Agile Scrum di Era Disrupsi AI

Tahun ini terasa seperti tahun disrupsi besar-besaran di hampir semua sektor pekerjaan, termasuk dalam pengembangan aplikasi. Kehadiran autonomous AI seperti Claude Code, Cursor, Codex, dan teman-temannya sudah mulai menjadi hal yang “normal” di keseharian developer. 🤖

Namun di tengah disrupsi ini, ada satu hal yang menurut saya masih tetap ideal dan belum perlu diganti, kecuali terus dikembangkan, yaitu metodologi Agile Scrum.

Kenapa Scrum Masih Relevan di Era Disrupsi AI?

Walaupun AI semakin kuat membantu proses coding, pengembangan aplikasi tetap melibatkan banyak aspek yang tidak bisa disederhanakan menjadi sekadar “menulis kode”. Justru karena perubahan terjadi cepat, tim butuh ritme kerja dan cara koordinasi yang solid. Di sini Scrum masih terasa relate karena beberapa alasan berikut.

1. Scrum cocok untuk mengelola tim dengan kemampuan kreatif

Scrum sangat pas digunakan dalam tim yang anggotanya punya kemampuan berpikir, beradaptasi, dan berkreasi. Dalam konteks ini, semakin pintar dan berkembang anggota tim Scrum, hasilnya biasanya akan semakin bagus.

2. Pendekatan Scrum sangat humanis

Salah satu hal yang saya suka dari Scrum adalah pendekatannya yang tetap manusiawi. Daily Scrum memberi ruang tiap anggota untuk menjelaskan kesulitan dan kendala yang dihadapi, bahkan yang di luar sisi teknis, sambil saling mendengarkan tanpa menghakimi. Lalu di retrospective, tim bisa membahas proses kerja sekaligus dinamika dan perasaan antar anggota. 🤝

Buat saya, ini penting-karena performa tim sering kali ditentukan bukan cuma oleh skill, tetapi juga oleh kesehatan komunikasi.

3. Semakin ada AI, pengembangan harus lebih cepat-Scrum mengatasi itu

Dengan hadirnya AI sebagai helper, proses pengembangan memang dituntut makin cepat. Scrum membantu menjawab kebutuhan itu lewat rilis kecil di setiap sesi. Ditambah lagi, kemampuan Scrum Master dan Product Owner dalam memilih prioritas backlog membuat Scrum tetap ideal untuk mengejar rilis aplikasi kecil secara konsisten, tanpa kehilangan momentum di pasar. ⚡

Masalahnya: Scrum Bisa Terlalu Kaku Kalau Tidak Diadaptasi

Di sisi lain, Scrum bisa terasa terlalu kaku kalau kita hanya mengikuti aturannya tanpa penyesuaian. Dalam praktik pengembangan, selalu ada metrik yang menjadi variabel pengganggu, dan tidak semua sprint berjalan sesuai rencana.

Misalnya, sprint pertama ditargetkan selesai 2 minggu tetapi ternyata butuh 3 minggu. Lalu sprint kedua ditargetkan 2 minggu, tetapi malah selesai 1 minggu. Pola seperti ini menunjukkan ada sesuatu yang perlu dibaca lebih dalam. Menurut saya, ini tanda bahwa Scrum Master perlu memperhatikan metrik aliran kerja.

Fungsi Metrik Aliran Kerja

Berikut tiga metrik yang menurut saya penting untuk membantu membaca realita kerja tim:

1. Lead Time

Mengukur seberapa cepat ide berubah menjadi fitur yang dirilis.

• Tujuan: semakin pendek, semakin responsif.

2. Batch Size

Mengukur besar-kecilnya scope pada tiap rilis atau pull request.

• Tujuan: kecil dan sering agar risiko bisa ditekan.

3. Failure Rate

Mengukur persentase rilis yang mengalami error, rollback, atau butuh hotfix.

• Tujuan: tetap rendah tanpa mengorbankan kecepatan.

Penutup

Pada akhirnya, semua yang saya tulis di atas murni opini pribadi. Saya tidak memiliki indeks resmi untuk mengukur efektivitasnya. Sangat mungkin ada rekan-rekan di luar sana yang tidak setuju dan lebih memilih metodologi lain-dan itu tidak apa-apa.

Mari kita diskusi 🙂