Krisis Engineer AI: Kode Buruk Picu Depresi Karyawan

Telset.id – Penggunaan alat kecerdasan buatan yang masif di perusahaan teknologi justru memicu krisis identitas dan depresi di kalangan software engineer. Alih-alih meningkatkan produktivitas, banjir kode buatan AI yang berkualitas rendah membuat engineer senior harus bekerja ekstra untuk memperbaikinya, sehingga menimbulkan kelelahan dan keputusasaan.

Fenomena ini diungkap oleh Deedy Das, partner di perusahaan modal ventura Menlo Ventures. Dalam unggahan panjang di X yang dikutip Business Insider, Das menjelaskan bahwa adopsi AI yang cepat telah menciptakan “kesenjangan kelas” antara “vibe coder” yang asal-asalan dan engineer berpengalaman yang disebutnya sebagai “craftsmen” atau pengrajin.

“Sebagian besar software engineer menghadapi krisis identitas yang mendekati depresi,” tulis Das. Ia menggambarkan bagaimana para veteran yang benar-benar peduli dengan profesinya dipaksa untuk menyelami dan memperbaiki banyaknya kode AI berkualitas buruk yang masuk. Akibatnya, mereka mulai mempertanyakan masa depan karier mereka.

Das menyoroti tren yang semakin umum terjadi di sektor teknologi dan sekitarnya. Bos perusahaan mendorong karyawan untuk menggunakan alat AI sebanyak mungkin. Beberapa tempat kerja, seperti Meta, bahkan menjadikan penggunaan AI sebagai faktor dalam evaluasi kinerja karyawan. Fenomena ini juga didorong dari bawah dengan munculnya istilah “tokenmaxxing”, di mana penggunaan AI berlebihan dianggap sebagai suatu kebajikan.

Beberapa studi telah meneliti fenomena ini. Salah satunya memprediksi munculnya birokrasi “workslop” — yaitu hasil kerja AI berkualitas buruk yang diserahkan karyawan malas kepada rekan kerja mereka. Hal ini menciptakan ilusi peningkatan produktivitas, namun pada kenyataannya membutuhkan koreksi dari rekan kerja yang teliti. Akibatnya, muncul rasa kesal dan dendam di tempat kerja.

“Para pengrajin lelah,” tulis Das. “Hari demi hari, beban kerja mereka bertambah. Bug merembes ke produksi. Sepertinya tidak ada yang peduli. Putaran AI lainnya pun dilemparkan ke masalah itu. Kebencian mereka terhadap rekan kerja meningkat.” Ia menambahkan, “Akhirnya, mereka menyerah. Keahlian yang mereka cintai sudah mati.”

Semangat kerja yang merosot ini juga dirasakan di Meta. Perusahaan tersebut telah memecat ribuan karyawan, memaksa yang tersisa untuk menggunakan AI, dan memindahkan mereka ke proyek AI yang dianggap “tidak bernyawa” dan tidak menarik minat mereka. Situasi ini jelas berdampak buruk pada moral dan produktivitas jangka panjang.

Di sisi lain, ekonomi aktual dari otomatisasi AI masih dipertanyakan. Perusahaan menggunakan banyak agen AI sehingga konsultan mulai memperingatkan tentang “AI agent sprawl”. Mereka juga menanggung biaya penggunaan yang absurd, dengan satu perusahaan yang tidak disebutkan namanya dilaporkan menghabiskan 500 juta dolar AS untuk Claude dalam satu bulan saja. Hal ini menunjukkan bahwa investasi besar belum tentu sebanding dengan hasil yang berkualitas.

Fenomena ini juga memunculkan pertanyaan tentang masa depan profesi engineer. Jika tren ini terus berlanjut, industri teknologi berisiko kehilangan talenta terbaiknya yang sudah jenuh dengan budaya kerja yang tidak sehat. Perusahaan perlu mengevaluasi kembali bagaimana mereka mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja, agar tidak justru menghancurkan moral tim teknis mereka.

Dampak dari krisis ini tidak hanya dirasakan oleh engineer individu, tetapi juga oleh kualitas produk secara keseluruhan. Kode yang dihasilkan oleh AI dan tidak diperiksa dengan benar dapat menyebabkan bug serius di lingkungan produksi. Hal ini pada akhirnya akan merugikan pengguna dan reputasi perusahaan itu sendiri.

Para engineer senior yang merasa terpinggirkan dan terbebani oleh kode AI yang buruk mungkin akan mencari lingkungan kerja yang lebih menghargai keahlian mereka. Jika tidak ada perubahan signifikan, industri teknologi bisa menghadapi “brain drain” atau migrasi besar-besaran talenta berkualitas ke sektor lain.

Selain itu, tekanan untuk terus menggunakan AI tanpa mempertimbangkan kualitas outputnya dapat menciptakan budaya kerja yang toksik. Karyawan didorong untuk menghasilkan sebanyak mungkin kode, tanpa peduli apakah kode tersebut benar-benar berfungsi dengan baik atau mudah dipelihara. Ini adalah paradoks di mana alat yang seharusnya meningkatkan produktivitas malah menurunkan kualitas kerja secara keseluruhan.

Dari sisi manajemen, penting untuk memahami bahwa AI adalah alat bantu, bukan pengganti keahlian manusia. Mengukur kinerja engineer berdasarkan volume penggunaan AI adalah pendekatan yang keliru. Yang lebih penting adalah kualitas kode, stabilitas sistem, dan kemampuan untuk memecahkan masalah kompleks — area di mana engineer manusia masih unggul.

Fenomena “tokenmaxxing” yang viral di kalangan engineer online juga menunjukkan adanya distorsi insentif. Alih-alih fokus pada solusi terbaik, mereka justru berlomba-lomba menggunakan token AI sebanyak mungkin. Ini adalah perilaku yang tidak sehat dan kontraproduktif bagi pengembangan perangkat lunak yang berkualitas.

Ke depannya, perusahaan perlu merancang ulang bagaimana AI diintegrasikan ke dalam proses pengembangan. Alih-alih membanjiri engineer dengan kode AI yang harus diperbaiki, AI sebaiknya digunakan sebagai asisten untuk tugas-tugas repetitif, sementara engineer manusia tetap memegang kendali atas arsitektur dan logika bisnis yang kompleks.

Penting juga untuk menciptakan budaya di mana kualitas dihargai di atas kuantitas. Engineer yang meluangkan waktu untuk menulis kode yang bersih, efisien, dan mudah dipelihara harus diakui dan dihargai, bukan justru dianggap lamban dibandingkan mereka yang menghasilkan ribuan baris kode AI yang berantakan.

Krisis yang diungkap oleh Deedy Das ini adalah alarm bagi industri teknologi. Jika tidak segera diatasi, bukan tidak mungkin kita akan melihat gelombang resign massal dari para engineer terbaik yang merasa profesi mereka telah kehilangan arti. Perusahaan harus bertindak sekarang sebelum terlambat.