Model seperti GPT-4 dan Code LLaMA dilatih dengan miliaran baris kode dari berbagai bahasa pemrograman.
Hasilnya, AI mampu menghasilkan solusi optimal dengan efisiensi tinggi.
Ketika diminta membuat fungsi validasi email, AI bukan hanya memberikan regex, melainkan memastikan kode sesuai standar keamanan.
Inilah bentuk nyata otomatisasi coding yang mempercepat pengembangan software AI.
Masa depan programming akan semakin dipengaruhi oleh kemampuan AI memahami konteks, bahasa, dan kebutuhan proyek.
AI dalam Siklus Pengembangan Software
Pengembangan software AI tidak berhenti pada proses coding.
Banyak perusahaan mulai menggunakan AI untuk mendukung CI/CD pipeline.
Contoh seperti DeepCode atau Snyk Code AI mampu mendeteksi bug, celah keamanan, hingga duplikasi kode sebelum tahap deployment.
Dengan begitu, developer bisa fokus pada inovasi, sementara AI menjaga stabilitas sistem.
Bahkan dalam dunia DevSecOps, penggunaan AI pada pemrograman menjadi fondasi baru.
Developer tools AI kini dianggap bagian vital, bukan lagi fitur tambahan.
Hal ini menunjukkan betapa otomatisasi coding adalah masa depan programming.
Developer Tidak Tergantikan, Tetapi Berubah
Pertanyaan yang sering muncul adalah apakah AI akan menggantikan developer.
