Ketimpangan pelatihan dan peran pengembang Indonesia yang dominan
Kemudian, ada aspek lain yang tak kalah penting: akses ke pelatihan dan pengembangan kemampuan terkait penggunaan AI pengembang. Sebagian besar pengembang, yakni 71%, mengaku belajar secara mandiri melalui tutorial, proyek pribadi, atau komunitas online, sedangkan hanya 28% yang mendapatkan pelatihan formal dari perusahaan.
Lebih jauh, akses pelatihan resmi tidak merata antar negara: misalnya, pengembang di Singapura hampir dua kali lebih mungkin mendapat program pelatihan formal dibanding yang di Vietnam.
Baca Juga :
Di sisi yang lebih cerah, pengembang Indonesia muncul sebagai salah satu yang paling progresif dalam pemanfaatan AI. Penggunaannya bukan hanya terbatas pada chat-based LLM; misalnya 78,9% melaporkan memakai IDE terintegrasi AI seperti Cursor dalam enam bulan terakhir, dan 90,1% menggunakan LLM seperti ChatGPT. Ini menempatkan Indonesia dalam kelompok pengembang paling aktif dalam konteks AI.
Dengan demikian, para pengembang Indonesia tidak hanya adopsi, tetapi juga adaptasi cepat 87% telah menyesuaikan rencana belajar atau karier mereka untuk era AI, dan 62% berharap AI akan membuka peluang karier yang lebih luas.
Artinya, ada semangat dari sisi individu untuk maju meskipun organisasi terkadang belum mampu mengejar. Yang menarik: pengembangan AI pengembang dalam konteks individual bergerak lebih cepat daripada organisasi bisa beradaptasi.
Baca Juga :
Implikasi dan arah perkembangan berikutnya untuk pengembang AI Asia Tenggara
Dengan semua temuan tersebut, jelas bahwa lanskap penggunaan AI pengembang di Asia Tenggara dan India memasuki era baru yang kini bukan hanya soal “apakah kita pakai?” tapi “bagaimana kita pakai dengan baik?”. Adopsi memang tinggi, namun keandalan, standarisasi, dan pemerataan pelatihan masih perlu diperkuat.
Menurut pernyataan Idan Zalzberg, CTO Agoda:
“Artificial intelligence is reshaping how developers across Southeast Asia and India build, learn, and collaborate. What began as a way to speed up tasks like writing, testing, or debugging code has grown into a broader shift in how software is built…”
Baca Juga :
Lebih lanjut, ia menekankan bahwa:
“In this region, AI use is mainstream but still uneven. Developers are approaching AI with pragmatism – accelerating work, maintaining quality, and experimenting thoughtfully rather than replacing skill or judgement.”
Dengan kata lain, aspek penggunaan AI pengembang di kawasan ini tak bisa dilihat hanya dari statistik tinggi saja—ada elemen manusia, proses, pengawasan, dan ekosistem yang ikut menentukan keberhasilan. Laporan menyebut bahwa peluang terbesar ada pada bagaimana perusahaan dan organisasi mendukung upaya bottom-up pengembang dengan struktur formal, kebijakan AI, dan pelatihan yang merata.
Baca Juga :
Jika tidak, maka meskipun tingkat pemakaian tinggi, hasilnya bisa “terjadi” tetapi tak “terpola” atau “terukur”. Dengan demikian, transformasi dari adopsi ke kematangan adalah tantangan berikutnya.
