Di tengah gencarnya kabar mengenai investasi miliaran dolar pada startup kecerdasan buatan (AI) dan gaji selangit bagi para pekerja AI, sebuah studi dari organisasi riset nirlaba kecil justru menjadi sorotan dunia teknologi pekan lalu.
Temuannya cukup mengejutkan: penggunaan AI justru membuat pekerjaan engineer perangkat lunak lebih lambat.
Dalam laporannya, kelompok METR yang fokus menilai model AI, menyebutkan, “Ketika pengembang diizinkan memakai alat berbasis AI, mereka butuh waktu 19% lebih lama untuk menyelesaikan tugas — perlambatan signifikan yang bertolak belakang dengan ekspektasi maupun prediksi para ahli.”
“Perbedaan antara persepsi dan kenyataan ini sangat menarik: para pengembang memperkirakan AI akan mempercepat kerja mereka 24%, dan bahkan setelah mengalami perlambatan, mereka masih merasa AI membuat mereka lebih cepat 20%,” tambah METR.
METR menilai, hasil ini mungkin saja menunjukkan keterbatasan teknologi yang ada saat ini. Namun, riset tersebut tetap menjadi peringatan di tengah euforia penggunaan AI, khususnya dalam pengkodean perangkat lunak.
Selama setahun terakhir, startup AI yang berfokus pada pembuatan kode perangkat lunak menjadi rebutan, bahkan persaingan itu kian sengit dalam beberapa minggu terakhir.
Baru-baru ini, perusahaan AI Windsurf diakuisisi startup AI lain, Cognition, setelah negosiasi dengan OpenAI dikabarkan gagal. CEO Windsurf juga direkrut Google, sekaligus menandatangani kesepakatan lisensi senilai $2,4 miliar. Sementara itu, perusahaan Cursor yang juga bergerak di bidang AI coding, kini bernilai $10 miliar setelah meraih pendanaan sebesar $900 juta pada Mei lalu. Istilah “vibe coding” — gaya pemrograman yang sepenuhnya mengandalkan AI — pun telah masuk dalam kosakata dunia teknologi, dan diskusi mengenai masa depan profesi developer terus bergulir di berbagai forum daring.
Permintaan akan talenta AI pun terus meningkat. Induk Facebook, Meta, berani menawarkan gaji bernilai jutaan dolar untuk merekrut talenta terbaik. LinkedIn mencatat, “AI engineer” kini menjadi jabatan dengan pertumbuhan tercepat di antara lulusan baru, sementara posisi terkait lainnya, seperti teknisi pusat data dan system engineer, menempati posisi ketiga dan keempat.
Gelombang investasi besar-besaran ke AI justru terjadi saat lowongan kerja pengembang perangkat lunak tahun ini mencapai titik terendah dalam lima tahun terakhir. Hal ini memicu pertanyaan, apakah perkembangan AI turut bertanggung jawab atas perlambatan tersebut.
Microsoft termasuk perusahaan besar yang mengumumkan PHK dalam jumlah besar. CEO Satya Nadella menyebut, hingga 30% kode di Microsoft kini ditulis oleh AI. Temuan Bloomberg News menunjukkan, dalam gelombang PHK terakhir di negara bagian Washington, kategori pekerjaan yang paling banyak terdampak adalah engineer perangkat lunak — mencapai lebih dari 40% dari sekitar 2.000 posisi yang dipangkas.
Meskipun kemampuan AI dalam menulis kode sudah terbukti, belum bisa dipastikan apakah teknologi ini benar-benar mengancam profesi coder dalam waktu dekat.
Peran AI dalam Penerapan Zero Trust
Pada tahun 2025, konsep Zero Trust telah berkembang menjadi pilar utama keamanan siber modern. Jika dulu hanya berupa teori, kini Zero Trust menjadi kebutuhan yang wajib diadopsi setiap organisasi. Arsitektur yang kuat dan defensif berbasis Zero Trust tidak hanya sekadar memenuhi regulasi, tetapi juga memperkuat ketahanan siber, mengamankan kerja sama dengan pihak ketiga, serta memastikan bisnis tetap berjalan lancar. Data dari laporan Zscaler menyebutkan, lebih dari 80% organisasi berencana menerapkan strategi Zero Trust pada 2026.
Dalam kerangka Zero Trust, kecerdasan buatan sangat membantu otomatisasi dalam hal penyesuaian kepercayaan dan evaluasi risiko secara terus-menerus. Dalam arsitektur ini, keputusan akses harus selalu menyesuaikan faktor yang terus berubah — mulai dari perangkat, perilaku pengguna, lokasi, hingga tingkat sensitivitas data. Volume data yang dihasilkan sangat besar, melampaui kapasitas manusia untuk mengelolanya sendiri.
AI memegang peranan penting di semua pilar Zero Trust menurut CISA: identitas, perangkat, jaringan, aplikasi, dan data. Dengan kemampuan menyaring data penting dari kebisingan, AI dapat mendeteksi ancaman, mengenali malware, serta menganalisis perilaku guna menemukan anomali yang hampir mustahil dideteksi secara manual. Misalnya, jika ada pengguna yang tiba-tiba mengunduh file sensitif pada pukul 2 dini hari dari lokasi tidak biasa, model AI yang dilatih dengan pola perilaku bisa langsung menandai kejadian tersebut, menilai risiko, serta memicu tindakan seperti meminta autentikasi ulang atau memutus sesi akses. Inilah yang disebut adaptive trust: akses yang menyesuaikan secara real-time dengan tingkat risiko, didukung otomatisasi agar sistem dapat langsung bertindak tanpa menunggu intervensi manusia.
