TEKNOBUZZ – Adopsi artificial intelligence (AI) di kalangan pengembang perangkat lunak Indonesia terus menguat. Namun, ketika AI mulai bergeser dari sekadar asisten coding menjadi AI agent yang mampu menjalankan pekerjaan secara lebih otonom, persoalan baru muncul: biaya.
Temuan tersebut terungkap dalam AI Developer Report 2026 yang dirilis Agoda. Studi ini menunjukkan bahwa kepercayaan pengembang Indonesia terhadap AI tetap tinggi, tetapi efisiensi biaya menjadi salah satu pertimbangan utama ketika perusahaan mulai memperluas penggunaan AI agent.
Dalam laporan tersebut, 82,7% pengembang di Indonesia menyatakan mengalami peningkatan kepercayaan diri atau penggunaan AI. Di sisi lain, hanya 46,9% pengembang Indonesia yang menghemat tujuh jam atau lebih per minggu, menjadi angka terendah dibandingkan tujuh pasar yang disurvei.
Dari AI Assistant ke AI Agent
Perubahan yang terjadi bukan lagi sekadar developer menggunakan AI untuk menghasilkan potongan kode atau mencari solusi ketika menemui masalah.
Agoda mencatat, para pengembang di Asia Tenggara dan India mulai beralih dari penggunaan AI sebagai asisten untuk tugas individual menuju penerapan AI agent di berbagai bagian siklus pengembangan perangkat lunak.
Secara regional, lebih dari separuh responden atau 55% mengaku dapat menghemat setidaknya tujuh jam per minggu berkat AI. Angka ini meningkat drastis dibandingkan hanya 18% pada 2025.
Kualitas kode yang dihasilkan AI juga semakin diterima. Sebanyak 62% responden menyebut kode yang dibuat AI sering atau hampir selalu dapat digunakan tanpa perubahan besar.
Namun, peningkatan produktivitas tersebut tidak serta-merta membuat manusia keluar dari proses pengembangan. Sebanyak 86% responden masih selalu atau hampir selalu meninjau maupun memvalidasi hasil AI.
Dengan kata lain, AI semakin dipercaya untuk mengerjakan pekerjaan, tetapi keputusan akhir masih berada di tangan manusia.
AI Agent Sudah Masuk Produksi, Tapi Belum Sepenuhnya Otonom
Adopsi AI agent juga mulai memasuki tahap yang lebih serius.
Sebanyak 53% responden mengatakan AI agent sudah digunakan dalam workflow produksi tertentu atau bahkan secara luas di organisasi mereka. Namun, kesiapan infrastruktur dan codebase untuk menjalankan agent sepenuhnya otonom masih terbatas.
Hanya 38% responden yang menyebut codebase mereka sebagian besar atau sepenuhnya siap untuk AI agent yang sepenuhnya otonom.
Kondisi ini menunjukkan adanya kesenjangan antara keinginan perusahaan untuk memanfaatkan AI agent dan kesiapan teknologi untuk memberikan otonomi penuh.
Dan di tengah kesenjangan tersebut, biaya menjadi isu penting.
Bukan Sekadar Bayar Model AI
Sebanyak 28% responden menyebut biaya sebagai hambatan utama dalam adopsi AI yang lebih luas. Faktor berikutnya adalah kompleksitas integrasi sebesar 24% dan kurangnya tata kelola sebesar 19%.
Menariknya, biaya AI ternyata tidak hanya berasal dari penggunaan model.
Laporan Agoda menekankan bahwa perusahaan juga harus menghitung biaya untuk merancang, mengintegrasikan, mengawasi, meninjau, serta memvalidasi AI agent.
Bahkan, empat dari lima responden saat ini bekerja dengan sejumlah pembatasan penggunaan AI, mulai dari kuota token, batas penggunaan hingga pembatasan anggaran.
Artinya, tantangan berikutnya dalam implementasi AI bukan lagi sekadar “apakah AI bisa melakukan pekerjaan ini?”
Pertanyaannya mulai bergeser menjadi:
“Berapa biaya untuk membuat AI melakukan pekerjaan ini secara aman, konsisten, dan dapat dipertanggungjawabkan?”
Otonomi Naik, Human Approval Tetap Dibutuhkan
Menariknya, semakin besar kemampuan AI agent, semakin penting pula mekanisme pengawasan manusia.
Developer lebih terbuka memberikan otonomi kepada AI untuk pekerjaan berisiko rendah dan mudah dibatalkan, misalnya dokumentasi.
Namun ketika pekerjaan mendekati tahap produksi, kontrol manusia kembali menguat. Sebanyak 79% responden mengatakan tetap membutuhkan persetujuan manusia sebelum hasil AI diterapkan ke production.
Temuan ini memperlihatkan bahwa masa depan pengembangan software tidak serta-merta berarti manusia digantikan AI.
Sebaliknya, peran developer berpotensi bergeser dari sekadar menulis kode menjadi mengawasi, mengarahkan, mengevaluasi, dan mengorkestrasi sejumlah AI agent.
Laporan tersebut mengidentifikasi arsitektur dan desain sistem, literasi AI, serta orkestrasi agent sebagai keterampilan yang semakin penting.
Developer Junior Menghadapi Ketidakpastian
Transformasi ini juga membawa konsekuensi terhadap karier developer.
Sebanyak 49% developer pemula mengaku merasa kurang yakin terhadap prospek karier mereka di masa depan. Angka tersebut jauh lebih tinggi dibandingkan responden yang merupakan CTO dan VP Engineering, yakni 16,7%.
Kesenjangan tersebut menjadi salah satu sinyal bahwa perubahan berbasis AI tidak hanya menyangkut teknologi, tetapi juga struktur pekerjaan di industri software.
Ketika AI semakin mampu menangani tugas-tugas teknis tertentu, developer perlu memperkuat kemampuan yang berada di atas level eksekusi kode—mulai dari desain sistem, pemahaman konteks bisnis hingga kemampuan mengelola dan memvalidasi agent.
AI Bukan Lagi Eksperimen, Tapi Mulai Menjadi Infrastruktur Kerja
CTO Agoda Idan Zalzberg mengatakan AI kini berkembang dari alat untuk mempercepat tugas individual menjadi perubahan yang lebih luas dalam cara software dibangun.
Menurutnya, meningkatnya kemampuan AI juga membawa tanggung jawab baru, terutama terkait pengelolaan biaya, perlindungan sistem, dan penilaian manusia pada keputusan penting.
Studi AI Developer Report 2026 ini dilakukan Agoda bersama Macramé Consulting melalui survei online pada Juni–Agustus 2026. Survei melibatkan lebih dari 800 developer aktif dan pemimpin engineering di India, Indonesia, Malaysia, Filipina, Singapura, Thailand, dan Vietnam.
Bagi industri teknologi, temuan tersebut memberikan gambaran penting mengenai fase berikutnya dari adopsi AI.
AI semakin dipercaya. AI agent semakin digunakan. Namun, semakin otonom sebuah sistem, semakin kompleks pula biaya dan tanggung jawab yang harus dikelola.
Karena itu, perlombaan AI di kalangan perusahaan teknologi kemungkinan tidak lagi hanya ditentukan oleh siapa yang memiliki model paling canggih, tetapi juga oleh siapa yang mampu mengendalikan biaya, integrasi, tata kelola, dan human oversight secara efektif.
