5 Langkah untuk Sukses Mengintegrasikan Agen AI ke dalam Pengembangan Produk

Agen AI telah menjadi bagian integral dari pengembangan di banyak perusahaan TI, menjanjikan proses yang lebih cepat, lebih sedikit kesalahan, dan membebaskan pengembang dari tugas-tugas rutin. Tetapi apakah mereka benar-benar seefektif yang diklaim oleh penciptanya?

At WaitesKami mengembangkan dan memelihara produk yang menggunakan teknologi IIoT, ML, AI, dan cloud untuk mendeteksi penyimpangan dalam kinerja peralatan industri dan mencegah kegagalan. Tim saya telah memperoleh pengalaman langsung dalam mengintegrasikan teknologi-teknologi tersebut. Agen Copilot GitHub dan alat-alat lainnya ke dalam alur kerja harian.

Dalam kolom ini, saya ingin berbagi pengalaman kami dan menguraikan langkah-langkah yang dapat membantu mengimplementasikan agen AI ke dalam proses rutin sehingga mereka menjadi asisten sejati dan bukan sumber masalah.

Apakah agen AI benar-benar mempercepat pengembangan?

Agen AI Sering kali dipromosikan sebagai pengembang yang hampir otonom: mereka dapat menulis kode, membuat pengujian, melakukan tinjauan kode, mengoptimalkan kinerja, dan bahkan membuat prototipe aplikasi lengkap. Misalnya, GitHub Copilot Agent dapat menganalisis struktur proyek, beradaptasi dengan gaya pengembang, dan mengusulkan solusi siap pakai — mulai dari pengujian unit hingga refactoring.

Berdasarkan pengalaman tim saya, Replit Agent unggul dalam membuat proyek demo yang dapat digunakan untuk memvalidasi ide bisnis. GitHub Copilot Agent berkinerja baik dalam proyek frontend menggunakan Node.js, TypeScript, dan JavaScript: agen menangani tinjauan kode, menulis pengujian, dan memberikan komentar pada Pull Request, memungkinkan pemimpin tim untuk dengan cepat meninjau dan menyetujui perubahan. Produktivitas meningkat secara signifikan: pengujian dan tinjauan lebih cepat, dan pengembang menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas-tugas rutin.

Pada saat yang sama, proyek backend dalam PHP atau Python menunjukkan hasil yang kurang konsisten: agen mengalami kesulitan dengan kode lama, file besar, atau arsitektur non-standar, terkadang menghasilkan kesalahan yang menyebabkan pengujian gagal.

Saya setuju bahwa agen AI memiliki potensi yang sangat besar, tetapi saya tidak percaya mereka dapat menggantikan pengembang saat ini. Mereka adalah asisten yang mempercepat pekerjaan, tetapi mereka membutuhkan pengawasan manusia secara terus-menerus — terutama mengingat standar keamanan seperti ISO/IEC 27001 atau SOC2. Jika Anda ingin agen secara signifikan meningkatkan produktivitas tim, kuncinya adalah konfigurasi yang tepat dan pelatihan tim Anda untuk menggunakannya secara efektif.

Langkah-langkah praktis untuk integrasi

Tanpa integrasi, pelatihan, dan pengawasan yang tepat, agen AI dengan cepat menjadi tugas tanpa akal. Pengalaman kami di Waites Hal ini terkonfirmasi. Ketika kami pertama kali menghubungkan GitHub Copilot Agent ke lingkungan kerja kami, beberapa minggu pertama terasa menantang. Saat agen beradaptasi dengan gaya setiap pengembang dan proyek, agen tersebut menghasilkan banyak kesalahan. Kemudian, setelah kami memahami cara kerja agen, menyediakan semua akses yang diperlukan, dan menghasilkan file dengan instruksi, standar pengkodean, dan diagram arsitektur tingkat tinggi dari dependensi layanan, kami dapat membangun operasi yang lancar dan tanpa gangguan.

Berikut rekomendasi saya bagi mereka yang baru memulai perjalanan ini:

1. Tetapkan tujuan dan tetapkan metrik dasar.

Sebelum memulai proyek percontohan, penting untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang mengapa Anda membutuhkan agen: untuk mengurangi waktu peninjauan, mengotomatiskan pengujian, atau mengurangi jumlah bug. Tanpa KPI, tim tidak akan dapat membuktikan nilai agen tersebut, dan proyek mungkin akan berakhir "tidak ada kemajuan".

Buat metrik dasar: waktu rata-rata per tugas, jumlah bug dalam QA, persentase tugas berulang. Misalnya, ini memungkinkan kami untuk mengukur waktu rata-rata untuk tinjauan kode dan jumlah koreksi setelah tinjauan pertama.

2. Mengintegrasikan agen ke dalam alur kerja

Agen AI perlu berada di tempat tim bekerja: GitHub, Jira, Slack, atau IDE — bukan di "sandbox" terpisah. Jika tidak, tidak ada yang akan menggunakannya dalam rilis sebenarnya, dan saran-saran yang diberikannya akan menjadi usang.

Saya merekomendasikan untuk menghubungkan agen ke CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, dll.) sehingga dapat membuat PR, memberikan komentar pada build, dan menanggapi event kode. Pada WaitesKami melakukan ini secara bertahap: Copilot Agent diintegrasikan ke GitHub untuk membuat Pull Request dan disematkan ke dalam alur kerja peninjauan. Awalnya, agen memeriksa hasilnya, dan kemudian pemimpin tim memvalidasinya.

3. Ajarkan orang cara berinteraksi dengan agen.

Agen bukanlah tombol ajaib — ini adalah alat yang membutuhkan petunjuk yang tepat dan verifikasi hasil. Tanpa mempersiapkan tim, sebagian orang akan mengabaikan agen tersebut, sementara yang lain mungkin terlalu mempercayainya, yang menyebabkan kesalahan pengkodean.

Lakukan orientasi singkat: ajarkan pengembang untuk membingkai tugas sebagai tindakan (“buat pengujian,” “refaktor ini”) daripada pertanyaan. Pada WaitesAwalnya, kami memberi agen waktu untuk "beradaptasi" dengan gaya masing-masing pengembang. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, Copilot Agent baru mulai bekerja secara efektif sekitar seminggu setelah menganalisis struktur proyek — DTO, layanan, penyedia, dan model. Setelah itu, produktivitas tim meningkat secara signifikan, dan pengujian serta tinjauan kode menjadi jauh lebih cepat.

4. Memastikan keamanan dan kebijakan

Agen dapat secara tidak sengaja mengirim data internal ke API eksternal atau menyisipkan Cuplikan kode dengan lisensi yang tidak kompatibel. Untuk mencegah kebocoran data atau masalah hukum, buat kebijakan AI internal. Kebijakan ini harus menentukan data mana yang tidak boleh dimasukkan ke dalam agen (kunci, kata sandi, data klien), bagaimana kode ditinjau, dan siapa yang bertanggung jawab atas rilis.

At WaitesKami mengatasi hal ini pada tingkat arsitektur: semua alat dengan akses kode berjalan di dalam lingkungan perusahaan (Gemini Enterprise, GitHub Copilot dengan pembatasan API). Untuk proyek-proyek sensitif, kami menggunakan lingkungan terisolasi yang terpisah — mirip dengan cara kami menangani pengujian basis data baru — untuk menghindari kebocoran data. Selain itu, kami mengikuti prinsip-prinsip keamanan informasi sesuai ISO/IEC 27001, yang berarti semua output selalu divalidasi oleh manusia.

5. Rencanakan skalabilitas sejak awal.

Jika proyek percontohan berhasil, Anda memerlukan rencana untuk meluncurkan agen tersebut ke tim lain. Tanpa itu, agen tersebut tetap menjadi "mainan" bagi satu kelompok saja, tanpa dampak sistemik.

Saya merekomendasikan untuk membuat platform internal dengan templat yang mudah digunakan, integrasi, dan panduan. Tambahkan fitur secara bertahap — mulai dari pengujian hingga CI/CD dan dokumentasi.

Kesimpulan

Menerapkan agen AI bukanlah tentang "tombol ajaib"; ini adalah pendekatan sistematis yang mengubah kekacauan menjadi efisiensi. Pengalaman kami di Waites Hal ini menunjukkan bahwa dengan integrasi, pelatihan, dan fokus pada keamanan yang tepat, agen dapat secara signifikan mempercepat pekerjaan, mengurangi bug, dan membebaskan waktu untuk menghasilkan ide-ide baru. Mulailah dengan proyek percontohan, ukur hasilnya, lalu perluas skalanya. AI akan menjadi alat yang lebih ampuh di masa depan, tetapi ingat: faktor kunci keberhasilan adalah orang-orang yang mengelola teknologi ini. Jika tim Anda siap, jangan ragu — agen AI sudah ada di sini, siap membantu bisnis Anda berkembang.