Context.id, JAKARTA - Kecerdasan buatan (AI) generatif membuka kemungkinan baru dalam dunia pengembangan perangkat lunak dan ilmu data.

Harus diakui, teknologi ini mempermudah siapa pun untuk menjadi pengembang atau ilmuwan data, meskipun konsekuensinya beberapa keterampilan penting lain akan menjadi usang.

Thomas Davenport, profesor di Babson College, dan Ian Barkin, seorang kapitalis ventura, mengemukakan pandangannya dalam buku All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution. 

Mereka menggarisbawahi dengan adanya teknologi low-code, no-code, dan otomatisasi, kini hampir semua orang dapat terlibat dalam pengembangan perangkat lunak dan analisis data tanpa perlu menjadi ahli. 

Dalam perspektif mereka, AI mengubah pengembangan perangkat lunak menjadi domain yang lebih inklusif dan demokratis.

AI mengubah ilmu data
AI generatif berpotensi mengubah ilmu data dengan sangat mendalam. Dalam masa depan yang tidak terlalu jauh, para ilmuwan data mungkin tidak perlu lagi menguasai keterampilan teknis yang rumit. 

Cukup dengan berbicara dalam bahasa sehari-hari, seseorang bisa meminta sistem AI untuk menghasilkan kode, alur kerja otomatis, atau analisis data yang kompleks. 

Bahkan bot AI kini dapat menulis program dari awal hingga akhir, mengurangi kebutuhan akan pengembang manusia untuk tugas-tugas tertentu. 

Namun, Davenport dan Barkin menyatakan meskipun bot AI dapat meningkatkan produktivitas, mereka tidak akan sepenuhnya menggantikan manusia dalam waktu dekat. 

Bot ini akan menjadi alat yang mempercepat pekerjaan manusia, namun kehadiran manusia tetap diperlukan untuk penyesuaian, pengawasan, dan penerapan keputusan yang lebih kompleks.

Semua bisa jadi analis data? 
AI juga berpotensi menjadikan semua orang sebagai "warga pengembang" yang dapat merancang aplikasi, menganalisis data, dan mengotomatisasi alur kerja tanpa memerlukan latar belakang teknis yang mendalam. 

Melansir Zdnet, Dominik Ligot, CEO CirroLytix, berbagi pengalamannya mengajarkan orang yang bukan pengembang untuk bekerja langsung dengan alat ilmu data yang dibantu AI. 

Ia mengungkapkan banyak peserta yang tidak memiliki latar belakang pengkodean dapat dengan mudah mengakses dan memahami alat-alat tersebut berkat bantuan AI, membuka jalan bagi siapa pun untuk terlibat dalam analisis data.

Ligot mengatakan AI dapat menangani sebagian besar pekerjaan yang memakan waktu seperti persiapan data, pembersihan data, dan analisis kualitatif dasar AI juga mengurangi kebutuhan akan keahlian manusia dalam tugas-tugas tersebut. 

Bahkan, AI kini lebih cepat, lebih akurat, dan lebih tahan terhadap kesalahan atau kelelahan manusia.

Kapan AI menggantikan ilmu data?
Meskipun AI semakin mampu mengotomatiskan banyak aspek ilmu data, Davenport dan Barkin menekankan perubahan besar ini tidak akan terjadi dalam semalam. 

Proses belajar menggunakan AI untuk ilmu data dan pengembangan perangkat lunak akan membutuhkan waktu dan pembelajaran yang terus-menerus. 

Tetapi mereka yakin dalam beberapa tahun ke depan, AI akan memimpin dalam hampir semua aplikasi yang melibatkan analisis data dan pembuatan kode. 

Dalam beberapa tahun, kemungkinan besar akan lebih mudah untuk berinteraksi dengan AI dalam bahasa alami untuk membuat model pembelajaran mesin atau merancang aplikasi secara keseluruhan.

AI kini menjadi alat yang semakin integral dalam dunia ilmu data dan pengembangan perangkat lunak. 

Sementara itu, para profesional yang terbiasa dengan teknik tradisional mungkin perlu beradaptasi dengan cepat untuk tetap relevan di dunia yang semakin didominasi oleh teknologi ini.

Meskipun AI menjanjikan banyak potensi untuk meningkatkan produktivitas dan mempermudah akses, tantangan utama adalah memastikan kita memanfaatkan teknologi ini dengan cara yang memperkuat peran manusia, bukan menggantikannya sepenuhnya. 

Seperti yang diungkapkan oleh Davenport dan Barkin, pengembangan perangkat lunak dan ilmu data menjadi lebih terjangkau dan dapat diakses oleh lebih banyak orang, tetapi ini akan membutuhkan keterampilan baru dalam berinteraksi dengan AI.