Herkese merhaba!

Son zamanlarda etrafımızı bir soru sarmış durumda: “AI bizi işsiz mi bırakacak?” Yoksa “AI ile birlikte daha iyi yazılımcılar mı olacağız?” Gelin bu soruyu birlikte masaya yatıralım. Çünkü artık öyle bir döneme girdik ki, Stack Overflow’a bile bakmadan, danışmadan kod yazan geliştiriciler var. GitHub Copilot “pair programmer” gibi yanımızda oturuyor, ChatGPT’ye “şunu Java’ya çevir” diyorsun, saniyeler içinde hazır. Hatta “no-code” araçlarla basit bir makine öğrenimi modeli bile kurabiliyoruz.

Ama bu bir devrim mi, yoksa sadece geçici bir moda mı?

1. Yapay Zekânın Yetenek Sınırları

✅ Yapabildikleri

• GitHub Copilot: Kod yazarken neredeyse aklımızı okuyor. Başladığımız fonksiyonu tamamlıyor, bazen bizim bile düşünemediğimiz bir çözüm öneriyor.
• ChatGPT: Karşılaştığınız hataların nedenlerini analiz eder, çeşitli çözüm önerileri sunar ve sorununuzu anlamaya çalışır.
• AutoML & No-code platformları: Kod yazmadan model kurup eğitmek mümkün. Sürükle-bırak ile AI sürecini tamamlamak artık sıradanlaşmış durumda.

❌ Yapamadıkları

• Projenin stratejik hedeflerini değerlendiremez.
• Müşteri isteklerindeki çelişkiyi ya da belirsizliği anlayamaz.
• Domain bilgisi ve sezgisel kararlar gerektiren problemleri çözemez.
• “Yaratıcı çözümler” beklediğinde, ezberlediği kalıpların dışına çıkamaz.

Yani özetle:

AI şu an çok iyi bir stajyer gibi düşünebiliriz. Hızlı, üretken ama nereye gittiğini bilmiyor. Örneğin, ChatGPT bir REST API endpoint’i yazabilir, ancak bu endpoint’in mikroservis mimarisinde nasıl bir etkisi olacağını analiz edemez.

2. İnsanın Yazılım Geliştirmedeki Vazgeçilmez Rolü

Biz insanlar, yazılımcı olarak hâlâ yaratıcı düşünce, ürün vizyonu, müşteri empatisi , domain bilgisi ve karmaşık sistemleri yönetebilme gibi alanlarda rakipsiziz. AI bize yardım eder ama “Bu feature kullanıcıya ne katacak?”, “Bu iş akışında nasıl bir risk var?”, “Bu mimaride teknik borç oluşur mu?” gibi soruların cevabı hâlâ bizde saklı. Örneğin, bir sağlık uygulaması geliştirirken AI, HIPAA uyumluluğunu otomatik kontrol edebilir, ancak doktorların klinik süreçlerdeki ihtiyaçlarını anlayamaz.

Unutmayın:

Yapay zekâ, yazılım geliştirmeyi kolaylaştırır ama ortadan kaldırmaz. Tıpkı fırının yemek yapmayı kolaylaştırdığı ama aşçılığı bitirmediği gibi

3. AI ile Nasıl Daha İyi Bir Yazılımcı Olabiliriz?

Yazılımcıların önünde iki yol var:

• AI’dan korkup köşeye çekilenler.
• AI’ı kullanıp 10 kat daha verimli çalışanlar.

İkincisi olmak için şunları yapabilirsiniz:

Prompt Engineering öğrenin  “Bu kodu düzelt” yerine “Bu algoritmayı nasıl O(1) yaparım?” gibi hedef odaklı sorular sorun.

Pair Programming gibi düşünün  “Kodun bu kısmında kararsız kaldım, sen olsan nasıl yazardın?” diye AI’dan görüş alın.

Debug/test işlerini AI’ya devredin  “Bu error log’u analiz et” veya “Bu fonksiyon için test case yazar mısın?” diyerek zaman kazanın.

Model sınırlarını tanıyın  ChatGPT hangi konularda saçmalar, nerede gerçekten verimli? Bu dengeyi öğrenin.

4. Sonuç: AI Seni Değil, AI’yı Kullananı Öne Çıkaracak

Yapay zekâ bir tehdit değil, doğru kullanıldığında bir avantaj.

Gelecekte iki tür yazılımcı olacak:

• AI’dan korkup yerinde sayanlar
• AI ile birlikte gelişen, yaratıcılığını güçlendirenler

Yani mesele şu:

• “AI benim yerime kod yazar mı?” değil.
• “Ben AI’ı nasıl kullanarak fark yaratırım?” diyebilmeliyiz.

Özetle

Yapay zekâ sayesinde “kod yazmak” artık daha kolay. Ama iyi bir yazılımcı olmanın anlamı bu kadar basit değil. Kodun neden yazıldığını anlayan, sistemi bütün olarak görebilen, doğru soruyu sorabilen ve AI ile birlikte çalışan yazılımcılar… İşte onlar geleceği yazacak. Diğerleri mi? Maalesef gelişmeye direnenler, tıpkı eski teknolojiler gibi zamanla önemini yitirebilir. Kaynakça:

• “The Future of Software Development in the Age of AI” - ACM Queue
• “Will AI Replace Programmers?” -  MIT Technology Review

Okuduğunuz için teşekkürler! 🙌

Umarım bu yazı, yapay zekânın yazılım dünyasındaki yeriyle ilgili kafanızdaki soru işaretlerini biraz olsun netleştirmiştir.