Pemakaian AI generatif di industri perangkat lunak kini bergerak dari alat bantu tambahan menjadi bagian inti alur kerja. Seorang insinyur perangkat lunak Amazon, Anni Chen, mengungkap bahwa sekitar 95 persen kode yang dihasilkannya saat ini ditulis dengan bantuan AI, dan pendekatan itu justru ikut mempercepat kenaikan kariernya.
Menurut laporan Business Insider yang mengutip pernyataan Chen, karyawan Amazon tersebut telah dua kali menerima promosi setelah mampu memanfaatkan AI bukan hanya untuk menulis kode lebih cepat, tetapi juga untuk mengubah hasil AI menjadi produk yang bisa berjalan dalam skala besar. Temuan ini menambah gambaran bahwa nilai AI di dunia kerja tidak lagi berhenti pada efisiensi, melainkan juga pada kemampuan eksekusi produk.
AI jadi titik awal menulis kode
Chen bergabung ke Amazon sebagai Software Engineer I, posisi level awal, dan bekerja di tim rekomendasi yang menangani sistem di balik widget saran produk. Pada periode yang sama, alat AI generatif seperti ChatGPT dan Claude mulai banyak digunakan, lalu ia mulai mengujinya dalam pekerjaan sehari-hari.
Awalnya, penggunaan AI dilakukan untuk tugas yang relatif kecil. Salah satu eksperimen awalnya adalah meminta AI membuat judul yang lebih menarik untuk widget rekomendasi produk.
Dari sana, pola kerjanya berubah secara bertahap. Chen kemudian menjadikan AI sebagai langkah pertama saat menghadapi pertanyaan teknis atau ketika ingin mulai menulis kode untuk sebuah tugas.
Ia mengatakan, “Now I would say almost 95 percent of the code authored by me is written by AI.” Pernyataan itu menunjukkan seberapa besar peran AI dalam proses pengembangan perangkat lunak modern, setidaknya pada sebagian tim dan jenis pekerjaan tertentu.
Bukan sekadar cepat, tapi bisa dioperasionalkan
Chen menekankan bahwa keunggulan utamanya bukan hanya kecepatan menghasilkan kode. Menurutnya, kemampuan yang paling penting adalah memahami cara mengubah keluaran AI menjadi sistem dan produk yang benar-benar dapat dipakai dalam lingkungan produksi.
Ia menyebut, “AI helped me code, but more importantly, it helped with turning it into products.” Dalam kutipan yang sama, Chen menambahkan bahwa kombinasi antara pemahaman AI dan kemampuan menerjemahkannya ke produk yang skalabel membantu dirinya mendapat promosi lebih cepat.
Pernyataan itu sejalan dengan tren lebih luas di industri teknologi. Banyak perusahaan kini mencari insinyur yang bukan hanya bisa melakukan coding, tetapi juga mampu mengevaluasi, menguji, dan menerapkan hasil kerja AI ke layanan nyata yang dipakai pengguna.
Dua kali promosi di Amazon
Perjalanan karier Chen di Amazon bergerak cepat. Dari posisi awal sebagai Software Engineer I, ia lebih dulu naik ke Software Engineer II saat masih berada di grup rekomendasi.
Setelah itu, ia pindah ke tim baru yang berfokus pada produk berbasis AI. Di tim tersebut, ia menjadi salah satu founding engineer dan kemudian kembali mendapat promosi ke peran senior engineering.
Saat ini, Chen disebut menangani sistem berbasis large language models yang berjalan di lingkungan produksi. Fokus pekerjaannya terkait teknologi yang mendukung pengalaman AI generatif yang dipersonalisasi di berbagai platform Amazon.
Berikut ringkasan perkembangan kariernya berdasarkan laporan sumber:
- Masuk ke Amazon sebagai Software Engineer I.
- Bekerja di tim rekomendasi produk.
- Mulai memakai AI generatif dalam alur kerja harian.
- Dipromosikan menjadi Software Engineer II.
- Bergabung ke tim produk AI sebagai founding engineer.
- Kembali dipromosikan ke posisi senior engineering.
Tanggung jawab insinyur tetap tidak hilang
Meski porsi kode yang dibuat AI sangat besar, Chen menegaskan tanggung jawab akhir tetap berada pada engineer. AI dapat menurunkan hambatan untuk menulis kode, tetapi tidak menghapus kewajiban untuk memahami cara kerja kode tersebut.
Ia berkata, “You have to understand your own code. AI lowers the barrier to writing code, but not the responsibility for understanding it.” Pesan ini penting karena penggunaan AI dalam rekayasa perangkat lunak juga memunculkan risiko, seperti bug tersembunyi, logika yang tidak efisien, hingga kerentanan keamanan.
Chen juga mengingatkan bahwa pengembang tidak bisa menyalahkan AI saat sistem bermasalah. Dalam lingkungan produksi, engineer tetap harus mampu menelusuri sumber masalah dan memperbaikinya dengan cepat.
Ia memberi contoh yang tegas: ketika kode rusak di production, alasan “AI yang menyuruh” bukan jawaban yang dapat diterima. Sikap itu menegaskan bahwa kompetensi inti engineer kini bergeser, dari semata menulis kode menjadi memverifikasi, mengarahkan, dan mempertanggungjawabkan hasil kerja AI.
Apa arti temuan ini bagi profesi software engineer
Kisah Chen memperlihatkan perubahan besar pada definisi produktivitas di industri teknologi. Engineer yang mampu memakai AI secara efektif dapat bergerak lebih cepat, tetapi perusahaan tetap membutuhkan kemampuan teknis mendalam untuk memastikan sistem aman, stabil, dan siap dipakai dalam skala besar.
Di sisi lain, pengalaman ini juga menunjukkan bahwa AI belum menggantikan peran insinyur. Nilai utamanya justru muncul ketika manusia tetap memegang kendali, menetapkan konteks, memeriksa kualitas keluaran, dan mengubah saran AI menjadi fitur yang benar-benar berguna bagi bisnis dan pengguna di platform sebesar Amazon.
