Yapay zeka (YZ) kodlama araçları, yazılım geliştiriciler arasında giderek daha fazla benimsenirken, bu araçların en verimli şekilde nasıl kullanılacağı konusunda belirsizlikler ve yaygın sorunlar yaşanıyor. Türkiye'deki teknoloji ve bilim dünyasının nabzını tutan Teknoscope olarak, geliştiricilerin bu konudaki eğilimlerini mercek altına aldık.
49.000'den fazla profesyonel geliştiriciyle yapılan bir araştırmaya göre, geliştiricilerin %80'i 2025 yılında iş akışlarında YZ araçlarını kullanıyor. Bu oran, son yıllarda hızla artış gösterdi. Ancak ilginç bir şekilde, YZ'nin doğruluğuna duyulan güven, önceki yıllardaki %40'tan bu yıl %29'a geriledi.
Bu iki metrik arasındaki fark, YZ kodlama araçlarının yazılım geliştirme mesleği üzerindeki karmaşık ve evrilen etkisini gözler önüne seriyor. Geliştiriciler arasında bu araçların faydalı olup olmadığı konusunda pek bir tartışma yok; ancak herkes bu araçların en iyi kullanım alanlarını ve sınırlarını belirlemeye çalışıyor.
YZ araçlarıyla ilgili en büyük hayal kırıklıklarının ne olduğu sorulduğunda, katılımcıların %45'i 'neredeyse doğru ama tam olarak değil' şeklinde sonuçlar aldıklarını belirtti. Bu durum, açıkça yanlış olan çıktılardan farklı olarak, saptaması zor olan gizli hatalara veya sorunlara yol açabiliyor. Özellikle YZ'ye duyulan aşırı güvenle işe başlayan daha deneyimsiz geliştiriciler için bu durum, zaman alıcı sorun giderme süreçlerine neden olabiliyor.
Sonuç olarak, araştırmaya katılan geliştiricilerin üçte birinden fazlası, Stack Overflow'a yaptıkları bazı ziyaretlerin YZ ile ilgili sorunlardan kaynaklandığını bildirdi. Yani, YZ tabanlı bir araçtan kabul edilen kod önerileri, daha sonra başkalarının yardımını gerektiren sorunlara yol açtı.
Mantık odaklı modellerle önemli iyileştirmeler yapılsa da, bu 'neredeyse doğru ama tam olarak değil' güvensizliğinin tamamen ortadan kalkması pek olası değil. Bu durum, tahminci teknolojinin çalışma prensibinin doğasında var.
Bu nedenle, araştırmaya katılanların %72'si 'vibe coding' olarak adlandırılan, yani YZ'nin ürettiği kodu sorgulamadan kabul etme eğiliminin profesyonel işlerinin bir parçası olmadığını belirtti. Bazıları bu yöntemi fazla güvenilmez buluyor ve üretim ortamlarına uygun olmayan, hatası zor bulunan sorunlar yaratabileceği endişesini taşıyor.
Geliştiriciler Neden Hala Bu Araçları Kullanıyor?
Peki, tüm bu şüphecilik ve hayal kırıklığına rağmen geliştiriciler neden hala bu araçları kullanıyor? Bazı durumlarda yöneticileri onları kullanmaya zorluyor. Ancak daha yaygın olarak, bu araçların hala açıkça faydalı olması; sadece yanlış uygulanmamaları önemli.
Yöneticilerin ve bireysel katkıda bulunanların, YZ araçlarını güçlü eğitimlerle birlikte iş akışına dahil etmeleri ve en iyi uygulamalar konusunda derin bir anlayış sağlamaları hayati önem taşıyor. Böylece bu araçların çözdüğünden daha fazla sorun yaratacak veya tasarruf ettiğinden daha fazla zaman harcayacak şekilde kötüye kullanılmasının önüne geçilir.
Geliştiricilerin, kod tamamlama önerilerine Copilot gibi araçlarda daha az güvenmeleri ve bunları sadece bir başlangıç noktası olarak görmeleri gerekiyor. Bu tür araçlar, sınırlı bir çift programlama ilişkisi için en uygunudur: YZ'den sorunları bulmasını veya daha zarif çözümler önermesini istemek ve bunları eleştirel bir şekilde değerlendirmek; yüzeyde kabul edilecek tam yöntemler önermesini istemek değil.
Bu araçlar öğrenme sürecinde de faydalı olabilir. Yeni programlama dilleri, çerçeveler veya metodolojilerle sürekli aşinalık kazanarak öğrenme fırsatı, bazı insanları bu işe çeken unsurlardan biridir ve YZ'ler, genellikle eksik olan teknik belgeler arasında zahmetli aramalar yapmak yerine soruları daha hedefe yönelik yanıtlayarak bu süreçteki sürtünmeyi azaltabilir. Bu tam da geçmişte insanların Stack Overflow'u kullandığı türden bir durumdur.
Stack Overflow Ürün ve Teknoloji Sorumlusu Jody Bailey, bir yorumunda, "Trafikte bir düşüş görmüş olsak da, bu bazı kişilerin belirttiği kadar dramatik bir düşüş değil" dedi. Stack Overflow, kaynaklarının bir kısmını YZ araç okuryazarlığını genişletmeye ve bu araçları içeren iş akışlarına özgü sorunları çözmeye yardımcı olacak topluluk tartışmalarını teşvik etmeye ayırmayı planlıyor.
