Yazılım dünyası, son yılların en büyük hız testinden geçiyor. GitHub Copilot, ChatGPT ve Claude gibi araçlar, geliştiricilerin klavyesindeki yükü aldı gibi görünüyor. Birkaç satırlık talimatla (prompt) çalışan fonksiyonlar, hazır test senaryoları ve hatta tam teşekküllü arayüz bileşenleri saniyeler içinde ekranda beliriyor.
Ancak bu büyüleyici hızın arka planında, henüz faturası kesilmemiş sessiz bir maliyet birikiyor.
Sektörde şu an yaşanan durum, bir inşaat sahasına benziyor: Herkes tuğlaları inanılmaz bir hızla üst üste diziyor, ancak kimse harcın kıvamını kontrol etmiyor. Yazılım geliştirmede hız, her zaman verimlilik anlamına gelmez; bazen sadece duvara daha hızlı çarpmayı garanti eder.
Kod Üretmek vs. Yazılım Geliştirmek
Bu noktada durup şu soruyu sormamız gerekiyor: Biz şu an kod mu geliştiriyoruz, yoksa sadece kod mu üretiyoruz?
Bu iki kavram arasındaki fark, bir projenin sürdürülebilirliği ile iflası arasındaki mesafeyi belirler. Kod üretmek, mekanik bir eylemdir; söz dizimini (syntax) doğru yazmak yeterlidir. Ancak yazılım geliştirmek; o kodun sistemin geri kalanıyla nasıl konuşacağını, üç ay sonra nasıl bakıma alınacağını öngörmektir.
Bugün "bitti" sanılan işlerin, yarın neden teknik borç hanesine yazılacağını anlamak, teknik liderlerin en kritik sorumluluğudur.
Yapay zeka, kod yazma hızını artırır; ancak yanlış mimari kararların uygulanma hızını da aynı oranda artırır. Hızlı yazılan yanlış bir kod, yavaş yazılan doğru bir koddan çok daha maliyetlidir.
Hız İllüzyonu: Neden Her Şey Yolunda Gibi Görünüyor?
Yapay zeka asistanlarıyla çalışırken yaşanan ilk deneyim genellikle büyüleyicidir. Bir geliştirici, normalde iki saatini alacak bir API entegrasyonunu on dakikada tamamladığında, hissedilen duygu saf verimliliktir.
Ekranlarda hızla akan kod satırları, tamamlanan task'ler ve eriyen backlog'lar, projenin harika gittiğine dair güçlü bir sinyal verir. Ancak bu durum, yazılımın en tehlikeli evresidir: Konektörsüz İlerleme.
Bağlam Eksikliği
Yapay zeka, kendisine verilen bağlam (context) kadarını görür. O an yazdığı fonksiyonun, projenin başka bir yerindeki veri yapısını nasıl etkilediğini fark etmez. Bu yüzden kodlamaya geçmeden önce yapılacak sağlam bir ürün ve çözüm değerlendirmesi, AI'ın üreteceği kaosu baştan engellemenin tek yoludur.
Bu illüzyonun temel sebebi, "çalışan kod" ile "doğru kod" arasındaki farkın, geliştirme aşamasında hemen görülmemesidir. Bir kodun derlenmesi (compile) veya o anki testi geçmesi, onun mimari açıdan doğru olduğunu kanıtlamaz.
AI araçları genellikle "Happy Path" dediğimiz, her şeyin yolunda gittiği senaryoları kodlamaya eğilimlidir. Hata yönetimi (error handling) ve sınır durumları (edge cases) genellikle ikinci plana atılır. Geliştirici, AI'ın çıktısını "çalışıyor" diyerek projeye eklediğinde (commit), aslında sistemin temeline saatli bir bomba yerleştirmiş olur.
İnsanlar bu yanılgıya neden düşüyor? Çünkü beyin, tamamlanmış işi ödüllendirir. Bir modülün bitmiş görünmesi, dopamin salgılatır. Ancak yazılımda asıl maliyet, kodun ilk yazıldığı an değil; o kodun okunduğu, düzeltildiği ve değiştirildiği sonraki yüzlerce saattir.
Yapay zeka ile kazanılan 1 saat, gelecekte o kodu anlamaya çalışacak ekipten çalınan 10 saat midir? Eğer süreç doğru yönetilmezse, cevap maalesef evettir.
Kopyala-Yapıştır Kültürü ve Bilişsel Tembellik
Bu hız tutkusu, ekipler içinde tehlikeli bir davranışı tetikliyor: Bilişsel Tembellik. Geliştiriciler, özellikle de baskı altındaysalar, AI tarafından üretilen kodu satır satır okuyup anlamak yerine, "nasıl olsa çalışıyor" varsayımıyla projeye dahil etmeye başlıyorlar.
Bu durum, projenin kod tabanında (codebase) kimsenin tam olarak hakim olmadığı, "gri alanların" oluşmasına neden oluyor. Bu gri alanlar zamanla yönetilemez hale gelir ve sistem, dokunulması korkutucu bir legacy yapıya dönüşür.
Kaybolan Kod Sahipliği
Bu davranışın uzun vadeli sonucu, kodun sahibinin kaybolmasıdır. Bir hata çıktığında, o kodu projeye ekleyen geliştirici bile sorunun kaynağını bulmakta zorlanır; çünkü o kodu aslında o yazmamıştır, sadece transfer etmiştir.
Kodun mantığını (logic) kuran insan değil makine olduğunda, debugging (hata ayıklama) süreci bir işkenceye dönüşür. Geliştirici, kendi kurmadığı bir mantığın içinde dedektiflik yapmak zorunda kalır.
Kodu yazan yapay zeka olabilir, ancak o kodun üretim ortamında (production) patlamasından sorumlu olan hala insandır. Sorumluluğu AI'a devredemezsiniz.
Ayrıca, AI modelleri deterministik değildir. Aynı problemi çözmek için bugün farklı, yarın farklı bir stil kullanabilirler. Bir modülde fonksiyonel programlama yaklaşımı varken, hemen yanındaki modülde nesne yönelimli (OOP) bir yapı önerebilirler. Bu tutarsızlık, sürdürülebilir bir teknik ortaklık ve bakım sürecini imkansız hale getirir.
Deneyim Seviyelerine Göre Risk Dağılımı
Yapay zeka kullanımının riskleri, ekibin deneyim seviyesine göre dramatik şekilde değişir. Bu durum herkes için aynı değildir; tecrübe, AI çıktısını bir "öneri" olarak mı yoksa "emir" olarak mı algılayacağınızı belirler.
- Junior Geliştiriciler: En büyük risk grubu buradadır. Öğrenme süreci, hata yaparak ve o hatayı düzelterek gerçekleşir. Eğer junior bir geliştirici, zorlandığı her mantığı AI'a yazdırırsa, problem çözme kasları gelişmez. Ortaya çıkan kod karmaşıklaştığında, neyi neden yaptığını bilmeyen "operatörlere" dönüşürler.
- Senior Geliştiriciler: Bu grup için AI, güçlü bir hızlandırıcıdır. Çünkü senior geliştirici, AI'ın ürettiği koddaki hatayı veya mimari uyumsuzluğu kodu okuduğu anda fark eder. Ancak burada da risk, aşırı güvendir.
- Ürün Sahipleri (Product Owners): Teknik olmayan paydaşlar, AI'ın hızı yüzünden gerçekçi olmayan beklentilere girebilirler. Oysa demo ile canlıya hazır ürün arasındaki uçurum, AI ile kapanmamış, aksine görünmez hale gelmiştir.
Sorun Araçta Değil, Süreçte
Bu noktada faturayı yapay zeka teknolojisine kesmek, en kolay ve en yanlış savunma mekanizmasıdır. "AI kötü kod üretiyor" demek, "Çekiç parmağıma vurdu, çekiç suçlu" demekle eşdeğerdir.
Sorun araçların yetersizliğinde değil, bu araçların yazılım geliştirme sürecine entegre edilme biçimindedir. Geleneksel "Code Review" süreçleri, insan hızıyla yazılan kodları denetlemek için tasarlanmıştır. Ancak AI ile birlikte kod üretim hızı 10 katına çıktığında, mevcut inceleme mekanizmaları tıkanır.
Syntax Değil, Mantık Hatası
Birçok ekip, AI'ın ürettiği hıza ayak uydurabilmek için standartları gevşetme hatasına düşüyor. Oysa asıl sorun syntax değil, Business Logic (İş Mantığı) hatalarıdır. AI, sizin işinizi veya veritabanınızın tarihsel yükünü bilmez. O sadece internetteki milyarlarca satır kodun ortalamasını bilir.
Yönlendirme: Kod Üretiminden Karar Denetimine Geçiş
Peki, yapay zekayı yasaklamalı mıyız? Kesinlikle hayır. Bu teknolojiyi görmezden gelmek rekabetçi değildir. Ancak kullanım şeklimizi kökten değiştirmeliyiz. Yazılım ekipleri, "kod yazan" kişiler olmaktan çıkıp, "kod denetleyen" ve "karar veren" mimarlara dönüşmelidir.
Sağlıklı bir AI entegrasyonu için şu prensipler benimsenmelidir:
- Draft Olarak Kabul Etmek: AI çıktısı asla nihai ürün değildir. O bir taslaktır. İnsan gözüyle doğrulanmadan commmit edilmemelidir.
- Boilerplate vs. Core Logic: AI, tekrar eden, standart işler için kullanılmalıdır. Ancak sistemin kalbi olan iş mantığı insan kontrolünde kalmalıdır.
- Kritik Kararlar: Projenin başarısını belirleyen şey kodun ne kadar hızlı yazıldığı değil, doğru teknik kararların alınıp alınmadığıdır.
Sonuç olarak; yazılım geliştirmek klavyede tuşlara basmak değil, doğru kararları vermektir. Yapay zeka tuşlara bizim yerimize basabilir, ama kararları bizim yerimize veremez. Eğer kararları da ona bırakırsanız, ortaya çıkan ürün sizin değil, olasılık algoritmalarının rastgele bir çıktısı olur.
