Ask HN: Yapay zeka çılgınlığı sürerken yazılım mühendisleri ne düşünüyor?

Yapay zeka işlerin %30~50'sini üstleniyorken, şirketlerde havanın nasıl olduğunu merak ediyorum.
Yazılım mühendisi alımını artırıyor musunuz, yoksa durdurdunuz mu?
Yönetim, daha fazla işi halletmek için baskı yapıyor mu?

Öne çıkan yanıtların özeti

1. Yapay zeka kullanım düzeyi ve gerçek üretkenlik

• Birçok geliştirici, yapay zekanın işlerin %30~50'sini devraldığı iddiasının abartılı olduğunu düşünüyor; gerçek etkinin çoğunlukla %1~10 düzeyinde olduğu görüşü hakim
• Yapay zeka; boilerplate kod yazımı, basit script'ler, belge özetleme/dönüştürme, aramanın yerine geçme gibi tekrarlı işlerde yararlı, ancak karmaşık kod yazımı veya bakımda sınırları büyük
• Bazı junior ve mid-level geliştiriciler, sözdizimi ve yapı önerileri sayesinde üretkenlik artışı hissetse de, deneyimli geliştiricilerde ise üretkenliğin %19 düştüğünü gösteren araştırmalar var
• Yapay zeka kodunun kalite sorunları nedeniyle doğrulama ve düzeltmeye daha fazla zaman harcanıyor; bu da çoğu zaman net kazanımı azaltıyor

2. Yapay zekanın organizasyon ve işe alım üzerindeki etkisi

• İşe alım ölçeğinde büyük bir değişiklik yok. Ancak bazı şirketler alımı azaltıyor ya da offshoring'i artırıyor; özellikle de yapay zekayla düşük maliyetli iş gücünden yararlanma beklentisi nedeniyle
• İlgi, yapay zekayı iç verimlilikten çok ürün özelliklerine entegre etme yönüne kayıyor
• Yönetim katmanının yapay zekaya gereğinden fazla güvenip işin zorluk seviyesini olduğundan düşük görmesi ve gerçekçi olmayan teslim tarihleri koyması, geliştirici moralini düşürebiliyor

3. Yapay zeka kullanımında başarı ve başarısızlık örnekleri

• Başarı örnekleri:
  • İlk PoC üretimi, yeni proje bootstrap'i, test kodu ve basit UI yazımı
  • Çok büyük log ve dokümanlar içinde gezinme, API dokümantasyonunda gereken bilgiye işaret eden pointer'lar sağlama
  • Legacy kodda refactoring adaylarını bulma, GDB çıktısını analiz etme gibi belirli niş işler
• Başarısızlık örnekleri:
  • Karmaşık mevcut codebase'e entegrasyon, sürüm ve alana özgü dillerin (ör. ABAP) desteklenmesi
  • Dokümanların ve ticket'ların eski ya da çelişkili olduğu ortamlarda arama/özetleme
  • Yüksek kalite standardı gerektiren OSS katkısı (PR) işleri

4. Geliştirici psikolojisi ve moral

• Bazıları, tekrarlı işlerin yapay zekayla azalması sayesinde tasarım ve mimariye odaklanabildiği için daha memnun
• Buna karşılık,
  • "Neden öğreneyim ya da katkı yapayım ki?" → uzun vadede yapay zekanın yerini alacağına dair şüphecilik
  • Yapay zekanın ürettiği hatalı toplantı özetleri ve aksiyon maddeleri nedeniyle iş akışında karışıklık
  • Yapay zeka benimsemesini gerekçe gösteren maliyet düşürme ve personel azaltma endişesi
• Bağımsız web ve içerik üreticileri, trafik ve gelir düşüşü nedeniyle olumsuz etkiyi daha fazla hissediyor

5. Genel sonuç

• Yapay zeka bugün için "yardımcı araç" olarak değerli, ancak ana işleri ikame etme seviyesine ulaşmış değil
• Üretkenlik artışı; alan, codebase'in özellikleri ve geliştiricinin yetkinlik düzeyine büyük ölçüde bağlı
• Uzun vadede kod yazmaktan çok mimari tasarım ve kalite yönetimi yetkinlikleri daha önemli hale gelebilir
• Aşırı beklenti ile küçümseme aynı anda varlığını sürdürüyor; çoğunluğun görüşü "yararlı ama her derde deva değil" yönünde

[ehdgns104]

Derin anlayışa ve içgörüye sahip bir organizasyon lideriyse tamam, ama maliyet tarafında rakamlarla oyun oynarken AI her şeyi çözer anlayışına kapılmış bir liderse??? İnsanların ezildiğinin sesi geliyor hıçkırık

[jjw951215]

AI uygulanınca üretkenliğin iki katına çıktığını söyleyip işi de iki katına veriyorlar.. Maaş aynı kalıyor, üstüne bir de AI maliyetini bile karşılamıyorlar..

[aciddust]

Ah..

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Yapay zekanın işimdeki payı %0
  • Karmaşık yazılım geliştirme; alan bilgisi, kaynak koordinasyonu, risk yönetimi, ekip iş birliği, müşteri geri bildirimi analizi gibi insanların yapması gereken pek çok şey içeriyor
  • Yapay zeka bazen verimliliği artırsa da öngörülemez ve ortaya çıkan sonuca dair güven sinyali veremiyor
  • Modern yazılım organik olarak evrilen bir ürün olduğu için yapay zeka ekibin yerini alamaz
  • Olgun açık kaynak projelerinde (Node.js, React, Kubernetes vb.) katkı standartları yüksektir; bu yüzden yapay zekanın kolayca PR göndermesi zordur
  • Hiç yapay zeka kullanmıyor musun? Dokümantasyon yazmak, boilerplate kod, toplantı notları, arama, sunumlar, beyin fırtınası da işin parçası
    Hiç kullanmıyorsan ya dahisin, ya geride kalmışsındır ya da dürüst değilsindir
• Şirketimiz hâlâ mühendis işe alıyor; herkesin ücretli Cursor aboneliği var ve bazıları Claude Code kullanıyor
  • Claude, GitHub'da otomatik PR bile açıyor
  • Java+Spring tabanlı olduğumuz için LLM kullanımının etkisi büyük, ama karmaşık yapı yüzünden insanların yerini alamıyor
• Yapay zeka, React ilk çıktığındaki gibi verimliliği ve yetkinliği artıran bir araç
  • Ticket'ları otomatik işleyip PR'a kadar götürmek yaklaşık %5~10 düzeyinde mümkün
  • Stack Overflow'yu kullanmak için fiilen bir neden kalmadı
  • Yeni repo'ları keşfetmek ve özetlemek için iyi, ama 1 yıldan uzun süre korunabilecek kod yazdığı pek görülmüyor
  • Talimatlara düzgün uymama sorunu ciddi
  • Stack Overflow'da framework üreticilerinden ya da çekirdek katkıcılarından doğrudan yanıt alma deneyimi ortadan kalkabilir
  • Yapay zeka tartışma ve farklı yaklaşım seçenekleri sunamıyor
• Eski CIO, yapay zekanın her şeyi değiştireceğini söyleyip çok agresif biçimde itiyordu ama kullanımı aslında yasaktı
  • Şimdi Copilot kullanılabiliyor ama ekip içindeki değerlendirme iyi değil
  • Yapay zekanın yardımcı olduğu şey, karmaşık JSON sorguları yazmak kadar; tasarruf etkisi %1~2 seviyesinde
  • Sorun kod yazmak değil, karar alma ve bürokrasi
  • Yönetim, yapay zekadan önce de kadro artırmadan daha fazla çıktı istiyordu
  • Kıdemli geliştiricilerin gerçek kodlama payı %25'in altında; geri kalanı dokümantasyon, onay süreçleri, incelemeler, toplantılar vb.
    Yapay zeka kodlama hızını %50 artırsa bile toplam iş yükünde azalma ancak %10~15 olur
• Kod tabanımız özel ve karmaşık; bu yüzden yapay zekanın insan yargısının yerini alması zor
  • Verimlilik artışının boyutu hâlâ belirsiz
  • Yapay zeka kıdemli geliştirici seviyesine gelene kadar yazılım işlerinin azalacağını sanmıyorum
  • O seviyeye gelirse işler yapay zekayı yönetme işine dönüşebilir
• Şu anda iş aramayı erteledim ve yapay zeka çılgınlığının yatışmasını bekliyorum
  • Son iki şirkette yönetim yapay zekaya tamamen yüklenip ürün yönünü mahvetti ve herkes işten çıkarıldı
  • Yapay zekayı birçok araçtan biri olarak, sadece doğru yerde kullanan bir liderlik arıyorum
  • Şu an moral dibe vurmuş durumda
• Son zamanlarda Claude'dan matematik ağırlıklı makaleleri anlamakta yardım aldım
  • Algoritma yapısı ve sezgisel kavrayış için iyiydi ama kod uygulaması berbattı ve matematiksel ayrıntılarda sık sık hata yaptı
  • Uygun şekilde kullanılırsa öğrenme hızını artırabilir ama işimi tehdit etmiyor
  • Ben de yeni araçları ya da kütüphaneleri keşfederken API dokümantasyonunun yerini bulmak için kullanıyorum
    Kodlama süresinden çok arama ve boilerplate yazma süresini azaltıyor
    Aşina olduğum araçlarda neredeyse hiç kullanmıyorum
  • Reddit'te bir öğrencinin yapay zekayla mezuniyet tezini %40~60 oranında tamamlayıp yine de bitiremediği bir örnek gördüm
    Şimdilik tam anlamıyla yerini alması zor
  • Yapay zekanın makaleyi özetleyip insanın doğrulaması iyi bir öğrenme yöntemi olabilir
• 20 yıllık deneyimim var; 2~3 yıl önce sıkıntıdan bırakmak üzereyken yapay zeka sayesinde yeniden keyif almaya başladım
  • Yapay zeka kodumun %95'ini, kararlarımın %75'ini üstleniyor
  • Tek başıma birden çok katmandaki kararı alıp daha kısa döngülerle özellik yayımlıyorum
  • Yapay zekanın yazdığı kod yüzünden henüz büyük bir arıza yaşamadım
  • Hatta eskisinden daha az çalışıp biraz daha fazla kazanıyorum
  • Ben de benzer şekilde çoklu bağlamı iyi yönetiyor ve mimari tasarımda güçlüyüm; bu yüzden yapay zekayı kullanma konusunda kendime güveniyorum
    Mevcut işini nasıl bulduğunu merak ediyorum
  • Hangi LLM, IDE ve best practice'leri kullandığını merak ediyorum
    Continue.dev'de büyük bir değer görmedim; çoğunlukla ChatGPT web'i kullanıyorum
• Fiilen işteki değişim neredeyse yok ve işe alımlar da eskisi gibi
  • Ama psikolojik olarak motivasyon ciddi biçimde düştü
  • "Yakında yapay zeka daha iyi UI yapacaksa neden mobil uygulama öğreneyim ki?" gibi düşünceler motivasyonu kemiriyor
  • Son zamanlarda teknik olmayan hobilerle uğraşıyor ya da kariyer değişikliğini düşünüyorum
• Gelecek neslin düzgün öğrenememesi yüzünden mühendislik yetkinliğinin düşmesinden endişe ediyorum
  • Liderliğin yönlendirmesi, yapay zekayla verimliliğin artacağı inancı üzerine kurulu
  • Toplantı notları ve aksiyon maddelerini yapay zeka özetleriyle değiştirmek de yorucu
  • Yapay zeka toplantı özetleri hatalı oluyor; bana yapmadığım işler atanıyor ya da sonuçlar çarpıtılıyor
    Bunu bir insan yazmış olsaydı işten atılırdı; keşke bunlar kullanılmasa