Saulius Lazaravičius, VP Produk di Hostinger – Seri Wawancara

Saulius Lazaravičius, VP Produk di Hostinger, adalah pemimpin teknologi dan produk berpengalaman yang kariernya meliputi lebih dari dua dekade di bidang rekayasa perangkat lunak, kewirausahaan, e‑commerce, dan pengembangan produk. Ia memulai karier sebagai insinyur perangkat lunak sebelum ikut mendirikan perusahaan SaaS B2B, di mana ia membantu membangun platform manajemen transportasi dari nol. Kemudian ia membentuk dan memimpin tim pengembangan perangkat lunak di balik BARBORA, salah satu platform e‑commerce bahan makanan terbesar di Baltik, sebelum bergabung dengan NFQ, di mana ia mengelola tim teknologi lintas fungsi dan pengembangan produk klien. Lazaravičius bergabung dengan Hostinger sebagai Kepala Produk pada 2022 dan dipromosikan menjadi VP Produk pada 2024, memperluas tanggung jawabnya dari web hosting dan WordPress terkelola ke portofolio luas yang mencakup infrastruktur inti, VPS, domain, email bisnis, desain produk, pertumbuhan produk, dan produk AI yang sedang berkembang. Karya terbarunya meliputi peluncuran dan pengembangan penawaran email marketing Hostinger serta pengenalan solusi terkelola untuk agen AI sumber terbuka.

Hostinger adalah perusahaan teknologi yang didirikan di Lithuania dan telah berkembang dari penyedia web hosting tradisional menjadi platform berbasis AI yang lebih luas untuk membangun, meluncurkan, dan mengembangkan bisnis online. Didirikan pada 2004, perusahaan ini kini melayani lebih dari 5 juta pengguna di lebih dari 150 negara dan memiliki tim sekitar 900 karyawan. Portofolio produknya mencakup web dan cloud hosting, WordPress terkelola, server pribadi virtual (VPS), domain, email bisnis, e‑commerce, dan alat kreasi berbasis AI. Hostinger semakin menempatkan AI di pusat strateginya, termasuk Hostinger Horizons, yang memungkinkan pengguna membuat dan menerbitkan situs web serta aplikasi web melalui AI percakapan, serta kemampuan AI terintegrasi untuk e‑commerce, dukungan pelanggan, dan agen AI terkelola.

Anda memulai karier sebagai insinyur perangkat lunak, kemudian membangun dan memimpin tim pengembangan, dan kini mengawasi portofolio produk Hostinger yang luas mencakup infrastruktur inti, VPS, domain, pertumbuhan produk, serta solusi terkelola untuk agen AI sumber terbuka. Bagaimana perkembangan tersebut membentuk cara Anda memandang apa yang sebenarnya dibutuhkan pengembang dari AI selain sekadar menghasilkan kode?

Bagi saya, bagian paling menarik dalam pengembangan perangkat lunak tidak pernahlah menulis kode itu sendiri. Melainkan menemukan solusi yang tepat untuk masalah teknis atau pengguna, merumuskan hipotesis, membangun sesuatu di sekitarnya, lalu melihat bagaimana orang benar‑benar menggunakan dan mendapatkan manfaat darinya.

Di masa lalu, banyak waktu pengembang dihabiskan untuk pekerjaan berulang seputar proses tersebut: mencari pustaka dan potongan kode, menghubungkan berbagai komponen, melakukan debug, pengujian, dan memperbaiki masalah kecil sebelum Anda bahkan dapat menilai secara tepat apakah solusi tersebut baik.

AI mengubah keseimbangan itu. Sebagian besar pekerjaan berulang tersebut kini dapat ditangani dengan beberapa perintah, memberi pengembang lebih banyak waktu untuk bagian kreatif: memahami masalah, mengeksplorasi pendekatan berbeda, membuat keputusan produk, dan belajar dari perilaku pengguna yang nyata.

Di sinilah saya melihat nilai terbesar AI bagi pengembang. Bukan sekadar menghasilkan kode lebih cepat. Tetapi menghilangkan lebih banyak pekerjaan wajib namun kurang menarik sehingga pengembang dapat menghabiskan lebih banyak waktu menyelesaikan masalah yang benar‑benar penting.

Alat pemrograman AI telah secara dramatis mengurangi waktu yang diperlukan untuk beralih dari ide ke kode yang berfungsi. Apakah Anda percaya bahwa penyebaran dan manajemen infrastruktur kini menjadi kendala yang lebih besar dalam pengembangan perangkat lunak yang dibantu AI?

Ya, saya rasa hal itu menjadi sumber gesekan utama berikutnya.

AI telah memperpendek waktu antara ide dan kode yang dapat digunakan secara signifikan. Namun begitu kode ada, Anda tetap harus menempatkannya di suatu tempat, mengonfigurasinya dengan benar, menghubungkan layanan, menangani domain dan keamanan, serta menjaga aplikasi tetap berjalan. Jika langkah‑langkah tersebut masih memaksa Anda beralih antara beberapa dasbor, halaman dokumentasi, terminal, dan alat, alur kerja akan kembali melambat.

Kami dapat melihat bahwa pengembang menginginkan kecepatan yang sama dari kode ke produksi seperti yang kini mereka dapatkan dari ide ke kode. Lebih dari 19.000 pelanggan telah mencoba Hostinger Connector, sekitar 1.500 menggunakannya setiap hari, dan mereka menyelesaikan kira‑kira 30.000 hingga 40.000 aksi per hari. Itu merupakan sinyal kuat bahwa penyebaran dan operasi beralih langsung ke alur kerja pengembangan yang dibantu AI.

Hostinger menyatakan bahwa Connector sudah memproses 30.000 hingga 40.000 aksi per hari di seluruh situs web dan layanan. Apa yang sebenarnya diminta pengembang kepada agen AI dalam produksi, dan apakah ada pola penggunaan yang mengejutkan Anda?

Pengembang menggunakan Connector langsung dari alat yang sudah mereka gunakan, seperti VS Code, Antigravity, dan Cursor. Perubahan ini penting karena membawa aksi infrastruktur ke dalam alur pengembangan alih‑alih memaksa pengembang melompat antar dasbor terpisah.

Salah satu kasus penggunaan paling jelas yang kami lihat adalah penyebaran. Lebih dari 14.600 situs unik telah disebarkan melalui MCP, dan penyebaran mingguan meningkat hampir 300 % selama sebulan terakhir.

Selain penyebaran, agen menggunakan Connector untuk mengelola domain dan DNS, berkas situs web, sumber daya server, aturan firewall, kunci SSH, tugas e‑commerce, kampanye email, dan layanan Hostinger lainnya. Pada praktiknya, itu berarti agen dapat beralih dari membantu membangun proyek menjadi benar‑benar menempatkannya secara online dan mengelola layanan di sekitarnya.

Ada perbedaan signifikan antara mengizinkan agen AI menulis kode dan mengizinkannya mengubah catatan DNS, aturan firewall, kunci SSH, atau konfigurasi server. Pengamanan baru apa yang diperlukan begitu agen diberikan tingkat kontrol operasional seperti itu?

Perbedaan utama adalah bahwa agen tidak lagi hanya memberi saran tentang apa yang harus dilakukan. Ia membuat perubahan nyata pada sistem yang aktif, sehingga keamanan dan kontrol menjadi jauh lebih penting.

Itu berarti agen memerlukan batasan izin yang jelas, akses yang aman, dan visibilitas terhadap tindakan yang mereka lakukan. Namun idealnya, pengembang tidak perlu mengelola seluruh kompleksitas itu sendiri.

Itulah pendekatan yang kami ambil dengan Hostinger Connector dan platform agen kami. Platform ini menangani lapisan infrastruktur, akses, dan keamanan di sekitar agen, sehingga pengembang dapat fokus pada apa yang mereka ingin agen lakukan, bukan pada mengonfigurasi dan memelihara segala hal di bawahnya.

“Vibe coding” telah membuat pengembangan perangkat lunak dapat diakses oleh orang yang mungkin memiliki pengetahuan terbatas tentang infrastruktur atau DevOps. Apa yang terjadi ketika pengguna tersebut mulai menyebarkan aplikasi melalui agen tanpa sepenuhnya memahami sistem di bawahnya?

Saya rasa hal ini menambah tanggung jawab pada platform, bukan pada pengguna. Jika AI memungkinkan lebih banyak orang membangun perangkat lunak, kita tidak dapat mengharapkan semua orang menjadi ahli infrastruktur juga.

Platform harus menangani lebih banyak kompleksitas di bawahnya, mulai dari keamanan dan cadangan hingga pemantauan, batas sumber daya, dan pengaturan bawaan yang masuk akal. Pengguna harus memahami apa yang terjadi pada tingkat tinggi, namun tidak perlu memiliki pengetahuan DevOps yang mendalam hanya untuk menempatkan aplikasi secara online dengan aman.

Kami telah melihat pola serupa dengan agen AI. Dengan produk seperti Managed OpenClaw, tantangan bagi banyak pengguna bukanlah apa yang dapat dilakukan agen, melainkan semua yang diperlukan untuk menjalankannya secara andal: hosting, konfigurasi, kunci API, keamanan, dan pemeliharaan. Menghilangkan beban penyiapan tersebut membuat teknologi menjadi jauh lebih dapat diakses.

Saya pikir infrastruktur akan semakin beroperasi dengan cara yang sama. Pengguna harus dapat fokus pada apa yang ingin mereka bangun, sementara platform menangani lebih banyak kompleksitas operasional secara aman di latar belakang.

Agar agen AI dapat mengoperasikan infrastruktur secara andal, seberapa banyak konteks yang dibutuhkannya tentang lingkungan sekitarnya, seperti ketergantungan, sumber daya server, kebijakan keamanan, kredensial, dan perubahan konfigurasi sebelumnya?

Sebuah agen memerlukan konteks yang cukup untuk memahami tidak hanya tugasnya, tetapi juga lingkungan di sekitarnya.

Aksi sederhana seperti mengubah catatan DNS, memulai ulang server, atau menyebarkan versi baru dapat memengaruhi bagian lain dari sistem. Oleh karena itu agen harus memiliki akses ke informasi terstruktur tentang sumber daya yang mereka operasikan: apa yang telah disebarkan, apa yang bergantung padanya, sumber daya apa yang tersedia, izin apa yang dimiliki agen, dan apa yang terjadi sebelumnya.

Pada saat yang sama, lebih banyak konteks tidak berarti akses tak terbatas. Agen hanya boleh menerima informasi dan izin yang memang diperlukan untuk menyelesaikan tugas dengan aman. Memberikan agen akses berlebih hanya karena konteks lebih banyak dapat membuatnya lebih pintar namun merupakan pertukaran yang salah.

Di mana persetujuan manusia harus tetap wajib? Apakah ada kategori aksi infrastruktur yang Anda percayai dapat dilakukan agen AI secara mandiri dan yang lain harus selalu memerlukan otorisasi manusia secara eksplisit?

Saya percaya agen AI dapat beroperasi secara mandiri, selama sistem dikonfigurasi dengan tepat sejak awal.

Alih‑alih mengandalkan satu agen untuk melakukan semuanya, agen‑agen berbeda dapat memiliki tanggung jawab yang berbeda. Satu dapat menangani pemrograman dan penyebaran, yang lain dapat menguji hasilnya, yang ketiga dapat memantau sistem dan mengeluarkan peringatan, dan yang lain dapat meningkatkan masalah ketika ada yang tidak beres.

Dalam pengaturan itu, manusia tidak perlu menyetujui setiap tindakan individu. Perannya adalah mengawasi seluruh sistem agen: menetapkan aturan, mengatur izin yang tepat, memantau cara kerja agen bersama, dan terus meningkatkan pengaturan seiring waktu.

Jadi bagi saya, pertanyaan kunci bukan tentang tindakan individu mana yang selalu memerlukan persetujuan manusia, melainkan apakah sistem secara keseluruhan telah dirancang dengan pemeriksaan, tanggung jawab, dan jalur eskalasi yang tepat.

Seiring lingkungan pengembangan semakin menjadi antarmuka untuk menyebarkan aplikasi, mengelola domain, mengonfigurasi server, dan mengendalikan layanan eksternal, apakah Anda memperkirakan batas tradisional antara IDE, platform DevOps, dan konsol manajemen cloud akan menghilang?

Saya memperkirakan batas‑batas tersebut akan menjadi sangat kabur, meskipun saya tidak berpikir semua antarmuka khusus akan menghilang.

Saat ini, pengembang sering berpindah antara IDE, dasbor hosting, panel domain, terminal, dan beberapa layanan eksternal hanya untuk menempatkan satu aplikasi ke produksi. Agen AI dapat menghubungkan banyak langkah tersebut dan membawanya ke dalam lingkungan tempat pengembang sudah bekerja.

Itu tidak berarti dasbor atau alat manajemen cloud akan menghilang. Mereka tetap berguna untuk konfigurasi dan pengawasan yang lebih mendalam. Namun untuk banyak tugas sehari‑hari, pengembang mungkin tidak lagi perlu memikirkan antarmuka mana yang harus dibuka selanjutnya.

Pengalaman menjadi lebih tentang tugas yang ingin Anda selesaikan dan kurang tentang alat mana yang secara tradisional memiliki tugas tersebut.

Agen AI berpotensi membuat perubahan infrastruktur jauh lebih cepat daripada manusia, namun mereka juga dapat membuat kesalahan dengan kecepatan mesin. Seberapa penting kemampuan seperti jejak audit, mekanisme rollback, batas izin, dan pemantauan berkelanjutan ketika pengembangan berbasis agen semakin matang?

Kemampuan‑kemampuan ini akan menjadi esensial ketika agen mengambil lebih banyak pekerjaan operasional.

AI dapat membuat perubahan infrastruktur jauh lebih cepat daripada manusia, yang berguna ketika semuanya berjalan lancar. Namun kecepatan yang sama juga dapat membuat kesalahan menyebar jauh lebih cepat. Karena itu pengguna perlu mengetahui apa yang berubah, apa yang diizinkan agen akses, dan bagaimana memulihkan jika ada yang salah.

Jejak audit, batas izin, pemantauan, dan mekanisme rollback adalah hal‑hal yang membuat otomatisasi semacam itu dapat dipercaya.

Seiring agen menjadi lebih canggih, saya rasa kualitas pengamanan ini akan sama pentingnya dengan kecerdasan agen itu sendiri.

Ke depan, apakah Anda berpikir platform pengembangan AI yang unggul akan menjadi yang memiliki model pemrograman terbaik, atau apakah keunggulan kompetitif akan semakin berasal dari memberikan agen akses aman ke infrastruktur, alat, konteks organisasi, dan sistem produksi?

Kualitas model pemrograman tetap akan penting, namun saya tidak berpikir itu cukup sendiri.

Setelah model menjadi baik dalam menghasilkan kode, pertanyaan yang lebih besar adalah apa yang terjadi selanjutnya. Dapatkah agen menyebarkan aplikasi? Dapatkah ia menghubungkan layanan yang tepat, memahami lingkungan, membuat perubahan dengan aman, dan memverifikasi bahwa semuanya berfungsi?

Di sinilah akses ke infrastruktur, alat, izin, dan konteks menjadi jauh lebih penting.

Saya pikir platform pengembangan AI terkuat akan menggabungkan model yang baik dengan akses aman ke sistem di sekitar kode. Nilai sebenarnya bukan sekadar membantu seseorang menulis perangkat lunak lebih cepat, melainkan membantu mereka beralih dari ide ke produk yang berfungsi dengan lebih sedikit langkah di antaranya.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang berbagai solusi hosting yang ditawarkan sebaiknya mengunjungi Hostinger.