Perkembangan kecerdasan buatan telah mengubah cara perangkat lunak dibuat. Kini semakin banyak aplikasi yang lahir hanya dari serangkaian perintah sederhana kepada model AI. Metode ini dikenal luas sebagai “vibe coding”, sebuah pendekatan di mana seseorang dapat membuat aplikasi tanpa perlu menulis kode secara manual.
Dalam praktiknya, seseorang cukup memberikan instruksi kepada chatbot berbasis AI. Sistem kemudian menghasilkan kode program, antarmuka aplikasi, hingga fungsi-fungsi dasar yang langsung bisa dijalankan. Hasilnya sering terlihat mengesankan. Dalam waktu singkat, aplikasi sederhana dapat dibuat bahkan oleh orang yang tidak memiliki latar belakang pemrograman.
Namun di balik kemudahan tersebut, muncul kekhawatiran yang semakin sering dibahas di komunitas teknologi. Banyak aplikasi hasil vibe coding kini mulai dijual secara online atau dipromosikan di forum komunitas, meskipun proses pembuatannya sangat cepat dan minim pengujian.
Masalah pertama yang paling sering disorot adalah keamanan. Model AI memang mampu menghasilkan kode yang berfungsi, tetapi tidak selalu bebas dari kesalahan. Sistem kecerdasan buatan juga dikenal dapat menghasilkan informasi yang keliru atau bahkan “mengarang” solusi yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya bermasalah.
Dalam konteks pengembangan aplikasi, hal ini bisa berakibat serius. Kesalahan kecil pada kode dapat membuka celah keamanan seperti penyimpanan kata sandi dalam bentuk teks biasa, sistem autentikasi yang lemah, atau mekanisme perlindungan data yang tidak memadai. Jika aplikasi semacam ini meminta data pribadi atau informasi pembayaran, risiko yang muncul menjadi jauh lebih besar.
Masalah lain berkaitan dengan transparansi. Banyak aplikasi hasil vibe coding yang bersifat closed source, sehingga kode di baliknya tidak dapat diperiksa oleh pihak lain. Tanpa proses audit atau peninjauan dari komunitas pengembang, sulit memastikan apakah aplikasi tersebut dibuat dengan standar keamanan yang baik.
Di dunia perangkat lunak, proyek open source biasanya memberi kesempatan kepada banyak pengembang untuk meninjau kode, menemukan bug, dan memperbaiki kelemahan. Ketika sebuah aplikasi dikembangkan secara tertutup dan tidak pernah ditinjau pihak lain, kemungkinan adanya masalah tersembunyi menjadi lebih tinggi.
Beberapa promosi aplikasi bahkan secara tidak sengaja mengungkapkan potensi masalah ini. Tidak jarang pengembang menyebut bahwa aplikasi tersebut dibuat dalam waktu sangat singkat, misalnya hanya dalam satu akhir pekan atau kurang dari dua hari.
Dalam industri perangkat lunak profesional, proses pengembangan biasanya jauh lebih panjang. Selain menulis kode, tim pengembang juga melakukan pengujian keamanan, pemeriksaan kerentanan, serta pengujian berbagai skenario penggunaan. Tanpa proses tersebut, aplikasi bisa saja berjalan dengan baik dalam situasi sederhana tetapi gagal ketika menghadapi kondisi yang tidak terduga.
Hal lain yang sering disorot adalah model bisnis di balik aplikasi vibe coding. Jika aplikasi dibuat sepenuhnya menggunakan bantuan AI tanpa keahlian pemrograman yang mendalam, secara teori siapa pun dapat membuat versi serupa dengan memberikan instruksi yang sama kepada model AI.
Situasi ini memunculkan pertanyaan sederhana. Jika sebuah aplikasi dapat dibuat hanya dengan beberapa prompt, mengapa harus membayar orang lain untuk produk yang sama?
Sebagian pengamat teknologi bahkan berpendapat bahwa jika memang ingin menggunakan pendekatan vibe coding, membuat aplikasi sendiri untuk kebutuhan pribadi justru lebih masuk akal. Dengan cara tersebut, penggunaan dapat disesuaikan dengan kebutuhan sendiri tanpa harus menyerahkan data pribadi ke layanan yang belum jelas keamanannya.
Meski demikian, bukan berarti vibe coding tidak memiliki manfaat. Teknologi ini membuka peluang besar bagi eksperimen dan prototipe cepat. Banyak orang memanfaatkannya untuk membuat alat sederhana bagi penggunaan pribadi, otomatisasi rumah pintar, atau proyek kecil lainnya.
Masalah baru muncul ketika aplikasi yang dibuat dengan cara cepat tersebut mulai dipasarkan secara komersial tanpa proses pengembangan yang matang.
Seiring semakin populernya AI dalam pengembangan perangkat lunak, kesadaran terhadap risiko keamanan dan kualitas menjadi semakin penting. Kemudahan membuat aplikasi tidak selalu berarti aplikasi tersebut aman atau layak digunakan dalam jangka panjang.