Kita berada di titik balik dalam pengembangan perangkat lunak. Diskusi sering kali berkisar tentang yang mana AI mana yang menulis kode terbaik (Claude vs. ChatGPT) atau di mana di mana AI harus berada (IDE atau CLI). Tetapi itu adalah diskusi yang salah.
Masalah sebenarnya bukanlah generasi dari kode. Masalah sebenarnya adalah validasi darinya.
Jika kita merangkul AI sebagai “Vibe Coders” – di mana kita memberikan niat dan AI melakukan eksekusi – kita menciptakan aliran besar perangkat lunak baru. Sekelompok agen AI dapat menghasilkan lebih banyak kode dalam satu menit daripada yang dapat ditinjau oleh pengembang senior dalam seminggu. Manusia telah menjadi hambatan (bottleneck).
Solusinya bukan lebih manusia. Solusinya adalah Otoritas Desain AI.
Secara tradisional, "Otoritas Desain" adalah sekelompok kecil arsitek yang bertemu seminggu atau sebulan sekali untuk menyetujui atau menolak suatu desain. Di dunia pengembangan AI berkecepatan tinggi model itu sudah usang secara menyedihkan. Terlalu lambat dan terlalu reaktif.
Jika kita beralih ke “Kode yang Dapat Dibuang” – perangkat lunak yang tidak kita refaktor tanpa akhir, tetapi kita buang dan hasilkan kembali ketika persyaratan berubah – maka peran kita berubah secara fundamental. Kita bukan lagi tukang batu yang meletakkan batu demi batu. Kita adalah arsitek pabrik yang mencetak dinding.
Tetapi siapa yang mengontrol apakah dinding-dinding itu lurus?
Otoritas Desain AI bukanlah seseorang, melainkan sebuah alur kerja. Sebuah “Tantangan” di mana setiap baris kode yang dihasilkan harus berjuang melewatinya untuk mencapai produksi. Proses ini tidak menggantikan peninjauan kode manusia dengan tidak ada, melainkan dengan sesuatu lebih baik.
Ini bekerja dalam tiga lapisan:
1. Kekuasaan Eksekutif (Generasi)
Kami tidak meminta satu AI untuk memberikan solusi, kami meminta tiga. Kami membiarkan Gemini 3, GPT-5, dan model sumber terbuka (seperti Llama) bekerja secara paralel pada masalah yang sama. Ini mencegah pandangan terowongan dan mengatasi "kemalasan" yang terkadang dialami LLM. Pendekatan ini juga diteliti secara ilmiah dan menunjukkan bahwa Anda dapat mencegah halusinasi AI dan membangun rantai yang sangat panjang tanpa kesalahan
2. Filter Keras (Hukum)
Tidak ada ruang untuk diskusi di sini. Kode harus terkompilasi. Linter tidak boleh mengeluh. Dan yang terpenting: Uji Kotak Hitam harus berhasil. Kami tidak menguji apakah fungsi tersebut bekerja secara internal (itu bisa memanipulasi AI), kami menguji apakah sistem melakukan apa yang seharusnya dilakukan dari luar. Tes gagal? Langsung buang ke tempat sampah.
3. Filter Lunak (Juri AI)
Inilah inovasi sesungguhnya. Solusi yang tersisa disajikan kepada “AI Pemungutan Suara” khusus. Agen ini tidak menulis kode, tetapi membaca kode. Ia dilatih berdasarkan prinsip arsitektur kami, persyaratan keamanan (OWASP, ISO), dan aturan kepatuhan (EU AI Act).
Ia menyimpulkan: “Solusi A lebih cepat, tetapi Solusi B lebih aman dan lebih mengikuti arsitektur layanan mikro kami.”
Pemenang melangkah ke produksi.
Model ini memaksakan pemisahan kekuasaan yang sering kali hilang dalam banyak tim.
project-description.md, rules.md en principles.md), persyaratan keras. Arsitek menentukan apa kami membangun dan mengapa.
Ini membebaskan kita dari tirani kesalahan sintaks dan memungkinkan kita untuk fokus pada apa yang kita kuasai: Pemikiran sistem. Penemuan kebenaran. Struktur dan pengambilan keputusan.
Pertanyaannya bukan apakah AI dapat menulis kode kita. Itu sudah diputuskan. Kode sebagian besar bersifat sekali pakai.
Pertanyaannya adalah: Apakah Anda berani mengambil kendali atas pelaksanaan membiarkannya pergi, untuk dengan demikian kendali atas kualitas didapatkan kembali?