Yapay zeka (YZ) araçları yazılım geliştirme dünyasında artık vazgeçilmez bir parça haline gelmiş olsa da, geliştiriciler ve yöneticiler bu araçların potansiyelini tam olarak nasıl ortaya çıkaracaklarını hala çözmeye çalışıyor. Bu süreç, birtakım zorlukları da beraberinde getiriyor. Stack Overflow tarafından yapılan geniş çaplı bir anket, geliştiricilerin bu araçları daha etkili kullanmanın yollarını aradığına işaret ediyor. Büyük dil modellerinin (LLM) yazılım geliştirme süreçlerini hızla değiştirdiği ve ChatGPT veya Copilot gibi araçların yalnızca geliştiricileri değil, aynı zamanda kodlama yardım sitelerini de etkilediği belirtiliyor. Zira pek çok kişi, bu özel platformlar yerine sohbet botlarından yanıt alabiliyor.
Geliştiriciler YZ'yi Benimsiyor Ancak Rolünü Tanımlamakta Zorlanıyor: Stack Overflow Anketi Ortaya Koydu
Stack Overflow'un 49.000 profesyonel geliştiriciyle yaptığı anket, YZ'nin kodlama iş akışlarına ne kadar derinlemesine entegre olduğunu göstermeyi amaçladı. Bir zamanlar geliştiricilerin başvurduğu ana kaynak olan platform, LLM'lerin kod yazma ve hata ayıklama biçimlerini dönüştürmesiyle kesintiler yaşadı. En son rapora göre, geliştiricilerin beşte dördü artık işlerinde YZ araçlarına güveniyor. İş akışlarını iyileştirmek için bu araçlara olan bağımlılık artsa da, birçoğu modellere aşırı güvenme konusunda şüpheci yaklaşıyor. YZ tarafından üretilen yanıtlara olan güven, bir yılda %40'tan %29'a düştü.
Bu durum, YZ araçlarının kullanımının yaygınlaşmasına rağmen, teknolojiye olan güvenin GitHub Copilot ve Cursor gibi araçların yazılım geliştirme meslekleri üzerindeki karmaşık etkileri nedeniyle azaldığını ortaya koyuyor. Çoğu kişi bu araçların kalıcı olduğunu anlasa da, onları en iyi nasıl kullanacakları ve nerede sınırlar çizilmesi gerektiği konusunda emin değiller. Geliştiricilere bu YZ araçlarıyla ilgili en çok neyin sinir bozucu geldiği sorulduğunda, çoğu aracın doğruluğu ve güvenilirliği nedeniyle sorguladıklarını belirtti. Normalde yanlış kodları tespit etmek daha kolaydır, ancak tespit edilmesi zor hatalar ve sorunlarla karşılaştıklarında bunları düzeltmek zaman alıcı hale gelebiliyor.
Özellikle junior geliştiriciler için durum daha da ciddileşiyor. Bu geliştiriciler, YZ tarafından üretilen kodlara büyük ölçüde güvenerek, yanlış ve düzeltmesi zor sonuçlar konusunda kendilerini güvende hissedebiliyorlar. Anketin bulgularında da bu sorun vurgulanıyor; birçok geliştirici, YZ araçlarıyla ilgili bir sorunla karşılaştıktan sonra Stack Overflow'u ziyaret ettiklerini belirtti. Bu da, başlangıçta LLM modellerine güvendiklerini, ancak daha sonra daha geniş geliştirici topluluğundan yardım gerektiren sorunlarla karşılaştıklarını gösteriyor.
YZ'deki tüm bu ilerlemelere rağmen, bu sorunlar temel sınırlamalar gibi görünüyor ve tamamen ortadan kaldırılamaz. Modellerin örüntülere dayalı kodlar üretmesi nedeniyle her zaman bir miktar belirsizlik olacaktır. Geliştiriciler, bu şüphelere rağmen YZ araçlarını kullanmaya devam ediyor çünkü yöneticiler daha geniş çaplı benimsenmesini teşvik ediyor ve aynı zamanda bu modeller faydalı; sadece akıllıca kullanılmaları gerekiyor.
