Alur kerja praktis bagi pengembang: gunakan AI untuk riset, spesifikasi, draf UX, prototipe, dan cek risiko—sehingga Anda dapat memvalidasi ide sebelum mulai menulis kode manual.
Mengeksplorasi ide dengan pendekatan “AI-first” bukan berarti melewatkan berpikir—atau melewatkan validasi. Ini berarti menggunakan AI sebagai mitra riset dan pembuatan draf yang ditempatkan di depan sehingga Anda bisa menguji asumsi lebih awal, memperketat ruang lingkup, dan memutuskan apakah ide itu layak mendapat waktu engineering.
Anda masih melakukan pekerjaan nyata: menjelaskan masalah, mendefinisikan siapa yang akan diuntungkan, dan memvalidasi bahwa rasa sakit itu pantas untuk diselesaikan. Bedanya adalah Anda menunda implementasi kustom sampai ketidakpastian berkurang.
Dalam praktiknya, Anda mungkin masih membuat artefak—dokumen, user story, rencana tes, prototipe klikabel, bahkan skrip kecil yang dibuang—tetapi Anda menghindari komitmen ke basis kode produksi sampai bukti lebih kuat tersedia.
AI paling kuat pada fase awal yang berantakan:
Ini bukan soal menerima keluaran mentah-mentah; ini soal bergerak dari halaman kosong ke materi yang bisa diedit dengan cepat.
AI dapat menciptakan rasa kepastian palsu—klaim yang terdengar meyakinkan tentang pasar, pesaing, atau kebutuhan pengguna tanpa bukti. AI juga cenderung memberikan jawaban generik kecuali Anda memberi batasan, konteks, dan contoh spesifik. Perlakukan keluaran sebagai hipotesis, bukan fakta.
Jika dilakukan dengan baik, pendekatan AI-first menghasilkan:
Sebelum meminta AI menghasilkan konsep, layar, atau rencana riset, tetapkan apa yang Anda selesaikan dan apa yang Anda yakini benar. Pernyataan masalah yang jelas mencegah eksplorasi berbantuan AI melenceng ke “fitur keren” yang tidak penting.
Definisikan pengguna sasaran dan job-to-be-done mereka dalam satu kalimat. Pertahankan spesifik agar seseorang bisa menjawab “ya, itu saya” atau “tidak.”
Contoh format:
Untuk [pengguna sasaran], yang [situasi/konstraint], bantu mereka [pekerjaan yang harus dilakukan] supaya mereka bisa [hasil yang diinginkan].
Jika Anda tidak bisa menulis kalimat ini, Anda belum punya ide produk—Anda hanya punya tema.
Pilih beberapa metrik kecil yang menunjukkan apakah masalah itu layak diselesaikan:
Hubungkan setiap metrik ke baseline (proses saat ini) dan target perbaikan.
Asumsi adalah jalur tercepat Anda menuju validasi. Tulis sebagai pernyataan yang dapat diuji:
Batasan mencegah AI mengusulkan solusi yang tidak bisa Anda kirimkan:
Setelah Anda menulis ini, prompt AI selanjutnya dapat merujuk ke batasan tersebut secara langsung, menghasilkan keluaran yang selaras, dapat diuji, dan realistis.
Customer discovery sebagian besar soal mendengarkan—AI membantu Anda mencapai percakapan yang lebih baik lebih cepat dan membuat catatan Anda lebih mudah digunakan.
Mulailah dengan meminta AI mengusulkan beberapa persona realistis untuk ruang masalah Anda (bukan “avatar pemasaran,” tetapi orang dengan konteks nyata). Minta AI mencantumkan:
Lalu sunting dengan keras demi realisme. Hapus apa pun yang terdengar seperti stereotip atau pelanggan sempurna. Tujuannya adalah titik awal yang masuk akal agar Anda bisa merekrut wawancara dan mengajukan pertanyaan yang lebih cerdas.
Gunakan AI untuk membuat rencana wawancara yang ketat: pembukaan, 6–8 pertanyaan inti, dan penutupan. Fokus pada perilaku saat ini:
Minta AI menambahkan pertanyaan tindak lanjut yang menggali spesifik (frekuensi, biaya, solusi sementara, kriteria keputusan). Hindari mempromosikan ide Anda di panggilan—tugas Anda adalah belajar, bukan menjual.
Setelah setiap panggilan, tempel catatan Anda (atau transkrip jika direkam dengan persetujuan eksplisit) ke AI dan minta:
Selalu hapus pengenal pribadi sebelum memproses, dan simpan catatan asli dengan aman.
Akhirnya, minta AI mengonversi tema Anda menjadi daftar masalah singkat yang diperingkat. Urutkan berdasarkan:
Anda akan berakhir dengan 2–4 pernyataan masalah yang cukup spesifik untuk diuji berikutnya—tanpa menulis kode atau menebak apa yang pelanggan pedulikan.
Scan pesaing cepat bukan soal meniru fitur—tetapi memahami apa yang sudah dimiliki pengguna, apa yang mereka keluhkan, dan di mana produk baru bisa menang.
Prompt AI untuk mencantumkan alternatif dalam tiga keranjang:
Pembingkaian ini mencegah tunnel vision. Seringkali “pesaing” paling kuat adalah alur kerja, bukan SaaS.
Minta AI membuat draf tabel, lalu validasi dengan memeriksa 2–3 sumber per produk (halaman harga, dokumentasi, ulasan). Pertahankan ringan:
| Opsi | Pengguna sasaran | Model harga | Fitur menonjol | Celah/ peluang umum |
|---|---|---|---|---|
| Alat direkt A | Kreator solo | Tingkatan langganan | Template, berbagi | Kolaborasi terbatas, onboarding buruk |
| Alat direkt B | Tim SMB | Per-kursi | Izin, integrasi | Mahal saat skala |
| Alat tidak langsung C | Perusahaan | Kontrak tahunan | Kepatuhan, pelaporan | Setup lambat, UX kaku |
| Alternatif manual | Siapa saja | Biaya waktu | Fleksibel, familiar | Rentan kesalahan, sulit dilacak |
Gunakan kolom “celah” untuk mengidentifikasi sudut diferensiasi (kecepatan, kesederhanaan, ceruk yang lebih sempit, default lebih baik, integrasi dengan stack yang ada).
Minta AI menyoroti “table stakes” vs. “nice-to-have.” Lalu buat daftar singkat hal yang dihindari (mis. “jangan buat analitik lanjutan di v1,” “lewati multi-workspace sampai retensi terbukti”). Ini melindungi Anda dari mengirim MVP yang bengkak.
Hasilkan 3–5 pernyataan positioning (satu kalimat masing-masing), misalnya:
Tunjukkan ini ke pengguna nyata lewat panggilan singkat atau halaman landing sederhana. Tujuannya bukan persetujuan penuh—tetapi kejelasan: pernyataan mana yang membuat mereka berkata, “Ya, itu persis masalah saya.”
Setelah pernyataan masalah ketat, langkah selanjutnya adalah menghasilkan beberapa cara untuk menyelesaikannya—lalu pilih konsep terkecil yang bisa membuktikan nilai.
Minta AI mengusulkan 5–10 konsep solusi yang menangani rasa sakit pengguna dari berbagai sudut. Jangan batasi prompt ke aplikasi dan fitur. Sertakan opsi non-software seperti:
Ini penting karena validasi terbaik sering terjadi sebelum Anda membangun apa pun.
Untuk tiap konsep, minta AI menjabarkan:
Lalu minta mitigasi dan apa yang perlu Anda pelajari untuk mengurangi ketidakpastian.
Peringkatkan konsep berdasarkan: kecepatan untuk diuji, kejelasan metrik keberhasilan, dan usaha yang diperlukan dari pengguna. Pilih versi di mana pengguna dapat merasakan manfaat dalam hitungan menit, bukan hari.
Prompt yang berguna: “Konsep mana yang memiliki jalur terpendek ke hasil sebelum/ sesudah yang meyakinkan?”
Sebelum membuat prototipe, tulis daftar out-of-scope eksplisit. Contoh: “Tidak ada integrasi, tidak ada akun tim, tidak ada dashboard analitik, tidak ada aplikasi mobile.” Langkah ini mencegah ‘tes’ Anda berubah menjadi MVP.
Jika Anda perlu template untuk memberi skor konsep, buat yang sederhana dan bisa dipakai ulang antar ide.
Validasi yang baik bukan hanya “apakah idenya terdengar menarik?”—tetapi “apakah seseorang benar-benar bisa menyelesaikan pekerjaan tanpa tersangkut?” AI berguna di sini karena bisa dengan cepat menghasilkan beberapa opsi UX, sehingga Anda bisa menguji kejelasan sebelum membangun apa pun.
Mulailah dengan meminta beberapa alur, bukan satu. Anda ingin happy path, onboarding, dan aksi kunci yang membuktikan nilai.
Pola prompt sederhana:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Pindai untuk langkah yang hilang (izin, konfirmasi, “darimana saya mulai?”) dan minta varian (mis. “create-first” vs “import-first”).
Anda tidak butuh pixel untuk memvalidasi struktur. Minta wireframe sebagai deskripsi teks dengan bagian jelas.
Untuk tiap layar, minta:
Lalu tempel deskripsi ini ke tool desain atau builder no-code sebagai blueprint untuk prototipe klikabel.
Microcopy sering jadi perbedaan antara “saya mengerti” dan “saya mundur.” Minta AI menyusun:
Beri tahu model nada yang Anda inginkan (tenang, langsung, ramah) dan tingkat bacaannya.
Buat prototipe klikabel dan jalankan 5 sesi singkat. Beri peserta tugas (bukan instruksi), seperti “Daftar dan buat laporan pertama Anda.” Catat dimana mereka ragu, apa yang mereka salah paham, dan apa yang mereka harapkan terjadi selanjutnya.
Setelah tiap putaran, minta AI merangkum tema dan menyarankan perbaikan copy atau tata letak—lalu perbarui prototipe dan tes ulang. Loop ini sering mengekspos penghalang UX jauh sebelum waktu engineering dipakai.
PRD penuh bisa butuh minggu—dan Anda tidak perlu itu untuk memvalidasi ide. Yang Anda butuhkan adalah PRD ringan yang menangkap “mengapa,” “siapa,” dan “apa” cukup jelas untuk menguji asumsi dan membuat trade-off.
Minta AI menghasilkan outline terstruktur yang bisa Anda edit, bukan novel. Pass pertama yang baik mencakup:
Prompt praktis: “Draft satu halaman PRD untuk [ide] dengan tujuan, persona, scope, requirement, dan non-goals. Jaga di bawah 500 kata dan sertakan 5 metrik keberhasilan yang dapat diukur.”
Alih-alih checklist teknis, minta AI merumuskan acceptance criteria sebagai skenario berfokus pengguna:
Skenario ini juga berfungsi sebagai skrip tes untuk prototipe dan wawancara awal.
Selanjutnya, minta AI mengubah PRD menjadi epic dan user story, dengan prioritas sederhana (Must/Should/Could). Lalu turun satu level: terjemahkan requirement ke kebutuhan API, catatan model data, dan batasan (keamanan, privasi, latensi, integrasi).
Contoh keluaran yang Anda inginkan dari AI: “Epic: Account setup → Stories: email sign-up, OAuth, password reset → API: POST /users, POST /sessions → Data: User, Session → Constraints: rate limiting, penanganan PII, audit logs.”
Sebelum Anda membuat prototipe, lakukan pemeriksaan kelayakan cepat untuk menghindari membangun jenis demo yang salah. AI bisa membantu mengungkap hal yang tidak diketahui dengan cepat—tetapi perlakukan sebagai mitra brainstorming, bukan sumber kebenaran mutlak.
Tuliskan pertanyaan yang bisa menggagalkan ide atau mengubah scope:
Minta AI mengusulkan 2–4 arsitektur dengan trade-off. Contoh:
Minta AI memperkirakan di mana risiko berkonsentrasi (rate limits, kualitas data, prompt injection), lalu konfirmasi secara manual dengan dokumen vendor dan spike cepat.
Beri band usaha kasar—S/M/L—untuk tiap komponen utama (auth, ingestion, search, pemanggilan model, analytics). Tanyakan: “Apa asumsi paling berisiko?” Jadikan itu hal pertama yang Anda uji.
Pilih prototipe paling ringan yang menjawab risiko kunci:
Ini menjaga prototipe Anda fokus pada kelayakan, bukan polesan.
Prototipe bukan versi lebih kecil dari produk akhir—ia cara lebih cepat untuk belajar apakah orang akan melakukan hal yang Anda harapkan. Dengan alat no-code ditambah bantuan AI, Anda bisa memvalidasi alur inti dalam beberapa hari, bukan minggu, dan menjaga percakapan terfokus pada hasil, bukan detail implementasi.
Mulailah dengan mengidentifikasi alur tunggal yang membuktikan ide (misalnya: “unggah X → dapatkan Y → bagikan/ekspor”). Gunakan alat no-code atau low-code untuk menjahit layar dan state secukupnya untuk mensimulasikan perjalanan itu.
Jaga ruang lingkup ketat:
AI membantu dengan menyusun copy layar, empty state, label tombol, dan varian onboarding yang bisa Anda A/B nanti.
Prototipe terasa meyakinkan ketika diisi data yang mirip realitas pengguna Anda. Minta AI menghasilkan:
Gunakan skenario ini dalam sesi pengguna supaya umpan balik tentang kegunaan, bukan placeholder.
Jika “keajaiban AI” adalah produk, Anda masih bisa mengujinya tanpa membangunnya. Buat alur concierge di mana pengguna mengirim input, dan Anda (atau tim) menghasilkan hasil secara manual di belakang layar. Bagi pengguna, terasa end-to-end.
Ini sangat berharga untuk memeriksa:
Sebelum membagikan prototipe, definisikan 3–5 metrik yang menunjukkan nilai:
Bahkan log event sederhana atau spreadsheet tracker mengubah sesi kualitatif menjadi keputusan yang bisa dipertanggungjawabkan.
Jika tujuan Anda adalah “memvalidasi sebelum menulis kode manual,” jalur tercepat seringkali: prototipe alur, lalu kembangkan menjadi aplikasi nyata hanya jika sinyal kuat. Di sinilah platform vibe-coding seperti Koder.ai bisa masuk ke proses.
Alih-alih bergerak dari dokumen langsung ke basis kode buatan tangan, Anda dapat menggunakan antarmuka chat untuk dengan cepat menghasilkan aplikasi kerja awal (web, backend, atau mobile) yang selaras dengan batasan dan acceptance criteria Anda. Contoh:
Karena Koder.ai mendukung ekspor source code, pekerjaan validasi Anda tidak menjadi dead end: jika sinyal produk-pasar muncul, Anda bisa mengambil kode tersebut dan melanjutkan dengan pipeline engineering yang Anda pilih.
Setelah Anda punya beberapa konsep menjanjikan, tujuan Anda adalah menggantikan opini dengan bukti—dengan cepat. Anda belum “meluncurkan”; Anda mengumpulkan sinyal bahwa ide Anda menciptakan nilai, dipahami, dan layak dibangun.
Mulailah dengan menulis apa arti “berhasil” sebelum menjalankan apa pun. Kriteria umum:
Minta AI mengubah ini menjadi event yang bisa diukur dan rencana pelacakan ringan (apa yang dicatat, dimana meletakkan pertanyaan, apa yang dihitung sebagai sukses).
Pilih tes terkecil yang bisa meniadakan asumsi Anda:
Gunakan AI untuk menyusun varian copy, headline, dan pertanyaan survei yang disesuaikan dengan pelanggan sasaran Anda. Minta 3–5 varian A/B dengan sudut berbeda (kecepatan, biaya, kepatuhan, kemudahan), bukan hanya perbedaan kata.
Jika Anda menggunakan Koder.ai untuk menyiapkan prototipe, Anda juga bisa memetakan struktur eksperimen di dalam aplikasi: buat snapshot terpisah untuk tiap varian, deploy, dan bandingkan aktivasi/time-to-value tanpa memelihara banyak cabang secara manual.
Tentukan ambang batas di muka (contoh: “≥8% visitor-ke-daftar-tunggu,” “≥30% pilih tier berbayar,” “median time-to-value < 2 menit,” “perbaikan top drop-off mengurangi abandon 20%”).
Lalu minta AI merangkum hasil dengan hati-hati: soroti apa yang didukung data, apa yang ambigu, dan apa yang harus diuji selanjutnya. Tangkap keputusan Anda dalam catatan singkat: hipotesis → eksperimen → hasil → go/no-go → langkah berikutnya. Ini menjadi jejak keputusan produk Anda, bukan sekadar tes sekali jalan.
Pekerjaan produk yang baik membutuhkan “mode berpikir” berbeda. Jika Anda meminta ideasi, kritik, dan sintesis dalam satu prompt, seringkali Anda akan mendapat jawaban menengah yang hambar. Perlakukan prompting seperti fasilitasi: jalankan ronde terpisah, masing-masing dengan tujuan yang jelas.
Prompt ideasi harus condong ke kelimpahan dan kebaruan. Minta beberapa opsi, bukan satu jawaban “terbaik.”
Prompt kritik harus skeptis: temukan celah, edge case, dan risiko. Arahkan model untuk menantang asumsi dan mencantumkan apa yang membuat ide gagal.
Prompt sintesis harus merajut keduanya: pilih arah, dokumentasikan trade-off, dan hasilkan artefak yang dapat ditindaklanjuti (rencana tes, spesifikasi satu halaman, set pertanyaan wawancara).
Template yang andal membuat keluaran konsisten di seluruh tim. Sertakan:
Berikut template ringkas yang bisa Anda simpan di dokumen bersama:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Simpan prompt seperti Anda menyimpan aset desain: diberi nama, diberi tag, dan mudah dipakai ulang. Pendekatan ringan adalah folder di repo atau wiki Anda dengan:
Ini mengurangi prompt sekali pakai dan membuat kualitas bisa diulang antar proyek.
Saat model merujuk fakta, minta bagian Sumber dan catatan Keyakinan. Bila tak bisa mengutip, beri label sebagai asumsi. Disiplin sederhana ini mencegah tim memperlakukan teks yang dihasilkan sebagai riset terverifikasi—dan mempercepat tinjauan di kemudian hari.
AI bisa mempercepat pekerjaan produk awal, tetapi juga bisa menciptakan risiko yang mudah dihindari jika Anda memperlakukannya seperti notebook netral dan pribadi. Sedikit pengaman menjaga eksplorasi Anda aman dan dapat digunakan—terutama saat draf mulai beredar di luar tim.
Asumsikan apa pun yang Anda tempel ke alat AI bisa dicatat, ditinjau, atau digunakan untuk pelatihan tergantung pada pengaturan dan kebijakan vendor.
Jika Anda melakukan discovery pelanggan atau menganalisis tiket dukungan, jangan tempel transkrip mentah, email, atau pengenal tanpa persetujuan eksplisit. Lebih baik ringkasan yang dianonimkan (“Pelanggan A”, “Industri: ritel”) dan pola agregat. Ketika benar-benar perlu memakai data nyata, gunakan lingkungan yang disetujui dan dokumentasikan alasannya.
AI akan dengan senang hati mengeneralisasi dari konteks yang tidak lengkap—kadang dengan cara yang mengecualikan pengguna atau memperkenalkan stereotip berbahaya.
Bangun kebiasaan tinjau cepat: periksa persona, requirement, dan copy UX untuk bahasa bias, celah aksesibilitas, dan edge case yang tidak aman. Minta model menyebut siapa yang mungkin dirugikan atau terpinggirkan, lalu validasi dengan manusia. Jika Anda di ruang teregulasi (kesehatan, keuangan, ketenagakerjaan), tambahkan langkah review ekstra sebelum apapun keluar.
Model dapat menghasilkan teks yang mirip halaman pemasaran yang ada atau frasa pesaing. Jadikan tinjauan manusia wajib, dan jangan pernah menggunakan keluaran AI sebagai copy kompetitor final.
Saat membuat suara merek, klaim, atau microcopy UI, tulislah ulang dengan kata-kata sendiri dan verifikasi setiap klaim faktual. Jika merujuk konten pihak ketiga, lacak sumber dan lisensi seperti riset lainnya.
Sebelum membagikan keluaran ke pihak eksternal (investor, pengguna, app store), konfirmasi:
Jika Anda ingin template yang dapat dipakai ulang untuk langkah ini, simpan di dokumen internal (mis. /security-and-privacy) dan wajibkan untuk setiap artefak berbantuan AI.
Jika Anda ingin urutan sederhana yang bisa dipakai ulang antar ide, ini loop-nya:
Apakah Anda memprototipe lewat alat no-code, build custom ringan, atau platform vibe-coding seperti Koder.ai, prinsip inti sama: dapatkan hak untuk membangun dengan mengurangi ketidakpastian terlebih dulu—lalu investasikan waktu engineering hanya di tempat sinyalnya paling kuat.
Itu berarti menggunakan AI sebagai mitra awal untuk riset, sintesis, dan pembuatan draf sehingga Anda dapat mengurangi ketidakpastian sebelum berkomitmen ke basis kode produksi. Anda tetap melakukan pemikiran inti (kejelasan masalah, asumsi, trade-off), tetapi memanfaatkan AI untuk dengan cepat menghasilkan artefak yang bisa diedit seperti skrip wawancara, draf PRD, alur UX, dan rencana eksperimen.
Pernyataan masalah satu kalimat yang jelas mencegah Anda (dan model) melenceng ke fitur “keren” yang generik. Format praktisnya adalah:
Jika Anda tidak bisa menulis ini, besar kemungkinan Anda punya tema, bukan ide produk yang bisa diuji.
Pilih sejumlah kecil metrik yang bisa Anda ukur di prototipe atau uji awal, seperti:
Hubungkan setiap metrik ke baseline (alur kerja saat ini) dan target perbaikan.
Tulis 5–10 asumsi “harus benar” sebagai pernyataan yang dapat diuji (bukan sekadar kepercayaan), misalnya:
Lalu desain eksperimen paling kecil yang bisa menolak tiap asumsi itu.
Gunakan AI untuk menyusun:
Edit dengan ketat untuk realisme, lalu fokuskan wawancara pada apa yang orang lakukan hari ini (bukan apa yang mereka katakan akan lakukan).
Perlakukan ringkasan sebagai hipotesis dan lindungi privasi:
Jika Anda merekam panggilan, gunakan transkrip hanya dengan persetujuan eksplisit dan simpan asli dengan aman.
Mulailah dengan meminta kategori alternatif, lalu verifikasi secara manual:
Minta AI menyusun tabel perbandingan, tapi cek klaim kunci dengan beberapa sumber nyata (halaman harga, dokumentasi, ulasan).
Minta 5–10 konsep solusi untuk masalah yang sama, termasuk opsi non-perangkat lunak:
Lalu stress-test tiap konsep untuk edge case, mode kegagalan, dan keberatan pengguna, dan pilih yang jalur terpendek menuju hasil sebelum/sesudah yang meyakinkan.
Anda bisa memvalidasi kegunaan dan pemahaman tanpa membangun penuh:
Ubah ini menjadi prototipe klikabel, jalankan ~5 sesi singkat, dan iterasi berdasarkan tempat pengguna ragu atau salah paham.
Tetapkan ambang batas sebelum menjalankan tes dan dokumentasikan keputusan. Eksperimen umum:
Tentukan kriteria go/no-go (mis. konversi waitlist, waktu-ke-nilai, rating kepercayaan), lalu catat: hipotesis → eksperimen → hasil → keputusan → tes berikutnya.