Para profesional dari IAS dan Rent the Runway mengeksplorasi dampak AI terhadap penelitian dan pengembangan organisasi.
Pada dasarnya, penelitian dan pengembangan (R&D) adalah bidang yang terus berkembang, dan dengan evolusi tersebut terjadi transformasi baik di tempat kerja maupun ekspektasi profesional.
Untuk Mark Walsh, direktur teknik di Rent the Runwaykemajuan teknologi dalam penelitian dan pengembangan adalah salah satu tren paling berpengaruh yang mengubah lanskap para ahli yang bekerja di bidang penelitian.
Dia mengatakan kepada SiliconRepublic.com, “Saya berani mengatakannya, tren yang paling menarik, tidak menentu, dan sejujurnya tidak pasti adalah evolusi AI yang cepat. Saya menggunakan ketiga kata tersebut dengan sengaja, karena menurut saya siapa pun yang memberi tahu Anda bahwa hal ini benar-benar menarik tanpa mengakui adanya ketidakstabilan dan ketidakpastian, bukanlah tindakan yang sepenuhnya jujur.
“Laju perubahannya tidak seperti apa pun yang pernah saya lihat sepanjang karier saya dan ruang lingkup perubahan tersebut – mulai dari cara kita menulis dan meninjau kode, hingga cara kita berpikir tentang desain sistem dan bahkan struktur tim – berarti bahwa saat ini hampir tidak ada hal di bidang R&D yang tidak tersentuh oleh perubahan tersebut. Hal ini benar-benar menarik, meskipun hal ini juga benar-benar meresahkan.”
Alexander Smirnov, staf perangkat lunak insinyur di Integral Ad Sciencesependapat dengan Walsh bahwa tidak mungkin mengeksplorasi topik tren penting penelitian dan pengembangan pada tahun 2026 tanpa menyebut gajah di dalam ruangan, yaitu AI.
“Kita telah menyaksikan lompatan besar dalam kemampuan AI dan pesatnya persaingan yang luar biasa, dengan vendor merilis model terdepan setiap beberapa bulan. Para insinyur sekarang menulis lebih sedikit kode, lebih mengandalkan agen pengkodean setiap hari. Dan ini bukan hanya pengkodean – mereka juga membantu selama tahap desain, eksplorasi, dan perencanaan,” kata Smirnov.
“Menjelajahi basis kode lama tidak pernah semudah ini; Anda dapat memulai proyek baru dengan sangat cepat sekarang. Mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana tentang basis kode dan menerima hasil yang sadar konteks secara instan terasa seperti pengalaman ajaib.”
Gerakan cepat
Dengan mengingat hal tersebut, bagaimana tim Penelitian dan Pengembangan telah berevolusi untuk memenuhi tuntutan sektor yang mengalami transformasi sehari-hari?
Walsh mengatakan, “Sebagai permulaan, kita tentu saja belum berada di akhir adaptasi tersebut. Menurut saya, kita terus beradaptasi dan berada pada kecepatan yang jauh lebih cepat dibandingkan yang pernah saya lihat sebelumnya. Dalam praktiknya, hal ini terlihat sebagai budaya penemuan yang terus-menerus dibandingkan menunggu lanskap menjadi tenang sebelum mengambil keputusan, karena hal tersebut tidak akan selesai.
“Tim harus merasa nyaman beroperasi dengan tingkat ketidakpastian, mengevaluasi pendekatan baru dengan cermat, membuat keputusan yang dipertimbangkan, dan bersedia untuk meninjau kembali keputusan tersebut ketika keadaan berubah.”
Smirnov menemukan bahwa banyak tim yang mengadopsi alur kerja baru dan semakin banyak menerapkan LLM atau alur kerja agen selama pengembangan dan dukungan operasional.
Dia berkata, “Ini adalah alat yang hebat, namun kita masih perlu belajar bagaimana menggunakannya secara efektif, untuk menghentikan kebiasaan lama dan mengembangkan keterampilan baru. Perubahan ini tidak selalu mudah. Sangat penting untuk menemukan waktu khusus untuk belajar.”
Dia lebih lanjut menjelaskan bahwa memiliki waktu untuk belajar mandiri, bereksperimen dengan alat-alat baru, menguji alur kerja baru, dan bahkan hanya memikirkan tentang apa yang dapat dilakukan secara berbeda dengan alat-alat baru adalah bentuk-bentuk peningkatan keterampilan yang ideal.
Dia mencatat kelompok Slack ‘komunitas praktik’ IAS, tempat para insinyur berbagi ide-ide mereka, bertukar keterampilan agen khusus dan memposting tinjauan alat, yang dapat membantu rekan kerja “untuk lebih memahami ekosistem dan kemampuannya”.
Jadikan itu berarti
Walsh juga memberikan nasihat kepada para profesional yang baru mengenal bidang penelitian dan pengembangan. Ia menjelaskan bahwa Anda mungkin tergoda untuk ikut-ikutan dan merangkul semua teknologi yang muncul, namun Anda tidak boleh melupakan bagaimana dan mengapa Anda dipilih untuk peran Anda.
“Saya percaya bahwa kita tetap merupakan insinyur dan pekerja pengetahuan. Aset kita yang paling berharga adalah penilaian kita – kemampuan untuk berpikir kritis dan menghasilkan ide-ide baru. Dalam lanskap yang bergerak secepat yang saya amati, saya percaya bahwa fondasi menjadi lebih penting, bukan menjadi berkurang,” katanya.
“Alat-alat yang ada di dalamnya bisa dan selalu berubah; namun, pemikiran yang Anda bawa dalam cara Anda menggunakannya adalah hal yang bertahan lama. Godaan saat ini adalah untuk mengejar alat tersebut atau bahkan pendekatan baru yang menarik, namun dasar-dasar yang membuat seseorang efektif dalam bidang ini tetap seperti biasanya: kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks, menghadapi ketidakpastian tanpa mengambil jawaban yang paling mudah, dan mengkomunikasikan dengan jelas tentang risiko kepada orang-orang yang tidak memahami detail teknis.”
Ia menyarankan para profesional untuk tidak terpesona oleh alat-alat yang mengorbankan pemikiran kritis, karena mereka yang akan berhasil juga adalah mereka yang memahami mengapa mereka menggunakan pendekatan tertentu, bukan hanya memikirkan cara menggunakannya.
Walsh berkata, “Rasa ingin tahu dan ketelitian merupakan kombinasi yang saya percaya akan bermanfaat bagi siapa pun, apa pun kondisi alam di masa depan.”
Hal serupa juga diungkapkan oleh Smirnov, yang mengatakan, “Apa yang tidak berubah adalah penilaian manusia. Meskipun agen dapat menghasilkan kode dalam hitungan detik, pengembang harus benar-benar memahami cara kerja kode tersebut.
“LLM menghasilkan output berdasarkan prediksi token probabilistik dari data pelatihan mereka; mereka tidak benar-benar berpikir seperti manusia, namun melayani ‘rata-rata internet’.”
Bagi kedua pakar tersebut, meskipun AI tidak diragukan lagi telah mentransformasi R&D, hal yang tidak berubah adalah pentingnya kepatuhan yang ketat terhadap hal-hal mendasar – terutama, berpikir secara berbeda, kritis, dan independen terhadap teknologi.
Smirnov mengatakan, “Memahami cara menggunakan alat-alat baru secara efektif bukan lagi suatu pilihan. Masa depan adalah milik mereka yang memadukan dasar-dasar ilmu komputer yang kuat dengan kemampuan untuk mengarahkan, mengaudit, dan berkolaborasi dengan agen-agen cerdas.”