tipografinya apa terstruktur pakai token
accessible kontrasnya bagus bisa jawab maksudnya bisa bikin tapi yang yang bisa bikin orang wow bagus itu enggak bisa-bisa dan dari dulu insecure
untungnya udah ada eh jadi sekarang ya kelihatannya enggak ada orang mikir gitu juga tinggal dilempar impeccable aja
mungkin bukan bukan bukan semata-mata dia orang front end dan jago UI ya tapi ini kayaknya dia punya
bakat enggak visual desain itu sebetulnya ya sama visual desain itu kan karena gua sering dulu sering insecure soal itu
jadi ngulik dan visual desain itu emang itu kayak feel tersendiri ya cuma karena adjacent-nya dekatnya sama front end ya
em iya apa namanya sama kayak gitu ya pasti orang front end sekalian kerja itu atau atau sebaliknya yang jago
visual desain belajarnya belajar front end kenapa karena maksud saya apa lebih jadi ningkatin improve value yang sebelumnya
dia udah punya cuma sebetulnya ternyata ya banyak juga orang front end yang enggak jago bikin. Jadi bisa bikin yang
polish dan rapih dan profesional, tapi enggak bisa bikin yang wah bagus, lucu yang buat branding Harus dibedakan antara
front end dan designer deh. Kalau designer kan lebih ke art-nya.
Ya, tapi kan di prakteknya nah kayak tadi kan kayak asumsinya oh kalau orang front end pasti jago bikin UI, padahal
bikin UI sendiri itu kan bisa dibagi-bagi jadi banyak hal kan.
Jadi itu kayak kalau timnya kecil ya kalau emang timnya cuma dua orang ya mungkin jadi expected-nya ya pasti yang
si orang front end dev-nya juga harus bisa desain juga ya itu kalau tim kecil.
Tapi ini menarik loh, maksudnya perkembangannya kan saya ngikutin banget ya dari dari awal state of JS itu karena
yang bikin awalnya satu orang yang dia cukup dikenal di komunitasnya meteor JS waktu itu. Sekarang sudah jadi
perusahaan namanya Devographics. Jadi dari survei-survei doang, doang lagi ya, dari survei dan menganalisa dan menterjemahkan [tertawa] doang. Kita bikin survei satu aja enggak
jadi-jadi ya. Iya. Survei itu butuh niat, survei itu butuh niat dan biaya dan waktu.
Kerja keras ya. Jadi akhirnya dari situ dia bisa bikin perusahaan sendiri, nama yang bikin ini Sasha Greif
ini kalau teman-teman mungkin enggak tahu ya.
Oh dia itunya aktifnya di Bluesky sekarang ya.
Bluesky ini timnya ini ya? Timnya Dan Abramov kan ya?
Dan Abramov ya, Twitter ya pindah ya ke Bluesky.
Ex-Twitter. Iya. Nah Nah, ini contoh menarik sih. Maksudnya kan orang suka mikir ah sekarang bikin startup apa kayak semua orang mikir
kalau bikin startup atau bikin perusahaan tuh kayak ya paling bikin chatbot atau bikin apa LLM rapper lah.
Padahal maksud saya banyak hal yang kayak tergantung kita. Maksudnya masing-masing yang bikin tuh passionate-nya tentang apa. Dia kan
sebenarnya juga pasti awalnya ya kayak hobi aja kan interest. So, dia pengin bikin survei eh Iya.
dia konsepnya bikin survei developer JavaScript. Apa sih yang trending, apa library yang bagus, apa pain point-nya, apa yang eh tertarik pakai tapi enggak
sempat bla bla bla terus ya kan dia beneran eh dia detail banget kan. Ya, nanti kita bakal lihat juga apa beneran cara
nge-break down datanya gimana, cara nge-present datanya gimana, cara ngebagi-bagi topiknya gimana. Itu kan dia beneran passionate tentang itu
sebelum jadi profitable kan. Terus Betul.
eh salah satu hal lainnya konsistensi kan beneran.
Konsistensi. Satu tahun berapa survei? Survei gila.
Iya. Kita mungkin udah males kan. Cuma itu dijalanin terus tahun demi tahun. Ya udah akhirnya dia tinggal
ya kayak nikmatin Tinggal menuai hasilnya ya, menuai hasilnya ya.
Enggak sih, masih kerja keras juga sih.
Masih effort juga kan. Ini maksud saya [tertawa] apa kayak public portofolionya kan ini kan berarti. Jadi, kalau misalnya dia punya
enterprise offering eh contoh contoh portofolionya apa ya enggak usah bikin sample demo lagi beneran real world.
Bikin UI ku gas, gambar UML [tertawa] nanti dulu. Eh, lebih gampang gambar UML loh. Enggak perlu mikirin warna, enggak
perlu mikirin apa. Udah ada tinggal udah ada template-nya kan.
Bikinnya, tapi bisnis prosesnya yang susah.
Enggak abstraksi apa ngerancang flow-nya yang Merancang flow-nya dari kepala orang nih stakeholder-stakeholder diterjemahkan menjadi sebuah eee diagram, nah itu yang sulit ya. He
em, diagram proses, activity diagram. Use case diagram, oh masih ingat nih.
Anyway, mari kita bedah. Ini apa awalnya?
Eh, coba scroll ke atas dulu itu pe apa pengenalannya. This year's overview was contributed by bla bla bla.
It's an Cuma ini menarik sih kayak apa ya? Ternyata hal yang sering kita keluhin, ini kan dirasain orang lain
juga ya kayak Heeh, the winter kayak serba apa landscape Serba enggak jelas.
Ini berubah dengan ekstrem banget, tapi ya dibilang suram banget ya apa sebagian dari kita ya masih ada kerjaan juga cuma
kayak enggak pasti. Programming tuh tahun depan kayak gimana sih, 5 tahun lagi kayak gimana sih, uncertain time.
Hampir satu dari 10 orang kena layoff dalam 9 bulan terakhir.
Hah? Dan dan alasan layoff-nya beda-beda.
He em. Ya, dari mulai memang beneran winter, terus kemudian bubble pecah kalau di Indonesia, terus ada eee fraud dan
lain-lain gitu ya, sampai ada alasannya juga karena AI akhir-akhir ini, kan.
Enggak tahu tuh alasannya beneran itu atau hanya ditutupi dengan alasan "Oh, kita implement AI", jadi ada ada alasan
untuk gitu. pengen belum tentu juga.
motong dana ya bisa aja. Iya.
Efisiensi. ini sih, ini sih yang mena menarik cuma maksudnya unik apa ya? Apa?
Seperempat responden mengantisipasi mungkin dalam 5 tahun ke depan mungkin bakal harus ganti karir altogether. Jadi bukan altogether kan berarti bukan cuma kayak
apa ya tadinya front end jadi full stack atau full stack jadi back-end, bukan kayak gitu kan berarti eh enggak jadi
software developer lagi gitu maksudnya yang implikasinya kan. Dalam 4 tahun ke depan, he eh seperempat responden.
Responden. Mereka mempertimbangkan. Enggak tahu, tapi lagi-lagi kita harus ingat ini ada bias kan, biasnya.
Karena dia circle-nya JS developer. Ya yang disurvey eh dari. Kurang lebih.
Dari circle itu. 5.463. Apa itu?
Seperempatnya berapa? 1.250-an lah, 1.300-an lah.
1.300-an orang. 1.300 orang mempertimbangkan ternak lele.
Mempertimbangkan untuk ganti karir, pindah karir. Ya, makanya kan dari minggu lalu kita sudah ngomong kan.
Yang junior gimana nyerah aja apa gimana?
[tertawa] Baik. Ya itu kemarin premanisme SO service.
Pas. P A A S. Masih dibuat A S loh.
Nanti ada yang ke-mute lagi loh hati-hati.
[tertawa] Oh enggak, sudah di-charge. Sudah di-charge ya, aman ya.
Oke. Ini jadi siap-siap ya kita. Eh.
Eh switch karir. Jadi ternak lele ya, kalau ternak lele itu sudah ini kan bukan bukan switch karir itu kan. Itu
memang. The ultimate. Goal kan. Dari developer kan.
Jadi. Eh. Apa ya? Mungkin kayak yang kita bahas eh talk dari kenshi.dots ya.
Yang terdekat adalah. Dari software developer menjadi product. Product engineer atau product.
product atau ke infra. Infra. Oh iya benar.
Eh me-cabang, ya maksudnya development cuma IC individual kontributor ngetik kode doang mungkin bentar lagi Nah, itu yang tergantikan ya.
Yes. Iya, ya terus semua orang bisa lah, semua orang bisa tinggal apa manage itu tapi fokusnya harus kemana nih? Kayak
mungkin bakal nyabang ya, mungkin kedepannya juga ada hal-hal yang kita enggak tahu maksudnya ada field-field yang kita belum kebayang sekarang.
Ini benar enggak sih? Semenjak AI kenikmatan coding sudah hilang.
Ah? Iya, ada sedikit sih. Eh, kalau kalau gue ya yang gue rasa kalau dulu eh maksudnya kalau masih pure
eh apa? Pure hand coding ngetik manual semua, he eh.
Itu kayak apa ya? Eh, di awal ada yang intense mikir abstraksi ngebagi-bagi terus kayak ada eh yang lebih lambatnya
tahu enggak sih yang kayak ngetik ngetik kode, ngetik function-nya sambil disamping mungkin eh terminalnya jalan lihat test-nya sudah jadi hijau atau
belum. iya. Kayak apa ya? Ada down time-nya gitu loh, maksudnya eh otak kita enggak digas terus tapi maksudnya eh bisa sambil
dengerin lagu enak terus ngetik-ngetik-ngetik yang maksudnya hal yang sebelumnya sudah kita planning kan, maksudnya itu mikir tapi mikirnya apa?
Daya otak yang dikonsum tuh kan lebih sedikit ya sama bisa sambil dengar lagu santai. Kalau sekarang kan lebih ke
loncat dari satu step ke step lainnya sambil apa? Ngecek diff-nya mungkin atau ngecek test case-nya kayak Yes.
otak digeber terus karena terbantu AI jadi kan cuma apa?
Karena AI-nya cepat memprosesnya. Load kerjanya jadi lebih banyak.
he eh. Ekspektasi turn out nyelesaiin fiturnya lebih banyak. Jadi kayak enggak ada down time yang tadi yang kayak apa ya benar
flow state yang yang ngetik sambil ngetik Oh, iya kayak itu komik X apa?
X CD something itu yang kok, kok kalian enggak kerja? Iya lagi compile gitu ya, lagi main-main [tertawa] gitu ya.
Kalau sekarang enggak ada jawaban, enggak ada apa enggak ada yang bisa dijawab ya.
even kerja pun dulu kayak apa ya?
Ngetik ngetik yang lebih ngetik cuma yang enggak terlalu intensif otak itu kayak ada seling, ada flow-nya gitu loh, ada naik turunnya.
Ada waktu banyak yang bisa lebih santai.
Terus habis itu di-save terus habis itu test-nya jalan agak lama gitu ya, agak lambat gitu ya. Jadi ada ada
ngeklik kan maksudnya butuh waktu kan ngetik masuk isinya misalnya bikin react komponen eh Iya iya iya benar.
Eh shortcut-nya RCFC lah bikin boiler plate-nya tapi habis itu kita eh ng-import eh state-nya kan, state hook-nya buat bikin set state ya itu
udah ada mungkin udah ada shortcut juga, short hand juga tapi kan kita mikir oh sekarang tambahin state. Terus eh apa?
Itunya kosongan, set state-nya ditaruh mana, terus habis itu kita kita misalnya bikin markup-nya input bla bla bla terus
disambungin ke set state. Itu kan kayak urutan yang mikir tapi mikirnya daya rendah gitu kan, lebih santai enggak
digeber terus. Mmm. Yang paling terasa itu kalau misalnya kerja di kantor ya kalau misalnya kayak lagi lagi nge-debug atau sekarang kayak
He em. bisa manggil eh bantuin dong terus lihat sama-sama jadi kayak pair programming ini sekarang enggak ada lagi kan rasanya
pair programming sekarang. Enggak ada. Sama kolega lain.
Iya. Oh kalau di tempat gua sekarang ada baru pair eh With AI.
Test cases, bukan yang yang nulis kode udah AI semua terus kayak kita udah agak nyerah eh ngebacain satu persatu tapi
ngecekin test case-nya sama hasilnya. Yang dicek bareng.
Test test test test-nya kan banyak eh list tesnya. Terus di-running ini benar gini enggak? Oh, iya benar. Oh, iya benar.
Mmm. Terus kan kita diskusi. diskusi ya, diskusi hasil kode generated by AI, tapi didiskusikan ya. Oh, ini
gimana ini gimana gitu ya. Ini benar enggak maksudnya gini? Lebih ke gitu. Tapi sebenarnya nanti ada end-to-end test-nya juga, tapi sebelum
sampai itu kayak lebih nge-confirm behavior-nya maksudnya gini enggak sih?
Mmm. Dan bahkan saking cepatnya kadang kan kita enggak nangkap ya, maksudnya kita masukin bikin initial requirement drr
langsung dibikinin semua sama AI dan kayak kita enggak kita harus buru-buru mikir dan nyimpulin ini cocok enggak sama requirement-nya
benar atau enggak, mana yang di eh, revisi.
Jadi, kayak beneran kesedot semua gitu.
Mmm. Kalau saya sih kehilangan, sedikit kehilangan ini ya, kehilangan apa namanya momen-momen ketika mentok.
Aha, momen gitu ya. Heeh, terus habis itu berjam-jam gitu.
Heeh, terus tiba-tiba berhasil langsung yes gitu. Itu sudah enggak ada. Tinggal tanya Akhirnya jalan oh, iya itu error gitu.
[tertawa] Kalau dulu kan masih ada eh, apa?
Kadang teriak apa gitu kan. Kadang eh, istri atau anak-anak di rumah tuh sudah pada enggak, wah ini berarti berhasil
nih, sukses nih. [tertawa] Besok gaji.
Itu mirip sama yang tadi juga kan. Kita kan ada proses nyari, ada kita harus pause eh, ngopi solusi A, solusi B,
solusi C. Misalnya kasusnya gitu ya, ada ada beberapa kemungkinan solusi. Terus kita ngecek satu satu persatu. Itu kan
ada kayak, mmm mana ya? Kita kayak detektif gitu loh, tapi Kadang-kadang kan butuh break down juga kan.
Sampai kebawa mimpi atau makan dulu.
Iya. Sampai kebawa mimpi. Di mimpi sudah solve, pas bangun masih bikin kopi gitu kan. Begitu balik atau
jalan gitu kan. Begitu balik, eh, ternyata kurang titik koma doang.
Lebihnya ah, udah. Ya kayak gitu doang.
kalau titik koma mah pakai lint.
Sudah, sudah pakai lint ter dapat.
Enggak, maksudnya nulis nulis kode Python pakai titik koma, error.
[tertawa] Ya tetap harus pakai lint juga.
Nah, terus hal yang sama Anyway.
issue yang sama, [tertawa] kalau kita sekarang kita cemplungin ke AI agent kan eh, tinggal dia enggak spawn tiga sesi
baru masing-masing ngerjain approach A, B, C terus kita beneran kayak enggak involved di detektif work yang tadi kan,
enggak kayak kita pakai tahu enggak sih detektif di film old school yang pakai kaca pembesar gitu.
Iya. sensasi kayak gitu nya karena semua beneran ya kayak automated eh, semua bikin terus semua ada test case nya, ada output nya,
kita ngecek mana yang betul, kalau masih salah lagi ya udah kita apa? Kita suruh bikin lagi sampai bener lah, mungkin di
loop cuma kayak semua jadi soulless gitu loh. Itu enggak ada sensasi jadi enggak ada nya, enggak ada sensasi nya, iya enggak
ada sensasi nya. Walaupun kita senang ya senang juga sih kalau betul cuma kan by that time kita
pasti sudah kemungkinan kita bakal multitask yang fitur lain.
Kita sudah lagi mikir fitur lain di work tree lain kan biasanya pada umumnya sekarang.
Senangnya beda. Yang kalau senang sekarang ya pekerjaan selesai.
Kalau senang yang dulu mungkin pekerjaan selesainya agak lebih lama tapi ada momen-momen kayak gitu tuh yang Itu kita ngerasa aha moment terus kayak
jadi detektif jadi kayak oh, I got it.
Makin penasaran nih, enggak bisa tidur.
Sekarang juga enggak bisa tidur gara-gara Ngejar lima lima [tertawa] jam ya?
Ngejar ibu nya. Biasanya disuruh-suruh disuruh nyari ini, nyari mana yang lagi bantuan, bansos.
Butuh bantuan. Oh, iya lagi bansos ya.
Kayak misalkan dipsik, itu ada jam-jam eh, off peak-nya kan, lagi murah nih, kejar.
[tertawa] Iya, oke balik-balik ke topik ya.
Ini apa nih? Ini tadi. Pertanyaan utamanya kan tuh, dalam 5 tahun ke depan, how likely do you think,
oh pertanyaannya lebih itu lagi sih, karena alasan kendali eh, di luar kendali kita, jadi bukan tadi kan kita mikir, oh mungkin emang
pada wah, capek nih kerja kayak gini, pengen jadi petani atau pengen jadi apalah, atau pengen buka kafe, ternyata
bukan malah lebih suram lagi sih, karena alasan di luar kendali kita.
Iya, ya AI kan salah satunya juga termasuk AI kan ini kan berarti ya.
Heeh. Perubahan eh, mungkin perubahan eh, jadi perubahan role ya, perubahan role atau bahkan karir di sini ya ditulisnya.
Iya, change career dan mungkin bukan murni AI, tapi misalnya ya itu tadi ekonomi, finansial.
Eh, landscape dunia industri, apa kayak industri yang modelnya banyak yang yang investor lempar duit juga mungkin merubah.
Iya, betul. Tapi di sini masih optimis ya.
Sekitar berapa ini? 23% 50%-an itu masih unlikely.
Heeh. 50% yang baru. 24% in the middle, equally, ya bisa iya bisa enggak, imbang.
Iya, itu kelihatannya kalau kalau hover ke jumlah orangnya ada komentarnya enggak sih?
Kanan deh. Kanan lagi. Oh, eh terus kirinya.
Bisa diklik. Apa ini? Ini korelasi.
Oh, antara yang pro AI sama yang cons eh, Koran.
Apa yang me, apa yang mempengaruhi orang menjawab equally likely dan unlikely?
Moderate, moderate negative correlation. What else would you like to add?
Tapi turun loh, yang yang anti AI itu sudah lebih Sudah, sudah, sudah nerima ya?
Mulai terkonvert iya. Sudah nerima Karena AI-nya tambah pintar juga.
Sudah nerima. Sudah, sudah mulai menerima.
Kondisi kan ada lima state itu kan, apa?
Iya. Lima state apa itu kan?
Iya, state of grief. Kok jadi ngalamin itu state of grief?
Sekarang masih denial kok. Denial. Sekarang gua masih denial.
Iya cuma AI-nya juga LLM-nya nambah pintar kan dibanding tahun lalu, kayak tahun lalu masih bego banget. Capek
banget kan kebayang Jangankan tahun lalu, kan gua itu kan ingat enggak yang gua libur di awal tahun terus
Heeh. itu kan baru mulai mencicipi AI gitu.
Yang benar-benar ini ya? Benar-benar fokus kayak ini deh deh, fokus dari kan akhir Desember itu mulai fokus pure belajar gitu.
Kayak semuanya dicoba sampai kita bikin Desember [tertawa] tahun lalu Iya mulai kita bikin eval, eval, eval itu evaluation itu ya kan?
Eee, terus bikin ide-ide goblok kayak apa ya ide yang mau dibikin, bikin aja ide ide generator.
[tertawa] Enggak tahu mau bikin apa jadi bikin ide generator.
Nah, itu kan awal tahun, Mas Reza.
[berdehem] Iya karena maksudnya LLM-nya mulai cukup pintar buat kayak gitu ya, mulai bisa dibilang turning point-nya Desember
tahun lalu ya. Iya. Ini cuma ini kan denial. Cuman karena AI-nya sudah jago, lebih jago mengalahkan kemampuan kita,
ya udahlah terima aja gitu ya. Jadi jadi pasrah jadi.
[tertawa] Jatuhnya. Nah, cuma ini korelasi untuk jawaban spesifik itu. Jawaban equal likely, unlikely.
Kalau yang pilih jawaban lain kayak korelasinya bakal beda juga kan.
Misalnya yang orang orang-orang yang masih kekeh anti AI, mungkin bakal jawab "Oh, aku enggak mau, aku enggak akan berubah
karir." misalnya. Iya. Dan ini ya, masalahnya ke job security ya. Ada hubungannya sama job security ya.
Berarti benar ya, kita tergantikan oleh AI. Kita itu ya developer yang ngerjain task gitu-gitu ya.
Kalau awal kayak awal tahun kayak bilang masih lama ah, ini masih lama karena AI.
ini ya. Tapi begitu lihat perkembangan sekarang kayak pakai stable dan segala macam.
Saya sudah kayak saat ini tuh udah jadi supir doang.
Kalau pengendara mobil itu kayak AI itu udah jadi kayak eee mobilnya, seluruh sistemnya ya.
Itu kuda ya. Iya. Iya, AI itu engine-nya, harness itu mobilnya.
Mobilnya mau pakai mau pakai cloud kek, mau pakai eee Codex.
Open open code atau codex itu.
Itu harness-nya dan supirnya saya. Sekarang saya cuma nyupir doang. Saya kan enggak tahu cara kerjanya engine-nya bagaimana, baterainya bagaimana, bannya
bagaimana. Tahunya pakai doang. Tahunya belok-beloknya ya. Oh, kalau ini jalan ke sini, [berdehem] beloknya ke sana gitu ya.
Cuma kan lagi-lagi kerjaan supir lama-lama kan ya kayak semua orang bisa jadi supir. Berarti kan harus tarik
mundur lagi ngerencana jadi kayak ngerencanain trip-nya, perjalanannya mau dari mana pergi ke mana, tujuannya apa, kayak ngapain pergi ke situ. Jadi Jadi
kita semua sekarang kayak dipaksa harus kayak gitu kan.
Mikir. Harus itu ya jadi ini ya.
Mikir bisnis travel-nya malah kan. Kenapa [tertawa] maksudnya kenapa kenapa perlu nyetir dari Jakarta ke Bandung kan kita jadi harus mikir gitu kalau dulu
kayak bodo amat yang penting kita mikirin mobilnya nih.
Jadi tycoon ya tycoon tycoon. Ini bagus tuh buat game tycoon tycoon.
Cipaganti juga udah bangkrut sih. Loh kok Cipaganti?
[tertawa] Enggak enggak. [menghela napas] Pada setuju enggak kalau AI harus diperlambat?
Apanya? Kenapa harus diperlambat? Perkembangannya. Eee Emang bisa gitu?
[tertawa] Enggak mungkin. Politis itu. Iya.
Iya itu masalah politik aja. maksudnya yang menggembor-gemborkan untuk memperlambat itu punya kepentingan. Nah cuma kan maksudnya ada
banyak pihak masing-masing punya kepentingan ya nah nanti kan bakal ada tarik ulurnya. Cuma kalau diperlambat ya in the literal sense. Kayak tadinya mau
bikin apa-apa terus ah enggak jadi enggak Enggak mungkin.
Kayak itu kayaknya enggak mungkin ya.
Enggak mungkin satu negara yang apa punya AI labs yang lumayan banyak kan.
Kalau dia setuju memperlambat ada mocin-mocin ini yang jadi justru mengalahkan mereka enggak mungkin mereka mau mengalah.
Maksudnya semua punya kepentingan. Kayaknya enggak sesimpel itu bisa diperlambat tapi mungkin kayak apa ya responsibility-nya kayak gimana terus
kalau undang-undang ya pasti kan masing-masing negara pasti bisa kan bikin regulasi buat lindungin rakyatnya.
Tapi kerasa enggak sih kayak selalu ada perlombaan-perlombaan antar negara ini dari zaman dulu.
Mulai dari kayak yang yang Mulai dari kayak perang dingin, habis itu ke bulan.
Ke bulan, he eh. Habis itu satelit-satelitan.
Iya. Pasti enggak berhenti, itu. Enggak bakal berhenti, itu.
Habis itu ya? Nuk, ya itu kan perang di, perang dingin, ya?
Perang Ya. Perang dingin. ya. Termasuk.
Lalu Minyak, minyak. Iya, minyak-minyakan. Habis itu lanjut lagi, eh, apa itu namanya?
Sebelum AI, eh, sempet perang-perangan. Elektronik, handphone. Enggak, enggak masuk, ya, handphone? Atau elektronik?
Masuklah, smartphone. masuk, smartphone. Internet dari smartphone.
Nah, kalau sekarang nah, kalau sekarang itu jelas banget tuh, kayak misalnya ngumpulin data.
Oh, iya. US, US itu mem-ban untuk ngekspor Nvidia ke China.
[tertawa] Oh. Ya, itu enggak boleh.
Mmm. Iya. Tapi akhirnya China jadi lebih maju juga gara-gara ada provider lain, gitu, ya?
Bikin sendiri. Bikin sendiri akhirnya, kan?
bikin sendiri, iya. Nah, cuma yang kayak apa, resource mentah, bahan mentahnya kan Taiwan.
Jadi, mereka kayak punya head start. Ya, enggak tahu. Cuma pasti, eh, apa, China will find a way-lah. Pasti cari supply
entah dari mana. Sekarang sudah mulai ada lagi, kan, yang AI dari, dari Prancis.
Iya. Ya, jadi kesimpulannya eh, kalau saya pribadi enggak setuju diperlambat.
Tapi dipermurah boleh, ya? Dipermurah boleh, ya?
Iya, itu [tertawa] kan, Nah, justru biar pada apa, kalau kompetitif, kalau bersaing kan jadi, eh, selama masih kompetisi jadi pada ngasih
diskon, kan? konsumennya yang diuntungkan, ya.
Masalahnya nanti lama-lama jadi kartel. Sama-sama menaikkan.
Mmm, nah, itu. Iya, ya. Dibikin ketagihan dulu, habis itu Iya, sama-sama menaikkan. Nah, itu kan namanya kartel.
Aduh. Oke, lanjut. Mental state management.
Nah, ini bukan bukan tentang ini ya, bukan tentang Redux ya, bukan ya.
[tertawa] Atau X state. X state.
Mental state ya. Ya, ini ternyata adalah pertama kali ya.
Iya, survei yang membahas tentang mental state eh management. Mental state management. Oke.
Sinic, sinic itu apa sih? Sinical.
Sinical, sinis, sinis. Oh. Kayak negative thinking ya, kalau Negatif ya.
Bahasa gampangnya. Jadi apa nih? Eh 2/3 dari responden 5.000-an tadi berkurang motivasinya, terus Hilang motivasi ya, menurun.
Berkurang motivasi dan lebih sinis. Lebih sinis, lebih negatif.
Hm, apa Itu AI, cie. Itu AI.
Semua sudah dikerjain AI, ya sudahlah.
Pensiun saja begitu ya. pointless lah, kayak enggak ada gunanya ini semua.
Percuma ya, percuma belajar lagi begitu ya. Sudah semua sudah dikerjain AI, benar juga benar juga ya.
Enggak bolak-balik ngoding ya. Nga nga nga selesaikan soal-soal LitCode itu seru tahu.
Tapi kalau ah, kita sudah tahu nih ada ada sebuah tools yang bisa menyelesaikan itu dengan kita tanya, itu
akan tergoda enggak untuk eh langsung ah, sudahlah tanya AI AI saja begitu.
Lebih tepatnya kalau bukan soal apa ya, masalah. Sekarang itu kalau kayak code review itu kayak saya selalu ngasih AI untuk first pass.
Jadi Maksudnya? Misalnya ada yang ngasih saya minta code review, saya minta AI-nya untuk code review dulu.
Ehm. Nanti Oke. setelah dia dia baca code change-nya, karena AI itu lebih jago mencari ehm Detail ya, detail.
detailnya. Jadi dia enggak cuma review code change code-nya, dia bisa nge-explore ehm side effect yang lain yang sayanya
kalau mau mencari itu kalau enggak punya konteks jadi lama.
Ehm. Kalau saya enggak tahu enggak pernah di project itu kan jadi lama. Ini hubungannya ke mana?
Ivan, context window-nya berapa? [tertawa] Sekarang sudah berkurang.
Berkurang ya? Iya, gara-gara AI. Bukan nambah ya? Kalau AI bertambah.
Seiringnya bertambah eh code apa context window-nya AI, kitanya berkurang ya context window-nya?
Iya, karena [tertawa] brain rot kan yang pernah dibahas sama si profesor.
Ya ampun. nge-review spec mulu, jadi kayak spec monkey.
Spec monkey. Mending gua pakai countdown ya.
harus ngingetin cloud apa gunakan eh ASD STE 100, ngomongnya jangan terlalu ribet, saya enggak ngerti.
Karena sekarang itu ada indikasi bahwa si AI ini eh banyak yapping supaya token consumption-nya naik.
Iya. di di caveman kagak jelas juga, harus clarify juga beberapa kali turn, jadi Aduh.
agak nyebelin. Nah, ini lanjut apa sekitar setengah responden, separuh dari responden sulit fokus, banyak procrastinate, banyak nunda-nunda, felt unusually
drained, dan merasa apa pencapaiannya kayak ehm pencapaiannya berkurang dan kurang efektif.
berkurang ya, he eh. Eh, ribet banget.
Cuma gua agak lega sih lihat eh selama ini mikir apa jangan-jangan doang gitu ya?
Apa gua mulai pikun, mulai hilang ingatan atau brain rot atau kenapa gitu, apa ini gara-gara udah makin tua emang kayak gini.
Ternyata enggak, ternyata setengah-setengah responden Responden.
merasa hal yang mirip. 2.500-an orang merasa eee itu semua kayak gitu.
lebih sinis menghadapi kehidupan. Prokrastinate sih jadi kayak nunda-nunda, kayak sambil nunggu cloud-nya jalan, terus malah ke-distract hal-hal lain terus jadi males-malesan
terus pas udah lihat lagi timeline eee si cloud-nya ya pink panjang banget.
[tertawa] Anjing ini apaan ngomong apaan tahu lah.
Malah scrolling lagi. Oke. This this changes are indicative of burn out.
Ini kurang lebih ya burn out, tapi yang secara spesifik menyebutkan fatique itu ya enggak banyak sih.
Iya. Mungkin ini eee efek tidak langsungnya kali ya.
Sama itu kan Kan fatique itu kan ini kan, agak fague va apa kayak enggak jelas gitu kayak mengambang.
Iya. Tapi kalau dia bilang having the dismotivation itu kan jelas, ke apa kayak eee Dan itu kayak overall kitanya kan dan di
kitanya dan enggak specifically mungkin karena AI tapi mungkin karena perubahan pola kerja atau apa kan ya walaupun secara
enggak langsung ya terkait AI juga cuma maksudnya bukan karena AI-nya sendiri tapi kayak ya overall aja kayak itu tadi
males-malesan atau gampang ke-distract atau rasa brain rot.
Iya, susah fokus. Having reduced sense of apa nih?
Ini layout-nya di bawah. Bukan, itu bukan. Itu sense of Itu accomplishment.
Accomplishment. Oh. Tidak. Eh, kayaknya saya sempat curhat juga ke Ivan yang waktu kita eh live berdua ya.
Merasa tidak mencapai apa-apa dengan AI, bakar token doang. Enggak bikin apa-apa, enggak jadi apa-apa.
[tertawa] Ternyata masuk ke sini ya.
Ada. Ada satu, ada satu YouTube gua nonton apa, YouTube atau X gua lupa deh.
Dia berhasil nge-reverse engineer remote AC-nya dia.
Oke. Terus dia reverse engineer remote AC dan dibikin jadi aplikasi di Mac OS. Dan dibikin jadi cakep. Dan dia bisa
kendalikan remote AC mungkin pakai infrared ya. Dia pasang USB infrared langsung ke AC.
Dia bilang gua berhasil reverse engineer dan ini tidak akan mengubah dunia jadi lebih baik kok katanya.
Iya, malah lebih susah kan. Gua harus buka laptop dulu.
Iya. [tertawa] I'm not solving, I'm not solving eh like real world, real world eh ini masalah dunia nyata kok. [tertawa]
Nah, itu jadi mungkin bakar-bakar token [tertawa] for the sake of spending gitu loh kayak Ah.
Nah, itu larinya ke cynical deh kayaknya. Eh apa dalam bahasa Indonesianya apa ya itu?
Sama. Aduh, yang gua lakuin kayak enggak bermakna lah kayak Iya, maknanya iya.
Nah. Tidak apa-apa. Sama satu lagi.
Sama satu lagi ka di company gua untung sehat ya pemikirannya. Jadi emm pernah enggak dengar kalau eh
jumlah line line number Iya. apa Lines of code.
Kalau ukuran kita dihitung berdasarkan Dihitung lines of code gitu kan. Itu kan itu kan kayak apa apa sih gitu. Jadi kalau lu berhasil
tulis dalam seminggu 10 juta atau 10 million lines of code.
Emang. Emang lu jago gitu. Kan enggak juga kan.
Malah kebalikannya kan, semakin [tertawa] sedikit line of code semakin jago orangnya.
Heeh makin mudah di maintain, tapi itu kayaknya politik, maksudnya politik bukan politik eh apa pemerintah ya, politik industri
gitu. susah di mention. Larinya ke token mixing enggak sih, jadi kayak eh bikin image bahwa perusahaan-perusahaan besar
sangat bergantung ke penggunaan token nih, lihat apa. Eh bisa memproduksi 10 aplikasi.
Karena. Tertulis dengan 10.000 line, karena apa.
Open AI melakukan hal yang sama.
Tahu enggak, dia pernah ngasih award ke Open Router.
Karena dia berhasil mengkonsumsi 1 triliun token gitu kan.
Iya. That doesn't make sense gitu kan.
Ada itu, ada award-nya, ada award-nya jadi ada perusahaan yang menghabiskan berapa juta token itu dikasih award dan
dibanggakan, kalau saya lihat kenapa dibanggain ngabisin token, orang justru yang hemat token itu yang harus dibanggakan gitu, malah kebalikannya.
Iya sama kan kayak line of code, maksudnya bikin kode banyak bloated itu seberapa efektif kan sebetulnya itu,
tapi ini kan jadi kayak me.
Kayak bikin image saja lah, pokoknya kayak pencitraan enggak sih sebetulnya.
Tapi dari sisi Open AI. Itu mereka tujuannya memang harus banyakin bakar token karena jualan.
Iya mereka kayak gitu. Jualan supaya dapat investasi lagi berikutnya.
Dan membentuk opini kayak mungkin. Apa ya misalnya.
yang wajar. Ada regulasi atau apa, kan Open AI bisa pencitraan kayak oh kami adalah bagian yang esensial banget dari,
maksudnya kalau enggak ada kita nih industri ekonomi enggak jalan, nah maksud saya pencitraannya kan kayak gitu, kan.
Iya. Oke, lanjut ya, lanjut ya.
Which of these workplace, masalah-masalah di tempat kerja apa yang sudah kamu alami sepanjang [mendengus] karir profesional?
Bad manajemen yang paling besar ya.
63%. Bisa di ini enggak, elaborasi?
Enggak bisa ya, enggak muncul. Kadang kan suka ada yang bisa diisi kan. Kayak tadi tuh yang AI eh apa, AI fatigue itu
kan bisa lihat isiannya tuh free apa, free form text.
Iya, ini ya. He eh. Loading dulu ya.
Nah, tuh bisa. Afraid of being replaced by AI. Forced to work, terpaksa kerja unlimited.
AI Singkat, padat, jelas. AI. AI destroy my career. I had a breakdown due to stress. Ya ampun.
Masa sih? Sampai se sampai seserius itu stresnya ya. Enggak tahu benar apa enggak. AI fatigue.
Bosan. LLM sudah bisa semua. Eh, tidak bisa menghindari LLM.
Oh, marah. Marah setiap waktu dan berantem.
Dengan imaginary tech industry management in my head.
Manajemen. Ini cuma ngebayangin saja. Dia ngebayangin marah-marah sama manajemen, tapi di dalam bayangannya, di kepalanya doang.
Ya, konsep-konsep kayak tadi tuh. Kenapa sih kalian begini-begini yang kayak tadi apa, line of code, token mixing, tapi
masa mau marah-marahin beneran kan, aneh. Jadi, cuma dibayangin saja. Nah, kalau yang realistis ini nih, gua sih
ngerasain nih yang mentally drained by supervising many parallel AI agents.
Semua ngomongnya indah berbunga-bunga, maksudnya kurang jelas.
Nah, bawahnya juga, ih, senang deh, relatable semua.
Merasa tidak ee memanfaatkan AI dengan baik untuk ee produktivitas gitu.
bukan dengan baik, tapi kayak enggak cukup, kayak semua orang kayak yang gue rasa ya.
merasa kurang. Heeh, gue ngerasa bego sendiri dan ketinggalan sendiri karena semua, di bayangan gue nih, semua orang, literally
semua developer udah bikin workflow apa, M code ya, sandbox, bla bla bla, yang beneran bisa bikin apa aja dan gue masih masih
bolak-balik harus nge-prompt lagi. agent. Yang ya udah orkestrasi sih, cuma kayak bolak-balik harus ngecek, oh enggak bukan kayak gini, kamu salah paham,
bolak-balik harus ngecek lagi. ya. Kurang wow, nah, apa tuh, kurang wow.
Kurang wow ya. Ya gitulah, ya itu yang dirasain para Kurang kurang potato ya, kurang potato.
Oh iya, benar. Berapa berapa ratus PR atau potato?
Ya terus kayak orang lain tuh, orang lain imajiner ya, ini entah siapa, kayak semua orang udah bisa bikin bisnis yang
sangat profitable dengan workflow atau AI base jalan sendiri.
Ngasilin ratusan ribuan dolar. gitu ya, heeh.
Kayak, terus kayak gue pengen ke situ tapi hah.
Lewat mana, ngapain, kayak ketinggalan udah jauh banget.
Iya. enggak se-ekstrem itu sih, tapi kayak semua kayak kebayangnya kayak gitu, ya itu yang dirasain para responden itu
juga mungkin. Iya. Post job insecurity, uh.
Job insecurity naik. ada yang tidak ada masalah.
[tertawa] Nan. Apa sih, bad management?
Bad management. Iya. Ya coba ee mouse over ee deskripsinya.
Heeh. Bukan bukan. Hah, mouse over?
Overall bad management practice. Oh, ngerti-ngerti-ngerti. Kayak apa ya?
Tahu enggak pernah ngalamin sih, ya.
Cuma tahu enggak sih, yang kayak eh kayak lomba lomba menjilat atasan gitu loh. Jadi kayak Lomba menjilat atasan.
Terus yang kayak gitu. Ya iya di di Panjat karir, panjat karir.
Ah, bukan panjat pinang lombanya, tapi panjat karir kan.
Heeh. Terus kayak apa ya? Jadi eh enggak ngejar kualitas kode, tapi kayak yang bikin-bikin program yang misalnya bikin
microsite atau bikin campaign yang mengada-ada lah yang sebetulnya Oh, itu mah kayak negara saya itu.
Oh, negara siapa itu? Enggak kenal.
[tertawa] Enggak kenal. Enggak relate. Awas saya di-mute lagi. Baterainya habis.
[tertawa] Cuma demi visibility kan banyak tuh.
Poor manajemen Poor manajemen praktis senang.
Iya kalau eh ini juga ngaruh sih. Maksudnya kan ini mungkin eh sudah jarang kejadian ya di zaman
sekarang ya. Kalau dulu kan eh terutama di Indonesia karir itu kan cuma satu leader kan, satu jenjang.
Jadi misalkan kita eh bagus sebagai engineer eh terus habis itu kita di diangkat menjadi manajer.
Walaupun kita tidak punya kemampuan memanage orang.
Sehingga menyebabkan satu kita kehilangan engineer yang keren.
Kedua, kita mendapatkan manajer yang jelek.
bad manage manage eh manajer yang Ya ini salah satunya bad manajemen. Jadi dia berusaha untuk memanage, tapi ya
mungkin eh belum mampu gitu. Belum kompeten.
Akhirnya yang bawah-bawahnya kena lah bad manajemen.
Mungkin nepotisme atau apa juga kayak maksudnya eh about who you know, punya orang dalam.
Iya, itu politics, yes. Office politics, ya.
bagus. Employee count.
Job happiness turun 0,17. Enggak terlalu banyak tapi, ya.
Hmm, employee count. Oh, books, workplace responses.
Ada yang banyak, ya. Number of resign.
Moderate negative correlation with selecting at never been laid off. Ini maksudnya gimana, ya?
Dari 5.000 turun 0,16. Persen, ya.
Persen. Kayaknya bukan dari 5.000 deh. Eh, eh.
Bukan, ini ada 5.000 soalnya di sini.
Oh. Soalnya itu kan correlation for picking bad management, kan.
Ini cuma Alasannya, ya. akan cenderung enggak menjawab
seperti ini. Kalau yang di kanan akan cenderung menjawab seperti ini.
We need to talk about AI. Dari tadi kita sudah ngomongin AI ini.
[tertawa] Dari tadi masalahnya AI fatigue lah, bla bla bla.
Elephant lurking in the room. Oh.
AI use extremely prevalent, view towards AI will heavily polarize.
Fortunate. 50% positif 50% 50-50 Ini jaraknya makin jauh, iya makin jauh.
9% doang. Makin jauh. Enggak nyangka.
Yang negatif semakin kecil. Yang positif yang 100% positif juga enggak banyak ya.
Iya, makin jauh. Lebih yang 100% positif lebih sedikit dari yang 100% negatif.
Tapi dominasinya di apa? Yang plain aja jadi kayak enggak ada mostly atau slightly yang dari semua yang negatif paling tinggi
kan negatif aja kan yang di tengah yang 14%.
yang ini sama yang ini ya.
positif. Heeh, positif dan negatif. Enggak terlalu eh Jadi kayak polarize-nya enggak pas, heeh enggak pas pinggir-pinggir sini tapi
agak tengah-tengahnya. Tengah-tengah dari masing-masing kubu.
Betul. Tapi masih apa? Yang di tengah turun gini jadi masih ada kubu-kubuan kan secara enggak langsung bisa dibilang
gitu, polarize itu maksudnya ada kubu-kubunya kan. Tapi kubunya eh di yang dominan yang di tengah-tengah bukan yang ekstrem.
[musik] [bernyanyi] Psychological impact Psychological impact of AI coding is still developing, masih berkembang ya.
Tapi addictive bukti eh bukti awal Bukti-bukti yang ada mengarah ke AI itu addictive prompting merasa addictive [musik]
Running agents in parallel can lead to state cognitive overload by brainify. Oh jadi brainify.
Brain road tadi ya? Heeh. Kayak gua lebih ke arah brain fire deh bukan brain road deh.
Kebakar ya? Iya overload overheat ya overheat ya.
Berasap berasap. Sama itu heavy reliance on AI can undermine learning.
Under mine learning kan yang pernah kita bahas sama Prof.
Kayak menurunkan. Menurunkan. Menurunkan proses belajar.
Heeh oh jadi. Yaitu apa sibuk terlalu bergantung sama AI ya kayak jadi belajarnya enggak enggak tercapai kan.
Bisa menyelesaikan task tapi kita enggak belajar apa-apa dari task itu gitu ya.
Iya maksudnya yang dipelajari yang didapatkan sedikit.
Sedikit ya ada mungkin tapi sedikit ya.
Oke. Lanjut. AI tools have had a positive impact overall on my mental state.
mental state netral. Netral yang menang netral ini ini kebalikannya yang tadi ya.
Iya. Kalau tadi kan kubu-kubuan. Banyakan disagree kalau digabungin ya.
Iya kalau disagree sih. Positive impact.
Yang yang strongly agree sedikit banget itu orang yang aneh.
[tertawa] Maksudnya bukan aneh sih eh kurang lazim.
[mendengus] Heeh. Strongly agree sedikit 242 orang.
242 orang. Ada orang yang mentalnya malah lebih.
Jadi malah semangat dia gara-gara AI ya.
Heeh lebih baik. Ya mungkin karena senang senang ya excited.
Iya. Mungkin tadinya dia bukan developer sekarang dia sudah merasa menjadi developer.
Merasa. Nah oh ini free form coba menarik sini.
Developer impact, cognitive impact, skill atrophy. Nah, istilah yang menarik itu kayak skill kita menciut. And de-skilling baru tahu tuh ada
de-skilling. Apa? Iya. Jadi skill-nya Loss of joy and meaning yang tadi ya kita sempat cerita ya.
Heeh. Udah kurang enjoy ya. Mental health impact.
Forced adoption, dipaksa mengadopsi AI, menggunakan AI.
Harus pakai AI, ngabisin token sekian juta dalam sebulan kalau enggak performancenya jelek.
Tapi kan ada Pressure. memang udah token token mixing kan katanya produktivitas di diukur dari seberapa banyak token yang dihabiskan.
Nah, itu enggak sehat banget. Unrealistic productivity bla bla bla. AI discourse what it ini juga kayak dikit-dikit ada
model baru terus siapa bikin apa ada guest town, ada loop, ada apa.
Guest town gimana nasibnya ya itu?
[tertawa] Ya enggak tahu. Udah. Lihat itunya dong, lihat free form isiannya.
Atau mungkin Udah lama enggak pakai.
Cognitive debt is the new technical debt. But the latter at least had a solution.
Cognitive debt tuh kayak saking banyaknya kode yang di-generate kita jadi enggak paham nih.
Kita enggak paham behavior software kita.
AI being trained on AI output. AI is so heavily subsidized.
Loss of gratification of engineering class.
Nah, ini tadi jadi kurang Kok dari tadi rasanya impact-nya negatif semua ya?
Negatif. Ini kan ngomongin yang negatif kan?
eh enggak ya developer impact harusnya netral kan?
Iya maksudnya maksudnya pertanyaannya netral loh. Apa apa yang ingin kamu tambahkan?
Kan enggak harus Enggak ada yang kayak makin makin dia solve real real world problem atau apa gitu.
Pro AI sentiment. Tuh pro AI sentiment ada itu coba dibuka aja.
Oke. Generally positive for multiplayer AI.
Ini juga enggak positif-positif amat. Can speed up development but it comes at the cost of the understanding.
Deep understanding. Jadi pemahaman yang mendalam itu jadi sudah enggak ada lagi.
Some college are obsessed with agentic development, others despise it.
Nah, itu kan itu tadi sesuai tadi kan say something I make a comment that seems too one-sided.
Oh, jadi kubu-kubuan ya ada yang positif ada yang negatif.
Heeh, dia khawatir kalau ngomong wah sekarang eh Cloud Code bisa ini-ini loh.
Nah, kubu apa nanti dibenci sama kubu ini. Tapi kalau mengkritik dikit ah ini pakai AI eh bertele-tele bikin kita jadi
enggak paham takut dibenci sama yang kubu satunya.
Tuh AI membantu saya sangat banyak eh sangat membantu saya meng-cover eh bidang-bidang di teknologi dan berbagai stack.
Membantu refactoring tapi Membantu testing. Tapi dia selalu berusaha memantau AI generated code-nya.
Dan berusaha mendapatkan gambaran apa yang terjadi di coding-nya.
Heeh. Ini juga sudah umum ya.
Ini kayaknya generic ya jawabannya ya.
[berdehem] Ini apa? Sama sih. Statistical tools.
kan. Cognitive load ya, subset-nya ya.
[mendengus] Pro. Kalau yang anti AI apa tuh atas nomor dua?
Yang netral nih, AI as just a tool.
Iya ya. Iya ini. Ini netral ya, netral ya. Kalau yang negatif apa? Mana negatifnya?
N atas nomor dua. Oh iya anti AI.
Satu sebenarnya developer impact netral ya, tapi banyakan jawaban yang negatif.
Banyakan negatifnya ya. Heeh. Nah, kalau yang anti AI ya jelas negatif kan.
Coba buka aja. Spekulatif bubble. Ini aja kita buka semua ya.
Heeh. Mereka pasti pakai AI ya enggak enggak enggak kategorisasi ini.
Kan dari yang kemarin yang CSS sama JavaScript sudah kayak gini kan.
Sudah pakai AI ya heeh. [mendengus] Untuk eh klasifikasi.
Heeh. Ini yang tadi kan. Oh iya ini yang tadi nih.
Oh karena multiple satu jawaban bisa dikelompokkan ke banyak kategorinya.
Klasifikasi. A better pill yet somehow a sweet poison. Ya ampun puitis amat ini yang isi too many
idiots. Jadi pakai AI ini. Pakai [tertawa] AI jawabannya.
Oh enggak kalau pakai AI pasti bertele-tele ini pasti hand written.
ini. Hal terburuk yang pernah ada di sejarah teknologi.
AI harus ada regulasinya. Diatur oleh pemerintah.
Kayaknya AI itu harus 17 plus deh atau 18 plus.
Tapi emang ada kan yang Eh, kalau enggak ya susah loh kalau misalnya kayak anak-anak sudah pakai AI.
Iya. Emang dan sudah ada yang di New York atau di mana kayak anak SD itu di sekolah enggak boleh pakai AI.
Sama kayak kalkulator ya? Iya. Mungkin. Iya, iya.
Ya, biar tahu caranya jumlahin dan kurangin dan kaliin dulu kan.
Terus nanti AI-nya bisa jalan di kalkulator.
Duh. Orang sekarang enggak pakai kalkulator langsung tanya ke AI.
jam, kalkulator semua sudah di HP.
ChatGPT, berapa 2 + 3? Ya ampun, kasihan amat tuh.
Apa namanya listrik dipakai buat itu.
Eee apa air di berapa desa itu sering.
Mengurangi air bersih. Ini loh jawabannya ekstrem banget. AI teknologi AI sudah boleh ada dan harus dihancurkan.
Karena tidak menyediakan keuntungan bahkan untuk orang biasa.
Dan mengaplikasi mengaplikasi berbagai masalah masyarakat dan menambah masyarakat baru. Eh, menambah masalah baru.
Perkembangannya terlalu cepat dibanding yang bisa kita integrasikan dengan aman.
Menarik ya melihat pandangan orang lain dari sini ya.
Iya. Ternyata kita tidak sendiri. Ini tadi apa? Ada pertanyaan yang apa? Tentang AI yang mau diperlambat nih ya. Menurut
si orang ini ternyata eh karena eh safety-nya ya.
Mengendalikan. Iya. Aduh, sekarang sudah sekarang gua nonton sesuatu yang ini
video pendek ya. Kalau panjang jadi lebih kentara kalau dia memang ada masalah. Tapi kalau udah cuma kayak
cuplikan cuma 5 detik, 7 detik itu beneran susah loh sekarang.
Kayak membedakan antara yang AI atau yang bukan gitu loh.
Iya. Jadi bahkan waktu kita retreat dulu ya eh eh ada kuis nih yang mana ini foto ya. AI generated foto sama non
generated foto. Enggak bisa bedain. Enggak bisa bedain gua.
Kayak wow, oke. Apalagi yang AI yang foto editing.
Misalnya eh Gambarnya beneran tapi diedit.
Gambarnya beneran tapi diedit ada yang ditambahkan atau kayak eh apa namanya? Kayak misalnya nih istri istri saya tuh ngasih kode dia pengen ke
negara mana terus dia edit fotonya pakai AI terus kirim ke gua gitu. Oh, kode ya ya ya.
Tapi ini di mana? Tapi bisa nangkap [tertawa] tapi bisa nangkap ya coba.
Kirain oh bagus nih malah salah fokus gitu. Oh, gimana gila editing-nya udah realistis gini, shadow-nya bagus, apa?
Color balance-nya bagus ya. Nah. Berarti foto di kapal pesiar udah gampang ya sekarang ya?
Gampang, misalnya foto misalnya gua lagi gua lagi pegang Bugatti misalnya Bugatti mobil Bugatti.
Nah, bisa sudah mau mau kayak apa apa mixing gitu bisa sebenarnya gampang selama selama dia tidak mengedit muka.
Jadi kalau misalnya yang hanya misalnya baru diedit cuma baju, background kayaknya AI yang sekarang teknologinya sudah susah di di
diterawang dengan kasat mata. Jadi kemungkinan misinformasinya gede ya?
Waduh. Dan lain-lain ya? Heeh. Iya.
Hoax terus apa eh masyarakat yang mungkin sudah ada gangguan mental atau apa ya kayak terobsesi misalnya terus
ngebayangin dia kayak gimana punya kehidupan punya kehidupan sendiri gitu dia [tertawa] bisa bikin dunia sendiri kan beneran
sakit jiwa. Gua sudah kayak enggak ada jalan untuk keluar, enggak bisa bersosialisasi.
Kayak Inception dong. Anyway. Kayak Her.
Eh Inception. Eh tahu enggak Inception yang mereka masuk ke mimpinya? Anyway.
Eh itu loh makanya sekarang Google menggalakkan itu kan yang teknologi yang apa namanya? Watermark itu watermarking itu meskipun logo Google zaman AI itu
dihapus tapi Ada itunya kan ada tandanya itu di pixelnya itu ada ada apa istilahnya ya?
Eh apa istilahnya itu? Intinya bisa dikenali kalau itu AI generated.
Teks juga kan? Urutan kata eh urutan kata di teks kayak apa presentasi eh skala-skala probabilitasnya itu kayak
katanya sudah eh di ya kayak di biar bisa di reverse reverse engineer dicek gitu loh probabilitas itu AI generated atau
bukan. Scene ID nah, scene ID.
Scene ID. Iya. Jadi menggalakkan supaya seluruh provider meng me men membuat ee mentraining AI-nya kalau meng-generate something ada scene
ID-nya. Jadi bisa apa namanya? Dikenali yang mana yang Bawa ini AI gitu ya.
AI, betul. Watermark. Watermark ya. Ya ini scene ID itu kalau kita screenshot itu screenshot juga tahu, bisa kelihatan.
ya, bisa kelihatan ya. Iya. So.
Oke. Kita lanjut. Heeh. Career impact di sini ada yang menarik, junior pipeline.
Apa tuh? Nah ini yang kita bicarakan minggu lalu ya, atau beberapa minggu ditanyain minggu lalu.
Ini sama juga jawabannya sama ini tadi sudah kita baca ya.
tool. Kayaknya poin tiga soalnya tentang tentang learning proses sih, how learning process should look like. Nah ini kan yang kita bahas minggu lalu nih.
Iya. You must know what it is.
It does. Harus tahu itu ngapain, apa yang dikerjakan si AI.
it does, I must first doing it. Harus kita harus pernah melakukan itu dulu.
AI, kita harus nyoba dulu, kita harus melakukan hal itu.
Kalau hal ini ee dilakukan, maka junior enggak ada waktu Enggak ada waktu untuk belajar belajar karena ya
mendapatkan pengalaman. Karena toh sudah ada AI, ee kayak sehari harus nyelesaiin 10 tiket, kan sudah ada AI. Nah,
alasannya itu, cuma ee si juniornya jadi enggak enggak sempat, enggak ada waktu buat belajarin.
Iya. [mendengus] It looks like we are cutting the branch that we are sitting on. Kita lagi duduk
di suatu cabang pohon. Iya, gajah duduk di itu ya, Heeh.
Nanti kita yang jatuh sendiri. Ini tadi sudah.
Incredible, incredibly useful in our field, but as junior fresh out of uni, it's making it a lot more difficult to
find a job. Yes. Nah, terus yang bawahnya juga kita bahas minggu lalu enggak sih? Jadi kayak apa
yang senior, eh suatu hari kan eh bakal lulus atau pindah eh apa?
Pindah bidang atau pindah tempat. Nah, terus Atau naik pangkat.
seniornya kan dulu junior, terus sekarang [tertawa] terus nanti yang ngisi Seniornya enggak ada.
Kalau pengganti replacement yang bagus tidak ada. Kan nyambung ke yang tadi tuh juniornya eh ya kayak cuma sembarangan
nyelesaiin pengalaman yang ini, ya. Iya.
Enggak ngalamin kayak kita dulu yang beneran harus ngetik satu persatu. Nah, suatu saat mereka itu kan bakal naik
naik tingkat jadi senior juga. Tapi seniornya enggak paham. Itu nyambung sih kayak yang tadi memotong apa? Analogi
motong Branching. Heeh, motong cabang pohon yang sedang kita duduki.
Taking the fun and feelings of accomplishment. Tuh, kan. Yes, senang deh ada teman.
Cari teman. Heeh. I really feel bad for the current young people studying computer science right now. Dikashianin gitu yang sekarang lagi
kuliah IT. I don't fear losing my job because of AI, but I think it will kill a lot of
entry level jobs in the industry.
Which can be bad thing in the long run.
Nah, yes senada sama yang tadi kan.
Ya. As of senior software developer, AI is a solution.
But I imagine how difficult can be for new developer.
Untuk developer yang baru. Yes. Banyak eh banyak maksudnya banyak wacana, banyak masalah yang concern developer baru ya atau yang baru
Iya. apa yang junior atau yang baru lulus.
kemarin juga nanya kita kan sama.
Heeh. Memang iya sama. Iya minggu lalu kita bahas itu. Jadi memang Berarti ada peluang.
Ada peluang bikin AI for junior developer.
Gitu. Salah satunya harus ikut Hacktivate.
Ciye. Nah. Tinggal bikin itu programnya.
Betul. Saya saya dulu saya dulu man yang nanya minggu lalu.
Soal itu. Tentang ini ya, tentang nasib gimana eh junior developer ya.
Heeh. Oke. Tuh ternyata kita enggak sendiri.
Nomor 11 bad impact on education and technical capability of engineer.
Nah, nanti kalau masuk Hacktivate eh salah satu pengajarnya ini nih, King Boys.
[tertawa] Hacktivate itu mancing gitu. Iya, mancing mancing kode.
Iya, jadi eh gimana ya? Ya itu tadi.
Nanti ada peluang untuk bikin AI untuk eh junior. Jadi kalau eh si juniornya nanya gimana cara ini, cari tahu sendiri.
[tertawa] Enggak mau jawab dia. Jadi enggak ada fungsinya itu AI, cuma jawab aja.
Jawabnya suruh cari sendiri. Iya ya bikin ini ya, bikin bikin skill yang sinis terhadap terhadap si user-nya
gitu ya dibalas dengan sinis gitu.
Heeh dan enggak mau kasih jawaban.
Tolong begini-begini terus dia tanya ke skill itu.
Heeh. Eee coba aja sendiri, ngapain tanya gua gitu. Semua di-reject gitu.
ya. Gua Semua di-reject. [tertawa] Heeh, kan ada Stack Overflow gitu yang jawabannya gitu.
Gua gua bikin ah malam ini.
Oke, career change. Technical impact dong? Eh, mana?
Oh, technical impact. Mana? Technical impact, oke.
Heeh. Slop take over, [tertawa] apa ini?
Ya itu di-reject. Yes, slop. Slop itu take over ke mana-mana.
Heeh. Ya itu karena dia bikin banyak banget enggak tahu jadinya banyak banget kita enggak ada waktu ngecekin satu per satu
mana yang oke, mana yang slop.
Mmm, menarik ya. Belajar dari 2020 tapi sudah berhasil masuk ya, berarti sudah sudah terserap ya di 2025 ya. Ada
proses 5 tahun ya. Pas pas itu masuknya pas Pas ya?
Kalau telat dikit sudah Iya, benar.
kan. Berarti dia 2020 itu Covid dong.
Iya. Hebat. Pejuang Covid. Swiss career dari apa?
di saat Covid, wow. Lebih wow lagi saya.
ini perjuangannya luar biasa ya. Iya.
Patut diapresiasi. [mendengus] Ini dependensi ya, kita bergantung kepada AI.
Tapi saya ini juga sih, saya ganti kerjaan bukan tapi profesi sama. Ganti terus, ganti perusahaan itu sama.
Eh, tos. Biasa sama Eka. Eka juga tos tidak.
[mendengus] Gimana-gimana? Sorry. Terus dari sastra Inggris mantap.
Gimana tadi, Van? Lanjut-lanjut. enggak, maksudnya Sudah.
ya itu, Oh, sudah. Di zaman zaman Covid.
Zaman Covid lagi ya? Iya. Luar biasa.
Hebat. Eka ganti karir di zaman Covid juga enggak?
Enggak lah. Oh, Zaman enggak ada apa-apa.
Eh, tapi sastra Inggris itu kayak kita kan sudah sempat nyebutin berapa kali ya? Sastra Inggris itu sekarang
diperlukan loh buat produktif. Kepakai kepakai buat apa? Ngatur-ngatur sih.
Kepakai sekarang. Berkomunikasi. Untuk berkomunikasi. bisa kok. AI-nya bisa bahasa lain kok.
Iya kan sudah sudah banyak bahasa Inggris bahasa Inggris saja.
Sudah belajar 4 tahun masa enggak dipakai?
[tertawa] Justru kita nih yang developer harus belajar bahasa manusia.
Bukan bahasa AI. Review and test, thing, correctness and hallucination, technical and comprehension. Coba buka satu satu atau
dua pilih mana yang seru lah.
Increase code volume ini ngerasa banget sih jadi kayak cuma nambahin filter kondisional apa bikin banyak banget kayak harus diatur banget
biar eh concise. Instead of Everyone feel drain.
With the lack of purpose since AI took over.
Iya. Focus on the roles like product and design. Because we have more time.
Features come out feeling worse and with an unprofessional look because of it.
At least we are pushing code every other second to production.
Iya sih benar sih. Kayak lack of [tertawa] purpose, lack of purpose.
Lack of purpose. Silakan kalau mau bertanya boleh ya, silakan ya.
Sambil kita sambil lihat-lihat saja. Kita nyantai-nyantai saja nih. Eh.
Review and testing. Oh, mau? Itu security, eh ya boleh. Oh, apa yang pokoknya yang teknikal itu sih pengin
tahu. Orang lain ngatasinya gimana? Ini tadi sudah kita baca ya.
Ini pada ngeluh-ngeluh doang enggak ada yang ngasih solusi.
Termasuk bebas. AI is not the problem, exactly how a gun or knife. Oke.
Oke, pistol dan pisau ya perlu ada.
Gimana menggunakannya? Oke. Dead can and us in a blink of an eye.
Ini berarti teori konspirasi itu ya, Terminator ya.
Heeh. Skynet. ada. Skynet, Skynet. AI lets people believe they know more than they actually do.
Iya, ini kompetensi semu. Kalau ada yang nonton apa tuh namanya film Silicon Valley.
Heeh. Si Gilfoyle bikin Son of Anton.
Oh iya, iya, iya, iya. Itu relate banget sekarang ya. Kok mereka sudah punya ide itu ya?
Valley itu memang sudah sudah riset-riset itu dan sudah ada ide-ide itu sudah ada.
Tapi kan belum belum komoditas kan, masih mahal mungkin dulu ya.
Iya, dan sih chat.gpt.com itu belum bisa karena mahal.
Kalau gua malah kebayang hot dog not hot dog gitu loh. Itu kan itu kan satir nyindir hype-nya kan, kayak hype.
Iya. Kalau dapat funding. Jeff sekarang, Jeff.
Why Combinator? Iya, hot dog not hot dog.
Iya, tuh kan si Jeff sekarang.
Heeh. Itu kan idenya si si Jin Yang.
[tertawa] Iya hype-nya adalah pas didemoin pertama kirain dipotret dia bisa mendeteksi [tertawa] apapun. Jadi uh hotdog bisa
mendeteksi makanan tapi ternyata cuma classifier kan.
Cuma classifier hotdog atau bukan. Dan dua lagi cuman ada if-nya dua hotdog or not hotdog.
penting kenapa hotdog. Tapi bisa di-repurpose kan jadi untuk cek ini kan.
Eh XXX. [tertawa] Security issues dong. Coba deh.
Ini tadi udah. Certain consulting customer highly regulated and not allowed.
Only certain mobile can. I'm very concerned about many aspects of the.
Eh I'm getting low. Eh bagaimana coba [tertawa] by my.
Nomor dua dong yang paling bawah nomor dua keluhannya. Dapat dokumen-dokumen AI slop kan kualitasnya rendah dan bertele-tele itu yang paling bawah.
Produce by management that are wasting my time. Nah soalnya LLM itu kalau enggak dikontrol memang begitu ya.
Heeh. Betul. Nulis nulis nulis A ini A bukan B ini melakukan hal kayak udah kemana-mana kayak harus
dikontrol banget. Nah cuma mungkin keluhannya dia kan. Manajemen kan.
Enggak paham bahwa LLM beneran harus dikontrol sekencang itu kan seserius itu. Jadi kayak cuma bikin dokumen panjang terkesan serius dan keren dan
wow terus langsung dikasih ke developer developer-nya sebel wasting my time.
Iya wasting time. Saya. Kita itu sampai sempat ada meme tahu enggak sih kayak.
Kalau ada dokumen panjang. Terus suruh AI-nya yang AI-nya tolong summarize in bullet points.
[tertawa] Berarti bukan AI itu ya.
itu tulisan itu dibikin oleh AI jadi panjang banget dan saya minta lagi AI yang untuk meringkas.
Ah. Jadinya kita Padahal apa? Prompt pointer aslinya emang juga poin-poin itu cuma Iya.
take the scenic route route gitu loh, dia muter dulu sampai jadi panjang indah banget bertele-tele terus habis itu kita
minta jadi bullet point lagi. banyak.
Betul. Tokennya kan kehitung. Sayang rasanya listrik itu dipakai buat itu. Ah.
Ah. Lanjut. Ini curhatnya panjang sekali.
He eh. Mending bikin paper aja loh.
I see people writing scripts, literal if and for each statements as in options to LLM and have LLM execute instructions. No.
[tertawa] Iya ya, bener juga. Rug pull and certification is coming.
Kalau kita udah ketergantungan, nanti tiba-tiba makin lama makin mahal. Atau udah enggak ada.
Teknik itu ya. Teknik apa? Eh alat cukur.
He eh. Yang Kenapa beli pisau cukurnya lebih mahal dari pada alat cukurnya sendiri. Printer juga sama kan.
He eh. Beli tintanya lebih mahal daripada Zaman dulu.
Sekarang udah enggak ya. Kan sekarang kan sudah sistem infus.
Oh. Oke. [tertawa] Untuk tapi itu kan itu kan hacking.
Enggak, kalau kayak Oh enggak. Epson kan sudah ada yang sistem ini, sistem gimana sih? Gua langsung promo
nih. I- itu dulu laser printer kali ya. Laser printer atau printer yang pakai pita ya?
Oh. Ini kan sudah sudah tinggal isi gitu saja.
Itu ori? Ori. Ori. Maaf, saya sudah lama enggak beli printer.
Nah, kalau zaman dulu kan kita memang ini zaman kita kuliah di Jogja itu kan memang printernya dirombak supaya isi tinta
itu. Iya. Sudah jadi beli head-nya.
Pakai infus gitu iya ada ada suntikannya.
tintanya biasanya namanya data print. [tertawa] Oh iya.
Yes, tukang jaga rental komputer apa ya?
Iya ini kayaknya. Saya tuh side job-nya dulu tuh kalau ada printer orang yang ngadat karena sudah sudah apa namanya head-nya
head-nya rusak dan harus disedot-sedot, saya ngerjain side job itu.
Oh. Tukang benerin printer. Ini definisi anak IT beneran nih, bisa benerin printer, benerin AC, Lumayan tahu.
Sikat kamar mandi. [tertawa] Printer yang ngadat diperbaiki satu bisa makan 3 hari.
He Lumayan. Benar benar benar. Kalau sekarang benerin printer bisa beli token.
Bisa. [tertawa] Nah, [mendengus] waktunya kelihatannya sudah makin itu coba deh scroll ke bawah yang menarik eh bagian strange winds.
Kalau yang ini sih kayak yang identitas pribadi lah. Nah, strange winds itu soalnya prom-nya pertanyaannya menarik sih kayak being
menjadi developer sekarang tuh kayak di tengah-tengah badai apa badai pasir.
[tertawa] Jadi begitu sih ini. Di tengah-tengah gurun pasir lagi ada badai badai pasir banyak angin bertiup ke mana-mana terus kayak sulit memandang
ke depan. Apa sih ini? Eh. Terus pertanyaannya adalah rasakan?
emosi eh emosi apa yang paling bisa menggambarkan perasaan Capek.
kita tentang tech tech industri. Boleh jawab lebih dari satu, tapi maksimal empat.
Disillusion apa ya bahasa Indonesianya ya?
Iya, apa ya? Eee. Apa coba kita lihat ini ya, jawabannya ada enggak?
Gampang, eh enggak ya? Apa ya? Coba aja Google Translate, pengen tahu bahasa Indonesia yang baik dan benarnya.
Kayak gampang sih, kayak apa ya? Kecewa kalau di kalau di Google Translate kecewa.
Kecewa ya? Tapi untungnya curious masih tiga besar ya, untungnya curious masih tiga besar ya. Penasaran.
tapi relatable sih, jadi kayak wow seru ngerti.
Terlalu penasaran menyebabkan overwhelm karena terlalu sering update.
Kayak ngerti ini banyak banget hal baru yang sebetulnya menarik, seru bisa Manfaatnya bisa iya.
Tapi capek. Capek. Iya capek. Dan overwhelm iya, kayak wah bolak-balik kedip-kedip, oh sekarang cara yang benar ini, oh pakainya apa skill ini, pakainya
skill ini. Enggak ada, saya enggak pernah lagi kayak merasa Pakai MC pakai ini mau pakai Misalnya lu mau pakai ini pakai itu ya
itu kan cara lu, cara gua beda. Nah, itu. sudah enggak enggak ini lagi.
Sudah enggak gua belum sampai tahap itu, belum sampai tahap yang confident banget kalau kalau di misalnya kalau di front
end development emang sudah pede dengan apa ya?
Eee karena ada experience, ada skill, bisa ngejelasin juga kenapa pakai versi ini, oh karena itu. Nah, cuma kalau yang
agentic development ini kayak belum nemu sesuatu yang pede banget dan wah ini gacor nih, kayak Enggak bisa karena
apa yang dibikin oleh orang lain belum tentu cocok dengan cara pola pikir dan cara kerja kita. Makanya kalau misalnya
kayak eee tim saya ngebagi-bagi in skill, oh gua bikin ini pakai skill ini, bikin ini pakai skill itu.
Dan ternyata waktu gua pakai skill-nya itu Enggak jalan.
kacau. Karena saat ngejalanin ee Harness-nya kita kan sudah ada, kita punya harness kan sudah terbentuk ya.
Kan Ada personal harness juga ya.
Ada personal harness, ada kodeks sudah ada. Jadi kalau misalnya pas kena skill itu, justru si si cloud-nya itu jadi
kayak Konflik. Konflik antara konflik atau jadi ngeceknya berulang-ulang.
Mmm, jadi malah ngabisin token ya.
Betul. Makanya sampai cloud kan bikin slash doctor untuk nge bersihin yang konflik-konflik.
Dan sebetulnya itu trial and error sih.
Cuma maksudnya tetap butuh tenaga kognitif yang tinggi kan buat misalnya grill me. Apa itu grill me? Apa yang
bikin ee itu berguna buat kita? Mungkin ee terus bisa ditaruh di bagian mana dari workflow kita. Pasti kan enggak
harus kita pakai mentah-mentah kan? Misalnya kita adaptasi bagian mana. Itu kan trial and error dan itu semua
mengkonsumsi kayak makan ram otak yang tinggi banget. Terus ya itu overwhelm Makan.
Makan mental space. Nah, itu bahasa kerennya.
Kognitif itu tadi apa itu pokoknya. Ya overwhelm dan exhausted sih. Cuma at least gara-gara survei ini jadi tahu
yes gua enggak sendirian. Orang lain juga bego. Enggak sering ngerasa bego soalnya.
Kalian bego semua. Sama. Sama ya dari excited malah jadi Capek sendiri ya.
Both excited dan exhausted. Tapi ternyata itu hal yang umum. Jadi top five-nya apa sih nih? Ex capek,
kecewa, penasaran, overwhelm tuh apa ya?
Kayak wah Overwhelm apa bahasa Indonesianya? Ya itulah. Anxious anxious cemas.
Ee Tapi ada hopeful apa penuh hopeful itu?
Hopeful itu bisa berarti hal yang baik juga loh.
Iya iya. enggak sih? Otomatis stres ya? Too much stres too much too many task.
Ya too much walaupun kita semua information kali ya.
Walaupun positif maksudnya itu hal yang menarik tapi kalau wow beneran semua banyak banget dan terlalu mendominasi kan capek juga kan ujung-ujungnya.
Kalau dari lima besar yang positif mungkin bisa dibilang curious ya.
Curious. 10 besar lumayan ada hopeful.
ada hopeful penuh harapan excited marah.
Engage. Engage itu apa ya? Jadi kalau 10 besar kayaknya lumayan fifty-fifty juga ya seperti yang tadi ya.
Kalau engage itu kan sebelum married itu loh engage. Tunangan tunangan.
Tunangan. Married itu tunangan sama Tunangan sama AI.
Terikat. Terikat itu kayak ketergantungan kali ya.
Ketergantungan ya? Enggak atau engage itu maksudnya apa ya?
Kayak Ketertarikan enggak? Excited ya? Ini ketertarikan ya?
Ketertarik terikat engage itu terikat. kan?
Jadi ketergantungan enggak? Mungkin ya tapi ketergantungan kan depend dependent kan? Tapi kalau maksudnya kata-kata yang dipakai.
Engage itu mungkin yang enggak setoksik ketergantungan tapi Loh hilang kan?
Oh hilang kan? Nah loh. Ini ngomongin apa kita kok bisa tiba-tiba hilang?
Engage engage. Engage [mendengus] ya? Tunangan tunangan. Disappointed oh ada yang kecewa.
Cringe. Kenapa? Ya. Emosinya kecewa dengan kondisi saat ini gitu ya? Disappointed bisa jadi.
Bisa jadi itu. Dia kena kena Oh ini ingat enggak ada salah satu departemen salah satu departemen antara Anthropic
atau Open AI yang tugasnya itu untuk mengumpulkan harvesting data, mengklasifikasi data, mengajarkan si AI.
Dan setelah bagian itu sudah selesai departemen itu langsung di-cut off.
Oh, jadi Ibaratnya dia bekerja untuk menghilangkan profesinya dia.
Yang tadi yang motong dahan sendiri, jadi jatuh ranting sendiri. Itu ya.
Iya. Heeh, heeh. Oke. Yes, ada mungkin feeling seperti itu.
Oke, lanjut. Terakhir ya. You can feel this mostly strongly when looking at developer attitude toward the tech industry. Working
in an ever-changing and uncertain industry can be exhausting.
It can make you feel disillusion, anxious, angry, and overwhelmed. But this change come possibility.
And where there is possibility, there is a curiosity, hope, and excitement.
Oke, kita tutup sampai di situ ya.
Pinter juga si Miranda. Jangan-jangan ini AI atau dia kata-kata dia.
Iya, with help from AI. [tertawa] Iya.
Jadi, ya memang gimana ya? Ya, lagi berubah aja. Tapi, pesan yang mau saya sampaikan ke teman-teman gitu
ya. Lebih ke eh kembali lagi ke eh apa ya? Fitrahnya fitrahnya developer, akar.
Eh, ke eh developer itu pada dasarnya adalah orang yang eh problem solver, mencari solusi terhadap sebuah masalah.
Cuman medianya mungkin berubah, bukan hanya kode. Kalau dulu mungkin kita bisa menyelesaikan masalah dengan kode, tapi sekarang belum tentu.
Jadi kalau misalkan teman-teman ee yang lagi belajar, mau meniti karir di development, ya mungkin mindset-nya harus diubah sedikit. Tidak hanya bisa
kode, tapi bisa ee menemukan masalah dan mencari solusinya.
Mungkin ke situ kali ya. Apalagi sekarang ee dari masalah itu kita bisa cari solusinya dibantu AI jadi
lebih cepat. Melihat apakah solusi itu cocok enggak dengan masalah yang ada.
Kalau dulu kan harus berbulan-bulan gitu kan. Terus habis itu ya salah nih. Kita ee memberikan solusi yang salah. Tidak
menyelesaikan masalah, ya diganti gitu kan. Kalau sekarang bisa lebih cepat.
Make sense. Oke, ini ada jawaban-jawaban atas pertanyaan dari teman-teman kita yang di chat juga.
Ee ya, Eka akhirnya masuk lagi.
Loh, kok gelap? Tuh. Tuh kan, kenapa nih?
Iya. Ada faktor apa nih? Faktor teknis.
Sebelum AI hype seperti saat ini, salah satu alasannya join Hacktiv8 sebagai student karena belum punya track record
education-nya terkait misal S1 IT. Setelah lulus, gimana?
Punya pengalaman di perusahaan sebagai programmer, belum tahu AI ketika join 2006 sebagai pengajar, langsung belajar AI jadi lebih memandang AI sebagai tools
ya. Klimbos kan sebelum sebelum join Hacktiv8 kan join perusahaan kan, sudah jadi programmer kan ya?
Ya, hilang lagi Eka. Iya. Dia reload tadi.
Oh, reload. Printer yang printer scan atau yang termurah apa?
[tertawa] Waduh. Epson, Epson. Saya sih pakai Epson yang tipe L series.
Simpel. Bukan Oke, saya mau Bagusan Epson, Canon atau HP?
[tertawa] Kata murah itu relatif. Ya.
Gitu, ya. Bukan Murah. Bukan berarti harga barangnya misalnya lebih mahal di compare dengan harga barang yang lebih murah, artinya yang lebih murah
itu lebih murah, enggak juga. Tintanya yang paling murah apa? Tinta yang paling ekonomis?
Dari produk apa? Dari merek apa? Enggak tahu, ya.
Jangan, saya sih enggak pakai karena beda-beda kualitas.
Ya, maksudnya anyway, ini topik finance suatu saat kita akan bahas. [tertawa] Bahasan namanya kalau kata murah itu
adalah berdasarkan dari cost of usage.
He em. Jadi sebenarnya eh kalau orang mencari sesuatu, contohnya ini eh biar relate, ya. Mencari subscription yang murah
itu artinya dia bukan enggak mampu, tapi prioritasnya ada di tempat lain.
Bisa juga begitu. Bukan itu. Bukan, cost of usage cost Bukan, ya. Iya, cost of usage itu begini. Ada printer harganya 2 juta.
Ada printer harganya 1 juta. Tapi secara penggunaan yang yang 2 [musik] juta ini secara kualitas dia bisa lebih panjang umurnya.
Nah. Daripada yang 1 juta. Misalnya yang 2 juta ini baru rusak 5 tahun dan dipakai mungkin setiap hari kerja, ya. Jadi be an
example. Dan yang 1 juta ini 2 tahun 2 tahun saja sudah rusak.
Iya. Jadi secara cost of usage yang 2 juta itu lebih murah.
Lebih murah, tapi investasi di awalnya yang mahal.
Yes. Ya sama cost of usage itu terkait value, maksudnya kita mau ngapain kan? Misalnya ternyata kita butuh printer buat
ngeprint label untuk yang mungkin kita punya usaha apalah, harus bikin undangan atau apa. Ternyata printer yang 1 juta
itu enggak bisa buat ngeprint itu. Ya udah kan 1 juta malah 1 juta hilang, kita enggak dapat apa-apa kan. Sedangkan
kalau kita beli yang 2 juta walaupun uang yang dikeluarin lebih banyak tapi itu akhirnya dipakai buat modal usaha
yang ya yang berharga. Ya. Kalau di-relate dengan in that sense.
subscription, AI subscription. Nah, mau apakah pakai yang AI apa?
Yang murah seperti Deep Seek. Ya anggap aja JLM yang murah. Dulu kan sempat murah tuh 9 dolar 3 bulan.
Ya. He em. Em, di-compare dengan cloud yang 20 dolar 20 dolar.
sebulan. Ya. Nah, kalau misalnya yang mana?
Bukan soal cepat, lebih tepat. Lebih tepat.
Misalnya, lebih kita enggak perlu nge-prompt berulang-ulang berulang atau ngecek atau ternyata sampai stres kena halu karena kita harus
marah-marah untuk supaya dia gua malah sering marah-marah sama JLM soalnya.
Sampai dia benar atau kayak harus gandeng tangannya supaya benar atau kita bisa spawn multiple agent kasih ke si
Opus, dia jalan sendiri meskipun kena limit 5 jam tapi dia bisa jalan terus gitu sampai pakai apa tuh namanya yang
looping yang looping itu, Ralph Loop itu sampai dia kelar. Justru hal yang saya capai lebih cepat dan tepat yang menggunakan cloud
saat itu em, dengan menggunakan cloud daripada JLM. Tapi harganya JLM kan 3 dolar per bulan, harganya 20 dolar per bulan, tapi
secara cost of usage mendingan cloud.
Waktu itu. Sama yang yang intangible, kalau gua alasannya pernah sebelumnya sebelum sekarang sudah dibayarin pekerjaan, cuma dulu sempat bayar sendiri langganan
cloud karena biar bisa ngakses cloud code, di mana itu kan salah satu pionirnya ya CLI based eh coding agent,
maksudnya pengin tahu pattern-pattern apa yang dipakai. Ya, perkara nanti itu bakal diadaptasi juga ada yang bikin versi PyCode agent yang open source, ya
itu enggak masalah. Tapi misalkan si cloud code itu yang eh dulu Compaction, dia salah satu yang eh bikin terus planning apa planning
mode, jadi kayak pengin eh biaya belajar eh approach Harness eh Harness Coding Agent, karena dulu kan belum tahu tuh
kalau enggak kalau enggak langganan eh cloud enggak bisa ngakses cloud code.
Ya, walaupun cloud code juga bisa pakai custom API, cuma maksudnya experience-nya eh pakai cloud code sebagai Harness,
jadi biar ada konsep ya walaupun nanti ke depannya sudah enggak pakai lagi sudah punya experience-nya.
Ya. Iya. Ini kata Kaesang, giliran nanya bercanda dijawabnya serius.
[tertawa] Tanya beneran enggak dijawab gitu.
Masa sih? Ini pertanyaan bercanda apa serius ya?
Mudah-mudahan serius ya. Ini ini Chen bukan ya?
Kayaknya kenal. Gimana nanggapin topik diskusi tech yang AI mulu? Capek enggak?
Kangen enggak sih bahas hal-hal fundamental?
Makanya kita bikin acara ini, bisa ngobrolin apa saja sesuai selera. Kalau bosan ngobrol AI ya Ya, jangan diobrolin gitu ya. Tapi
eh kelihatannya ya mungkin mulai dari tahun ini kayaknya meskipun topik kita bervariasi ujung-ujungnya kita tetap ngomongin AI enggak sih?
Kayaknya sudah hal yang tidak bisa dihindari enggak sih?
Atau kalau bikin apa? Diskusi acara kan tergantung audiensnya juga ya. Maksudnya kalau audiensnya banyak topiknya tentang apa? Ada
hubungannya dengan AI, banyak yang datang.
Ya berarti emang terus antusias pada nanya ya berarti apa boleh buat. Emang emang pada tertarik itu, tapi mungkin
bisa dikombinasiin sama Fundamental kali ya nanti.
Enggak lah, kita sempat bahas kayak Phoenix Project buku juga kan enggak ada AI-nya kan.
Heeh. Eh, ini tahun ini emang?
Iya tahun ini kan Phoenix Project apa tahun lalu ya? Tahun ini ah.
Entah aku lupa. Bahasa buku lagi yuk kapan-kapan.
Ayo ayo. ya. Biar pengen bahas hal-hal fundamental iya sih. Ini juga kekhawatiran saya sih sebenarnya secara personal ya.
Eh, saya sempat ngomong juga di live streaming pribadi yang sendiri.
Eh, apakah teman-teman masih mau nonton kita belajar bahasa pemrograman baru, eh framework baru yang mungkin sekarang sudah jarang, framework baru, eh library
baru, ya bahasa lah ya bahasa pemrograman baru atau bahasa pemrograman lama kayak C, C++ gitu. Masih konten-konten kayak gitu masih diminati
atau enggak sih sekarang gitu. Orang-orang sudah pada ke AI semua gitu.
Jatuhnya itu. Memang benar setuju kalau kita sebagai apa ya? Eh, kalau emang kita curious ya belajar-belajar aja
enggak enggak peduliin ada yang nonton atau enggak. Tapi kan itu harus seimbang kan. Kalau enggak ada yang nonton
enggak ada yang konsumsi ya percuma juga kita bikin kayak enggak ada motivasi tambahan gitu kan buat bikin konten itu.
Jadi Eh secara ideal eh idealisme pribadi memang pengen bahas fundamental. Tapi eh secara eh apa ya? Pragmatisme.
Realistis atau pragmatis? Iya, realisme atau pragmatisme, ya.
Kalau kita bikin terus enggak ada yang konsumsi juga eh sayang saja gitu effort-nya jadi sia-sia gitu. Benar enggak sih?
Mungkin yang dilawan juga kayak algoritma hype ya. Maksud saya mungkin Ya.
kalau topiknya AI kayak lebih lebih banyak orang lihat atau misalnya kalau untuk ini ngomongin topik diskusi tapi yang major yang acara offline in
person mungkin kalau ada embel-embel AI-nya mungkin ya jadi lebih banyak yang tertarik eh daftar. Terus jadi itu kan
perkara ayam [tertawa] telur kan. Kalau banyak eh apa? Karena karena organizer-nya mungkin tahu bahwa orang bakal tertarik kalau ada AI-nya
jadi topik itu yang di dijadiin dominan. Nah, terus ya sudah kan jadi apa?
Vicious cycle eh virtual cycle gitu.
Jadi lingkaran setan. Iya, ini kayaknya jadi topik berikutnya kali ya.
Apakah saya perlu pindah dari PHP ke Rust? Jangan, jangan. Enggak usah pindah.
Semua akan Rust pada waktunya sih.
[tertawa] Jadi PHP-nya nanti jadi Rust saja. Bikin saja PHP nanti dikonvert ke Rust pelan-pelan.
Ya sudah tunggu biar [tertawa] PHP di-rewrite.
By the way, gua sudah pernah nanya ada PHP execution-nya kayak PHP-FPM Heeh.
di di ini jadi Rust tapi sudah baca lebih lanjut lebih dalam lagi masalah di PHP itu bukan eh PHP-FPM-nya
tetapi PHP-FPM itu kan eh apa ya?
Interpreter-nya doang tuh buat jalan-jalanin. Ada kok yang bikin dari Rust tapi yang masalahnya itu adalah soket yang dari
antara Nginx ke Iya. PHP-FPM. Itu gua barusan baca.
Barusan dalam 2 hari lalu. Solving problem-nya adalah ketika Laravel bikin versi Rust di-rewrite dalam Rust.
Selesai. Next JS di-rewrite pakai Rust.
Sudah banyak yang melakukan. Express Express ditulis dalam Rust.
Iya. Oke. Sepertinya sudah ada yang eh dicari. Ada yang harus menyelesaikan pekerjaan sebagai ayah yang baik.
Iya, sebagai ayah. Kita ketemu lagi minggu depan. Terima kasih, ya. Ini semakin malam memang semakin hot, ya.
Iya. Banyak pertanyaan-pertanyaan yang belum terjawab. Mudah-mudahan nanti kita bisa jawab di episode-episode berikutnya, ya.
Terima kasih sekali lagi buat teman-teman semuanya yang sudah meramaikan. Kita ketemu lagi minggu depan. Sampai jumpa. Bye bye.
Bye bye. Apakah Anda baru pertama kali melihat tayangan dan halaman ini?
Atau mungkin telah kesekian kali melihat [musik] untuk membandingkan kembali dengan lainnya.
Jika Anda mencari tahu mengenai layanan web hosting terbaik, kami pastikan Anda berada di tempat yang tepat.
Dengan Domainesia, dapatkan pengalaman menggunakan layanan web hosting yang lebih baik.
[musik] Dengan SSD berperforma tinggi dalam infrastruktur cloud yang telah dioptimalkan untuk kebutuhan personal maupun [musik] bisnis.
Teknologi ini memungkinkan Anda memperoleh layanan yang lebih stabil serta proteksi dari korupsi data.
Hosting Domainesia [musik] juga telah mendukung Node JS, Python, Ruby, Go, PHP, Java, serta binary Linux.
Lebih dari [musik] 200.000 pelanggan telah mempercayakan layanan hosting di Domainesia. Kepercayaan yang kami jaga dengan garansi uptime 99 [musik]
Deskripsi asli dari YouTube
🕸️ Selasa malam waktunya #ngobrolinweb Seperti biasa, kita akan membahas survey favorit kita bersama: State of. Kali ini yang sudah selesai hasilnya adalah State of Devs. Mungkin bisa menjawab pertanyaan apakah developer akan tergantikan oleh AI?! Sesi ini terselenggara berkat kerjasama dengan Domainesia! 📦 Langganan Cloud VPS Turbo? Gunakan kode: NGOBROLINVPSDN → 50% OFF, bisa digunakan berkali-kali! Kunjungi https://ngobrol.in untuk catatan, tautan dan informasi topik lainnya.
Episode Terkait
4 Des 2024
Persiapan DevFest Surabaya
Episode ini membahas persiapan dan agenda DevFest Surabaya 2024, acara tahunan Google Developer Group (GDG) Surabaya yan...
17 Jun 2026
Tailwind
Episode ini menengok kabar terbaru Tailwind, dimulai dari kisah pahit di baliknya: tim Tailwind sempat harus melepas seb...
28 Mei 2024
Mengintip Masa Depan Web AI: Apa yang Disiapkan Google?
Episode ini membahas update terbaru dari Google I/O 2024 dengan fokus utama pada Web AI atau on-device AI. Pembahasan di...
Suka episode ini?
Episode baru setiap Selasa malam. Dengarkan lewat YouTube, Spotify, atau feed podcast favoritmu.
Memuat komentar dari GitHub Discussions...
Jika komentar tidak muncul karena ekstensi privasi / adblocker, kamu bisa berdiskusi langsung di GitHub Discussions .