Üretken yapay zeka pazarının hızlı evrimini (önceki gönderi) ve ardından süreçleri dönüştürecek ve yapay zeka ile ilgili olarak insanların katma değerini zorlayacak kullanımları gözlemledikten sonra, bu yazıyla bilgisayar kodu için gelecek devrime yaklaşıyoruz.
Nitekim insanlar, işlemcilerin makine dilini uzun zaman önce terk ederek, programlarını insanlar tarafından kolayca okunabilecek, yapılandırılabilecek ve anlaşılabilecek şekilde gelişmiş dillerde yazmaktadır. Bununla birlikte, üretken yapay zekanın bir kapasitesi de tam olarak insanlar tarafından anlaşılabilecek metinler oluşturabilmektir ve bu aynı zamanda bilgisayar programlarının yazılmasında da işe yarar.
Yani tıpkı Vikipedi Dünyanın bilgisine erişim için bir öğrenme temeli olarak hizmet veren açık bilgisayar kodu (açık kaynak), aynı zamanda halihazırda yazılmış bilgisayar programlarının tüm bilgilerini modelleyen Yüksek Lisans’ları oluşturmak için de kullanıldı. Böylece, böyle bir modeli kullanan üretken bir yapay zeka, tıpkı bir insan için anlamlı olan metni ürettiği gibi, bir sonraki talimatı da istatistiksel olarak tahmin edebilir. Ve üç satır önce açılmış bir parantezi kapatmayı unutmamak gibi bazı konularda makinenin insandan daha iyi olduğunu düşünüyoruz 😉
Bu, geliştiricilerin yerini üretken yapay zekanın alacağı anlamına mı geliyor?
YeşilSI geliştirici mesleğinin bir evrimini düşünün, 50’li yılların ana bilgisayarlarındaki ilk konsollardan bu yana her zaman geliştiği gibi, üstelik kadınlar kadar erkeklerin de olduğu, şu anda durumun çok uzak olduğu bir durum. Birer birer tamamlanacak video oyunları ve oyun seviyeleri imajına dönecek olursak, bu New York posteri, eğer yapay zeka onların işlerini alırsa, bunun bir sonraki seviyeye ilerleyebilmeleri için olduğunu öne sürüyor!
Bu, geliştiricilerin sonunun duyurulduğu ilk sefer değil. Ancak son yıllarda “kodsuz” ve hatta “düşük kodlu” teknolojilerin geliştirilmesi, bu gergin sektörde istihdam rakamlarında geliştirici sayısında büyük bir düşüşe yol açmadı.
Tam tersine, 10 yıl önce kurulan çok önemli bir düşük kodlu yazılım platformu olan üretken yapay zekanın ortaya çıkışından bu yana bir şeyler olduğunun işareti. Hava tablası, Geçen hafta iş gücünün 1/4’ünü (250’den fazla kişi) işten çıkaracağını duyurdu ve bu, Aralık 2022’den bu yana eşdeğer bir iş gücü için ikinci kez böyle bir duyuru yapıldı. Ve bu, geçen yıl 700 milyon dolardan fazla bağış toplanmasına rağmen. Dolayısıyla bu liderin kalkınma planlarının aşağıya doğru revize edildiğini, kodsuz ekonomik modelinin sarsıldığını düşünmekte haklıyız.
anlayışı YeşilSI son 10 yılda “kodsuz”un, “bilgisayar dışı bilim insanları” ile uygulamaları doğrudan hızlı bir şekilde geliştirme becerisine öncülük eden “Minimum Uygulanabilir Ürün” haline gelmesidir. Basit uygulamalara (form girişi) yönelik veya kısa ömürlü kullanımlar bu yaklaşımın geçerliliğini göstermiştir. Öte yandan, kod kullanmamanın uygulamaların çoğunluğunun yerini alamayacağı artık nispeten açık görünüyor, çünkü en az üç tuzağın üstesinden gelinmedi:
- Son uygulamanın, kodsuz platform düzenleyicisinin motorunun çalışmasını gerektiren, sürdürülebilirlik, güvenlik ve her şeyden önce yinelenen maliyetler açısından risk oluşturan tescilli tarafı. Kodsuz çalışmanın başlangıç maliyetleri kesinlikle eşdeğer spesifik geliştirmeden daha düşüktür, ancak zamanla bu avantaj garanti edilmez ve gizli maliyetlere neden olur.
- Bu uygulamaların bakımı, BT dışı profesyonellerin şirkette başka görevleri olması ve kodlamayı kariyer yapmamaları nedeniyle “bebeklerini” hızla terk ederler. Bu, bazen şirket için çok fazla iş değeri olmayan basit formları sürdürmek için gizli maliyetleri artırmaya devam eden bir yönetişim ve merkezi bir ekibin kurulduğu zamandır.
- Kodun kalitesi ve güvenliği platforma bağlıdır ve hepsi profesyonel kullanım için gerekli olabilecek standartları karşılamaz.
Bu platformların ekonomik modeli, üretken yapay zeka tarafından sorgulanıyor.
Yapay zeka tarafından oluşturulan kod özel değildir; eğer daha kaliteliyse bakım maliyetleri düşecek ve yazılım mühendisliği verimliliği artarsa teslim süreleri kısalacaktır. Bu sadece gelirlerini etkilemekle kalmayacak, aynı zamanda bu değişime uyum sağlamak için yeni yatırımlar yapmalarını ve müşterilerine bir gelecekleri olduğuna dair güvence vermelerini gerektirecek.
Aslında üretken yapay zeka, yazılım geliştirme sürecini otomatikleştirme ve iyileştirme olanakları sunuyor. Geliştiricilere daha fazla verimlilik ve üretkenlik sağlama potansiyeline sahiptir, dolayısıyla “kodsuz” modelden daha “daha iyi kodlu” bir modeli teşvik eder.
Üretken yapay zekalara bırakılmaya en uygun görevler, kodsuz kapsamına yakın olan, kolayca tanımlanabilen işlevlere yönelik kod parçalarının oluşturulmasıyla ilgilidir. Öte yandan, okunabilirliği veya kalite doğrulamayı iyileştirmek için insan tarafından yazılan kodun analizini ve düzeltilmesini, otomatik belgelendirmeyi de ekleyebiliriz. Burada yapay zeka, geliştiriciye alternatif olan ve tamamlayıcı değil, kodsuz olarak sağlanan hizmetlerin ötesine geçiyor.
Ayrıca, insanların yapmaktan her zaman hoşlanmadığı (veya her zaman yapmaya zamanının olmadığı) insan koduna katkıda bulunan üretken bir yapay zeka da hayal edebiliriz. Örneğin, otomatik birim testlerini baştan entegre edin ve planlanan standartları uygulayarak güvenliği güçlendirin. Bu görevler daha sonra DevOps zincirinde yapılabilirdi. Bu şekilde daha hızlı bir şekilde birim testi yapabilir ve daha yüksek kalitede kod sunabiliriz.
Yapay zekalar ayrıca hızlı bir şekilde çalışan prototiplerin oluşturulmasına da yardımcı olabilir ve bu özellikle çevik metodolojilerde yararlı olabilir. Bu da bazen bunun için kullanılan kodsuz platformlara olan ilgiyi azaltıyor. Dolayısıyla çekici kalabilmek için üretken yapay zekayı entegre edeceklerini tahmin edebiliriz ancak bunun için geliştiriciye yer bırakmaları ve düşük koda doğru gelişmeleri gerekecek.
Bu tür olasılıklarla, üretken yapay zekanın geliştiricilerin “eş programlama” yapması için sanal bir asistan haline geldiğini hayal ediyoruz.yani bir meslektaşınızla birlikte kod incelemesi yapın.
Bunu zaten bir ekipteki “lider geliştiriciler” tarafından yapılan düzenli kod incelemeleriyle yapıyoruz, ancak bu kaynak gerektirir. Bu sanal asistan bu nedenle ekibin genel üretkenliğini etkileyecektir. Ve her yerde bulunabilme yeteneğine sahip olduğundan, sanki bu “öncü geliştirici” her zaman omuzlarımızdaymış gibi, sürekli olarak öneriler alabileceğiz. Gelişen ve geliştiricilerin aynı ofiste birlikte daha az zaman harcadığı yaygın uzaktan çalışma bağlamında, bu sanal arkadaşın her yerde ve tüm ekip için faydasını görüyoruz.
Üretken yapay zekanın değer kattığı bir diğer alan da metin dillerinde olduğu gibi bir bilgisayar dilinden diğerine geçme yeteneğidir. Yani çok iyi bir Cobol geliştiricisi, Cobol’da düşünerek ve yapay zekadan bunu Python’a çevirmesini isteyerek iyi bir Python geliştiricisi olabilir!
Ancak üretken yapay zeka, iş bağlamının derinlemesine anlaşılmasını gerektiren karmaşık gelişmelerin yönetilmesini şu anda mümkün kılmıyor. Bu nedenle aramamız gereken şey, boş bir hayal olarak kalan yerine yenisini koymak değil, üretkenlik ve yeni işbirliği biçimleridir.
İçin böylece YeşilSIÜretken yapay zeka, bir tehditten çok, geliştiricilerin daha üst düzey görevlere daha fazla odaklanmasını gerektirecek. Daha hedefe yönelik, daha kaliteli kod üretimi için üretken yapay zekayı entegre eden araçları pilot olarak kullanmak zorunda kalacaklar.
Daha genel olarak, yazılım mühendisliği döngüsü boyunca yapay zeka, dijital ürünlerin tasarımını ve geliştirilmesini dönüştürecektir. Öncelikle bu geliştiricilerin sanal koçları tarafından “arttırılması” ve aynı zamanda üretime (DevOps) kadar kod iş zincirinin otomasyonunda iyileştirmeler yapılması. Amaç, yazılımın kalitesini artırmak ve son teslim tarihlerini kısaltmaktır. Belirtmek istediğimiz gibi, dijital dönüşümle birlikte tüm şirketler “yazılım şirketi” haline geliyor ve üretken yapay zekanın kullanımı, onu kod fabrikaları için benimseyenlere rekabet avantajı sağlayacak.
Hiç şüphe yok ki bu araçlar geliştirici üretkenliğini artıracak ve iş modeli doğrudan bu üretkenliğe bağlı olanlar tarafından hızla benimsenecektir. Örneğin, paketleri taahhüt edenler serbest çalışanlar ve hizmet şirketleridir. Kurumsal geliştiriciler için, rekabet avantajını güçlendirmek isteyen yönetimin itici gücü itici güç olacaktır.
Üretken yapay zeka teknolojik bir proje değil, şirketin, süreçlerinin ve çalışanlarının görevlerinin derinlemesine dönüştürülmesi projesidir. Kod ve üretim süreci ise BT departmanının faaliyetlerinin temelini ilgilendiren bir projedir.