Retrospektif: Kebiasaan Kerja Saya yang Beneran Berubah Sepanjang 2026

Delapan bulan ke belakang ini kerasa lebih padat perubahan dibanding beberapa tahun sebelumnya digabung jadi satu. Bukan cuma soal tooling AI yang makin kenceng — meskipun itu jelas bagian gedenya — tapi soal gimana rutinitas harian saya sebagai freelancer geser tanpa saya sadar, sampai saya coba bandingin cara kerja saya Januari lalu sama sekarang. Ini bukan artikel prediksi soal masa depan software engineering. Cuma jujur ngeliat ke belakang: kebiasaan mana yang beneran nempel, dan mana yang cuma saya coba sebentar terus ditinggalin.

Yang nempel

Perubahan paling gede: saya nulis jauh lebih sedikit kode dari nol, tapi baca jauh lebih banyak. Awal tahun ini rasio waktu saya masih lebih banyak nulis dibanding baca. Sekarang kebalik total — sebagian besar hari kerja saya isinya baca diff yang dihasilin agent, ngerti maksudnya, mutusin apa itu bener atau enggak. Bukan pergeseran yang saya rencanain, ini kejadian pelan-pelan sampai suatu hari saya sadar cara saya “ngoding” udah beda banget dari definisi yang saya pegang lima tahun lalu.

Saya juga jauh lebih pelit soal apa yang saya percaya tanpa verifikasi — kedengeran kayak hal negatif tapi sebenernya kebalikannya. Dulu saya lebih gampang percaya output AI kalau kedengarannya masuk akal. Sekarang ada kebiasaan yang lumayan konsisten: apapun yang nyentuh keamanan, data finansial, atau hal yang susah di-undo, saya verifikasi manual dulu, nggak peduli seberapa pede tool-nya kedengeran. Bukan paranoia, ini kalibrasi yang lebih akurat soal di mana AI beneran reliable dan di mana enggak.

Batas antara “kerjaan teknis” dan “kerjaan administratif” jadi makin kabur juga. Dulu saya bagi jelas: waktu ngoding, waktu ngurusin invoice dan email client. Sekarang, karena sebagian tugas administratif bisa saya delegasiin ke browser agent atau AI assistant, batas itu nggak sejelas dulu. Hari kerja saya kerasa lebih terintegrasi tapi juga lebih susah diukur — saya nggak bisa lagi bilang “hari ini saya ngoding sekian jam” karena banyak waktu yang kepake buat supervisi dan review, bukan eksekusi murni.

Dua hal lain yang ikut geser: saya lebih nyaman ngomong “saya nggak yakin” ke client soal estimasi waktu — nggak lagi janji angka pasti di awal, tapi kasih range dan checkpoint yang lebih sering, dan client-client saya ternyata lebih menghargai itu dibanding estimasi pasti yang seringkali meleset. Cara saya invoice juga jadi lebih granular. Dulu saya invoice per proyek atau per milestone besar. Sekarang saya jelasin ke client dengan cara beda soal apa yang mereka bayar — bukan lagi “sekian jam ngoding,” tapi “sekian jam ngerjain dan review sampai hasilnya bener.” Beberapa client awalnya bingung sama framing ini, tapi setelah dijelasin, kebanyakan malah lebih percaya karena kerasa lebih jujur dibanding pura-pura semuanya masih ditulis manual baris per baris kayak dulu.

Yang nggak nempel

Ada fase beberapa bulan lalu saya excited banget coba setup workflow multi-agent — jalanin beberapa agent sekaligus buat tugas yang beda-beda di background. Kedengeran efisien di teori. Praktiknya saya malah kehilangan konteks: nggak bisa review semuanya dengan kedalaman yang sama, kualitas review turun karena atensi kepecah. Saya balik lagi ke satu task at a time, cuma dengan agent yang lebih cepet ngerjain tiap task-nya. Kecepatan per-task naik, tapi paralelisme yang saya kira bakal nambah produktivitas ternyata nggak worth trade-off kualitas review-nya — minimal buat cara kerja saya.

Ngejar tiap tool baru yang keluar juga nggak nempel. Awal tahun saya coba hampir semua tool baru yang rame dibicarain — kalau ada yang trending, saya coba minimal sekali. Sekarang udah berenti. Bukan karena males, tapi karena switching cost buat ganti tool itu nyata, dan sebagian besar tool baru itu improvement inkremental dari yang udah saya pakai, bukan lompatan yang beneran ngubah cara kerja. Saya masih coba hal baru, cuma lebih selektif — tunggu ada sinyal jelas kalau itu beneran beda, bukan cuma karena rame di linimasa.

Saya juga sempet coba berhenti nulis dokumentasi sendiri dan sepenuhnya ngandelin AI buat generate-nya. Hasilnya dokumentasi yang teknisnya bener tapi kehilangan konteks kenapa suatu keputusan diambil — hal yang cuma saya yang tau karena saya yang ngalamin proses diskusinya sama client. Sekarang saya balik nulis bagian “kenapa” sendiri, biar AI bantu bagian “apa” doang. Campuran itu yang akhirnya nempel.

Dan “belajar prompting” sebagai skill terpisah yang harus dikuasai secara formal — itu juga nggak nempel. Awal tahun saya sempet baca banyak panduan soal teknik prompting yang katanya bakal ningkatin hasil kerja saya drastis. Beberapa berguna di awal. Tapi lama-lama saya sadar skill yang beneran ngaruh itu bukan prompting yang canggih, itu kemampuan saya sendiri buat ngenalin kapan hasil yang saya dapet itu bener atau salah. Skill review, bukan skill nulis instruksi yang rumit. Semakin saya invest ke skill review, semakin kurang penting jadi prompting yang njelimet.

Kalau saya harus nyimpulin satu pola: kebiasaan yang nempel itu yang nambah kontrol dan kejelasan saya sendiri atas kerjaan, yang nggak nempel itu yang janjinya efisiensi tapi ujungnya nambah beban kognitif buat supervisi. Delapan bulan lagi dari sekarang saya nggak yakin bakal kayak apa lagi rutinitas saya — tahun ini aja udah ngajarin saya buat nggak terlalu pede soal itu. Tapi minimal sekarang saya punya cara yang lebih jujur buat evaluasi: bukan “ini kedengaran keren,” tapi “ini beneran bikin kerjaan saya lebih baik setelah saya coba pakai beberapa minggu.”