Setiap developer yang belajar Karir AI Engineer pasti pernah membuat mistakes. Mengetahui common pitfalls akan membantu avoid frustration dan accelerate learning.
Berikut adalah kesalahan paling umum dan bagaimana cara menghindari atau memperbaikinya.
1. Terlalu Bergantung pada AI
Blindly accept semua code yang di-generate tanpa review atau pemahaman.
Technical debt, security vulnerabilities, bugs yang sulit di-debug.
Selalu review dan pahami setiap line of code. Gunakan AI sebagai assistant, bukan replacement.
2. Tidak Memahami Fundamental
Skip belajar dasar programming karena merasa AI bisa handle semuanya.
Cannot debug complex issues, unable to optimize performance, limited problem-solving ability.
Balance AI usage dengan learning fundamental. AI helps you code faster, but understanding is still essential.
3. Prompt Yang Kurang Jelas
Memberikan prompt yang vague atau ambiguous ke AI.
Output yang tidak sesuai harapan, banyak trial-error, wasted time.
Pelajari prompt engineering. Be specific, provide context, dan iterate based on results.
4. Tidak Testing Secara Menyeluruh
Deploy code langsung tanpa comprehensive testing karena "AI yang generate pasti benar".
Production bugs, data corruption, security issues, poor user experience.
AI-generated code tetap perlu testing. Implement automated tests dan manual QA.
5. Mengabaikan Security Best Practices
Tidak review security implications dari code yang di-generate AI.
Vulnerabilities seperti SQL injection, XSS, exposed credentials, dll.
Always security review AI-generated code. Use security scanning tools dan follow OWASP guidelines.