AI programcıları ? sonuncusu, kod düzenleyicisini kapatacak.

"Sonuncusu kod düzenleyicisini kapatsın."Bu esprili ifade, geliştirici forumlarında dolaşıyor ve yapay zeka kodlama asistanlarının yükselişine dair kaygılı bir mizahı yansıtıyor. Yapay zeka modelleri kod yazma konusunda giderek daha yetenekli hale geldikçe, birçok programcı insan geliştiricilerin asansör operatörleri veya santral operatörleri ile aynı kaderi paylaşıp paylaşmadığını soruyor; otomasyon tarafından gereksiz hale getirilen işler. 2024'te, cesur manşetler yapay zekanın yakında tüm kodumuzu yazabileceğini ve insan geliştiricilere yapacak hiçbir şey bırakmayacağını ilan etti. Ancak bu abartının ve sansasyonelliğin ardında, gerçek çok daha nüanslı.

Evet, yapay zeka artık herhangi bir insandan daha hızlı kod üretebiliyor, ancak Bu kod ne kadar iyi ve yapay zeka tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsünü tek başına halledebilir mi? Çoğu uzman diyor ki "o kadar hızlı değil." Microsoft CEO'su Satya Nadella gibi yazılım mühendisliği liderleri şunu vurguluyor: "Yapay zeka programcıların yerini almayacak, ancak onların cephaneliğindeki temel bir araç haline gelecek. Bu, insanların daha azını değil, daha fazlasını yapmalarını sağlamakla ilgili." (Yapay Zeka Programcıların Yerini Alacak mı? Abartılı İddiaların Ardındaki Gerçek | The PyCoach tarafından | Yapay Köşe | Mar, 2025 | Medium) Benzer şekilde, Google'ın AI şefi Jeff Dean, AI'nın rutin kodlama görevlerini halledebildiğini ancak "Hala yaratıcılık ve problem çözme becerilerinden yoksun" – insan geliştiricilerin masaya getirdiği nitelikler. OpenAI CEO'su Sam Altman bile bugünün AI'sının "görevlerde çok iyi" Ancak "tam işlerde korkunç" insan denetimi olmadan. Kısacası, AI işin bazı kısımlarında yardımcı olmakta harikadır, ancak bir programcının işini baştan sona tamamen devralacak kapasitede değildir.

Bu beyaz bülten, soruya dürüst ve dengeli bir bakış açısı getiriyor "Yapay zeka programcıların yerini alacak mı?" Yapay zekanın günümüzde yazılım geliştirme rollerini nasıl etkilediğini ve ileride hangi değişikliklerin olacağını inceliyoruz. Gerçek dünya örnekleri ve son araçlar (GitHub Copilot'tan ChatGPT'ye) aracılığıyla, geliştiricilerin yapay zeka evrimleştikçe nasıl uyum sağlayabileceklerini, adapte olabileceklerini ve alakalı kalabileceklerini araştırıyoruz. Basit bir evet veya hayır cevabı yerine, geleceğin yapay zeka ve insan geliştiriciler arasındaki bir iş birliği olduğunu göreceğiz. Amaç, pratik içgörüler Geliştiricilerin yapay zeka çağında başarılı olmak için neler yapabilecekleri konusunda - yeni araçları benimsemekten yeni beceriler öğrenmeye ve önümüzdeki yıllarda kodlama kariyerlerinin nasıl gelişebileceğini öngörmeye kadar.

Günümüzde Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka

Yapay zeka, modern yazılım geliştirme iş akışına hızla entegre oldu. Bilim kurgu olmaktan uzak, yapay zeka tabanlı araçlar zaten kod yazma ve gözden geçirme, sıkıcı görevleri otomatikleştirerek ve geliştirici üretkenliğini artırarak. Günümüzde geliştiriciler, kod parçacıkları oluşturmak, işlevleri otomatik olarak tamamlamak, hataları tespit etmek ve hatta test vakaları oluşturmak için yapay zekayı kullanır (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]) (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]). Başka bir deyişle, AI angarya işleri ve kalıpları devralıyor ve programcıların yazılım oluşturmanın daha karmaşık yönlerine odaklanmasını sağlıyor. Şu anda programlamayı dönüştüren bazı önemli AI yeteneklerine ve araçlarına bakalım:

• Kod Oluşturma ve Otomatik Tamamlama: Modern AI kodlama yardımcıları, doğal dil istemlerine veya kısmi kod bağlamına dayalı kod üretebilir. Örneğin, GitHub Yardımcı Pilotu (OpenAI'nin Codex modeli üzerine inşa edilmiştir) yazarken bir sonraki satırı veya kod bloğunu önermek için editörlerle bütünleşir. Bağlam farkında öneriler sunmak için geniş bir açık kaynak kod eğitim setinden yararlanır, genellikle sadece bir yorumdan veya fonksiyon adından tüm fonksiyonları tamamlayabilir. Benzer şekilde, SohbetGPT (GPT-4), ihtiyacınız olanı sade bir İngilizce ile tanımladığınızda verilen görev için kod üretebilir.Bu araçlar, basit yardımcı fonksiyonlardan rutin CRUD işlemlerine kadar saniyeler içinde standart kod taslağı hazırlayabilir.

• Hata Tespiti ve Testi: AI ayrıca hataları yakalamaya ve kod kalitesini iyileştirmeye yardımcı oluyor. AI destekli statik analiz araçları ve lint araçları, geçmiş hata modellerinden öğrenerek potansiyel hataları veya güvenlik açıklarını işaretleyebilir. Bazı AI araçları, kod yollarını analiz ederek otomatik olarak birim testleri oluşturur veya test vakaları önerir. Bu, bir geliştiricinin kaçırmış olabileceği uç vakalar hakkında anında geri bildirim alabileceği anlamına gelir. Hataları erken bularak ve düzeltmeler önererek AI, geliştiriciyle birlikte çalışan yorulmak bilmez bir QA asistanı gibi davranır.

• Kod Optimizasyonu ve Yeniden Yapılandırma: Yapay zekanın bir diğer kullanımı da mevcut kodda iyileştirmeler önermektir. Bir parçacık verildiğinde, bir yapay zeka koddaki kalıpları tanıyarak daha verimli algoritmalar veya daha temiz uygulamalar önerebilir. Örneğin, bir kitaplığın daha deyimsel bir kullanımını önerebilir veya yeniden düzenlenebilen gereksiz kodu işaretleyebilir. Bu, teknik borcu azaltmaya ve performansı iyileştirmeye yardımcı olur. Yapay zeka tabanlı yeniden düzenleme araçları, kodu en iyi uygulamalara uyacak şekilde dönüştürebilir veya kodu yeni API sürümlerine güncelleyebilir, böylece geliştiricilerin manuel temizlemede harcadığı zamandan tasarruf sağlar.

• DevOps ve Otomasyon: Kod yazmanın ötesinde, AI derleme ve dağıtım süreçlerine katkıda bulunur. Akıllı CI/CD araçları, hangi testlerin başarısız olma olasılığını tahmin etmek veya belirli derleme işlerine öncelik vermek için makine öğrenimini kullanır ve bu da sürekli entegrasyon hattını daha hızlı ve daha verimli hale getirir. AI, sorunları belirlemek veya altyapı optimizasyonları önermek için üretim günlüklerini ve performans ölçümlerini analiz edebilir. Aslında, AI yalnızca kodlamada değil, planlamadan bakıma kadar yazılım geliştirme yaşam döngüsü boyunca yardımcı olur.

• Doğal Dil Arayüzleri ve Dokümantasyon: Ayrıca AI'nın geliştirme araçlarıyla daha doğal etkileşimler sağladığını görüyoruz. Geliştiriciler kelimenin tam anlamıyla sormak Görevleri gerçekleştirmek ("X yapan bir işlev oluşturmak" veya "bu kodu açıklamak") ve sonuç almak için bir AI. AI sohbet robotları (ChatGPT veya özel geliştirici asistanları gibi) programlama sorularını yanıtlayabilir, dokümantasyona yardımcı olabilir ve hatta kod değişikliklerine dayalı proje dokümantasyonu yazabilir veya mesajlar gönderebilir. Bu, insan niyeti ile kod arasındaki boşluğu kapatır ve geliştirmeyi, ne istediklerini tanımlayabilenler için daha erişilebilir hale getirir.

• 

Yapay zeka araçlarını benimseyen geliştiriciler: 2023 anketi, geliştiricilerin ezici bir çoğunluğunun %92'sinin AI kodlama araçlarını bir şekilde kullandığını gösteriyor - ya işte, ya kişisel projelerinde ya da her ikisinde. Sadece küçük bir %8'i kodlamada herhangi bir AI yardımı kullanmadığını bildirdi. Bu grafik, geliştiricilerin üçte ikisinin AI araçlarını hem içeride ve dışarıda işin, dörtte biri bunları yalnızca işte kullanırken, küçük bir azınlık ise yalnızca iş dışında kullanıyor. Çıkarım açıktır: AI destekli kodlama, geliştiriciler arasında hızla ana akım haline geldi (Anket, yapay zekanın geliştirici deneyimi üzerindeki etkisini ortaya koyuyor - GitHub Blog).

Geliştirilmekte olan yapay zeka araçlarının bu şekilde yaygınlaşması, artan verimlilik ve azalan zahmet Kodlamada. Yapay zeka, kalıp kod üretmeye ve tekrarlayan görevleri yönetmeye yardımcı oldukça ürünler daha hızlı oluşturuluyor (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]) (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış). Copilot gibi araçlar, tüm algoritmaları veya çözümleri bile önerebilir. "insan geliştiriciler için hemen belirgin olmayabilir" geniş kod veri kümelerinden öğrenme sayesinde. Gerçek dünyadan örnekler bol miktarda: bir mühendis ChatGPT'den bir sıralama işlevi uygulamasını veya kodlarında bir hata bulmasını isteyebilir ve AI saniyeler içinde bir taslak çözüm üretecektir.Şirketler gibi Amazon Ve Microsoft geliştirici ekiplerine AI çift programcıları (Amazon'un CodeWhisperer'ı ve Microsoft'un Copilot'u) dağıttılar, görevlerin daha hızlı tamamlandığını ve kalıp kodlara daha az zaman harcandığını bildirdiler. Aslında, Geliştiricilerin %70'i 2023 Stack Overflow anketine katılanların %70'i, geliştirme süreçlerinde AI araçlarını kullandıklarını veya kullanmayı planladıklarını söyledi (Geliştiricilerin %70'i AI kodlama araçlarını kullanıyor, %3'ü bunların doğruluğuna çok güveniyor - ShiftMag). En popüler yardımcılar ChatGPT (katılımcıların yaklaşık %83'ü tarafından kullanılıyor) ve GitHub Copilot'tur (yaklaşık %56), bu da genel konuşma AI ve IDE ile entegre yardımcıların her ikisinin de önemli oyuncular olduğunu göstermektedir. Geliştiriciler bu araçlara öncelikle üretkenliği artırmak (katılımcıların yaklaşık %33'ü tarafından belirtilmiştir) ve öğrenmeyi hızlandırmak (%25) için başvururken, yaklaşık %25'i tekrarlayan işleri otomatikleştirerek daha verimli olmak için bunları kullanmaktadır.

Yapay zekanın programlamadaki rolünün tamamen yeni olmadığını belirtmek önemlidir - unsurları yıllardır var (IDE'lerde veya otomatik test çerçevelerinde kod otomatik tamamlamayı düşünün). Ancak son iki yıl bir dönüm noktası oldu. Güçlü büyük dil modellerinin ortaya çıkması (OpenAI'nin GPT serisi ve DeepMind'ın AlphaCode'u gibi) mümkün olanı önemli ölçüde genişletti. Örneğin, DeepMind'ın AlfaKod sistem, performans göstererek manşetlere çıktı rekabetçi programlama yarışması seviyesi, yaklaşık bir başarıya ulaşmış en iyi %54 sıralaması kodlama zorlukları hakkında - esasen ortalama bir insan rakibinin becerisine eşit olmak (DeepMind'ın AlphaCode'u ortalama bir programcının becerisine eşdeğer). Bu, bir AI sisteminin ilk kez bir rekabetçi bir şekilde programlama yarışmalarında. Ancak, tüm yeteneklerine rağmen AlphaCode'un bile en iyi insan kodlayıcıları yenmekten hala çok uzak olması anlamlıdır. Bu yarışmalarda, AlphaCode izin verilen denemeler dahilinde sorunların yaklaşık %30'unu çözebilirken, en iyi insan programcılar tek bir denemeyle sorunların >%90'ını çözer. Bu boşluk, AI'nın iyi tanımlanmış algoritmik görevleri bir noktaya kadar halledebilmesine rağmen, derin muhakeme ve yaratıcılık gerektiren en zor problemler bile insanın kalesi olmaya devam ediyor.

Özetle, AI geliştiricilerin günlük araç setine sağlam bir şekilde yerleşmiştir. Kod yazmada yardımcı olmaktan dağıtımı optimize etmeye kadar, geliştirme sürecinin her noktasına dokunmaktadır. Günümüzdeki ilişki büyük ölçüde simbiyotiktir: AI, yardımcı pilot (uygun bir şekilde adlandırılmış) geliştiricilerin daha hızlı ve daha az hayal kırıklığıyla kod yazmalarına yardımcı olur, tek başına uçabilen bağımsız bir otopilottan ziyade. Bir sonraki bölümde, bu AI araçlarının dahil edilmesinin nasıl değiştirdiğini inceleyeceğiz geliştiricilerin rolü ve yaptıkları işin niteliği, iyi veya kötü.

Yapay Zeka Geliştirici Rollerini ve Üretkenliğini Nasıl Değiştiriyor?

Yapay zekanın rutin işlerin çoğunu üstlenmesiyle, yazılım geliştiricisinin rolü gerçekten de evrimleşmeye başlıyor. Saatlerce kalıp kod yazmak veya sıradan hataları ayıklamak yerine, geliştiriciler bu görevleri yapay zeka asistanlarına devredebilir. Bu, geliştiricinin odağını değiştirmek daha üst düzey problem çözme, mimari ve yazılım mühendisliğinin yaratıcı yönlerine doğru. Özünde, AI artırma geliştiricilerin daha üretken ve potansiyel olarak daha yenilikçi olmalarına olanak tanır. Ancak bu daha az programlama işi mi yoksa sadece farklı bir iş türü mü anlamına gelir? Üretkenlik ve roller üzerindeki etkiyi inceleyelim:

Üretkenliğin Artırılması: Çoğu hesaba ve erken çalışmalara göre, AI kodlama araçları geliştirici üretkenliğini önemli ölçüde artırıyor. GitHub'ın araştırması, Copilot kullanan geliştiricilerin görevleri AI yardımı olmayanlara göre çok daha hızlı tamamlayabildiklerini buldu.Bir deneyde, geliştiriciler, Copilot'un yardımıyla bir kodlama görevini ortalama %55 daha hızlı çözdüler – onsuz 2 saat 41 dakika yerine yaklaşık 1 saat 11 dakika sürüyor (Araştırma: GitHub Copilot'un geliştirici üretkenliği ve mutluluğu üzerindeki etkisinin nicelleştirilmesi - GitHub Blog). Bu, hızda çarpıcı bir artış. Sadece hız değil; geliştiriciler, AI yardımının hayal kırıklığını ve "akış kesintilerini" azaltmaya yardımcı olduğunu bildiriyor. Anketlerde, Geliştiricilerin %88'i Copilot'u kullanmanın kendilerini daha üretken hale getirdiğini ve daha tatmin edici işlere odaklanmalarını sağladığını söyledi (Geliştiricilerin kaç yüzdesi GitHub Copilot'un ... yaptığını söyledi?). Bu araçlar, programcıların sıkıcı parçaları ele alarak "alanda" kalmalarına yardımcı olur, bu da daha zorlu problemler için zihinsel enerji tasarrufu sağlar. Sonuç olarak, birçok geliştirici kodlamanın daha keyifli hale geldiğini hisseder - daha az angarya iş ve daha fazla yaratıcılık.

Günlük İşi Değiştirmek: Bir programcının günlük iş akışı bu üretkenlik kazanımlarıyla birlikte değişiyor. "Yoğun işlerin" çoğu -basmakalıp metinler yazmak, yaygın kalıpları tekrarlamak, sözdizimi aramak- yapay zekaya devredilebilir. Örneğin, bir geliştirici, getter'lar ve setter'lar ile bir veri sınıfını elle yazmak yerine, yapay zekaya onu oluşturması için komut verebilir. Doğru API çağrısını bulmak için belgeleri taramak yerine, bir geliştirici yapay zekaya doğal dilde sorabilir. Bu, geliştiriciler ezberci kodlamaya nispeten daha az zaman harcıyor ve insan yargısı gerektiren görevlere daha fazla zaman harcıyorlar. Yapay zeka, kodun kolay %80'lik kısmını yazmayı devraldıkça, geliştiricinin işi yapay zeka çıktısını denetlemeye (kod önerilerini gözden geçirme, test etme) ve yapay zekanın çözemediği zorlu %20'lik problemlerle uğraşmaya doğru kayar. Pratikte, bir geliştirici, tüm bu değişiklikleri sıfırdan yazmak yerine, gününe yapay zeka tarafından oluşturulan çekme isteklerini sınıflandırarak veya yapay zeka tarafından önerilen bir dizi düzeltmeyi inceleyerek başlayabilir.

İşbirliği ve Takım Dinamikleri: İlginçtir ki, AI aynı zamanda ekip dinamiklerini de etkiliyor. Rutin görevler otomatikleştirildiğinde, ekipler daha az sayıda junior geliştiricinin angarya işlere atanmasıyla daha fazlasını başarabilir. Bazı şirketler kıdemli mühendislerinin daha kendi kendine yetebildiğini bildiriyor; AI yardımıyla, ilk taslakları yapmak için bir junior'a ihtiyaç duymadan, özellikleri hızla prototipleyebiliyorlar. Ancak bu, yeni bir zorluğu gündeme getiriyor: akıl hocalığı ve bilgi paylaşımı. Junior'ların basit görevleri yaparak öğrenmesi yerine, etkili bir şekilde nasıl yapacaklarını öğrenmeleri gerekebilir üstesinden gelmek Yapay zeka çıktıları. Ekip işbirliği, AI istemlerini toplu olarak iyileştirme veya AI tarafından oluşturulan kodu tuzaklar açısından inceleme gibi faaliyetlere kayabilir. Olumlu tarafı, ekipteki herkesin bir AI asistanı olduğunda, oyun alanı eşitlenebilir ve tasarım tartışmaları, yaratıcı beyin fırtınası ve şu anda hiçbir AI'nın kutudan çıktığı gibi anlamadığı karmaşık kullanıcı gereksinimlerini ele almak için daha fazla zaman sağlanabilir. Aslında, beş geliştiriciden dördünden fazlası AI kodlama araçlarının ekip işbirliğini geliştirmek veya en azından GitHub'ın 2023 anket bulgularına göre, tasarım ve problem çözme konusunda daha fazla işbirliği yapmalarını sağlamak (Anket, yapay zekanın geliştirici deneyimi üzerindeki etkisini ortaya koyuyor - GitHub Blog).

İş Rollerine Etkisi: Önemli bir soru, AI'nın programcılara olan talebi azaltıp azaltmayacağı (çünkü artık her programcı daha üretken) veya sadece talep edilen becerileri değiştirip değiştirmeyeceğidir. Diğer otomasyonlarla ilgili tarihsel emsaller (devops araçlarının veya daha üst düzey programlama dillerinin yükselişi gibi) geliştirici işlerinin ortadan kalkmadığını, aksine yükseltilmişGerçekten de, endüstri analistleri öngörüyor yazılım mühendisliği rolleri büyümeye devam edecekAncak bu rollerin doğası değişecek.Yakın zamanda yayınlanan bir Gartner raporuna göre 2027 yılına kadar, Yazılım mühendisliği kuruluşlarının %50'si üretkenliği artırmak için yapay zeka destekli "yazılım mühendisliği zekası" platformlarını benimseyecek, 2024'teki %5'ten yukarı (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]). Bu, şirketlerin AI'yı yaygın olarak entegre edeceğini, ancak geliştiricilerin AI üzerinde çalışacaklarını gösterir. ile bu akıllı platformlar. Benzer şekilde, danışmanlık şirketi McKinsey'nin tahminlerine göre Yapay zeka birçok görevi otomatikleştirebilirken, programlama işlerinin yaklaşık %80'i hala döngüde bir insana ihtiyaç duyacak ve "insan merkezli" kalacaktırBaşka bir deyişle, geliştirici pozisyonlarının çoğu için hala insanlara ihtiyacımız olacak, ancak iş tanımları değişebilir.

Olası değişimlerden biri, şu tür rollerin ortaya çıkmasıdır: “AI Yazılım Mühendisi” veya “Hızlı Mühendis” – AI bileşenlerini oluşturma veya düzenleme konusunda uzmanlaşmış geliştiriciler. AI/ML uzmanlığına sahip geliştiricilere olan talebin hızla arttığını görüyoruz. Indeed tarafından yapılan bir analize göre, en çok talep gören üç AI ile ilgili iş şunlardır: veri bilimcisi, yazılım mühendisi ve makine öğrenimi mühendisive bu rollere olan talep Son üç yılda iki katından fazla arttı (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]). Geleneksel yazılım mühendislerinin makine öğrenimi temellerini anlamaları veya AI hizmetlerini uygulamalara entegre etmeleri giderek daha fazla bekleniyor. Geliştiricileri gereksiz kılmaktan çok uzak, "Yapay zeka, geliştiricilerin daha üst düzey görevlere ve inovasyona odaklanmasını sağlayarak mesleği yükseltebilir." (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış) Birçok rutin kodlama görevi AI tarafından halledilebilir, ancak geliştiriciler sistem tasarımı, modülleri entegre etme, kaliteyi sağlama ve yeni sorunları ele alma ile daha fazla meşgul olacaklardır. AI odaklı bir şirketin kıdemli bir mühendisi bunu güzel özetledi: Yapay zeka geliştiricilerimizin yerini almıyor; güçlendirir onlara. Güçlü yapay zeka araçlarıyla donatılmış tek bir geliştirici, birçok kişinin işini yapabilir; ancak bu geliştirici artık çok daha karmaşık ve etkili işler üstleniyor.

Gerçek Dünya Örneği: GitHub Copilot'u tüm geliştiricileri için entegre eden bir yazılım firmasından bir senaryo düşünün. Anında etkisi, birim testleri ve kalıp kod yazmaya harcanan sürede önemli bir azalma oldu. Genç bir geliştirici, Copilot kullanarak yeni bir özelliğin kodunun %80'ini hızlı bir şekilde üretebildiğini, ardından kalan %20'yi özelleştirmeye ve entegrasyon testleri yazmaya zaman ayırabildiğini keşfetti. Kod çıktısı açısından üretkenliği neredeyse iki katına çıktı, ancak daha da ilginci, katkısının doğası değişti - daha çok bir kod gözden geçiren ve test tasarımcısı AI tarafından yazılan kod için. Ekip ayrıca kod incelemelerinin yakalamaya başladığını fark etti AI hataları insan yazım yanlışlarından ziyade. Örneğin, Copilot ara sıra güvenli olmayan bir şifreleme uygulaması önerdi; insan geliştiriciler bunları tespit edip düzeltmek zorundaydı. Bu tür örnekler, çıktı artarken, insan gözetimi ve uzmanlığı daha da kritik hale geldi iş akışında.

Özetle, yapay zeka, geliştiricilerin çalışma şeklini tartışmasız bir şekilde değiştiriyor: onları daha hızlı hale getiriyor ve daha iddialı sorunları ele almalarına olanak tanıyor, ancak aynı zamanda onlardan daha fazlasını talep ediyor. beceri geliştirmek (hem AI'dan yararlanmada hem de üst düzey düşünmede). Bu, "AI'nın işleri ele geçirmesi" hikayesinden çok "AI'nın işleri değiştirmesi" hikayesidir. Bu araçları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenen geliştiriciler, etkilerini katlayabilirler - sıklıkla duyduğumuz klişe şudur: "Yapay zeka geliştiricilerin yerini almayacak, ancak yapay zeka kullanan geliştiriciler, kullanmayanların yerini alabilir.” Sonraki bölümlerde insan geliştiricilerin neden hala önemli olduğu (AI'nın ne olduğu) incelenecektir. yapamamak (iyi performans göstermeleri) ve geliştiricilerin becerilerini yapay zeka ile birlikte başarılı olmak için nasıl uyarlayabilecekleri.

Yapay Zekanın Sınırlamaları (İnsanlar Neden Hala Hayati Önem Taşıyor)

Etkileyici yeteneklerine rağmen, günümüzün yapay zekası açıkça sınırlamalar insan programcıları gereksiz kılmasını engelleyen. Bu sınırlamaları anlamak, programcıların neden hala geliştirme sürecinde çok ihtiyaç duyulduğunu görmek için önemlidir. Yapay zeka güçlü bir araçtır, ancak bir insan geliştiricinin yaratıcılığını, eleştirel düşüncesini ve bağlamsal anlayışını değiştirebilecek sihirli bir kurşun değildir. İşte programlamada yapay zekanın temel eksikliklerinden bazıları ve insan geliştiricilerin karşılık gelen güçlü yönleri:

• Gerçek Anlayış ve Yaratıcılığın Eksikliği: Mevcut yapay zeka modelleri gerçekten de anlamak kod veya sorunları insanların yaptığı şekilde algılarlar; kalıpları tanırlar ve eğitim verilerine dayanarak olası çıktıları tekrarlarlar. Bu, AI'nın orijinal, yaratıcı çözümler veya yeni sorun alanlarının derinlemesine anlaşılmasını gerektiren görevlerle mücadele edebileceği anlamına gelir. Bir AI, daha önce gördüğü bir spesifikasyonu karşılamak için kod üretebilir, ancak ondan benzeri görülmemiş bir sorun için yeni bir algoritma tasarlamasını veya belirsiz bir gereksinimi yorumlamasını istediğinizde büyük olasılıkla tökezleyecektir. Bir gözlemcinin dediği gibi, bugün AI "İnsan geliştiricilerin ortaya koyduğu yaratıcı ve eleştirel düşünme yeteneklerinden yoksun." (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış) İnsanlar, kutunun dışında düşünmede üstündür - alan bilgisini, sezgiyi ve yaratıcılığı birleştirerek yazılım mimarileri tasarlamak veya karmaşık sorunları çözmek. Buna karşın, yapay zeka öğrendiği kalıplarla sınırlıdır; bir sorun bu kalıplarla iyi uyuşmuyorsa, yapay zeka yanlış veya anlamsız kod üretebilir (genellikle kendinden emin bir şekilde!). Yenilik Yazılımda yeni özellikler, yeni kullanıcı deneyimleri veya yeni teknik yaklaşımlar ortaya çıkarmak insan odaklı bir faaliyet olmaya devam ediyor.

• Bağlam ve Genel Resmi Anlamak: Yazılım oluşturmak sadece kod satırları yazmak değildir. Yazılımı anlamak da buna dahildir. Neden kodun ardındaki – iş gereksinimleri, kullanıcı ihtiyaçları ve yazılımın çalıştığı bağlam. AI'nın çok dar bir bağlam penceresi vardır (genellikle bir seferde verdiği girdiyle sınırlıdır). Bir sistemin genel amacını veya bir modülün diğeriyle nasıl etkileşime girdiğini kodda açıkça belirtilenin ötesinde gerçekten anlamaz. Sonuç olarak, AI teknik olarak küçük bir görev için çalışan ancak daha büyük sistem mimarisine uymayan veya bazı örtük gereksinimleri ihlal eden kod üretebilir. Yazılımın iş hedefleri ve kullanıcı beklentileriyle uyumlu olmasını sağlamak için insan geliştiricilere ihtiyaç vardır. Karmaşık sistem tasarımı – bir parçadaki değişikliğin diğerlerine nasıl yansıyabileceğini, takasların (performans ve okunabilirlik gibi) nasıl dengeleneceğini ve bir kod tabanının uzun vadeli evriminin nasıl planlanacağını anlamak – AI'nın bugün yapamayacağı bir şeydir. Binlerce bileşene sahip büyük ölçekli projelerde, AI "ağaçları görür ama ormanı görmez." Bir analizde belirtildiği gibi, "Yapay zeka, büyük ölçekli yazılım projelerinin tüm bağlamını ve karmaşıklıklarını anlamakta zorluk çekiyor" iş gereksinimleri ve kullanıcı deneyimi hususları dahil (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış). İnsanlar büyük resmi görmeyi sürdürürler.

• Sağduyu ve Belirsizlik Çözümü: Gerçek projelerdeki gereksinimler genellikle belirsiz veya değişkendir. Bir insan geliştirici açıklama isteyebilir, makul varsayımlarda bulunabilir veya gerçekçi olmayan talepleri geri çevirebilir.Yapay zeka, sağduyulu muhakemeye veya açıklayıcı sorular sorma yeteneğine sahip değildir (açıkça bir istemde döngüye alınmadığı sürece ve o zaman bile doğru yapma garantisi yoktur). Bu nedenle, yapay zeka tarafından üretilen kod bazen teknik olarak doğru ancak işlevsel olarak yanlış olabilir - yargı talimatlar belirsizse kullanıcının gerçekte ne amaçladığını bilmek. Buna karşılık, bir insan programcı üst düzey bir isteği yorumlayabilir ("bu kullanıcı arayüzünü daha sezgisel hale getirin" veya "uygulama düzensiz girdileri zarif bir şekilde işlemeli") ve kodda ne yapılması gerektiğini anlayabilir. Yapay zekanın bir geliştiricinin yerini gerçekten alabilmesi için son derece ayrıntılı, belirsiz olmayan özelliklere ihtiyacı olacaktır ve böyle bir özelliği etkili bir şekilde yazmak bile kodun kendisini yazmak kadar zordur. Forbes Tech Council makalesinde yerinde bir şekilde belirtildiği gibi, Yapay zekanın geliştiricilerin yerini gerçekten alabilmesi için, belirsiz talimatları anlayabilmesi ve bir insan gibi uyum sağlayabilmesi gerekir – mevcut yapay zekanın sahip olmadığı bir akıl yürütme düzeyi (Sergii Kuzin'in Gönderisi - LinkedIn).

• Güvenilirlik ve “Halüsinasyonlar”: Günümüzün üretken yapay zeka modelleri iyi bilinen bir kusura sahiptir: yanlış veya tamamen uydurma çıktılar üretebilirler, bu olguya sıklıkla "yanlış çıktı" denir. halüsinasyonKodlamada bu, bir AI'nın makul görünen ancak mantıksal olarak yanlış veya güvensiz kod yazması anlamına gelebilir. Geliştiriciler AI önerilerine körü körüne güvenemezler. Pratikte, AI tarafından yazılan her kod parçası bir insan tarafından dikkatli bir inceleme ve test gerektirirStack Overflow anket verileri bunu yansıtıyor: AI araçlarını kullananların yalnızca %3'ü doğruluğuna çok güveniyor AI'nın çıktısının ve aslında küçük bir yüzdesinin aktif olarak güvensizlik BT (Geliştiricilerin %70'i AI kodlama araçlarını kullanıyor, %3'ü bunların doğruluğuna çok güveniyor - ShiftMag). Geliştiricilerin büyük çoğunluğu AI önerilerini faydalı ipuçları olarak görüyor, müjde değil. Bu düşük güven haklıdır çünkü AI, yetenekli bir insanın yapmayacağı tuhaf hatalar yapabilir (bir hata, kullanım dışı kalmış işlevleri kullanma veya verimsiz çözümler üretme gibi) çünkü sorun hakkında gerçekten akıl yürütmez. Bir forum yorumunda alaycı bir şekilde belirtildiği gibi, "Onlar (AI'lar) çok fazla halüsinasyon görüyor ve bir insanın asla yapmayacağı tuhaf tasarım seçimleri yapıyorlar" (Yapay Zeka nedeniyle programcılar ortadan kalkacak mı? - Kariyer Tavsiyeleri). Bu hataları yakalamak için insan denetimi çok önemlidir. Yapay zeka size bir özelliğin %90'ını hızlı bir şekilde sağlayabilir, ancak kalan %10'da ince bir hata varsa, bunu teşhis etmek ve düzeltmek yine de insan geliştiriciye düşer. Ve üretimde bir şeyler ters gittiğinde, hataları ayıklaması gereken insan mühendislerdir; bir yapay zeka henüz hatalarının sorumluluğunu alamaz.

• Kod Tabanlarının Bakımı ve Geliştirilmesi: Yazılım projeleri yıllar boyunca yaşar ve büyür. Tutarlı bir stil, gelecekteki bakımcılar için netlik ve gereksinimler değiştikçe güncellemeler gerektirir. Günümüzde yapay zeka geçmiş kararların hafızasına sahip değildir (sınırlı istemler dışında), bu nedenle yönlendirilmediği sürece büyük bir projede kodu tutarlı tutmayabilir. İnsan geliştiriciler kod sürdürülebilirliğini sağlar - net belgeler yazarak, akıllı ama belirsiz olanlara göre okunabilir çözümler seçerek ve mimari evrimleştiğinde gerektiği gibi kodu yeniden düzenleyerek. Yapay zeka bu görevlerde yardımcı olabilir (yeniden düzenlemeleri önermek gibi), ancak karar verme Ne yeniden düzenlemek veya Hangi Sistemin parçalarının yeniden tasarlanması gerektiği insan yargısıdır. Dahası, bileşenleri entegre ederken, yeni bir özelliğin mevcut modüller üzerindeki etkisini anlamak (geriye dönük uyumluluğun sağlanması vb.) insanların ele aldığı bir şeydir. AI tarafından üretilen kod, insanlar tarafından entegre edilmeli ve uyumlu hale getirilmelidir.Deneysel olarak bazı geliştiriciler ChatGPT'nin küçük uygulamalar inşa etmesine izin vermeyi denediler; sonuç başlangıçta işe yarıyor ancak yapay zeka tutarlı bir şekilde düşünceli bir mimari uygulamadığı için sürdürülmesi veya genişletilmesi çok zor oluyor; insan mimarların kaçınacağı yerel kararlar alıyor.

• Etik ve Güvenlik Hususları: Yapay zeka daha fazla kod yazdıkça önyargı, güvenlik ve etik konularında da sorular ortaya çıkar. Bir yapay zeka, deneyimli bir insan geliştiricinin fark edeceği güvenlik açıklarını (örneğin, girdileri düzgün bir şekilde temizlememek veya güvenli olmayan kriptografik uygulamalar kullanmak) istemeden ortaya çıkarabilir. Ayrıca, yapay zekanın içsel bir etik duygusu veya adalet kaygısı yoktur; örneğin, önyargılı veriler üzerinde eğitim alabilir ve istemeden ayrımcılık yapan algoritmalar önerebilir (kredi onay kodu veya işe alım algoritması gibi yapay zeka tarafından yönlendirilen bir özellikte). Bu sorunlar için yapay zeka çıktılarını denetlemek, düzenlemelere uyumu sağlamak ve yazılıma etik düşünceler aşılamak için insan geliştiricilere ihtiyaç vardır. sosyal yönü Yazılımın – kullanıcı güvenini, gizlilik endişelerini anlamak ve insan değerleriyle uyumlu tasarım seçimleri yapmak – "göz ardı edilemez. Gelişimin bu insan merkezli yönleri, en azından öngörülebilir gelecekte, AI'nın erişiminin ötesindedir." (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış) Geliştiriciler, yapay zeka katkılarının vicdanı ve kalite kapısı olarak hizmet etmelidir.

Bu sınırlamalar ışığında, mevcut fikir birliği şudur: Yapay zeka bir araçtır, bir yedek değilSatya Nadella'nın dediği gibi, bu konu hakkında güçlendirici geliştiriciler, onları değiştirmezler (Yapay Zeka Programcıların Yerini Alacak mı? Abartılı İddiaların Ardındaki Gerçek | The PyCoach tarafından | Yapay Köşe | Mar, 2025 | Medium). AI, bir junior asistan olarak düşünülebilir: hızlıdır, yorulmaz ve birçok görevde ilk adımı atabilir, ancak cilalı bir son ürün üretmek için kıdemli bir geliştiricinin rehberliğine ve uzmanlığına ihtiyaç duyar. En gelişmiş AI kodlama sistemlerinin bile asistanlar gerçek dünya kullanımında (Copilot, CodeWhisperer, vb.) ve özerk kodlayıcılar olarak değil. Şirketler programlama ekiplerini kovmuyor ve bir AI'nın serbestçe dolaşmasına izin vermiyor; bunun yerine, geliştiricilerin iş akışlarına onlara yardımcı olması için AI yerleştiriyorlar.

Açıklayıcı bir alıntı, AI ajanları gelişirken bile, OpenAI'dan Sam Altman'dan geliyor. "Bu yapay zeka ajanları insanların yerini tamamen almayacak" yazılım geliştirmede (Sam Altman, AI ajanlarının yakında yazılım mühendislerinin yaptığı görevleri gerçekleştireceğini söylüyor: 5 maddede tam hikaye - India Today). Bunlar şu şekilde işlev görecektir: "sanal iş arkadaşları" insan mühendisler için iyi tanımlanmış görevleri, özellikle birkaç yıllık deneyime sahip düşük seviyeli bir yazılım mühendisinin tipik görevlerini ele alan. Başka bir deyişle, AI sonunda bazı alanlarda bir junior geliştiricinin işini yapabilir, ancak bu junior geliştirici işsiz kalmaz - AI'yı denetleme ve AI'nın yapamayacağı daha yüksek seviyeli görevleri ele alma rolüne dönüşürler. Hatta bazı araştırmacıların 2040 yılına kadar AI'nın kendi kodunun çoğunu yazabileceğini öngördüğü geleceğe baktığımızda bile (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]), genel olarak kabul edildiği üzere Makinelerin sahip olmadığı yaratıcı kıvılcımı ve eleştirel düşünceyi denetlemek, yönlendirmek ve sağlamak için yine de insan programcılara ihtiyaç duyulacak.

Ayrıca şunu da belirtmekte fayda var ki yazılım geliştirme sadece kodlamadan daha fazlasıdırPaydaşlarla iletişim kurmayı, kullanıcı hikayelerini anlamayı, ekipler halinde işbirliği yapmayı ve yinelemeli tasarımı içerir; bunların hepsi insan becerilerinin vazgeçilmez olduğu alanlardır.Bir yapay zeka, bir müşteriyle toplantıda oturup gerçekten ne istediklerini tartışamaz, öncelikleri müzakere edemez veya bir ekibi bir ürün vizyonuyla ilhamlandıramaz. insan unsuru merkezi olmaya devam ediyor.

Özetle, AI'nın önemli zayıflıkları vardır: gerçek yaratıcılık yok, bağlamın sınırlı anlaşılması, hata eğilimi, hesap verebilirlik yok ve yazılım kararlarının daha geniş etkilerine dair bir kavrayış yok. Bu boşluklar tam olarak insan geliştiricilerin parladığı yerlerdir. AI'yı bir tehdit olarak görmek yerine, onu insan geliştiriciler için güçlü bir güçlendirici – sıradan olanı ele alarak insanların derin olana odaklanabilmesini sağlamak. Bir sonraki bölüm, geliştiricilerin bu amplifikasyonu nasıl kaldıraçlayabileceğini tartışacaktır. becerilerini ve rollerini uyarlamak Yapay zeka destekli bir geliştirme dünyasında alakalı ve değerli kalmak.

Yapay Zeka Çağında Uyum Sağlama ve Gelişme

Programcılar ve geliştiriciler için, kodlamada AI'nın yükselişi korkunç bir tehdit olmak zorunda değil - bir fırsat olabilir. Önemli olan, uyum sağlamak ve gelişmek teknolojiyle birlikte. Yapay zekayı kullanmayı öğrenenler muhtemelen kendilerini Daha üretken ve talep gören, bunu görmezden gelenler ise geride kaldıklarını görebilirler. Bu bölümde, AI araçları günlük geliştirmenin bir parçası haline geldikçe geliştiricilerin alakalı kalmaları ve gelişmeleri için pratik adımlara ve stratejilere odaklanıyoruz. Benimsenecek zihniyet, rekabetten ziyade sürekli öğrenme ve AI ile iş birliğidir. Geliştiricilerin nasıl uyum sağlayabilecekleri ve hangi yeni becerileri ve rolleri göz önünde bulundurmaları gerektiği aşağıda açıklanmıştır:

1. Yapay Zekayı Bir Araç Olarak Benimseyin (Yapay Zeka Kodlama Asistanlarını Etkili Şekilde Kullanmayı Öğrenin): Öncelikle, geliştiriciler mevcut AI araçlarına alışmalıdır. Copilot, ChatGPT veya diğer kodlama AI'larını yeni çift programlama ortağınız olarak düşünün. Bu, iyi istemler veya yorumlar yazmayı öğrenmek yararlı kod önerileri almak ve AI tarafından oluşturulan kodu nasıl hızlı bir şekilde doğrulayıp hata ayıklayacağınızı bilmek. Bir geliştiricinin IDE'sini veya sürüm kontrolünü öğrenmesi gerektiği gibi, bir AI asistanının tuhaflıklarını öğrenmek de beceri setinin bir parçası haline geliyor. Örneğin, bir geliştirici yazdığı bir kod parçasını alıp AI'dan bunu iyileştirmesini isteyerek ve ardından değişiklikleri analiz ederek pratik yapabilir. Veya bir göreve başlarken, bunu yorumlarda ana hatlarıyla belirtin ve AI'nın ne sağladığını görün, ardından oradan iyileştirin. Zamanla, AI'nın nelerde iyi olduğu ve onunla nasıl ortak yaratım yapacağınız konusunda sezgi geliştireceksiniz. Bunu şöyle düşünün “Yapay zeka destekli geliştirme” – alet çantanıza ekleyebileceğiniz yeni bir beceri. Gerçekten de, geliştiriciler artık "hızlı mühendislik"ten bir beceri olarak bahsediyor – yapay zekaya doğru soruları nasıl soracaklarını bilmek. Bunu başaranlar aynı araçlardan önemli ölçüde daha iyi sonuçlar elde edebilirler. Unutmayın, "Yapay zeka kullanan geliştiriciler, kullanmayanların yerini alabilir" – o yüzden teknolojiyi benimseyin ve onu müttefikiniz haline getirin.

2. Üst Düzey Becerilere Odaklanın (Problem Çözme, Sistem Tasarımı, Mimari): Yapay zeka daha düşük seviyeli kodlamayı idare edebildiğinden, geliştiriciler soyutlama merdiveninde yukarı çıkmak. Bu, sistem tasarımı ve mimarisini anlamaya daha fazla vurgu yapmak anlamına gelir. Karmaşık sorunları parçalama, ölçeklenebilir sistemler tasarlama ve mimari kararlar alma becerilerinizi geliştirin - insan içgörüsünün hayati önem taşıdığı alanlar. Bir çözümün sadece ne olduğuna değil, neden ve nasılına odaklanın. Örneğin, tüm zamanınızı bir sıralama işlevini mükemmelleştirmeye harcamak yerine (AI sizin için bir tane yazabildiğinde), uygulamanızın bağlamı için hangi sıralama yaklaşımının en uygun olduğunu ve sisteminizin veri akışına nasıl uyduğunu anlamaya zaman ayırın. Tasarım düşüncesi – kullanıcı ihtiyaçları, veri akışları ve bileşen etkileşimleri göz önünde bulundurulduğunda – oldukça değerli olacaktır. Yapay zeka kod üretebilir, ancak yazılımın genel yapısına karar veren ve tüm parçaların uyum içinde çalışmasını sağlayan kişi geliştiricidir.Büyük resim düşüncenizi keskinleştirerek, AI'yı (ve ekibin geri kalanını) doğru şeyi inşa etmede yönlendiren kişi olarak kendinizi vazgeçilmez hale getirirsiniz. Geleceğe bakan bir raporda belirtildiği gibi, geliştiriciler “Problem çözme, tasarım düşüncesi ve kullanıcı ihtiyaçlarını anlama gibi insan içgörüsünün yeri doldurulamaz olduğu alanlara odaklanın.” (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış)

3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Bilginizi Geliştirin: Yapay zeka ile birlikte çalışmak, şu konularda yardımcı olur: AI'yı anlamak. Geliştiricilerin hepsinin makine öğrenimi araştırmacısı olması gerekmez, ancak bu modellerin nasıl çalıştığına dair sağlam bir kavrayışa sahip olmak faydalı olacaktır. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin temellerini öğrenin - bu yalnızca yeni kariyer yolları açmakla kalmaz (AI ile ilgili işler patlama yaşadığından beri)Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024])), ancak aynı zamanda AI araçlarını daha etkili bir şekilde kullanmanıza da yardımcı olacaktır. Örneğin, büyük bir dil modelinin sınırlamalarını ve nasıl eğitildiğini biliyorsanız, ne zaman başarısız olabileceğini tahmin edebilir ve istemlerinizi veya testlerinizi buna göre tasarlayabilirsiniz. Ek olarak, birçok yazılım ürünü artık AI özelliklerini (örneğin, bir öneri motoru veya bir sohbet robotu olan bir uygulama) içeriyor. Biraz ML bilgisine sahip bir yazılım geliştiricisi bu özelliklere katkıda bulunabilir veya en azından veri bilimcileriyle akıllıca iş birliği yapabilir. Öğrenmeyi düşünebileceğiniz temel alanlar şunlardır: veri bilimi temelleri, verilerin nasıl ön işleneceği, eğitim ve çıkarım arasındaki fark ve AI'nın etiği. AI çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch) ve bulut AI hizmetleriyle tanışın; sıfırdan modeller oluşturmuyor olsanız bile, bir AI API'sini bir uygulamaya nasıl entegre edeceğinizi bilmek değerli bir beceridir. Kısacası, “Yapay zeka okuryazarı” olmak, web veya veritabanı teknolojilerinde okuryazar olmak kadar önemli hale geliyor. Geleneksel yazılım mühendisliği ve yapay zeka dünyasını bir arada yürütebilen geliştiriciler, gelecekteki projelere liderlik etmek için en iyi konumda olacaklar.

4. Daha Güçlü Yumuşak Beceriler ve Alan Bilgisi Geliştirin: Yapay zekanın mekanik görevleri devralmasıyla birlikte, insanlara özgü beceriler daha da önemli hale geliyor. İletişim, ekip çalışması ve alan uzmanlığı üzerinde iki katına çıkılacak alanlardır. Yazılım geliştirme genellikle sorun alanını anlamakla ilgilidir - finans, sağlık, eğitim veya başka bir alan olsun - ve bunu çözümlere dönüştürmekle ilgilidir. Yapay zeka bu bağlama veya paydaşlarla iletişim kurma yeteneğine sahip olmayacaktır, ancak siz sahip olacaksınız. Çalıştığınız alanda daha fazla bilgi sahibi olmak, yazılımın gerçek dünya ihtiyaçlarını gerçekten karşıladığından emin olmak için başvurulacak kişi olmanızı sağlar. Benzer şekilde, iş birliği becerilerinize odaklanın: akıl hocalığı, liderlik ve koordinasyon. Ekiplerin hala kodu (AI tarafından yazılan kod dahil) incelemek, gençlere en iyi uygulamalar konusunda akıl hocalığı yapmak ve karmaşık projeleri koordine etmek için kıdemli geliştiricilere ihtiyacı olacak. Yapay zeka, projelerde insan etkileşimine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaz. Aslında, AI kod ürettiğinde, kıdemli bir geliştiricinin akıl hocalığı gençlere öğretmeye doğru kayabilir AI ile nasıl çalışılır ve çıktıları nasıl doğrulanır, bir for döngüsünün nasıl yazılacağından ziyade. Bu yeni paradigmada başkalarına rehberlik edebilmek değerli bir beceridir. Ayrıca, pratik yapın eleştirel düşünme – AI çıktılarını sorgulayın ve test edin ve başkalarını da aynısını yapmaya teşvik edin. Sağlıklı bir şüphecilik ve doğrulama zihniyeti geliştirmek, AI'ya körü körüne güvenmeyi önleyecek ve hataları azaltacaktır. Esasen, AI'nın eksik olduğu becerileri geliştirin: insanları ve bağlamı anlama, eleştirel analiz ve disiplinler arası düşünme.

5. Yaşam Boyu Öğrenme ve Uyum: Yapay zekadaki değişim hızı son derece hızlıdır. Bugün en son teknoloji olarak görülen şey birkaç yıl içinde güncelliğini yitirebilir. Geliştiriciler benimsemelidir yaşam boyu öğrenme her zamankinden daha fazla.Bu, düzenli olarak yeni AI kodlama yardımcılarını denemek, AI/ML konusunda çevrimiçi kurslar veya sertifikalar almak, neler olacağı konusunda güncel kalmak için araştırma bloglarını okumak veya AI odaklı geliştirici topluluklarına katılmak anlamına gelebilir. Uyum sağlama yeteneği anahtardır - ortaya çıktıkça yeni araçlara ve iş akışlarına geçiş yapmaya hazır olun. Örneğin, taslaklardan kullanıcı arayüzü tasarımını otomatikleştirebilen yeni bir AI aracı gelirse, bir ön uç geliştirici bunu öğrenmeye ve dahil etmeye hazır olmalı, odaklarını belki de oluşturulan kullanıcı arayüzünü iyileştirmeye veya otomasyonun kaçırdığı kullanıcı deneyimi ayrıntılarını iyileştirmeye kaydırmalıdır. Öğrenmeyi kariyerlerinin devam eden bir parçası olarak görenler (ki birçok geliştirici zaten yapıyor) AI geliştirmelerini entegre etmeyi daha kolay bulacaktır. Bir strateji, haftanızın küçük bir bölümünü öğrenmeye ve denemeye ayırmaktır - bunu kendi geleceğinize yatırım yapmak olarak görün. Şirketler ayrıca geliştiricilerine AI araçlarını etkili bir şekilde kullanma konusunda eğitim vermeye başlıyor; bu tür fırsatlardan yararlanmak sizi öne geçirecektir. Başarılı olan geliştiriciler, AI'yı gelişen bir ortak olarak gören ve bu ortakla çalışma yaklaşımlarını sürekli olarak iyileştirenler olacaktır.

6. Ortaya Çıkan Rolleri ve Kariyer Yollarını Keşfedin: Yapay zeka geliştirmeye dahil oldukça, yeni kariyer fırsatları ortaya çıkıyor. Örneğin, Hızlı Mühendis veya AI Entegrasyon Uzmanı roller, ürünlerde AI kullanmak için doğru istemleri, iş akışlarını ve altyapıyı oluşturmaya odaklanmıştır. Başka bir örnek ise Yapay Zeka Etik Mühendisi veya AI Denetçisi – önyargı, uyumluluk ve doğruluk açısından AI çıktılarını incelemeye odaklanan roller. Bu alanlara ilginiz varsa, kendinizi doğru bilgiyle konumlandırmak bu yeni yolları açabilir. Klasik roller içinde bile, her birinin özel araçlar kullandığı "AI destekli ön uç geliştirici" ve "AI destekli arka uç geliştirici" gibi nişler bulabilirsiniz. Kuruluşların AI etrafında ekipleri nasıl yapılandırdığına dikkat edin. Bazı şirketlerin projelerde AI'nın benimsenmesini yönlendirmek için "AI loncaları" veya mükemmellik merkezleri vardır - bu tür gruplarda aktif olmak sizi ön plana çıkarabilir. Dahası, AI araçlarının kendilerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı düşünün: örneğin, geliştirici araçlarını iyileştiren açık kaynaklı projeler üzerinde çalışmak (belki de AI'nın kodu açıklama yeteneğini geliştirmek vb.). Bu, yalnızca teknolojiye ilişkin anlayışınızı derinleştirmekle kalmaz, aynı zamanda sizi değişime öncülük eden bir topluluğa da yerleştirir. Sonuç olarak, kariyer çevikliğiMevcut işinizin bazı bölümleri otomatikleşirse, bu otomatikleştirilmiş bölümleri tasarlayan, denetleyen veya geliştiren rollere geçmeye hazır olun.

7. İnsan Kalitesini Koruyun ve Sergileyin: Yapay zekanın ortalama bir sorun için ortalama bir kod üretebildiği bir dünyada, insan geliştiriciler ortalama bir kod üretmek için çabalamalıdır. olağanüstü Ve empatik AI'nın yapamadığı çözümler. Bu, kullanıcı deneyimi inceliğine, alışılmadık senaryolar için performans optimizasyonlarına veya yalnızca temiz ve iyi belgelenmiş kod yazmaya odaklanmak anlamına gelebilir (AI, anlamlı belgeler veya anlaşılır kod yorumları yazmada çok iyi değildir - orada değer katabilirsiniz!). Çalışmaya insan içgörüsünü entegre etmeyi bir nokta haline getirin: örneğin, bir AI bir kod parçası oluşturursa, gerekçeyi daha sonra başka bir insanın anlayabileceği şekilde açıklayan yorumlar eklersiniz veya daha okunabilir olması için ayarlarsınız. Bunu yaparak, tamamen makine tarafından oluşturulan çalışmalarda eksik olan bir profesyonellik ve kalite katmanı eklersiniz. Zamanla, gerçek dünyada "sadece çalışan" yüksek kaliteli yazılımlar için bir itibar oluşturmak sizi farklı kılacaktır. Müşteriler ve işverenler, Yapay zeka verimliliğini insan işçiliğiyle birleştirin.

Eğitim yollarının nasıl uyarlanabileceğini de düşünelim. Alana yeni giren geliştiriciler, öğrenme süreçlerinde AI araçlarından kaçınmamalıdır.Aksine, öğrenme ile Yapay zeka (örneğin, ödev veya projelerde yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmak ve ardından sonuçları analiz etmek) onların anlayışlarını hızlandırabilir. Ancak, aynı zamanda temelleri derinlemesine öğrenin – algoritmalar, veri yapıları ve temel programlama kavramları – böylece sağlam bir temele sahip olursunuz ve AI'nın ne zaman yoldan çıktığını anlayabilirsiniz. AI basit kodlama egzersizlerini ele aldığından, müfredatlar tasarım ve entegrasyon gerektiren projelere daha fazla ağırlık verebilir. Yeni başlayan biriyseniz, karmaşık sorunları çözme ve AI'yı birçok araçtan biri olarak kullanma yeteneğinizi gösteren bir portföy oluşturmaya odaklanın.

Uyum stratejisini özetlemek gerekirse: Yolcu değil, pilot olun. Yapay zeka araçlarını kullanın, ancak onlara aşırı bağımlı veya rehavete kapılmayın. Geliştirmenin benzersiz insani yönlerini geliştirmeye devam edin. Saygın bir yazılım mühendisliği öncüsü olan Grady Booch bunu güzel bir şekilde ifade etti: "Yapay zeka, programcı olmanın anlamını kökten değiştirecek. Programcıları ortadan kaldırmayacak, ancak yeni beceriler geliştirmelerini ve yeni şekillerde çalışmalarını gerektirecek." (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]). Geliştiriciler, bu yeni becerileri ve çalışma biçimlerini proaktif bir şekilde geliştirerek kariyerlerinde sürücü koltuğunda kalmalarını sağlayabilirler.

Bu bölümü özetlemek gerekirse, yapay zeka çağında kariyerlerini geleceğe hazırlamak isteyen geliştiriciler için hızlı bir referans kontrol listesi:

Uyum Stratejisi	Ne yapalım
AI Araçlarını Öğrenin	Copilot, ChatGPT vb. ile pratik yapın. İstemi hazırlamayı ve sonuç doğrulamayı öğrenin.
Sorun Çözmeye Odaklanın	Sistem tasarımı ve mimari becerilerinizi geliştirin. Sadece "ne" değil, "neden" ve "nasıl" sorularını da ele alın.
Yapay Zeka/Makine Öğreniminde Beceri Geliştirme	Makine öğrenimi ve veri biliminin temellerini öğrenin. AI modellerinin nasıl çalıştığını ve bunları nasıl entegre edeceğinizi anlayın.
Yumuşak Becerileri Güçlendirin	İletişimi, ekip çalışmasını ve alan uzmanlığını geliştirin. Teknoloji ve gerçek dünya ihtiyaçları arasında köprü olun.
Ömür boyu öğrenme	Meraklı kalın ve yeni teknolojileri öğrenmeye devam edin. Topluluklara katılın, kurslara katılın ve yeni AI geliştirme araçlarını deneyin.
Yeni Rolleri Keşfedin	Ortaya çıkan yeni rolleri (Yapay zeka denetçisi, istem mühendisi vb.) takip edin ve bunlar ilginizi çekerse yön değiştirmeye hazır olun.
Kalite ve Etiği Koruyun	AI çıktısını her zaman kalite açısından inceleyin. İnsan dokunuşunu ekleyin – dokümantasyon, etik değerlendirmeler, kullanıcı merkezli ayarlamalar.

Geliştiriciler bu stratejileri izleyerek AI devrimini kendi avantajlarına çevirebilirler. Uyum sağlayanlar AI'nın geliştirir yeteneklerini geliştirir ve eskisinden daha iyi yazılımlar üretmelerine olanak tanır, onları modası geçmiş hale getirmez.

Gelecek Görünümü: Yapay Zeka ve Geliştiriciler Arasında İşbirliği

Yapay zeka odaklı bir dünyada programlamanın geleceği ne olacak? Mevcut eğilimlere dayanarak, şu şekilde bir gelecek bekleyebiliriz: Yapay zeka ve insan geliştiriciler artık daha yakın bir şekilde el ele çalışıyorProgramcının rolü muhtemelen denetleyici ve yaratıcı bir pozisyona doğru kaymaya devam edecek ve AI, insan rehberliğinde "ağır kaldırma"nın daha fazlasını üstlenecek. Bu sonuç bölümünde, bazı gelecek senaryoları öngörüyoruz ve geliştiriciler için görünümün olumlu kalabileceğine dair güvence veriyoruz - eğer uyum sağlamaya devam edersek.

Yakın gelecekte (önümüzdeki 5-10 yıl içinde), AI'nın bilgisayarlar kadar geliştirme sürecinde yaygınlaşması çok olasıdır. Bugün hiçbir geliştirici bir editör olmadan veya parmaklarının ucunda Google/StackOverflow olmadan kod yazmadığı gibi, yakında hiçbir geliştirici arka planda çalışan bir tür AI yardımı olmadan kod yazmayacak. Entegre Geliştirme Ortamları (IDE'ler) Zaten özlerinde AI destekli özellikler içerecek şekilde evrimleşiyorlar (örneğin, size kodu açıklayabilen veya bir proje boyunca tüm kod değişikliklerini önerebilen kod düzenleyiciler). Bir geliştiricinin birincil işinin sorunları ve kısıtlamaları bir yapay zekanın anlayabileceği şekilde formüle edin, ardından yapay zekanın sağladığı çözümleri düzenleyin ve geliştirinBu, bazen "hızlı programlama" veya "yapay zeka orkestrasyonu" olarak adlandırılan daha üst düzey bir programlama biçimine benziyor.

Ancak, yapılması gereken şeyin özü -insanların sorunlarını çözmek- değişmeden kalır. Gelecekteki bir yapay zeka, bir açıklamadan bütün bir uygulama üretebilir ("bana doktor randevuları için bir mobil uygulama oluştur"), ancak bu açıklamayı netleştirme, doğru olduğundan emin olma ve sonucu kullanıcıları memnun edecek şekilde ince ayar yapma işi geliştiricileri (tasarımcılar, ürün yöneticileri vb. ile birlikte) içerecektir. Aslında, temel uygulama üretimi kolaylaşırsa, Yazılımda insan yaratıcılığı ve yenilikçiliği daha da önemli hale gelecek Ürünleri farklılaştırmak için. Yapay zeka tarafından birçok rutin uygulamanın üretildiği, insan geliştiricilerin ise sınırları zorlayan en son teknoloji, karmaşık veya yaratıcı projelere odaklandığı bir yazılım gelişimi görebiliriz.

Ayrıca, şu olasılık da var: Programlamaya giriş engelleri azaltılacak – geleneksel yazılım mühendisleri olmayan daha fazla insanın (örneğin, bir iş analisti veya bir bilim insanı veya bir pazarlamacı) AI araçlarını kullanarak yazılım yaratabileceği anlamına gelir (AI tarafından güçlendirilen "kodsuz/düşük kodlu" hareketinin devamı). Bu, profesyonel geliştiricilere olan ihtiyacı ortadan kaldırmaz; aksine, onu değiştirir. Geliştiriciler bu gibi durumlarda daha çok danışmanlık veya rehberlik rolü üstlenebilir ve bu vatandaş tarafından geliştirilen uygulamaların güvenli, verimli ve sürdürülebilir olmasını sağlayabilir. Profesyonel programcılar, AI destekli "programcı olmayanların" kullandığı platformları ve API'leri oluşturmaya odaklanabilir.

İş perspektifinden bakıldığında, bazı programlama rolleri azalırken diğerleri büyüyebilir. Örneğin, bazıları giriş seviyesi kodlama pozisyonları Şirketler basit görevler için AI'ya güvenirse sayıları azalabilir. Gelecekte küçük bir girişimin, AI ile donatılmış kıdemli geliştiricileri temel işlerin çoğunu halledebildiği için, belki de yarı yarıya daha az sayıda junior geliştiriciye ihtiyaç duyacağını hayal edebilirsiniz. Ancak aynı zamanda, tamamen yeni işler (uyarlama bölümünde tartıştığımız gibi) ortaya çıkacaktır. Dahası, yazılım ekonominin daha da fazlasına nüfuz ettikçe (AI'nın niş ihtiyaçlar için yazılım üretmesiyle), yazılımla ilgili işlere olan genel talep artmaya devam edebilir. Tarih gösteriyor ki otomasyon genellikle şu sonuçlara yol açar: Daha uzun vadede işler, farklı işler olsalar da - örneğin, belirli üretim görevlerinin otomasyonu, otomatik sistemleri tasarlamak, sürdürmek ve iyileştirmek için işlerde büyümeye yol açtı. Yapay zeka ve programlama bağlamında, bir junior geliştiricinin yaptığı bazı görevler otomatikleştirilmiş olsa da, oluşturmak istediğimiz yazılımın genel kapsamı genişler (çünkü artık oluşturmak daha ucuz/daha hızlıdır), bu da şuna yol açabilir: Daha projeler ve dolayısıyla daha fazla insan denetimi, proje yönetimi, mimari vb. ihtiyacı. Dünya Ekonomik Forumu'nun gelecekteki işler hakkındaki bir raporunda, yazılım geliştirme ve yapay zekadaki rollerin bunlar arasında olduğu öne sürüldü artan Dijital dönüşüm sayesinde talep azalmıyor, artıyor.

Ayrıca şunu da dikkate almalıyız: 2040 tahmini daha önce bahsedilen: Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, 2040 yılına kadar, "makineler... kodlarının çoğunu kendileri yazacak" (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]). Eğer bu doğruysa, insan programcılara ne kalıyor? Muhtemelen, odak noktası çok yüksek seviyeli rehberlik (makinelere ne yapmaları gerektiğini söylemek) olacaktır. Biz (geniş hatlarıyla başarmalarını istedikleri) ve sistemlerin karmaşık entegrasyonunu, insan psikolojisinin anlaşılmasını veya yeni sorun alanlarını içeren alanlarda. Böyle bir senaryoda bile, insanlar benzer roller üstlenirdi ürün tasarımcıları, gereksinim mühendisleri, Ve Yapay zeka eğitmenleri/doğrulayıcılarıKod büyük ölçüde kendi kendine yazılabilir, ancak birisinin karar vermesi gerekir hangi kod yazılmalı ve nedenve ardından nihai sonucun doğru ve hedeflerle uyumlu olduğunu doğrulayın. Bu, otonom araçların bir gün kendi kendine gidebilmesine benzer, ancak siz yine de araca nereye gideceğini söylersiniz ve karmaşık durumlara müdahale edersiniz - ayrıca insanlar yolları, trafik yasalarını ve etrafındaki tüm altyapıyı tasarlar.

Çoğu uzman bu şekilde bir gelecek öngörüyor işbirliği, ikame değilBir teknoloji danışmanlık şirketinin ifade ettiği gibi, "Gelişimin geleceği, insanlar veya yapay zeka arasında bir seçim değil, her ikisinin de en iyi yanlarından yararlanan bir iş birliğidir." (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış) Yapay zeka şüphesiz yazılım geliştirmeyi dönüştürecek, ancak bu bir yok oluştan ziyade geliştiricinin rolünün bir evrimi. "Değişimleri kucaklayın, becerilerini uyarlayın ve işlerinin benzersiz insani yönlerine odaklanın" AI'nın bunu bulacağını geliştirir onların değerlerini azaltmaktan ziyade, yeteneklerinin geliştirilmesine yardımcı olur.

Başka bir alanla paralellik kurabiliriz: Mühendislik ve mimarlıkta bilgisayar destekli tasarımın (CAD) yükselişini düşünün. Bu araçlar mühendislerin ve mimarların yerini aldı mı? Hayır - onları daha üretken hale getirdi ve daha karmaşık tasarımlar yaratmalarına olanak sağladı. Ancak insan yaratıcılığı ve karar alma merkezi olmaya devam etti. Benzer şekilde, AI Bilgisayar Destekli Kodlama olarak görülebilir - karmaşıklığı ve angarya işleri halletmeye yardımcı olacak, ancak geliştirici tasarımcı ve karar verici olmaya devam ediyor.

Uzun vadede, gerçekten gelişmiş bir yapay zekayı (örneğin, genel bir yapay zeka biçimi) hayal edersek, olabilir teoride bir insanın yapabileceği şeylerin çoğunu yapsa bile), toplumsal ve ekonomik değişimler sadece programlamada olduğundan çok daha geniş olacaktır. Henüz orada değiliz ve AI'yı işimize nasıl entegre edeceğimiz konusunda önemli bir kontrole sahibiz. Akıllıca yol, AI'yı şu şekillerde entegre etmeye devam etmektir: insan potansiyelini artırmak. Bu, insanları döngüde tutan araçlara ve uygulamalara (ve politikalara) yatırım yapmak anlamına gelir. Zaten, şirketlerin Yapay zeka yönetimi – Yapay zekanın etik ve etkili sonuçları garantilemek için geliştirmede nasıl kullanılması gerektiğine ilişkin yönergeler (Anket, yapay zekanın geliştirici deneyimi üzerindeki etkisini ortaya koyuyor - GitHub Blog). Bu eğilimin artarak devam etmesi muhtemel ve bu da insan denetiminin resmen yapay zeka geliştirme sürecinin bir parçası olmasını sağlayacaktır.

Sonuç olarak, “Yapay zeka programcıların yerini alacak mı?” sorusunun cevabı şu şekilde verilebilir: Hayır, ancak programcıların yaptıklarını önemli ölçüde değiştirecek. Programlamanın sıradan kısımlarının büyük ölçüde otomatikleştirilme yolunda olduğu görülüyor. Yaratıcı, zorlayıcı ve insan merkezli kısımlar burada kalmaya devam edecek ve gerçekten de daha belirgin hale gelecek. Gelecekte programcıların, tıpkı bir ekip üyesi gibi, giderek daha akıllı AI asistanlarıyla yan yana çalıştığını göreceğiz. 7/24 kod üretebilen bir AI meslektaşınız olduğunu hayal edin - bu harika bir üretkenlik artışıdır, ancak yine de hangi görevler üzerinde çalışacağını söyleyecek ve çalışmalarını kontrol edecek birine ihtiyacı vardır.

The en iyi sonuçlar AI'yı bir işbirlikçi olarak görenler tarafından başarılacaktır. Bir CEO'nun dediği gibi, "Yapay zeka programcıların yerini almayacak, ancak yapay zeka kullanan programcılar kullanmayanların yerini alacak." Pratik açıdan bu, teknolojiyle birlikte evrimleşme sorumluluğunun geliştiricilerde olduğu anlamına gelir. Programlama mesleği ölmek üzere değil - uyum sağlama. Öngörülebilir gelecekte, muhtemelen bugünden bile daha fazla, inşa edilecek çok sayıda yazılım ve çözülecek çok sayıda sorun olacak. Eğitimli kalarak, esnek kalarak ve insanların en iyi yaptığı şeye odaklanarak, geliştiriciler başarılı ve tatmin edici bir kariyer sağlayabilirler AI ile ortaklık halinde.

Son olarak, geliştiricilerin emrinde süper güçlerin olduğu bir döneme girdiğimiz gerçeğini kutlamaya değer. Yeni nesil programcılar, eskiden günler süren şeyleri saatler içinde başaracak ve daha önce erişilemeyen sorunları AI'dan yararlanarak çözecek. Korkudan ziyade, ileriye doğru hareket etme duygusu şu şekilde olabilir: iyimserlik ve merakYapay zekaya gözlerimiz açık bir şekilde yaklaştığımız sürece, sınırlarının farkında olduğumuz ve sorumluluğumuzun bilincinde olduğumuz sürece, yapay zekanın ve programcıların birlikte, tek başlarına yapabileceklerinin çok ötesinde, muhteşem yazılım sistemleri inşa ettiği bir geleceği şekillendirebiliriz. İnsan yaratıcılığı makine verimliliğiyle birleşti güçlü bir kombinasyondur. Sonuçta, bu konu hakkında değil yenisiyle değiştirme, ancak sinerji hakkında. Yapay zeka ve programcıların hikayesi hala yazılıyor - ve bu hikaye ikisi birden insan ve makine, bir arada.

Kaynaklar:

1. Beyin merkezi, “Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]” (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]).

2. Brainhub, Satya Nadella ve Jeff Dean'in yapay zekanın bir araç olduğu, bir yedek olmadığı yönündeki uzman görüşleri (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]) (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]).

3. Orta (PyCoach), "Yapay Zeka Programcıların Yerini Alacak mı? Abartılı Reklamın Ardındaki Gerçek", nüanslı gerçekliği abartıya karşı not etmek (Yapay Zeka Programcıların Yerini Alacak mı? Abartılı İddiaların Ardındaki Gerçek | The PyCoach tarafından | Yapay Köşe | Mar, 2025 | Medium) ve Sam Altman'ın yapay zekanın görevlerde iyi olduğu ancak tam işler yapamadığı yönündeki sözü.

4. Tasarım Uzmanları, “Yapay Zeka Geliştiricilerin Yerini Alacak mı… (2025)”Yapay zekanın vurgulanması artırmak ve geliştiricileri gereksiz kılmak yerine onları yükseltmek (Yapay Zeka 2025'te Geliştiricilerin Yerini Alacak mı: Geleceğe Bir Bakış) ve AI'nın geride kaldığı alanları (yaratıcılık, bağlam, etik) listelemek.

5. Stack Overflow Geliştirici Anketi 2023, geliştiricilerin %70'i tarafından AI araçlarının kullanımı, doğruluğa düşük güven (%3'ü yüksek güven) (Geliştiricilerin %70'i AI kodlama araçlarını kullanıyor, %3'ü bunların doğruluğuna çok güveniyor - ShiftMag).

6. GitHub Anketi 2023, geliştiricilerin %92'sinin AI kodlama araçlarını denediğini ve %70'inin fayda gördüğünü gösteriyor (Anket, yapay zekanın geliştirici deneyimi üzerindeki etkisini ortaya koyuyor - GitHub Blog).

7. GitHub Copilot araştırması, yapay zeka yardımıyla görev tamamlamanın %55 daha hızlı olduğunu buldu (Araştırma: GitHub Copilot'un geliştirici üretkenliği ve mutluluğu üzerindeki etkisinin nicelleştirilmesi - GitHub Blog).

8. GeekWire, DeepMind'ın AlphaCode'unun ortalama insan kodlayıcı seviyesinde (en iyi %54) performans gösterdiğini ancak en iyi performans gösterenlerden uzak olduğunu belirtti (DeepMind'ın AlphaCode'u ortalama bir programcının becerisine eşdeğer).

9. IndiaToday (Şubat 2025), Sam Altman'ın yapay zeka "iş arkadaşlarının" genç mühendislerin görevlerini yerine getirmesi vizyonunun özeti "insanların yerini tamamen almayacak" (Sam Altman, AI ajanlarının yakında yazılım mühendislerinin yaptığı görevleri gerçekleştireceğini söylüyor: 5 maddede tam hikaye - India Today).

10. McKinsey & Company, otomasyona rağmen programlama işlerinin yaklaşık %80'inin insan merkezli kalacağını tahmin ediyor (Yazılım Mühendisleri İçin Bir Gelecek Var mı? Yapay Zekanın Etkisi [2024]).