Teknologi.info – Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) telah mengubah cara pengembang membangun perangkat lunak. Namun, di tengah meningkatnya pemanfaatan AI dalam pengembangan aplikasi, muncul fenomena lain yang tidak kalah menarik: semakin mudahnya sebagian orang memberikan label “AI slop” terhadap produk digital yang dianggap dibuat dengan bantuan kecerdasan buatan.
Istilah tersebut awalnya digunakan untuk menggambarkan konten berkualitas rendah yang dihasilkan AI, umumnya secara massal dan dengan sedikit perhatian terhadap kualitas. Kini, istilah yang sama juga kerap muncul dalam perdebatan mengenai pengembangan perangkat lunak.
Persoalannya, apakah sebuah aplikasi otomatis layak disebut AI slop hanya karena pengembangnya menggunakan AI? Atau jangan-jangan, sebagian kritik justru muncul sebelum kualitas perangkat lunak tersebut benar-benar diperiksa?
Daftar Isi
Memahami AI Slop dan Kesalahpahaman di Baliknya
Istilah AI slop semakin populer seiring membanjirnya konten generatif di internet. Mulai dari gambar, video, artikel, hingga berbagai materi digital yang diproduksi dengan cepat, tetapi tidak selalu memperhatikan akurasi dan kualitas.
Dalam publikasi berjudul AI Slop yang dimuat Stanford Center for Internet and Society pada September 2026, akademisi Jessica M. Silbey dan Woodrow Hartzog membahas bagaimana istilah tersebut digunakan untuk menggambarkan keluaran AI yang dianggap berkualitas rendah, diproduksi dengan sedikit usaha, dan berpotensi membebani penerimanya.
Kajian tersebut juga menunjukkan bahwa batasan mengenai apa yang layak disebut AI slop masih menjadi bahan perdebatan.
Artinya, istilah AI slop memiliki konteks yang lebih kompleks daripada sekadar menyimpulkan bahwa segala sesuatu yang melibatkan AI pasti berkualitas buruk.
Dalam pengembangan perangkat lunak, perbedaan ini menjadi penting. Penggunaan AI untuk membantu menulis kode, menelusuri kesalahan, menyusun dokumentasi, atau mempercepat implementasi fitur tidak serta-merta menjadikan hasil akhirnya sebagai produk berkualitas rendah.
Kualitas software tetap harus dinilai berdasarkan implementasi dan kemampuannya memenuhi kebutuhan pengguna.
Materialize, Template Berusia 11 Tahun yang Masih Dikembangkan
Salah satu contoh menarik dapat ditemukan pada penggunaan Materialize, sebuah template antarmuka administrasi komersial yang dikembangkan oleh PIXINVENT dan dipasarkan melalui ThemeForest, bagian dari ekosistem Envato Market.
Berdasarkan informasi pada halaman resmi Materialize di ThemeForest, template tersebut telah beredar selama sekitar 11 tahun dan mencatatkan lebih dari 12.700 penjualan.
Materialize juga bukan produk yang berhenti berkembang setelah dirilis. Template ini tercatat mendapatkan pembaruan pada 2 Oktober 2026, dengan dukungan berbagai teknologi seperti HTML, Laravel, Vue.js, Next.js, Nuxt, Django, dan ASP.NET melalui pilihan implementasi yang berbeda.
Dalam sebuah pengembangan aplikasi berbasis Laravel 13, misalnya, Materialize digunakan sebagai fondasi antarmuka melalui lisensi komersial yang dibeli secara resmi.
Fakta tersebut menunjukkan bahwa tampilan aplikasi modern tidak selalu dibuat dari nol, apalagi sepenuhnya dihasilkan oleh AI.
Sebuah aplikasi bisa menggunakan desain yang telah dikembangkan selama lebih dari satu dekade, sementara logika bisnis, pengelolaan data, dan berbagai fitur lainnya dibangun serta disesuaikan secara terpisah.
Lantas, apakah penggunaan AI dalam proses pengembangan membuat seluruh aplikasi tersebut pantas disebut AI slop?
Tentu tidak sesederhana itu.
Namun, penggunaan template berbayar juga bukan jaminan bahwa sebuah aplikasi pasti berkualitas. Template menyediakan fondasi visual dan komponen antarmuka, sedangkan kualitas keseluruhan aplikasi tetap bergantung pada bagaimana pengembang mengimplementasikannya.
Tampilan Aplikasi Bukan Cerminan Keseluruhan Kualitas Kode
Salah satu kekeliruan dalam menilai perangkat lunak adalah menyamakan tampilan antarmuka dengan kualitas keseluruhan sistem.
Padahal, sebuah dashboard yang terlihat sederhana bisa saja didukung arsitektur aplikasi yang kompleks. Sebaliknya, antarmuka yang tampak modern dan menarik belum tentu memiliki sistem pengolahan data yang efisien atau keamanan yang memadai.
Pengembangan aplikasi melibatkan banyak aspek yang tidak dapat dinilai hanya melalui tangkapan layar.
Seperti aplikasi apotek misalnya, ada logika bisnis, desain basis data, autentikasi, otorisasi, validasi masukan, pengelolaan transaksi, hingga mekanisme penanganan kesalahan.
Belum lagi persoalan performa ketika jumlah pengguna meningkat, konsistensi data saat terjadi transaksi bersamaan, serta kemudahan pemeliharaan kode dalam jangka panjang.
Semua aspek tersebut memerlukan pemeriksaan teknis.
Jika ingin menilai kualitas sebuah aplikasi secara objektif, pengujian fungsional, pemeriksaan keamanan, analisis performa, dan peninjauan kode jauh lebih relevan daripada sekadar menebak teknologi yang digunakan berdasarkan tampilannya.
Sebab, tangkapan layar hanya memperlihatkan bagaimana aplikasi terlihat, bukan bagaimana aplikasi bekerja.
AI Tidak Otomatis Menghasilkan Kode Buruk
Penggunaan AI dalam pemrograman memang memiliki risiko.
Kode yang dihasilkan AI dapat mengandung kesalahan logika, kerentanan keamanan, dependensi yang tidak sesuai, ataupun implementasi yang sulit dipelihara.
Risiko menjadi lebih besar ketika pengembang menerima seluruh keluaran AI tanpa memahami, memeriksa, atau mengujinya terlebih dahulu.
Kritik terhadap praktik semacam ini tentu beralasan.
Akan tetapi, persoalan tersebut tidak eksklusif pada penggunaan AI.
Kode yang ditulis sepenuhnya oleh manusia juga dapat mengandung bug, masalah keamanan, pengulangan yang tidak diperlukan, dan rancangan sistem yang kurang efisien.
Perbedaannya bukan semata-mata terletak pada siapa atau apa yang menghasilkan kode, melainkan bagaimana proses pengembangannya dilakukan.
Seorang programmer yang menggunakan AI tetapi tetap memahami arsitektur sistem, memeriksa perubahan kode, menjalankan pengujian, dan bertanggung jawab atas hasil akhirnya tidak dapat disamakan begitu saja dengan seseorang yang hanya menyalin keluaran AI tanpa melakukan verifikasi.
Dengan kata lain, penggunaan AI bukan bukti kualitas, tetapi juga bukan bukti ketidakmampuan.
AI dapat membantu mempercepat pekerjaan, tetapi tanggung jawab atas perangkat lunak yang dihasilkan tetap berada pada pengembangnya.
Ketika Kritik Berubah Menjadi Penghakiman
Dalam komunitas teknologi, kritik merupakan bagian penting dari perkembangan kualitas perangkat lunak.
Code review, audit keamanan, pengujian performa, dan diskusi mengenai arsitektur merupakan praktik yang membantu pengembang menemukan kelemahan sekaligus meningkatkan kualitas produk.
Namun, kritik kehilangan nilai teknisnya ketika penilaian diberikan tanpa bukti yang memadai.
Memberikan label AI slop hanya berdasarkan dugaan penggunaan AI, kemiripan antarmuka, atau cara seseorang mengembangkan aplikasi bukanlah pengganti proses evaluasi.
Ada perbedaan besar antara menyatakan bahwa sebuah aplikasi memiliki kerentanan keamanan yang telah dibuktikan dan sekadar menyebutnya buruk karena dianggap dibuat menggunakan AI.
Pernyataan pertama dapat diverifikasi, diperbaiki, dan dijadikan pembelajaran.
Pernyataan kedua, tanpa penjelasan atau bukti pendukung, hanya menambah kebisingan dalam diskusi teknologi.
Hal ini bukan berarti karya berbantuan AI harus dibebaskan dari kritik. Justru sebaliknya, semakin mudah perangkat lunak dibuat, semakin penting pula penerapan standar pengujian yang ketat.
Pengembang yang memanfaatkan AI tetap harus siap menerima pemeriksaan terhadap kualitas kode, keamanan, performa, dan kelayakan sistemnya.
Namun, standar penilaian tersebut seharusnya diterapkan secara konsisten, baik terhadap kode yang ditulis manusia maupun yang dihasilkan dengan bantuan AI.
Dunia Pemrograman Berubah, Standar Kualitas Harus Tetap Dijaga
Sejarah pengembangan perangkat lunak menunjukkan bahwa programmer selalu memanfaatkan alat untuk meningkatkan produktivitas.
Framework, library, package manager, template komersial, hingga berbagai layanan otomatisasi telah lama menjadi bagian dari pekerjaan pengembang.
Kehadiran AI menambah pilihan alat dalam proses tersebut.
Tentu saja, penggunaan AI membawa persoalan baru yang perlu diperhatikan, termasuk keamanan kode, perlindungan data, hak kekayaan intelektual, serta ketergantungan pengembang terhadap hasil generatif.
Semua persoalan itu layak dibahas secara serius.
Akan tetapi, menolak atau merendahkan sebuah aplikasi hanya karena melibatkan AI bukanlah pendekatan yang cukup untuk menilai kualitas perangkat lunak.
Pada akhirnya, pengguna tidak hanya membutuhkan penjelasan mengenai bagaimana sebuah aplikasi dibuat. Mereka membutuhkan perangkat lunak yang benar-benar bekerja, aman digunakan, sesuai kebutuhan, dan dapat dipelihara.
Kualitas software tidak ditentukan oleh seberapa banyak baris kode yang diketik secara manual, melainkan oleh kualitas rancangan, implementasi, pengujian, dan tanggung jawab di baliknya.
Istilah AI slop tetap relevan untuk mengkritik karya berkualitas rendah yang diproduksi tanpa perhatian memadai terhadap hasilnya. Namun, istilah tersebut tidak seharusnya berubah menjadi label serampangan bagi setiap produk yang dikembangkan dengan bantuan AI.
Jika sebuah aplikasi memiliki masalah, tunjukkan masalahnya. Jika terdapat kerentanan, buktikan. Jika arsitekturnya buruk, jelaskan kelemahannya.
Sebab, dalam dunia rekayasa perangkat lunak, kemampuan menemukan dan membuktikan kesalahan jauh lebih bermanfaat daripada sekadar memberikan cap buruk.
Dan mungkin, di tengah ramainya perdebatan mengenai AI dalam pemrograman, ada satu pertanyaan yang patut direnungkan:
Apakah dunia teknologi sedang berusaha meningkatkan kualitas software, atau justru mulai terlalu sibuk menghakimi cara orang lain membangunnya?
