Apa yang Dibutuhkan oleh Perusahaan Pengembangan Offshore di Era AI Generatif

AI Generatif: Bertransformasi dari Pusat Biaya Menjadi Mitra Strategis

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pesat teknologi AI generatif telah mengguncang lanskap pengembangan secara fundamental. Model pengembangan konvensional, yang berasumsi bahwa “manusia membuat kode semuanya dari nol,” telah mengalami transformasi signifikan berkat kemampuan AI dalam menghasilkan kode secara otomatis, mengorganisir kebutuhan, dan mendukung proses debugging. Akibatnya, peran perusahaan development offshore juga diperkirakan akan berkembang, dari sekadar menjadi “penyedia tenaga kerja berbiaya rendah” menjadi “mitra yang turut serta dalam proposal teknis dan co-creation.“

Perubahan dalam Model Pengembangan di Era AI Generatif

Perubahan dalam Model Pengembangan di Era AI Generatif – Timedoor

• Realitas Kode yang Dihasilkan oleh AI
  

  Asisten AI seperti GitHub Copilot dan ChatGPT sudah secara drastis meningkatkan kecepatan dan akurasi pekerjaan banyak developer. Menurut survei GitHub tahun 2023, lebih dari 80% developer yang menggunakan bantuan AI merasa bahwa mereka “menghemat waktu,” dan lebih dari setengahnya melaporkan bahwa mereka “dapat menulis kode yang lebih baik.”

• Otomatisasi Proses Pengembangan
  

  Dukungan AI tidak hanya terbatas pada penulisan kode, tetapi juga mencakup pembuatan tes otomatis, deteksi bug, dokumentasi, hingga desain UI. Hal ini mempercepat siklus pengembangan dari spesifikasi hingga prototipe, sehingga mengubah model offshore tradisional yang bersifat segmentasi.

Keterbatasan Pengembangan Offshore Tradisional

• Akhir dari Model “Menunggu Instruksi”
  

  Gaya kerja yang dulu dominan yaitu “bekerja sesuai instruksi secara tepat” kini semakin digantikan oleh AI. Di era ini, tugas-tugas sederhana dan rutin dapat diselesaikan oleh AI generatif hanya dalam hitungan detik.

• Kebutuhan Klien yang Semakin Kompleks
  

  Klien kini tidak lagi hanya mencari penghematan biaya dari pengembangan offshore. Mereka mengharapkan proposal yang lebih visioner dan strategis dari perusahaan offshore, seperti “bagaimana mengoptimalkan penggunaan AI generatif” dan “bagaimana proses bisnis akan berubah dengan penerapan AI.”

Other Articles: eFishery Startup Fraud: Why Financial Transparency Builds (or Breaks) Public Trust in Business

Kemampuan Apa yang Diperlukan dari Perusahaan Offshore di Era AI Generatif?

• Literasi AI dan Re-Skilling Tim Engineer
  

  Perusahaan offshore perlu secara aktif memberikan pelatihan ulang kepada karyawannya dalam bidang baru di era AI seperti prompt engineering, desain model, dan etika data, selain keahlian tradisional seperti pengembangan front-end/back-end.

• Pemahaman Bahasa Jepang dan Menangkap Konteks dalam Spesifikasi
  

  Meskipun AI generatif memungkinkan terjemahan dengan presisi tinggi, AI belum mampu sepenuhnya memahami spesifikasi dalam bahasa Jepang yang ambigu atau konteks budaya seperti “membaca situasi.” Oleh karena itu, penting bagi manajer proyek offshore dan bridge system engineer untuk memperdalam pemahaman mereka terhadap bahasa Jepang dan budaya perusahaan Jepang.

• Perpaduan antara Automasi dan Penilaian Manusia
  

  AI adalah alat yang sangat kuat, tetapi tidak sempurna. Perusahaan offshore harus menyempurnakan gaya pengembangan “co-creation” yang menggabungkan penilaian manusia, bukan sekadar menerima saran yang dihasilkan oleh AI mentah-mentah.

Metode Pengembangan dan Pemanfaatan Alat yang Mengandalkan AI Generatif

• Kualitas Prompt Menentukan Hasil dari AI Generatif
  

  Keterampilan inti untuk menguasai AI adalah “prompt engineering.” Misalnya, daripada hanya meminta ChatGPT, “Buat situs e-commerce,” hasil akan jauh lebih baik jika menggunakan prompt yang lebih spesifik seperti “Buat proposal UI berbasis React dengan fungsi login, keranjang, dan pembayaran di Figma.”

• Membangun DevOps yang Terintegrasi dengan LLM
  

  AI juga mulai diintegrasikan dalam pengujian otomatis, code review, dan analisis error dalam CI/CD. Dengan mengadopsi alat seperti GitHub Actions dan Copilot Labs, AI dapat memberikan saran perbaikan bug awal, sehingga engineer dapat fokus pada peninjauan dan penyempurnaan kode.

• Integrasi No-Code/Low-Code
  

  Semakin banyak klien kecil dan menengah yang menggabungkan AI dengan alat no-code. Perusahaan offshore harus membangun kerangka kerja untuk mendukung platform seperti Adalo, Bubble, dan Outsystems, agar bisa melampaui sekadar pengiriman kode dan juga mendukung otomasi proses bisnis.

Studi Kasus dan Inisiatif oleh Perusahaan Offshore

• Contoh: Pendirian AI Lab di India
  

  Sebuah perusahaan India membentuk divisi internal yang berfokus pada AI dan membangun sistem di mana 20% pengembangan didukung oleh AI. Hasilnya, waktu estimasi menjadi lebih singkat dan kepuasan pelanggan meningkat.

• Tim AI Berbahasa Jepang oleh Perusahaan Vietnam
  

  Sebuah perusahaan Vietnam meluncurkan tim AI berbahasa Jepang yang menargetkan pasar Jepang. Mereka berhasil mendapatkan proyek seperti proposal desain UI menggunakan AI generatif dan pembangunan chatbot FAQ, serta mencapai tingkat retensi klien yang tinggi.

Other Articles: How Mobile Apps Transformed Business for Pande Putri and OrangeCare Taiwan

Apa yang Dibutuhkan untuk Membangun Kemitraan Strategis di Era AI Generatif Ini?

• Kemampuan untuk Berkolaborasi Sejak Tahap Awal Proyek
  

  Alih-alih menggunakan model tradisional “menerima spesifikasi → menyerahkan produk,” diperlukan pergeseran ke gaya kerja “berpikir bersama, mengusulkan bersama, dan menyempurnakan bersama” sejak tahap perencanaan. Terutama dengan adanya AI generatif, penggunaan yang tepat selama fase desain menjadi kunci keberhasilan suatu proyek.

• Memanfaatkan AI untuk Berbagi Pengetahuan dan Menghindari Ketergantungan pada Individu
  

  Dengan menggunakan AI generatif untuk merangkum dan mengatur notulen rapat, poin-poin spesifikasi penting, dan riwayat pengembangan, informasi tersebut dapat diubah menjadi basis pengetahuan internal bersama. Hal ini membantu mencegah ketergantungan pada individu tertentu dan berkontribusi terhadap stabilitas kualitas.

Other Articles: What Contents Should You Put In Your Company Profile? 7 Necessary Contents You Must Prepare

Ringkasan

Menuju Menjadi “Mitra Offshore yang Dipilih” di Era AI Generatif

Pengembangan offshore ke depannya tidak akan dinilai berdasarkan “biaya rendah,” melainkan berdasarkan “nilai yang diberikan.” Gelombang AI generatif tidak bisa dihindari, dan hanya perusahaan yang tidak hanya menggunakan tetapi juga memanfaatkannya secara strategis yang akan bertahan. Elemen-elemen berikut akan menjadi sangat penting:

• Penerapan prompt engineering dan keterampilan AI
• Kemampuan untuk memberikan usulan dari tahap awal kepada klien
• Kapabilitas dalam bekerja dengan platform no-code dan low-code
• Metode manajemen proyek yang mengasumsikan penggunaan AI generatif
• Pemahaman mendalam tentang budaya dan praktik bisnis Jepang

Masa depan pengembangan offshore akan berkembang menuju “model co-creation” yang didukung oleh tiga pilar: keahlian teknis, pemahaman manusia, dan literasi AI.

Untuk Bisnis Anda di Indonesia, Timedoor dengan Pengalaman 10 Tahun adalah Partner Pilihan Terbaik.

Pengembangan Sistem, Edukasi IT, Edukasi Bahasa Jepang & Penyaluran Talenta, Dukungan Ekspansi Bisnis

Hubungi Kami di Sini

Sedang Mencari Aplikasi Mobile E-commerce untuk Kebutuhan Retail Anda? Pelajari Lebih Lanjut di APPMU.

Glosarium Istilah yang Digunakan dalam Artikel Ini

• AI Generatif
  Teknologi kecerdasan buatan yang secara otomatis menghasilkan konten seperti teks, gambar, dan audio. Contohnya termasuk ChatGPT, Midjourney, dan GitHub Copilot.
• Pengembangan Offshore
  Praktik outsourcing tugas pengembangan perangkat lunak ke perusahaan di negara lain. Ini sering dilakukan untuk mengurangi biaya tenaga kerja atau mendapatkan sumber daya manusia yang terampil.
• Prompt Engineering
  Teknik dalam merancang dan menyesuaikan prompt (instruksi) untuk mendapatkan output optimal dari AI generatif.
• LLM (Large Language Model)
  Model AI yang dilatih dengan data teks dalam jumlah besar. Contohnya termasuk ChatGPT, Claude, dan Gemini.
• No-code / Low-code
  Alat yang memungkinkan pengembangan aplikasi dengan sedikit atau tanpa pengetahuan pemrograman. Alat no-code sepenuhnya bergantung pada operasi GUI, sedangkan alat low-code mungkin memerlukan sedikit pengkodean.
• Bridge System Engineer (Bridge SE)
  Profesional teknis yang berperan sebagai jembatan antara klien dan tim pengembang. Mereka menangani koordinasi spesifikasi dan manajemen proyek sambil menjembatani perbedaan bahasa dan budaya.
• CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery)
  Proses inti DevOps yang mengotomatiskan alur kerja dari pengembangan hingga pengujian dan rilis. Integrasi AI dalam alur kerja ini meningkatkan efisiensi.