Teknologi asisten pengembangan seperti GitHub Copilot, yang didesain untuk mempercepat penulisan kode, kini menjadi perangkat utama dalam banyak tim IT. Namun, popularitasnya juga dihadapkan pada beragam tantangan, mulai dari keandalan hingga pengaturan infrastruktur yang memadai.
Penelitian yang dirilis oleh InfoQ memperlihatkan bahwa Copilot mampu meningkatkan produktivitas pengembang hingga sekitar 26%, berdasarkan data dari hampir 5.000 pengembang yang diuji dalam skenario dunia nyata di Microsoft, Accenture, dan perusahaan elektronik Fortune 100.
Selama studi dilakukan, pengembang yang menggunakan Copilot mencatat lebih banyak pull request, commit, dan build dibanding mereka yang tidak menggunakannya InfoQ.
Studi lain dari arXiv juga menemukan bahwa dalam proyek nyata, Copilot mampu memangkas waktu penulisan dokumentasi dan autocompletion hingga 50%, serta mengurangi tugas rutin seperti debugging, pembuatan unit test, dan pengetikan boilerplate sebesar 30–40% arXiv.
Tantangan dalam Implementasi di Skala Besar
Namun, adopsi Copilot dalam lingkungan enterprise tidak selalu mulus. Survei oleh Temporal Technologies menunjukkan bahwa meskipun 94% tim backend dan pembuat keputusan TI menggunakan alat seperti Copilot atau ChatGPT, hanya 39% organisasi yang membangun kerangka kerja internal yang memadai.
Keluhan utama berkisar soal overhead operasional, kemampuan sistem dalam pemulihan ketika terjadi kegagalan, serta dukungan untuk proses panjang dan kompleks IT Pro.
Dengan semakin banyak organisasi mengandalkan Copilot dalam pipeline pengembangan, prioritas kini bergeser dari sekadar kecepatan menuju keandalan dan kepatuhan sistem yang lebih baik.
Debat: Otomatisasi vs Faktor Manusia
Kendati produktivitas meningkat, beberapa studi menyoroti bagaimana AI bisa menimbulkan frustrasi, terutama pada developer senior. Alat otomatis seperti Copilot kadang memberikan saran yang tidak relevan atau mengganggu alur kerja alami, yang justru memperlambat proses. Namun, untuk pengembang pemula, otomatisasi ini justru bisa mengurangi tekanan awal dan mempercepat adaptasi arXiv.
Menariknya, sejak ajang Microsoft Build 2025, penggunaan “agentic AI”, AI yang bisa melakukan tugas kompleks secara mandiri, seperti merancang ulang arsitektur atau melakukan tindakan otomatis telah lebih dari melipatgandakan sepanjang tahun sebelumnya.
GitHub Copilot kini mulai diperkuat dengan agen Azure SRE dan kemampuan “Copilot Tuning” yang menyesuaikan model AI berdasarkan data perusahaan, menandai era baru dari AI bukan hanya sebagai asisten, tapi sebagai mitra kerja aktif Business Insider.
Kesimpulan
GitHub Copilot terus menjadi alat penting dalam pengembangan perangkat lunak modern menawarkan efisiensi nyata dan potensi revolusi kerja. Namun, keandalan sistem, infrastruktur yang memadai, dan integrasi yang bijak tetap menjadi tantangan utama dalam adopsi besar-besaran.
Bagi pengembang dan organisasi yang ingin memaksimalkan manfaat Copilot, kunci sukses terletak pada sinergi antara inovasi teknologi dan kesiapan sistem pendukungnya.
*MH. Somaida, Penulis adalah Dosen STMIK Komputama Cilacap
