I Putu Arka Suryawan- English
- Indonesia
I Putu Arka SuryawanPublished by I Putu Arka Suryawan at Sat May 24 2025
Melihat kembali perjalanan saya dari menulis kode Clipper untuk aplikasi DOS di awal tahun 2000-an hingga merancang sistem AI saat ini, saya takjub dengan transformasi lanskap teknologi yang begitu drastis. Namun, yang paling mengejutkan adalah bagaimana prinsip-prinsip fundamental yang saya pelajari puluhan tahun lalu terus menjadi fondasi dari semua yang saya lakukan di bidang kecerdasan buatan.
Nama saya I Putu Arka Suryawan, dan saya telah berkecimpung di bidang teknologi selama lebih dari dua dekade. Lahir pada Januari 1981 dalam keluarga pendidik dan pengusaha, saya selalu membawa rasa tanggung jawab yang mendalam untuk terus belajar dan berinovasi. Ketika saya membuat keputusan sadar pada tahun 2022 untuk mengalihkan karier saya ke teknologi AI, saya tidak tahu betapa mendalam hal itu akan mengubah tidak hanya jalur profesional saya, tetapi seluruh perspektif saya tentang pemecahan masalah.
Pada tahun 2022, saya telah memantapkan diri sebagai profesional teknologi berpengalaman dengan keahlian yang mencakup pengembangan software, infrastruktur cloud, dan digital marketing. Saya merasa nyaman dengan pengetahuan saya dan sukses dalam proyek-proyek yang saya kerjakan. Tapi ada perasaan yang terus mengganggu bahwa saya melewatkan sesuatu yang lebih besar – sesuatu yang bisa memperkuat dampak dari semua yang telah saya pelajari.
Titik balik datang ketika saya menyaksikan langsung bagaimana AI mulai mentransformasi bisnis di sekitar saya. Saya melihat perusahaan-perusahaan mengotomatisasi tugas-tugas rutin yang sebelumnya menghabiskan berjam-jam upaya manusia, mendapatkan wawasan dari data yang sebelumnya membutuhkan waktu berminggu-minggu untuk dianalisis oleh tim, dan memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dalam skala yang tampak mustahil beberapa tahun sebelumnya.
Saya menyadari bahwa AI bukan hanya tren teknologi lainnya – ini menjadi fondasi di mana generasi berikutnya dari solusi perangkat lunak akan dibangun. Pertanyaannya bukan apakah saya harus belajar AI; melainkan seberapa cepat saya bisa menguasainya tanpa kehilangan keahlian berharga yang sudah saya kembangkan.
Memulai perjalanan AI saya pada tahun 2022 adalah pengalaman yang merendahkan hati sekaligus menggembirakan. Di sini saya, seseorang yang telah memprogram selama lebih dari dua dekade, tiba-tiba merasa seperti pemula lagi. Terminologinya berbeda, pendekatannya tidak familiar, dan fondasi matematisnya mengharuskan saya untuk membersihkan konsep-konsep yang tidak saya sentuh sejak universitas.
Fondasi Matematika: Meskipun saya nyaman dengan logika pemrograman, menyelami aljabar linear, statistik, dan kalkulus untuk machine learning terasa seperti belajar bahasa baru. Saya menghabiskan malam-malam yang tak terhitung untuk mempelajari kembali konsep matematika yang saya pikir tidak akan pernah saya butuhkan lagi.
Perubahan Pola Pikir: Pemrograman tradisional mengikuti pendekatan deterministik – Anda menulis instruksi eksplisit untuk setiap skenario. Pengembangan AI, bagaimanapun, melibatkan pelatihan model untuk mengenali pola dan membuat prediksi. Pemikiran probabilistik ini memerlukan perubahan fundamental dalam pendekatan pemecahan masalah saya.
Ekosistem Tool: Ekosistem pengembangan AI sangat berbeda dari yang biasa saya gunakan. Library Python seperti TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn menjadi teman baru saya, menggantikan lingkungan pengembangan familiar yang telah saya kuasai selama bertahun-tahun.
Pendekatan Data-Sentris: Tidak seperti pengembangan tradisional di mana kode adalah raja, proyek AI berputar di sekitar data. Belajar berpikir tentang kualitas data, preprocessing, feature engineering, dan data pipeline menjadi keterampilan penting yang harus saya kembangkan.
Terobosan pertama datang sekitar tiga bulan dalam perjalanan belajar saya. Saya telah berjuang dengan proyek segmentasi pelanggan, mencoba menerapkan pendekatan berbasis aturan tradisional. Ketika saya akhirnya membiarkan algoritma machine learning menemukan pola dalam data yang tidak bisa saya lihat secara manual, hasilnya revolusioner. Model mengidentifikasi segmen pelanggan yang tim bisnis kami tidak pernah pertimbangkan, yang menghasilkan peningkatan 23% dalam efektivitas kampanye marketing.
Momen itu mengajarkan saya pelajaran berharga: AI bukan tentang menggantikan kecerdasan manusia – ini tentang menguatkannya. Peran saya bergeser dari menjadi satu-satunya pemecah masalah menjadi mitra kolaboratif dengan sistem cerdas.
Sepanjang transisi saya, saya menemukan beberapa sumber daya yang terbukti sangat berharga. Izinkan saya berbagi yang membuat perbedaan terbesar:
Kursus Machine Learning Coursera oleh Andrew Ng: Ini adalah fondasi saya. Kemampuan Andrew untuk menjelaskan konsep kompleks dalam istilah sederhana membuat aspek matematis machine learning dapat diakses oleh seseorang dengan latar belakang pemrograman seperti saya.
Fast.ai: Pendekatan praktis Jeremy Howard sesuai dengan gaya belajar saya. Alih-alih terjebak dalam teori, Fast.ai menunjukkan kepada saya cara membangun model yang berfungsi dengan cepat dan memahami teori melalui aplikasi.
Kaggle Learn: Mikro-kursus di Kaggle sempurna untuk mempelajari teknik spesifik dengan cepat. Plus, lingkungan kompetitif di Kaggle mendorong saya untuk terus meningkatkan keterampilan.
"Hands-On Machine Learning" oleh Aurélien Géron: Buku ini menjadi alkitab saya. Ini menyeimbangkan pemahaman teoritis dengan implementasi praktis dengan sempurna, membuatnya ideal untuk seseorang yang beralih dari pengembangan tradisional.
"The Hundred-Page Machine Learning Book" oleh Andriy Burkov: Ketika saya membutuhkan referensi cepat atau ingin memahami konsep secara ringkas, buku ini sangat berharga.
Meetup AI Lokal: Terhubung dengan profesional lain yang mengalami transisi serupa memberikan motivasi dan wawasan praktis yang tidak bisa ditawarkan kursus online mana pun.
Proyek GitHub: Berkontribusi pada proyek AI open-source membantu saya memahami aplikasi dunia nyata dan praktik terbaik.
Salah satu kekhawatiran terbesar saya ketika memulai perjalanan AI adalah apakah keterampilan pemrograman tradisional saya akan menjadi usang. Saya senang melaporkan bahwa yang terjadi adalah sebaliknya. Latar belakang pengembangan konvensional saya menjadi salah satu aset terbesar saya di ruang AI.
Kualitas dan Maintainability Kode: Banyak data scientist menulis kode yang berfungsi tetapi tidak maintainable. Latar belakang saya dalam software engineering berarti saya bisa membangun sistem AI yang tidak hanya akurat tetapi juga scalable, maintainable, dan siap produksi.
Arsitektur Sistem: Memahami cara mendesain sistem yang robust membantu saya merancang solusi AI yang dapat menangani kompleksitas dunia nyata, bukan hanya dataset laboratorium.
Debugging dan Problem-Solving: Pendekatan debugging sistematis yang saya pelajari dalam pemrograman tradisional terbukti sangat berharga ketika model AI tidak berperforma sesuai harapan.
Pengalaman saya dengan database memberi saya keunggulan signifikan dalam memahami data pipeline, masalah kualitas data, dan pentingnya arsitektur data yang tepat dalam proyek AI.
Setelah bekerja pada aplikasi yang menghadap pengguna, saya membawa perspektif user-centric ke proyek AI. Ini membantu saya membangun solusi AI yang benar-benar memecahkan masalah nyata daripada hanya mendemonstrasikan kemampuan teknis.
Sejak 2023, saya telah mampu menerapkan pengetahuan AI saya untuk memecahkan masalah bisnis nyata. Berikut beberapa proyek yang menunjukkan bagaimana keterampilan pengembangan tradisional meningkatkan implementasi AI:
Saya mengembangkan sistem analitik prediktif untuk klien manufaktur yang menurunkan biaya inventori sebesar 18% sambil meningkatkan keandalan pengiriman. Latar belakang pemrograman tradisional saya sangat penting dalam mengintegrasikan model AI dengan sistem ERP yang ada dan memastikan pemrosesan data real-time.
Untuk klien e-commerce, saya membangun sistem rekomendasi yang meningkatkan engagement pelanggan sebesar 34%. Proyek ini memerlukan tidak hanya keahlian machine learning, tetapi juga pemahaman solid tentang web services, optimasi database, dan desain user interface – semua keterampilan dari latar belakang pengembangan tradisional saya.
Saya mengimplementasikan solusi natural language processing yang menangani 67% pertanyaan pelanggan secara otomatis. Keberhasilan proyek ini sangat bergantung pada kemampuan saya untuk mengintegrasikan model AI dengan platform customer service yang ada dan memastikan pengalaman pengguna yang seamless.
Merenungkan perjalanan transisi saya, ada beberapa wawasan yang ingin saya pahami dari awal:
Awalnya saya terjebak mempelajari setiap algoritma dan teknik. Yang mempercepat pertumbuhan saya adalah fokus pada masalah bisnis nyata dan kemudian mempelajari teknik AI yang dibutuhkan untuk memecahkannya.
Saya menghabiskan bulan-bulan menyempurnakan arsitektur model sebelum menyadari bahwa 80% keberhasilan proyek AI berasal dari memiliki data berkualitas dan preprocessing yang tepat. Disiplin pengembangan tradisional saya dalam manajemen data ternyata lebih berharga daripada yang saya sadari awalnya.
Pengalaman saya dengan praktik DevOps diterjemahkan langsung ke MLOps. Memahami CI/CD, monitoring, dan deployment pipeline memberi saya keunggulan signifikan dalam mengoperasionalkan model AI.
Proyek AI melibatkan lebih banyak manajemen stakeholder dan alignment bisnis daripada proyek pengembangan tradisional. Keterampilan komunikasi dan pemahaman bisnis saya menjadi lebih penting daripada kemampuan teknis saya.
Saat saya menulis ini pada tahun 2025, perjalanan saya ke AI terus berkembang. Bidang ini bergerak begitu cepat sehingga apa yang saya pelajari pada 2022 sudah terasa seperti sejarah kuno. Tapi itulah yang membuat bidang ini menyenangkan – selalu ada sesuatu yang baru untuk dipelajari, selalu ada solusi yang lebih elegan untuk ditemukan.
Saat ini saya sedang menjelajahi large language model dan aplikasinya dalam otomasi bisnis, sambil juga mendalami computer vision untuk aplikasi industri. Keterampilan dasar dari latar belakang pengembangan tradisional saya terus melayani saya dengan baik, sementara keahlian AI saya membuka pintu ke solusi yang tidak pernah saya bayangkan mungkin.
Jika Anda seorang developer tradisional yang mempertimbangkan transisi ke AI, berikut saran saya:
Rangkul Mindset Pemula: Terima bahwa Anda akan merasa seperti pemula lagi, dan itu tidak apa-apa. Kurva pembelajaran curam tetapi dapat dikelola.
Manfaatkan Skill yang Ada: Jangan remehkan latar belakang pemrograman tradisional Anda. Ini adalah aset berharga yang akan membedakan Anda dari data scientist murni.
Fokus pada Aplikasi: Belajar dengan membangun proyek nyata, bukan hanya mengikuti tutorial. Terapkan AI pada masalah yang Anda pahami dari pengalaman sebelumnya.
Tetap Terhubung: Bergabunglah dengan komunitas AI dan temukan mentor. Bidang ini kolaboratif, dan orang lain bersemangat membantu pendatang baru.
Bersabar dengan Diri Sendiri: Transisi membutuhkan waktu. Saya masih belajar hal-hal baru setiap hari, dan itu bagian dari kegembiraan.
Beralih dari pengembangan tradisional ke AI telah menjadi salah satu keputusan paling bermanfaat dalam karier saya. Ini telah menghidupkan kembali passion saya untuk teknologi dan membuka kemungkinan yang tidak pernah saya bayangkan. Kombinasi disiplin pemrograman tradisional dengan kemampuan AI telah memungkinkan saya membangun solusi yang memiliki dampak nyata pada bisnis dan pengguna.
Masa depan milik mereka yang dapat menjembatani kesenjangan antara sistem yang mapan dan teknologi yang muncul. Sebagai developer tradisional, kita memiliki fondasi untuk membangun solusi AI yang tidak hanya inovatif, tetapi juga praktis, scalable, dan berharga.
Perjalanan Anda ke AI mungkin berbeda dari saya, tetapi saya yakin bahwa latar belakang pengembangan tradisional Anda akan menjadi aset, bukan liability. Dunia membutuhkan praktisi AI yang memahami prinsip software engineering, dan itulah yang bisa Anda tawarkan.
Transisinya tidak mudah, tetapi benar-benar worth it. Selamat datang di masa depan pengembangan software – di mana keterampilan tradisional bertemu kecerdasan buatan untuk menciptakan sesuatu yang benar-benar luar biasa.