I Putu Arka Suryawan- English
- Indonesia
I Putu Arka SuryawanPublished by I Putu Arka Suryawan at Sat May 24 2025
Refleksi dari dua dekade menavigasi tarian halus antara memelihara sistem legacy dan merangkul teknologi mutakhir
Ketika saya pertama kali mulai menulis kode Clipper untuk aplikasi DOS di awal tahun 2000-an, saya tidak pernah membayangkan suatu hari nanti akan merancang sistem AI yang mengubah seluruh operasi bisnis. Namun di sinilah saya sekarang, lebih dari dua dekade kemudian, setelah menyaksikan evolusi teknologi dari aplikasi desktop hingga solusi AI berbasis cloud. Perjalanan ini telah mengajarkan saya satu pelajaran penting: kunci sukses karir teknologi jangka panjang bukan hanya tentang mempelajari teknologi baru—tetapi menguasai seni menyeimbangkan pengelolaan yang sudah ada dengan membangun yang akan datang.
Technical debt bukanlah sekadar istilah yang dilemparkan project manager saat sprint planning. Ini adalah tantangan nyata yang dihadapi setiap organisasi, terutama yang sudah berbisnis lebih dari beberapa tahun. Bayangkan seperti rumah yang sudah Anda tinggali selama puluhan tahun—seiring waktu, Anda melakukan perbaikan cepat, menambah ekstensi, dan menambal sana-sini. Meskipun rumah masih berfungsi, tidak seefisien atau seelegan ketika direnovasi total.
Dalam pengalaman saya bekerja dengan bisnis di berbagai industri, saya melihat bagaimana technical debt terakumulasi dalam pola yang dapat diprediksi. Sistem legacy yang dibangun cepat untuk memenuhi kebutuhan bisnis langsung sering menjadi tulang punggung operasi, bahkan ketika sudah tidak optimal lagi. Tantangannya bukan hanya teknis—tetapi terkait erat dengan operasi bisnis, alur kerja pengguna, dan budaya organisasi.
Yang menarik adalah bagaimana technical debt bervariasi di berbagai jenis organisasi. Startup mungkin mengakumulasi debt dengan memilih pengembangan cepat daripada arsitektur sempurna, sementara enterprise mapan mungkin mewarisi sistem puluhan tahun yang mission-critical tapi sulit dimodifikasi. Kedua skenario memerlukan pendekatan berbeda, namun prinsip dasarnya tetap sama: Anda perlu strategi yang mengakui keterbatasan existing sambil menciptakan jalur perbaikan.
Inilah yang saya pelajari dari mengamati perusahaan naik turun selama dua dekade terakhir: dalam teknologi, berdiam diri sama dengan mundur ke belakang. Bisnis yang berkembang adalah yang terus mengevolusi kemampuan teknis mereka sambil mempertahankan stabilitas operasional. Ini bukan tentang mengadopsi framework terbaru atau mengikuti setiap tren teknologi—tetapi inovasi strategis yang selaras dengan tujuan bisnis.
Ketika saya mengalihkan fokus ke teknologi AI pada 2023, bukan karena AI sedang trending. Tapi karena saya mengenali bahwa bisnis memerlukan cara baru menangani kompleksitas yang meningkat, memahami volume data yang tumbuh, dan memberikan pengalaman personal dalam skala besar. Perusahaan yang merangkul kemampuan ini lebih awal mendapat keunggulan kompetitif signifikan, sementara yang menunda menemukan diri mereka kejar-kejaran.
Inovasi dalam konteks manajemen technical debt berarti selektif dan strategis. Tidak setiap teknologi baru layak diadopsi, dan tidak setiap sistem legacy perlu diganti segera. Seninya terletak pada mengidentifikasi inovasi mana yang akan memberikan nilai paling besar dan sistem existing mana yang bisa ditingkatkan daripada diganti sepenuhnya.
Saya telah melihat organisasi mentransformasi operasi mereka dengan mengimplementasikan solusi AI yang bekerja bersama sistem existing, daripada memerlukan overhaul infrastruktur lengkap. Pendekatan ini memungkinkan inovasi tanpa gangguan masif dan biaya terkait penggantian sistem wholesale.
Selama bertahun-tahun, saya mengembangkan framework untuk mendekati technical debt yang menyeimbangkan pragmatisme dengan kemajuan. Langkah pertama selalu assessment—memahami apa yang Anda kerjakan sebelum memutuskan apa yang perlu diubah. Ini melibatkan tidak hanya evaluasi teknis, tetapi juga memahami dampak bisnis sistem existing dan risiko terkait modifikasi.
Satu pendekatan yang sangat membantu saya adalah pola "strangler fig", di mana fungsionalitas baru dibangun bersama sistem existing, secara bertahap mengambil alih tanggung jawab hingga sistem lama bisa pensiun dengan aman. Metode ini memungkinkan operasi berkelanjutan sambil memungkinkan modernisasi sistematis. Saya berhasil menggunakan pendekatan ini ketika membantu bisnis transisi dari database legacy ke solusi cloud modern.
Strategi kritis lainnya adalah perbaikan incremental. Daripada mencoba overhaul masif, fokus pada membuat perbaikan kecil dan konsisten yang terakumulasi seiring waktu. Ini mungkin melibatkan refactoring jalur kode kritis, meningkatkan dokumentasi, atau menambah automated testing ke komponen yang sebelumnya tidak dites. Perbaikan ini membuat perubahan masa depan lebih mudah sambil mengurangi risiko kegagalan besar.
Mitigasi risiko adalah yang terpenting saat bekerja dengan sistem legacy. Setiap perubahan harus direncanakan dengan hati-hati, dites menyeluruh, dan memiliki prosedur rollback yang jelas. Saya mempelajari pelajaran ini melalui pengalaman—baik transisi sukses dan beberapa situasi menantang yang memperkuat pentingnya persiapan proper dan perencanaan kontingensi.
Mungkin pelajaran paling penting dari perjalanan karir saya adalah bahwa keunggulan teknis bukan hanya tentang keterampilan individu—tetapi menumbuhkan budaya di mana perbaikan berkelanjutan dihargai dan dipraktikkan secara konsisten. Ini berarti menciptakan lingkungan di mana anggota tim merasa diberdayakan untuk menyarankan perbaikan, di mana technical debt dibahas dan diprioritaskan secara reguler, dan di mana mempelajari teknologi baru didorong dan didukung.
Dalam pekerjaan saya saat ini dengan implementasi AI, saya melihat bagaimana tim yang merangkul pembelajaran berkelanjutan lebih siap beradaptasi dengan perubahan teknologi. Mereka lebih nyaman bereksperimen dengan pendekatan baru, lebih efektif mengidentifikasi peluang perbaikan, dan lebih resilient saat menghadapi tantangan teknis.
Membangun budaya ini memerlukan kepemimpinan yang memahami aspek teknis dan bisnis dari keputusan teknologi. Ini berarti mengalokasikan waktu dan sumber daya untuk aktivitas perbaikan, merayakan baik kesuksesan maupun pelajaran dari kegagalan, dan mempertahankan perspektif jangka panjang bahkan saat menghadapi tekanan jangka pendek.
Organisasi paling sukses yang pernah saya ajak bekerja memperlakukan manajemen technical debt dan inovasi sebagai aktivitas komplementer daripada prioritas yang bersaing. Mereka memahami bahwa sistem yang well-maintained menyediakan fondasi stabil untuk inovasi, sementara solusi inovatif dapat membantu mengatasi technical debt lebih efektif daripada pendekatan tradisional.
Melihat ke depan, saya percaya kunci sukses jangka panjang dalam karir teknologi terletak pada mengembangkan perspektif seimbang ini. Baik Anda baru memulai karir atau, seperti saya, merefleksikan pengalaman puluhan tahun, kemampuan mengelola sistem existing sambil merangkul kemungkinan baru akan tetap krusial. Teknologi akan terus berevolusi, tetapi tantangan fundamental menyeimbangkan stabilitas dengan kemajuan akan bertahan.
Masa depan milik mereka yang dapat menjembatani kesenjangan antara apa yang ada dan apa yang bisa ada, menciptakan jalur perbaikan yang menghormati investasi existing sambil membuka pintu ke kemungkinan baru.