Şu an, yazılım geliştirmeyi öğrenmek için en iyi zaman olabilir

• Yapay zeka kod ajanlarının ortaya çıkışı geliştirici rolünün ortadan kalkacağı izlenimini verse de, aslında şu an geliştiriciliği öğrenmek için iyi bir zaman olduğu savunuluyor
• Geliştirici, yalnızca kod yazan kişi değil; sorunun özünü bulan ve gerçek dünya ile gereksinimleri uzlaştıran kişidir
• Yapay zeka, dışarıdan bakınca çalışan kodu hızla üretiyor gibi görünse de, gerçekte çoğu zaman yanlış problemi çözüyor ya da yanılsamalar üretiyor
• Temelleri öğrenip yapay zekayı iyi kullanan geliştiriciler, tersine, daha büyük üretkenlik ve etki elde edecek
• Değişim kaçınılmaz olduğu için, yapay zekayı kullanabilen insan uzmanların önemi daha da artacak

---

What do you do while awaiting the agents writing your code?

• Kod ajanları çalışırken yazar zamanını egzersiz yaparak ya da yeni ajanları deneyerek geçiriyor
• Ancak birden fazla ajanı aynı anda yönetmek kolay değil; bazen ne olduğunu tam anlamadan tekrar tekrar "Düzelt şunu!!" demekle sonuçlanıyor
• Yazar bu ortamdan keyif alsa da, geliştiricinin sonu uyarılarının tersine, bunun aslında en iyi dönem olduğunu savunuyor

Developers are highly-paid farmers. LLMs are the combine harvesters.

• Tom Blomfield'in tweet'inden alıntı

  "Geliştiriciler yüksek maaşlı çiftçilerdir, LLM'ler ise biçerdöverlerdir"

• Yapay zeka, tek bir geliştiricinin geçmişe kıyasla çok daha fazla iş yapmasını sağlıyor ve bu yetenek hızla yayılıyor
• Yapay zekanın insan geliştiricilerin rolünü ikame edebileceği algısı olsa da, araç olarak ondan yararlanmayı bilen kişiler daha da kritik hale geliyor
• Bu, geliştirici rolünün ortadan kalktığı değil, daha da güçlendiği şeklinde yorumlanabilir

1. It’s your moat, too

• Geliştiricilerin şirketin rekabet avantajı (moat) olduğu gerçeği, tersinden geliştiricilerin kendisi için de geçerli
• Yapay zeka nedeniyle rakiplerin de güçlendiği bir ortamda, mevcut geliştiricileri işten çıkarmak neredeyse intihar sayılabilecek bir hareket
• Rakipler yapay zekayı kullanarak alanlarını genişletirken, sadece savunmada kalmak geride kalmaya yol açabilir
• Geliştiriciler artık helikoptere ya da biçerdövere sahip askerler gibi; bunları iyi kullanan şirketler kazanacak

2. AI grants wishes, developers discover

• Yapay zeka, kullanıcının yüzeydeki taleplerini hızla hayata geçirir; ancak gerçek problemlerin çoğu kodlama değil, tanım ve tasarım problemidir
• Gerçek dünyayı yeterince anlamama ve yanlış istekler yüzünden alakasız çıktılar üretilmesi sık görülür
  • Örnek: Blokzincir tabanlı bir uygulama var ama gerçekte şifre paylaşımı yapılıyor ve 2FA bile yok
  • Örnek: Bir müşteri portalı var ama gerçek veriler hâlâ Excel'e elle kaydediliyor
• Yapay zeka "rahatlatıcı cevaplar" verebilir, fakat bunların gerçekten faydalı çözümler olup olmadığını ayırt edebilen uzmanlara ihtiyaç vardır
• Yapay zekayla öğrenmek de mümkün, ancak temel eksikse sonunda sadece kaybolarak geçirilen süre artar
• GDPR veya güvenlik gibi karmaşık kavramları yapay zeka uygulayabilir, ama kullanıcılar çoğu zaman bunların anlamını tam olarak kavramaz
• Geliştiriciler özünü ortaya çıkarır ve yanlış talepleri süzgeçten geçirir; bu yüzden hâlâ gereklidir
• Yapay zeka yalnızca bir öğrenme yardımcısıdır; gerçek bir geliştirici olmak için temel bilgi ve gerçek dünya sezgisi şarttır

3. Software is kinda the last problem anyway

• Yapay zekanın en son çözeceği problemlerden biri yazılım olabilir ve hâlâ çözülmemiş çok sayıda yazılım problemi var
• Yapay zeka araçları giderek artıyor; iyi araçla kötü aracı ayırt edebilme yeteneği daha da önemli hale geliyor
• Şu an öğrenmenin en kolay olduğu dönemlerden biri; araç bol, çözülecek sorunlar da fazlasıyla mevcut
• Böyle bir dönemde "Nasıl olsa her şeyi yapay zeka halleder, geliştirici sayısını azaltalım" demek, tersine büyüme potansiyelini kendi elinle kesmek anlamına geliyor
• Yapay zekayla birlikte büyüyen geliştirici kuşağı gelecekte büyük bir güce sahip olacak; bu yüzden bugünkü yatırım önemli

Şu an öğrenmenin kolay, üretkenliğin yüksek ve insan müdahalesinin daha gerekli olduğu bir dönem. Yapay zekanın kararlarını doğrulayıp sorumluluğunu üstlenebilecek insan uzmanların rolü gelecekte daha da önemli olacak

Sonuç

• Teknoloji her zaman değişir ve yönünü kesin olarak öngörmek mümkün değildir
• Ancak insanların rolü hâlâ kritiktir; yapay zekanın yanılgılarını ve hatalarını doğrulama ve bunların sorumluluğunu üstlenme görevi insanlara aittir
• Sadece yapay zeka kullanmak yeterli değildir; onu doğru şekilde kullanmayı bilen insan uzmanlara mutlaka ihtiyaç vardır
• Sonuçta geliştiriciler, teknolojinin romantik sonuna değil, yeni bir başlangıcın eşiğine gelmiş durumda

[draupnir]

Kesinlikle katılıyorum. No-code araçlarla yapılabilecek şeylerin zamanla artacağına ben de katılıyorum, ancak zaten belli ölçüde geliştirme bilen ya da geliştirme öğrenmek isteyen insanların yapay zekadan yardım alması... sanki şimdiden patlayıcı biçimde iyileşmiş gibi görünüyor. Bir miktar karmaşıklığa merakla yaklaşan insanların bilgi ve deneyim kazanma hızı, hiçbir şey bilmeden de yapabileceği günü beklemekten hem daha hızlı hem de daha eğlenceli olacak gibi geliyor.

[fanotify]

Ama şirketler (en azından yurt içinde) bunu şöyle uyguluyor.

YYY Grup, organizasyonu yapay zeka odaklı olarak yeniden yapılandırıyor. ... Hizmet bakım gibi zorunlu ve vazgeçilmez işler için Kamboçya geliştirme merkezindeki geliştirici kadrosundan yararlanılıyor; geliştiriciler dahil yurt içindeki bazı çalışanlar ise yapay zeka eğitimini tamamladıktan sonra ürün ekiplerine geçiriliyor. Geliştiriciler dahil yeni personel alımının durdurulduğunu da MMM YYY Başkan Yardımcısı açıklıyor.

Belki atlanır diye isimleri maskeledim ama bu gerçek bir haber: https://news.nate.com/view/20250610n33754

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Açıkçası bence AI araçlarının pek dile getirilmeyen büyük faydalarından biri “psikolojik destek” sağlaması. İşte tıkandığında küçük bir motivasyon ya da güç verebilmesi önemli. Mükemmel cevaplar vermese bile insanı yeniden ilerlemeye başlatan bir varlık hissi yaratıyor. Yalnız çalışmıyor olma hissi, insanların düşündüğünden çok daha önemli

  • Kişiden kişiye değişebilir ama ben LLM ile 30 dakika konuşunca tamamen enerjim tükeniyor. Her şeyi biliyormuş gibi davranan bir aptalla konuşuyormuşum gibi geliyor. LLM’leri birbiriyle konuşturunca sohbetin hemen dağılması da hiç motive edici değil. Google’da aratıp üstte çıkan ve bazen yanlış olan LLM özetlerini görmezden gelerek gerçek uzman sitelerden cevap bulmak bana çok daha güven veriyor. Oralarda genelde LLM’in kopyaladığı kodun asıl yazarları bulunuyor
  • Öğrencilerden AI hakkında şaka yazmalarını istedim. Mizahın, insanların korkularını dürüstçe ortaya çıkarmanın en iyi yollarından biri olduğunu düşünüyorum. Bir öğrenci şunu yazdı: “O gün işe erken geldim; monitör açıktı ve kimse dokunmamışken kod yazılıyordu. Biri makinama girip kod yazıyor diye patrona koştum. Patron endişeli bir yüzle bunun bir halüsinasyon olduğunu, hacker değil şirketin yeni ajanı olduğunu söyledi. Sen uyurken ihtiyaç duyduğumuz uygulamayı yapmış. Hep istediğin terfi var ya, müjde! Seni prompt yöneticisi yaptık. Maaşın yarıya inecek ama bütün gün TikTok izleyeceksin.” Böyle hikâyelerde gerçek bir psikolojik teselli bulmak zor geliyor
  • Bazı durumlarda cevabı hemen öğrenmemek, kendini biraz daha derin düşünmeye zorlamak öğrenen kişi için daha faydalı olabilir. Çabuk pes etmeden problemi daha iyi anlamaya çalışmak da önemli bir yetenek. TikTok kuşağı gibi anlık tatminin öne çıktığı bu çağda böyle derin düşünmenin giderek azalacak olması üzücü. Yöneticilerin de bu davranış kalıbını giderek daha fazla ödüllendirmesi sorun. Hızlı sonuçları tek önemli değer gibi görüp uzun vadeli düşünme ya da doğru yön yerine sadece hıza saplanıyorlar
  • Ben hiç öyle bir psikolojik destek hissetmedim. Hatta daha çok moral bozucu geldi. AI’ye sorulsun beklentisi yüzünden işbirliği de azaldı; ayrıca artık junior ya da mid-level alımlarının daha da düşeceği düşünüldüğü için kariyer gelişimi fırsatları da aynı ölçüde daralıyor gibi
  • Bence artıları da eksileri de var. LLM’in odaklanmayı artırıp yardımcı olduğu doğru ama aynı zamanda stres atma alanı da olabiliyor. LLM saçma sapan davranınca bilerek epey kaba cevap verip stres atıyorum. Bunu bir insana yapmaktan iyidir diye düşünüyorum. Gerçi Skynet’ten asla iyi muamele görmeyeceğim gibi

• “Müjde patron! Artık uzman olmayan kişiler de İngilizceyle doğrudan kod yazıp deploy edebilecekleri yeni bir teknoloji geliştirdik! Pahalı geliştiriciler tutmaya gerek kalmayacak!” “Aa, bir göster bakalım!” “Tabii, buyurun. Adı COBOL.”

  • FORTRAN (Formula Translator) da bir tür “AI” olarak otomatik programlamayı denemiş öncü projelerden biriydi. 1954’ten önce programlamanın neredeyse tamamı makine dili ya da assembly ile yapılıyordu ve programcılar verimli programlar üretmek için yaratıcılıklarını kullanmak zorundaydı. FORTRAN ise matematiksel gösterimle ifadeleri yazınca bilgisayarın kendiliğinden hızlı program üretmesini sağlayan bir sistemdi (bağlantı 1) (bağlantı 2)
  • Şaka gibi söylendi ama aslında doğru olduğunu herkesin bildiğini düşünüyorum. SQL için de benzer şeyler söylenmişti; bildirimsel bir dil olarak ne istediğini söylüyorsun, bilgisayar da onu hallediyor. O da aynı şekilde İngilizce yazılıyor
  • Bu ifade gerçekten harika, çok katılıyorum. Teknik inovasyonun, daha önce mümkün olmayan bir şekilde pastayı büyütmesi demek olduğunu vurgulamak isterim. Dijital kameraların yaygınlaşmasıyla herkesin fotoğrafçı olması ve YouTube gibi platformlarda yaratıcılığın patlaması bunun örneği. LLM ve programlama da bence aynı şey. Sonuçta daha çok uygulama ve daha çok geliştirici ortaya çıkması gibi faydalı bir akış yaratıyor
  • Sıklıkla unuttuğumuz şey, bu yüksek seviyeli diller sayesinde geçmişte “uzman olmayan” sayılan kişilerin de programlamaya yeni biçimlerde katılabilmiş olması
  • Bence birkaç on yıl sonra “işte buna Dreamweaver deniyordu” diyeceğimiz bir akış bu

• Şirketlerin defalarca abartılı tepkiler verdiğini ve medyanın şişirdiği her derde deva çözümleri gördüğüm için, bu AI çılgınlığının da eskilerine benzer şekilde gelişeceğine dair güçlü bir hissim var. Şirketler sonunda yine bilgi emeği çalışanlarının aleyhine karar verir ama yönetici maaşları azalmaz. Yine de bu dalga, TFA yazarı gibi zeki ve motivasyonu yüksek üreticiler için devasa bir fırsat gibi görünüyor. Şu an işin risk altındaysa ya da zaten kaybettiysen, yoğunluktan veya tükenmişlikten yapamadığın şeyi şimdi yapmanın zamanı olabilir. Bu süreçte şirketlere bağlı kalmadan iyi bir gelir kaynağı da oluşturabilirsin; hatta bazılarının sonradan şirketlerin büyük paralar ödeyip almak isteyeceği şeyler üretmesi de mümkün

  • Ben çoktan başladım. Uzun zamandır kendi sesli notlarımı bırakıyorum ama bunları çoğunlukla sadece okuyor ya da biriktiriyordum. Kaydetmek kolay, içinden bilgi çıkarmak zordu. Şimdi bu sesli notlardan hızlıca bilgi çıkaran bir yazılım geliştiriyorum. Bu sadece geleceğin tarihçilerine değil, doğrudan bana da faydalı olacak. AI olmasaydı böyle bir projeye odaklanacak zamanım olmazdı. Kodun ve yapının büyük kısmı benden çıkıyor ama AI hız kazandırıyor
  • “İşini kaybettiysen ya da risk altındaysan, hep düşündüğün şeyi şimdi inşa et” tavsiyesi fena değil ama şu anda iş bulmakta zorlanan ya da yakında yazılım işlerinin azalmasından etkilenecek insanlar için ölümcül olabilir. Daha birkaç yıl önce AI’nin iş çalmayacağı söyleniyordu ama ben o zaman bile hızla başka bir beceri öğrenmek gerektiğini savunuyordum. Geliştirici olarak iş bulamıyorsan, acil birikimin tükenmeden önce duvar boyamayı ya da halı döşemeyi öğrenmek bir hayatta kalma planı olabilir. Bir startup ile büyük para kazanma veya geçimi sürdürebilme ihtimalinin son derece düşük olduğunu unutmamak lazım. Özellikle bakmakla yükümlü olduğun bir ailen varsa, düşünmeden gözü kara davranmamanı tavsiye ederim

• Günlük sayılabilecek kadar çok yazıyorum ama genelde paylaşmıyorum. Karalama gibi bir üslup olduğunu baştan söyleyeyim. Yine de son zamanlarda yazılım geliştiricilerin değerine dair fazla karamsar bakışı biraz dengelemek için paylaşmak istedim

  • Yazdıklarını daha sık görmek isterim. Nükleer füzyon kombinasyonu da kabul
  • Yazı gerçekten etkileyiciydi. Eski usul bir geliştirici blog yazarı havası vardı. Lütfen yazmaya devam et
  • Okuması gerçekten çok keyifliydi. Yazdığın için teşekkürler
  • Mizahı taze geldi, hoşuma gitti
  • Bu aralar geliştirici blogları fazla ciddi ve boğucu; böyle ince bir taşlama görmek sevindirici, teşekkürler

• Ben güvenlik alanındayım, geliştirici değilim ama eğitimimde yazılım geliştirme gördüm. Sadece başlığa bakarak söyleyecek olursam, temelleri kolay öğrenebildiğin bir dönemde her şeyi öğrenmek için daha iyi bir zamandır derim. Eskiden çevrimiçi forumlarda hata düzeltme, kavram açıklaması bulma, nasıl uygulanacağını anlama gibi işler için çok zaman harcamak gerekiyordu. LLM ise bir tutor gibi çeşitli soruları yanıtlama, koda geri bildirim verme, kavram açıklama, hatanın yerini bulma gibi roller üstlenebiliyor. Aslında günlük hayatta arayıp durduğumuz şeylerin çoğu “aptal soruların” cevabıydı. Ama bunun orta seviye ve üzerindeki kişiler için nasıl işleyeceğinden henüz tam emin değilim

  • Ben de benzer nedenlerle epey fayda görüyorum. LLM ile fikir alışverişi yapabiliyor ya da “Ben bunu böyle anladım, doğru mu? Neresi yanlış?” diye sorabiliyorum. Çok zor problemlerin en uç noktasına kadar doğru olduğuna güvenmiyorum ama akıl yürütme yönünün genelde doğru olduğunu düşünüyorum. Böylece tıkandığım yerler daha hızlı açılıyor ve kendi kendime daha çeşitli, daha derin sorular sorduğum için öğrenme hızım da artıyor
  • Sonuç olarak orta seviye ve üzerindekiler için LLM’i öğrenmenin kendisi olarak değil, bir hızlandırıcı, katalizör olarak kullanmak daha verimli görünüyor

• Tarımla ilgili benzetmenin ilginç olduğuna katılıyorum ama Jevons paradoksunun gerçekten işlemesi için talep eğrisinin çok esnek olması gerekir; oysa gıda gerçekte pek esnek değil. Şu an için en büyük bilinmez, yazılıma olan talebin daha ne kadar artabileceği ve AI’nin yetenek sınırının nerede olduğu

  • Yine de bir nokta açık. 19. yüzyıl sonlarında yapılan büyük konaklar, eskiden çiftçilerin “çok yüksek ücretli” sayıldığı dönemi apaçık gösteriyor. Ama aslında bu refah dönemi, biçerdöver icat edildikten ancak 50 ila 75 yıl sonra geldi. Benzetme doğruysa bugünün geliştiricileri, gelecekteki LLM çağıyla kıyaslandığında belki de hâlâ fakir sayılır. Fakat önemli fark şu: Eskinin çiftçileri kendi işinin sahibi olan “maliklerdi”, modern yazılım mühendisleri ise çoğunlukla şirketlere bağlı “çalışanlar”. Tarih tekerrür ederse bu kez de kazananların sahipler olması muhtemel
  • Gıda talebi de esnektir. Sığır eti pahalanırsa tavuk, domuz, tofu ya da fasulye gibi ikamelere talep kayar. Meyve ve zorunlu olmayan diğer gıdalar için talep esnekliği yüksektir ve tüketim harcamalarında da ciddi yer tutarlar. Ucuz tahıl gevreği aşırı yaygınlaşırsa kalite düşer; bunun karşılığında daha yüksek kaliteli ürünlere olan talep de doğal olarak büyür. Yazılım pazarında da LLM geliştikçe kaliteye ve üst düzey yazılıma olan talebin düzenli biçimde artacağını düşünüyorum
  • Tüketilen kaloriye olan talep kendi başına esnek değildir ama toplam gıda bolluğu arttığında sonuçta çevre tahribatı, verimsizlik ve etik tartışmaları daha fazla olan “et üretimine” kayış yaşanıyor
  • Gelişmiş ülkelerde hane bazlı gıda israfı oranı oldukça yüksek olduğu için, gıda talebinin sezgiden çok daha esnek olabileceğini savunan bir görüş de var

• Metaforlar kulağa ikna edici gelse de mutlaka onları destekleyen gerçek kanıt gerekir. “Tarım makineleri” benzetmesi geçerli olabilir ama belki de asıl benzerlik, makine mühendisliği çizimlerinin elde yapıldığı dönemin CAD araçlarıyla değişmesidir. Fakat mühendislerin CAD yüzünden tamamen ortadan kalkmadığını düşününce, bunun tarımdaki kadar uç bir verimlilik dönüşümüyle aynı sonuca varacağı kesin değil diye düşünüyorum

• Bu yazının tüm çerçevesine katılmıyorum. Özellikle verim artışının biçerdöver kadar devasa olduğunu düşünmüyorum. Ama asıl önemli değişim, değerin basit “kod yazma becerisi”nden çok alan bilgisi, iş mantığını anlama ve teknik/teknik olmayan paydaşlar arasında gidip gelerek temel problemi çözme yeteneğine kayması. Bence bunu 20 yıl önce outsourcing dalgasında zaten görmüştük

  • Biçerdöver benzetmesinin çekici yanı, buğday tarlası gibi geniş düz bir yüzeyde üretimin doğrudan arttığı net bir tablo sunması; ama kodda satır sayısını artırmanın illa faydalı olduğu varsayımını da kolayca beraberinde getiriyor

• Özünde bu daha önce de defalarca görülen bir şey. Low-code ve no-code araçları geldikten sonra uzman olmayanların kurduğu çözümleri en sonunda yine mühendisler toparlamak zorunda kaldı. Ben de o toparlama işlerinden gayet iyi bir kariyer çıkardım

  • ChatGPT’nin ürettiği Node/React uygulamaları artık yeni nesil “VBA makrolu Excel dosyaları” gibi
  • Mevcut AI seviyesinde bu tür fırsatların daha da artacağını tahmin ediyorum

• Bütün bu işaretler bir araya gelince şirketlerin geliştirici işten çıkarmalarında daha temkinli olması gerekirmiş gibi görünüyor. Ama gerçekte işten çıkarmalar çoktan başladı. Kurumlarda bugün daha sık gördüğüm mantık, “madem uzaktan çalışılıyor, o zaman ücretin düşük olduğu bölgelerden insan alalım”; “AI ile geliştiriciyi değiştirelim” yaklaşımı da açıkça mevcut HR stratejileriyle birleşiyor. Daha temel bir noktada da, son 20 yılda geliştiricilerin yaptığı işlerin önemli bir kısmının aslında gerçek tüketim değeri üretmeyen bir tür “dikkat sömürüsü” işi olduğunu söylemek istiyorum

  • Buna nasıl bakılması gerektiğini sorgulamak isterim. Çoğu organizasyonda ortalamanın altındaki kişileri çıkarmak ve aynı ücret bandında ortalamanın üstündekileri işe almak daha etkilidir. Yüksek yetenekli kişiler AI ile kendi etkilerini daha da artırdıkça bu fark büyüyecek. Bundan sonra daha güçlü bir “üst düzey yeteneği kayırma” eğiliminin gelmesi kaçınılmaz görünüyor