Yapay zekanın büyüyen etkisi
- Yapay zeka, özellikle de GenAI, bugünlerde teknoloji sohbetlerinde büyük bir rol oynuyor ve önemli bir yer tutuyor
- Yapay zeka ve GenAI, yazılım teslim ekosisteminin tüm aşamalarını etkiliyor
- Kodlama asistanları en çok ilgi gören alan ve genel olarak en olgun aşamada bulunuyor
- Bu araçların artan faydası, yazılım kalitesini destekleyen mühendislik disiplinini koruyup hatta geliştirirken yapay zekanın sunduğu avantajlardan yararlanmak için yazılım teslim biçimimizi yeniden değerlendirmemize yol açıyor
- GitHub Copilot ve Cursor gibi bireysel araçlar ya da Haiven gibi ekip odaklı araçlar dahil olmak üzere bu alanda sürekli inovasyon bekleniyor
- Yapay zeka kullanan veya yapay zeka uygulamaları oluşturmayı destekleyen (ya da her ikisini birden yapan) araçların sayısı patlayıcı biçimde artıyor
- Bu araçların benimsenme hızı, geçmişteki Javascript araçlarının hızını ve sayısını aşmış durumda
- Cihaz üstü LLM'lerde veya küçük dil modellerinde (SLM) artış var; bu da çıkarımın sunucudan web'e ve edge cihazlara kaydığı bir eğilimi gösteriyor
- Bu ikinci eğilim gizlilik açısından olumlu
Yapay zekanın sınırları ve risklerine dair artan farkındalık
- Özellikle GenAI araçları söz konusu olduğunda, insanın döngü içinde kalmasının önemli olduğuna dair farkındalık artıyor
- Bu araçları kullanırken hallucination'ları veya basit hataları kontrol etmek hâlâ zor
- Bazıları, en azından şimdilik belirli uygulamalarda kontrolün insanda olması gerektiği için buna "AI in the loop" demeyi öneriyor
- Ancak kimya ve fizik alanındaki Nobel ödüllerinin yapay zekaya katkılar ve yapay zeka sayesinde verilmiş olması, her şeyin karanlık olmadığını gösteriyor
- Teknolojide nerede pattern varsa orada antipattern de vardır ve yapay zeka da bunları kesinlikle biriktiriyor
- Öne çıkan örnekler arasında "gerçek eşli çalışmanın birçok faydasını vermeyen LLM ile pair programming", "stil tutarlılığını açıklayamayan ve codebase bilgisinin yayılmasını zorlaştıran kod incelemeleri için LLM kullanımı" gibi durumlar var
- Bu araçlar kesinlikle gelişiyor, ancak henüz sürücü koltuğuna oturacak ya da kodun kalitesi ve uygunluğu hakkında özerk biçimde karar verecek durumda değiller
- Son olarak, GenAI'nin büyüleyici vaatlerine karşı tepki de artıyor
- Finans analistleri, temel modellere güç veren faaliyetler de dahil olmak üzere şu anda çeşitli yapay zeka ve GenAI girişimlerine yatırılan tüm paranın yatırım getirisi potansiyelini sorguluyor
- Her teknoloji bir abartı evresinden geçer ve GenAI de bunun istisnası değil
- Yapay zeka genel olarak geçmişte birkaç kez AI winter yaşadı, ancak şu anda hayal kırıklığı seviyesi o kadar da ciddi görünmüyor
- Buna rağmen, yukarıda tartışılan antipattern'lerde olduğu gibi, parlak ve yeni bir şeyin istediğimiz her şeyi yapabileceğini düşünmeye yönelik talihsiz bir eğilim var
- Hâlâ, standart iş süreçlerimizin büyük bir bölümünü yeniden tasarlama olasılığını öğreniyoruz
- Ancak yapay zekanın yeniden arka plana çekilmesi pek olası görünmüyor
Rust ve WebAssembly'nin yükselişi ile Postgres'in kalıcılığı
- Yapay zeka dışında da teknoloji dünyasında çok şey oluyor
- Rust dilinin kullanımı ve bu dil etrafındaki araç geliştirme belirgin biçimde artıyor
- Birçok araç yeniden Rust ile yazılıyor; bu özellikle Python ekosisteminde sık görülüyor
- Rust'ın bellek güvenliği özellikleri nedeniyle daha fazla benimseniyor
- Bazı örnekler arasında Iggy, Ruff, uv ve Zed var
- Elbette geçmişte incelediğimiz birçok başka teknolojide olduğu gibi, bu Rust araçlarının dokümantasyonunda da "blazingly fast" ifadesi dikkat çekici şekilde öne çıkıyor
- WebAssembly (WASM), tarayıcıda her şeyi çalıştırmaya yönelik daha geniş başlık gibi, tartışmaların ana konularından biriydi
- WebAssembly standardının benimsenmesi, tarayıcılarda ve ilgili platformlarda neredeyse evrensel düzeyde
- Ancak sunucuda WASM kullanımına dair çok sayıda Blip gönderimi de gördük
- (Blip, yazılım geliştirmede önemli rol oynayan bir teknoloji veya tekniği ifade eder)
- WASM'in kendisi şu anda Radar'da yer almıyor, ancak PGLite ve Flutter for Web dahil çeşitli Blip'lerde WASM kullanılıyor
- Elbette yapay zeka da eksik değil; tarayıcı üstünde çalışan LLM'lere dair bir Blip de var
- Veritabanı tarafında, Postgres veritabanının ne kadar yaygın olduğunu gördük
- Benzerlik araması, analitik işler, veritabanının bazı bölümlerinin senkronizasyonu ve daha fazlası için çeşitli Postgres eklentileri bulunuyor
- Bu yeni bir olgu değil, ancak Postgres bu Radar toplantısında özellikle yaygındı
- Ayrıca DuckDB, Iceberg ve Parquet gibi veri gölü teknolojileri etrafında güçlü yeni açık kaynak rakipler de görüyoruz
- İlişkisel veritabanları çok uzun zamandır var, ancak burada inovasyonun sürdüğünü görmeye devam ediyoruz
Teknoloji yönetişiminin süregelen önemi
- Sadece yapay zekayla ilgili olanlar değil, çeşitli teknoloji yönetişimi yaklaşımları da tartışıldı
- Yapay zeka kendine özgü yönetişim zorluklarını beraberinde getiriyor
- Build Your Own Radar (BYOR) gibi yönetişim yaklaşımları organizasyonlara değer sunmaya devam ediyor
- Sıkça olduğu gibi, bir organizasyon için Radar çıktısı değerli bir sonuçtur, ancak bu çıktıyı üreten uyum süreci en az onun kadar, hatta daha da değerlidir
- Yönetişimdeki büyük sorunlardan biri, bazı kriterlerin arkasındaki gerekçenin teslim ekipleri tarafından çoğu zaman iyi anlaşılmamasıdır
- Uygun bir BYOR çalışması, ekiplerin neden belirli bir şekilde denetlendiklerini anlamalarına yardımcı olur
- Yönetişim aynı zamanda dokümantasyon da gerektirir ve kaliteli, kullanımı kolay, güncel dokümantasyon hâlâ zordur
- Unblocked gibi araçlar tüm bu sorunları çözmese de, Jira ticket'ları ve wiki sayfaları gibi diğer kaynaklardan ek bağlamı sorulara taşıyarak yardımcı olur
- GenAI, dokümantasyonu sarmalamada ve dokümantasyonla ilgili sorgulara yanıt vermede faydalı olduğunu kanıtlıyor
- Bu araçlar olgunlaştıkça, en azından dokümantasyondan bilgi bulma konusunda bir miktar ilerleme görebiliriz
Kod olarak altyapının evrimi
- Önceki Macro Trends sayısında da belirtildiği gibi, kod olarak altyapı (IaC) gelişmeye devam ediyor
- Ayrıca yakın zamanda GA aşamasına geçen System Initiative gibi araçlarda hayata geçirilen, kod içindeki altyapıya (IfC) yönelik daha fazla örnek de görüyoruz
- Kod ve sahiplik açısından uygulama ile altyapı arasındaki sınır giderek bulanıklaşıyor
- Özellikle mikroservis mimarisinde ya da evrimsel mimariler kullanılırken, altyapının karmaşıklığını yönetmek ve gerçekte neyin çalıştığını bilmek önemlidir
1 yorum
Dün eklenen Thoughtworks Technology Radar, Volume 31 ile birlikte bakın