Pelajari pola pikir praktis untuk produk berfokus AI: rilis kecil, ukur hasil, dan iterasi dengan aman agar aplikasi Anda meningkat seiring data, pengguna, dan model berubah.
“AI-first” bukan berarti “kita menambahkan chatbot.” Itu berarti produk dirancang sehingga machine learning menjadi kapabilitas inti—seperti pencarian, rekomendasi, ringkasan, routing, atau dukungan keputusan—dan pengalaman lainnya (UI, alur kerja, data, dan operasi) dibangun untuk membuat kapabilitas itu andal dan berguna.
Aplikasi AI-first memperlakukan model sebagai bagian dari mesin produk, bukan fitur dekoratif. Tim mengasumsikan keluaran bisa bervariasi, input akan berantakan, dan kualitas meningkat melalui iterasi alih-alih satu rilis “sempurna”.
Bukan:
Perangkat lunak tradisional memberi penghargaan pada mendapatkan persyaratan “benar” dari awal. Produk AI memberi penghargaan pada belajar cepat: apa yang sebenarnya diminta pengguna, di mana model gagal, data apa yang hilang, dan seperti apa “bagus” dalam konteks Anda.
Itu berarti Anda merencanakan perubahan sejak hari pertama—karena perubahan adalah normal. Model diperbarui, penyedia berubah perilaku, data baru datang, dan ekspektasi pengguna berevolusi. Bahkan jika Anda tidak pernah mengganti model, dunia yang direfleksikan model Anda akan terus bergerak.
Sisa panduan ini memecah pendekatan AI-first menjadi langkah praktis yang dapat diulang: mendefinisikan hasil, mengirim MVP kecil yang mengajarkan paling banyak, menjaga komponen AI agar bisa diganti, menyiapkan evaluasi sebelum mengoptimalkan, memantau drift, menambahkan pengaman dan review manusia, serta mengelola versioning, eksperimen, rollback, biaya, dan kepemilikan.
Tujuannya bukan kesempurnaan. Tujuannya produk yang membaik dengan sengaja—tanpa rusak tiap kali model berubah.
Perangkat lunak tradisional memberi penghargaan pada perfeksionisme: Anda membuat spesifikasi, menulis kode deterministik, dan jika input tidak berubah, output juga tidak akan berubah. Produk AI tidak bekerja seperti itu. Bahkan dengan kode aplikasi yang identik, perilaku fitur AI dapat bergeser karena sistem memiliki lebih banyak bagian bergerak dibanding aplikasi biasa.
Fitur AI adalah sebuah rantai, dan setiap tautan dapat mengubah hasil:
Kesempurnaan di satu snapshot tidak bertahan ketika bersentuhan dengan semua itu.
Fitur AI bisa “drift” karena dependensinya berkembang. Vendor mungkin memperbarui model, indeks retrieval Anda menyegarkan, atau pertanyaan pengguna nyata bergeser seiring produk Anda tumbuh. Hasilnya: jawaban hebat kemarin menjadi tidak konsisten, terlalu berhati-hati, atau salah secara halus—tanpa satu baris kode aplikasi pun berubah.
Mencoba “menyelesaikan” prompt, memilih “model terbaik”, atau menyetel setiap kasus tepi sebelum peluncuran menciptakan dua masalah: pengiriman lambat dan asumsi kadaluarsa. Anda menghabiskan minggu-minggu memoles di lingkungan lab sementara pengguna dan batasan bergerak. Saat Anda akhirnya meluncurkan, Anda belajar bahwa kegagalan nyata berada di tempat lain (data hilang, UX tidak jelas, kriteria keberhasilan salah).
Alih-alih mengejar fitur AI yang sempurna, targetkan sistem yang bisa berubah dengan aman: hasil yang jelas, kualitas terukur, pembaruan terkontrol, dan loop umpan balik cepat—sehingga perbaikan tidak mengejutkan pengguna atau mengikis kepercayaan.
Produk AI salah ketika roadmap dimulai dengan “Model mana yang harus kita gunakan?” alih-alih “Apa yang harus bisa dilakukan pengguna setelahnya?” Kapabilitas model berubah cepat; hasil adalah apa yang dibayar pelanggan Anda.
Mulailah dengan menggambarkan hasil pengguna dan bagaimana Anda akan mengenalinya. Buat terukur, meski tidak sempurna. Misal: “Agen dukungan menyelesaikan lebih banyak tiket pada balasan pertama” lebih jelas daripada “Model menghasilkan respons yang lebih baik.”
Trik yang berguna adalah menulis job story sederhana untuk fitur:
Format ini memaksa kejelasan: konteks, aksi, dan manfaat nyata.
Batasan membentuk desain lebih daripada benchmark model. Tuliskan sejak awal dan anggap sebagai requirement produk:
Keputusan ini menentukan apakah Anda perlu retrieval, aturan, review manusia, atau alur kerja yang lebih sederhana—bukan sekadar “model yang lebih besar.”
Buat v1 sangat sempit secara eksplisit. Putuskan apa yang harus benar pada hari pertama (mis., “tidak pernah mengarang sitasi kebijakan,” “berfungsi untuk 3 kategori tiket teratas”) dan apa yang bisa menunggu (multi-bahasa, personalisasi, kontrol nada lanjutan).
Jika Anda tidak bisa mendeskripsikan v1 tanpa menyebut model, Anda masih mendesain berdasarkan kapabilitas—bukan hasil.
MVP AI bukan “versi mini produk akhir.” Itu instrument pembelajaran: potongan terkecil nilai nyata yang dapat Anda kirim ke pengguna nyata sehingga Anda dapat mengamati di mana model membantu, dimana ia gagal, dan apa yang benar-benar perlu dibangun di sekitarnya.
Pilih satu pekerjaan pengguna yang sudah ingin diselesaikan dan batasi dengan agresif. v1 yang baik cukup spesifik sehingga Anda bisa mendefinisikan keberhasilan, meninjau keluaran dengan cepat, dan memperbaiki masalah tanpa mendesain ulang semuanya.
Contoh cakupan sempit:
Pertahankan input dapat diprediksi, batasi format output, dan buat jalur default sederhana.
Untuk v1, fokus pada alur minimum yang membuat fitur dapat digunakan dan aman:
Pemisahan ini melindungi timeline Anda. Juga menjaga agar Anda jujur tentang apa yang ingin dipelajari dibandingkan apa yang Anda harap model bisa lakukan.
Perlakukan peluncuran sebagai urutan eksposur terkendali:
Setiap tahap harus memiliki kriteria “berhenti” (mis., tipe error yang tidak dapat diterima, lonjakan biaya, atau kebingungan pengguna).
Beri MVP periode pembelajaran—umumnya 2–4 minggu—dan definisikan beberapa metrik yang akan menentukan iterasi berikutnya. Buat metrik berbasis hasil:
Jika MVP tidak bisa mengajarkan Anda dengan cepat, kemungkinan terlalu besar.
Produk AI berubah karena model berubah. Jika aplikasi Anda menganggap “model” sebagai pilihan yang tertanam, setiap upgrade berubah menjadi rewrite berisiko. Dapat diganti adalah penawarnya: rancang sistem sehingga prompt, penyedia, dan bahkan alur kerja bisa ditukar tanpa merusak sisa produk.
Arsitektur praktis memisahkan kekhawatiran menjadi empat lapisan:
Ketika lapisan ini dipisahkan dengan bersih, Anda dapat mengganti penyedia model tanpa menyentuh UI, dan Anda dapat mengubah orkestrasi tanpa menulis ulang akses data Anda.
Hindari menyebarkan panggilan spesifik vendor di seluruh basis kode. Sebagai gantinya, buat satu antarmuka “adapter model” dan simpan detail penyedia di belakangnya. Bahkan jika Anda tidak mengganti vendor, ini mempermudah upgrade model, menambahkan opsi lebih murah, atau merutekan permintaan berdasarkan tugas.
// Example: stable interface for any provider/model
export interface TextModel {
generate(input: {
system: string;
user: string;
temperature: number;
maxTokens: number;
}): Promise<{ text: string; usage?: { inputTokens: number; outputTokens: number } }>;
}
Banyak “iterasi” seharusnya tidak memerlukan deployment. Taruh prompt/template, aturan keselamatan, ambang batas, dan keputusan routing dalam konfigurasi (dengan versioning). Itu memungkinkan tim produk menyesuaikan perilaku dengan cepat sementara engineering fokus pada perbaikan struktural.
Jadikan batas-batas eksplisit: input apa yang diterima model, output apa yang diizinkan, dan apa yang terjadi saat gagal. Jika Anda menstandarkan format output (mis., skema JSON) dan memvalidasinya di batas, Anda bisa mengganti prompt/model dengan risiko jauh lebih kecil—dan rollback cepat ketika kualitas menurun.
Jika Anda menggunakan platform vibe-coding seperti Koder.ai untuk membuat MVP AI, perlakukan itu sama: buat prompt model, langkah orkestrasi, dan batas integrasi eksplisit sehingga Anda bisa mengembangkan komponen tanpa menulis ulang seluruh aplikasi. Snapshot dan workflow rollback Koder.ai cocok dengan ide “titik swap aman”—terutama saat Anda beriterasi cepat dan ingin cara jelas untuk kembali setelah perubahan prompt atau model.
“AI-first” berarti produk dirancang sehingga ML/LLM menjadi kapabilitas inti (mis. pencarian, rekomendasi, ringkasan, routing, dukungan keputusan), dan seluruh bagian lain sistem (UX, alur kerja, data, operasi) dibangun untuk membuat kapabilitas itu andal.
Bukan sekadar “kita menambahkan chatbot.” Ini berarti nilai produk bergantung pada AI yang bekerja baik dalam penggunaan nyata.
Polanya yang sering keliru sebagai “tidak AI-first” meliputi:
Jika Anda tidak bisa menjelaskan hasil pengguna tanpa menyebut model, besar kemungkinan Anda sedang membangun berdasarkan kapabilitas, bukan hasil.
Mulailah dengan hasil pengguna dan bagaimana Anda akan mengenali keberhasilan. Tuliskan dalam bahasa sederhana (dan idealnya sebagai job story):
Lalu pilih 1–3 sinyal terukur (mis. waktu yang dihemat, tingkat penyelesaian tugas, resolusi balasan pertama) sehingga Anda dapat beriterasi berdasarkan bukti, bukan penampilan.
Tuliskan batasan sejak awal dan anggap sebagai requirement produk:
Batasan ini sering menentukan apakah Anda perlu retrieval, aturan, review manusia, atau skop yang lebih sempit—bukan sekadar model yang lebih besar.
MVP AI yang baik adalah instrumen pembelajaran: versi terkecil yang memberi nilai nyata sehingga Anda dapat mengamati di mana AI membantu dan di mana ia gagal.
Buat v1 yang sempit:
Tetapkan jendela pembelajaran 2–4 minggu dan putuskan di muka metrik yang menentukan iterasi berikutnya (tingkat penerimaan/tingkat edit, waktu yang dihemat, kategori kegagalan teratas, biaya per keberhasilan).
Luncurkan bertahap dengan kriteria “berhenti” yang eksplisit:
Tentukan trigger berhenti seperti jenis kesalahan yang tidak dapat diterima, lonjakan biaya, atau kebingungan pengguna. Perlakukan peluncuran sebagai eksposur terkendali, bukan satu peristiwa besar.
Rancang titik-titik swap modular agar peningkatan tidak memerlukan penulisan ulang. Pemisahan praktis:
Gunakan “model adapter” yang agnostik penyedia dan validasi output di batasnya (mis. validasi skema) sehingga Anda dapat mengganti model/prompt dengan aman—dan cepat rollback bila perlu.
Buat set evaluasi kecil (sering 20–50 contoh nyata untuk permulaan) yang mencakup kasus khas dan edge case.
Untuk tiap contoh, catat:
Lacak metrik yang sejajar dengan hasil (tingkat keberhasilan, waktu yang dihemat, kepuasan pengguna) dan tambahkan review kualitatif mingguan untuk memahami mengapa kegagalan terjadi.
Pantau sinyal yang mencerminkan apakah sistem masih berguna, bukan hanya “aktif”:
Simpan changelog pembaruan prompt/model/retrieval/config agar saat kualitas berubah Anda bisa memisahkan drift eksternal dari perubahan internal.
Gunakan guardrail dan review manusia sesuai dampak:
Perlakukan rollback sebagai fitur utama: versioning prompt/config/model per permintaan dan sediakan tombol kill switch untuk kembali ke konfigurasi yang diketahui baik.