Yapay zeka destekli yazılım geliştirme tarafında bence yanlış soruyu çok uzun süre sorduk:
AI kod yazabilir mi?
Artık bu soru çok sınırlı kalıyor. Bugün asıl tartışılması gereken şey şu: AI destekli geliştirme süreçlerinde üretim hızını artırırken kalite, güvenlik ve mimari tutarlılığı nasıl koruyacağız?
Çünkü elimizdeki tablo tek yönlü değil. Peng, Kalliamvakou, Cihon ve Demirer’in GitHub Copilot üzerine yaptığı kontrollü çalışmada, geliştiricilerin belirli bir programlama görevini AI desteğiyle anlamlı ölçüde daha hızlı tamamladığı görülüyor. Yani üretkenlik tarafında gerçek ve ölçülebilir bir kazanım var.
Ama diğer tarafta Pearce ve arkadaşlarının Asleep at the Keyboard? çalışması, AI tarafından önerilen kodların güvenlik açısından mutlaka sorgulanması gerektiğini gösteriyor. Benzer şekilde Perry, Srivastava, Kumar ve Boneh’un çalışması da AI asistanı kullanan geliştiricilerin bazı güvenlik görevlerinde daha güvensiz kod yazabildiğini ortaya koyuyor.
Hız gerçek, risk de gerçek
Bu iki sonuç bana şunu söylüyor: AI, yazılım geliştirme sürecinde ciddi bir hızlandırıcı. Ama kontrolsüz kullanıldığında aynı zamanda ciddi bir risk çarpanı.
Bence senior mühendislik refleksi burada devreye giriyor. AI’dan maksimum fayda almak için mesele sadece prompt yazmak değil. Asıl mesele şu disiplinleri kurabilmek:
- Görevi doğru parçalamak
- Bağlamı doğru vermek
- Çıktıyı test edilebilir hale getirmek
- Güvenlik kontrollerini sürece gömmek
- Kod incelemeyi formalite olmaktan çıkarmak
- Mimari kararları kısa vadeli hız uğruna gevşetmemek
Yani AI ile geliştirme, “daha az mühendislik” anlamına gelmiyor. Tam tersine, daha bilinçli mühendislik gerektiriyor.
Junior hız hissi, senior doğrulama sistemi kurar
Benim gözlemim şu: Junior seviyede AI daha çok hız hissi veriyor. Senior seviyede ise asıl değer, AI çıktısını üretim sistemine güvenli şekilde entegre edebilmekte ortaya çıkıyor.
Çünkü iyi yazılım sadece çalışan kod değildir. İyi yazılım; bakımı yapılabilir, test edilebilir, güvenli, gözlemlenebilir, ekibin anlayabileceği kadar sade ve değişime direnç göstermeyecek kadar esnek olmalıdır.
AI bu kalite niteliklerini otomatik olarak garanti etmiyor. Bunları hâlâ mühendislik kültürü garanti ediyor.
Bence asıl kas: AI ile üretilen işi yönetmek
Bu yüzden 2026 ve sonrası için yazılım ekiplerinde en kritik kasın “AI kullanmak” değil, AI ile üretilen işi yönetecek teknik olgunluğu kurmak olduğunu düşünüyorum.
Kod yazma hızı artıyor. Ama asıl farkı yine şu sorular yaratacak:
- Bu kod neden böyle?
- Hangi varsayımla yazıldı?
- Nasıl test edildi?
- Neyi kırabilir?
- Güvenlik etkisi ne?
- Altı ay sonra bu kodu kim anlayacak?
Bence iyi mühendislik tam da burada başlıyor.
Kaynaklar
- Peng, Kalliamvakou, Cihon, Demirer – The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot
- Pearce et al. – Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions
- Perry, Srivastava, Kumar, Boneh – Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?
Serhat Diker sitesinden daha fazla şey keşfedin
Subscribe to get the latest posts sent to your email.
