Yapay zekâ kod yazmaya başladığından beri aynı soru dönüp duruyor:

“Yazılımcılar işsiz mi kalacak?”

Her yeni AI demosunda birkaç satır prompt yazılıyor, karşılığında çalışan bir uygulama çıkıyor. Birkaç saniye sonra butonlar hazır, API hazır, veritabanı hazır.

İnsan da doğal olarak düşünüyor:

“E tamam, yazılımcıya neden ihtiyaç var?”

Sorunun komik tarafı şu:

Yapay zekâ gerçekten çok fazla kod yazabiliyor.

Belki de sorun tam olarak burada.

Çünkü yazılım dünyasının gelecekteki problemi kod yazamamak değil.

Gereğinden fazla kod yazmak olabilir.

AI kod yazabiliyor. Peki ne yazacağını biliyor mu?

Yapay zekâya:

“Bir kullanıcı kayıt sistemi oluştur.”

dediğinizde size kod verebilir.

Hatta oldukça düzgün görünen kod verebilir.

Sonra:

“Buna şifre sıfırlama ekle.”

dersiniz.

Ekler.

“Admin paneli yap.”

Yapar.

“API oluştur.”

O da gelir.

“Mobil uyumlu hale getir.”

Tamam.

Birkaç saat içinde ortada çalışan bir uygulama vardır.

Buraya kadar her şey güzel.

Fakat yazılım geliştirmek sadece kod üretmekten ibaret değil.

Asıl soru şudur:

Bu sistem nasıl tasarlanmalıydı?

Hangi veriler tutulmalı?

Yetkilendirme nasıl yapılmalı?

Hangi işlemler istemcide, hangileri sunucuda gerçekleşmeli?

Veritabanı nasıl modellenmeli?

Sistem büyüdüğünde ne olacak?

Bir özellik kaldırıldığında diğerleri bozulacak mı?

Kodun bakımını altı ay sonra kim yapacak?

AI bunların bazılarına cevap verebilir.

Ama cevap verebilmesi, verdiği cevabın doğru olduğu anlamına gelmez.

Yazılım mühendisliği kod yazmaktan ibaret değil

Yazılımcının yaptığı işin tamamını editöre kod yazmak olarak görmek, marangozun işini çivi çakmaktan ibaret sanmaya benziyor.

Kod sadece sonuçlardan biri.

Asıl iş problemin anlaşılması.

Gereksinimlerin belirlenmesi.

Mimari kararların verilmesi.

Kısıtların anlaşılması.

Hatalı varsayımların fark edilmesi.

Güvenlik risklerinin değerlendirilmesi.

Performansın düşünülmesi.

Bakım maliyetinin hesaplanması.

Ve bütün bunların bir araya getirilmesi.

AI size 500 satır kod yazabilir.

Fakat yanlış problemi çözen 500 satır kod hâlâ yanlış problemin çözümüdür.

Üstelik artık çok hızlı yazılmıştır.

AI kötü kodu da seri üretime soktu

Eskiden kötü kod yazmak için insan gücü gerekiyordu.

Şimdi makine yardım ediyor.

Bu kulağa ilk başta harika geliyor.

Ama üretim hızını artırmak kaliteyi otomatik olarak artırmıyor.

Bir geliştirici bir günde 1.000 satır kötü kod yazabiliyorsa problem vardır.

AI aynı işi birkaç dakikada yapabiliyorsa problem ortadan kalkmaz.

Sadece üretim hızlanır.

Üstelik AI tarafından üretilen kodun tehlikeli tarafı, ilk bakışta genellikle kötü görünmemesidir.

Değişkenler düzgün isimlendirilmiştir.

Fonksiyonlar vardır.

Yorumlar eklenmiştir.

Kod biçimlendirilmiştir.

Her şey profesyonel görünür.

Sonra proje büyür.

Bir başka prompt gelir.

AI mevcut kodu değiştirir.

Bir özellik daha eklenir.

Bir hata düzeltilir.

Bir başka özellik eklenir.

Derken proje çalışmaya devam eder ama kimsenin tam olarak anlamadığı bir yapıya dönüşür.

En büyük risk işsiz kalmak değil, gereksiz kod üretmek olabilir

Yapay zekânın yazılımcıları tamamen ortadan kaldırması için önce yazılım geliştirmenin sadece kod yazmaktan ibaret olduğunu kabul etmemiz gerekir.

Fakat durum böyle değil.

AI’nın çok başarılı olduğu alanlardan biri kod üretimini ucuzlatmak.

Bu önemli.

Çünkü daha önce bir özellik için birkaç saat harcanıyorsa artık birkaç dakikada prototip oluşturulabilir.

Bunun sonucu mutlaka daha az yazılım olmak zorunda değil.

Tam tersine.

Daha fazla yazılım olabilir.

Daha fazla uygulama.

Daha fazla prototip.

Daha fazla otomasyon.

Daha fazla küçük araç.

Daha fazla kod.

Daha fazla dependency.

Daha fazla teknik borç.

Yani AI yazılımcıların işini tamamen ortadan kaldırmak yerine önce yazılım üretiminin miktarını patlatabilir.

Herkes artık yazılım yapabilecek

Bu kulağa büyük bir devrim gibi geliyor.

“Artık herkes uygulama geliştirebilir.”

Güzel.

Peki herkesin uygulama geliştirebilmesi gerçekten daha iyi yazılım anlamına mı geliyor?

Muhtemelen hayır.

Çünkü yazılım üretmek ile iyi yazılım üretmek arasında hâlâ fark var.

Bir insan kodlama bilmeden AI sayesinde bir web uygulaması oluşturabilir.

Ama uygulamanın güvenli olup olmadığını nasıl anlayacak?

Veritabanı tasarımının doğru olup olmadığını nasıl bilecek?

Kimlik doğrulama mekanizmasındaki açığı nasıl fark edecek?

Üretilen kodun neden yavaşladığını nasıl anlayacak?

Bir gün sistem çöktüğünde hangi parçanın problemi çıkardığını nasıl bulacak?

AI’ya tekrar sorabilir.

Elbette.

Bu sefer de AI başka bir çözüm önerebilir.

Sonra onu da uygulayabilir.

Böylece yazılım geliştirme süreci bazen mühendislikten çıkıp otomatik tavsiye uygulama döngüsüne dönüşebilir.

Yazılımcının değeri kod yazmak değil, karar vermek olabilir

AI kod yazmayı ne kadar iyi yaparsa, kod yazmanın kendisi o kadar sıradanlaşabilir.

Bu aslında yazılımcılar açısından daha önemli bir değişim yaratabilir.

Çünkü gelecekte:

“Şu fonksiyonu yazabiliyorum.”

demek eskisi kadar değerli olmayabilir.

Asıl değer:

“Bu fonksiyona gerçekten ihtiyacımız var mı?”

sorusunda olabilir.

Hangi mimarinin kullanılacağı.

Hangi teknolojinin seçileceği.

Hangi problemin çözülmeye değer olduğu.

Neyin hiç yapılmaması gerektiği.

Kodun nasıl sürdürülebilir tutulacağı.

İyi yazılım mühendisliği giderek karar verme işi haline gelebilir.

AI kodu üretir.

İnsan ise üretilen kodun neden var olduğunu sorgular.

Şirketler bunu yanlış anlarsa ortalık karışabilir

Bir şirket yöneticisinin AI demosunu izleyip şöyle düşündüğünü hayal edin:

“Eskiden beş yazılımcı gerekiyordu. Şimdi AI var. İki kişi yeter.”

Kâğıt üzerinde çok güzel.

Sonra proje büyür.

Kod tabanı büyür.

AI tarafından üretilen kodlar üst üste eklenir.

Teknik borç artar.

Güvenlik problemleri ortaya çıkar.

Eski kararların neden alındığını kimse bilmez.

Sistem kritik hale gelir.

İki kişi de sabah akşam eski AI kodunu anlamaya çalışır.

Sonra şirket şunu keşfeder:

Kod yazmak ucuzlamış olabilir ama karmaşık yazılımı anlamak hâlâ pahalı.

AI ile çalışan yazılımcı başka, AI’ya çalışan yazılımcı başka

Burada önemli bir ayrım var.

Yapay zekâyı araç olarak kullanan bir yazılımcı ile yazdığı kodun kontrolünü yapay zekâya bırakan yazılımcı aynı şey değil.

Birincisi AI’yı hızlandırıcı olarak kullanır.

İkincisi AI’nın ürettiği her şeyi doğru kabul eder.

Birincisi kodu inceler.

İkincisi “çalıştı” deyip geçer.

Birincisi mimariyi yönetir.

İkincisi prompt yazıp bekler.

Birincisi hatanın nedenini anlamaya çalışır.

İkincisi aynı hatayı AI’ya tekrar sorar.

Aradaki fark önümüzdeki yıllarda oldukça önemli olabilir.

Yazılımcılar tamamen işsiz kalacak mı?

Bazı yazılım işlerinin azalması gayet mümkün.

Özellikle sürekli aynı kalıpları tekrar eden, standart kod üretimine dayalı işler otomasyondan daha fazla etkilenebilir.

Basit CRUD uygulamaları.

Standart API entegrasyonları.

Basit web arayüzleri.

Tekrarlanan kod dönüşümleri.

Dokümantasyonun bazı bölümleri.

Test üretiminin bazı türleri.

Bunların önemli bir kısmı AI tarafından çok daha hızlı yapılabilir.

Ama buradan “yazılımcılık bitecek” sonucu çıkarmak başka bir şey.

Çünkü yazılım talebi sabit değil.

Kod yazmak ucuzladıkça daha önce ekonomik olarak mantıklı olmayan birçok yazılım projesi yapılabilir hale gelebilir.

Eskiden bir şirket “Bunun için özel yazılım geliştirmek çok pahalı” diyordu.

AI ile maliyet düşerse “Bunu da yapalım” demeye başlayabilir.

Yani daha az insanla daha fazla yazılım üretilebilir.

Bu ikisi aynı anda gerçekleşebilir.

Asıl komedi: Daha fazla kod, daha fazla yazılım demek değil

Yapay zekâ çağında ölçülmesi gereken şey yazılan kod miktarı olmamalı.

Çünkü AI sayesinde milyonlarca satır kod üretmek son derece kolay hale gelebilir.

Ama milyonlarca satır kod üretmek bir başarı değildir.

Hatta bazen tam tersidir.

İyi bir yazılım bazen daha az kodla daha fazla iş yapar.

Gereksiz kod yoktur.

Gereksiz bağımlılık yoktur.

Gereksiz özellik yoktur.

Gereksiz karmaşıklık yoktur.

AI’nın en büyük cazibesi ise bunun tam tersine çok hızlı şekilde kod üretebilmesidir.

Bir şey isteyin.

Kod gelsin.

Bir şey daha isteyin.

Biraz daha kod gelsin.

Biraz daha.

Biraz daha.

Sonra projenin içinde 200.000 satır kod olur.

Kimse neden 200.000 satır olduğunu bilmez.

Ama çalışıyordur.

Şimdilik.

Belki de geleceğin problemi yazılımcı kıtlığı değil, kod fazlalığı

Yapay zekâ gerçekten yazılım üretimini ucuzlatabilir.

Fakat ucuz kodun değeri de zamanla düşebilir.

Çünkü herkes kod üretebildiğinde önemli olan kod üretmek değil, doğru şeyi üretmek olacaktır.

AI size on dakikada bir uygulama verebilir.

Ama o uygulamanın gerçekten gerekli olup olmadığını söylemek başka bir meseledir.

Size yüzlerce satır kod verebilir.

Ama hangi satırların gereksiz olduğunu bulmak hâlâ insan zekâsı isteyebilir.

Size çalışan bir sistem verebilir.

Ama o sistemin neden çalıştığını ve ne zaman bozulacağını anlamak başka bir iştir.

Bu yüzden yapay zekânın yazılımcıları işsiz bırakıp bırakmayacağı sorusundan daha ilginç bir soru var:

Yapay zekâ bu kadar kolay kod üretebilirken, gelecekte bu kadar çok koda gerçekten ihtiyacımız olacak mı?

Belki de AI çağının en büyük problemi yazılımcıların ortadan kalkması değil.

Dünyanın ihtiyacından çok daha fazla yazılım üretilmesi olacak.

SEO Anahtar Kelimeleri

• Ana anahtar kelime: yapay zekâ yazılımcıları işsiz bırakacak mı
• İkincil anahtar kelime: yapay zekâ ve yazılım geliştirme
• İkincil anahtar kelime: AI kod yazma
• İkincil anahtar kelime: yapay zekâ yazılımcıların yerini alacak mı
• İkincil anahtar kelime: yapay zekâ ile kod yazma
• İkincil anahtar kelime: AI yazılımcıları işsiz bırakacak mı
• İkincil anahtar kelime: yapay zekâ yazılım geliştirme
• İkincil anahtar kelime: AI ile yazılım geliştirme
• İkincil anahtar kelime: yapay zekâ kod üretimi
• İkincil anahtar kelime: yazılımcıların geleceği
• İkincil anahtar kelime: yazılım sektöründe yapay zekâ
• İkincil anahtar kelime: AI ve yazılımcılar