Son zamanlarda yapay zeka (YZ) ile ilgili ciddi bir baskı hissediliyor. Peki ne baskısı? Bazı insanlar, YZ kullananların “gerçek yazılımcı” olmadığını iddia ediyor. Peki gerçekten öyle mi?
Ben 5-6 yıldır yazılım geliştiriyorum ve son 1.5 yıldır yapay zekayı aktif olarak kullanıyorum. Yani sektörde görece yeni sayılabilecek bir deneyimle YZ dünyasına adım attım. Başlarda onu bir arama motoru gibi kullandım; takıldığım yerleri sordum, syntax hatalarımı düzelttirdim. O zamanlar bu teknoloji hâlâ yeniydi ve çoğu kişi onu bilmiyor ya da kullanamıyordu. Ama süreç çok da uzun sürmedi. Peki tam olarak ne oldu?
Yapay Zekanın İlk Adımları
YZ yayılmaya başladığında herkes onu chatbot gibi eğlenceli bir deneyim için kullanıyordu. Ancak yazılımcılar kullanmaya başlayınca iş değişti. Her inovasyonda olduğu gibi bir söylenti yayıldı:
“Yapay zeka yazılımcıların işini ellerinden alacak!”
Gerçekten öyle mi oldu? Hayır. Yazılımcılar üçe ayrıldı: geleneksel, çaresiz ve adapte yazılımcılar. Peki kim bunlar?
Yazılımcı Tipleri: Geleneksel, Çaresiz ve Adapte
Geleneksel yazılımcılar: Adapte olamayan ve yapay zekayı kullananları eleştirenlerdir. Onlara göre “gerçek yazılımcı” olmak, YZ kullanmamakla eşdeğer. Açıkçası bu gruba biraz hasetim var. Sebep: değişime ayak uyduramayıp uyabilenleri kınamaları. Kimse size sistemi sıfırdan YZ’ye yazdırın demiyor. Ama azıcık kod tecrübesi olan herkes bilir ki kodlar genellikle tekrar içerir. Sistemin detaylarına hakimseniz üretim sürecini 10-100 kat hızlandırabilirsiniz.
Çaresiz yazılımcılar: Yeniliğe ayak uyduramayan, denese de başaramayan kişilerdir. YZ’nin işe yaramadığını düşünürler. Maalesef batan Titanik’te mahsur kalmış çalgıcılara benzerler.
Adapte yazılımcılar: YZ’yi bir tehdit değil, bir araç olarak görenlerdir. Tekrarlayan iş yükünü azaltmak, üretim hızını ve verimliliği artırmak için kullanırlar.
Adapte Yazılımcının Yolu
Bu üç kategori arasında geçiş imkânsız değildir. Basit bir örnek üzerinden açıklayayım: Şu anda geliştirdiğimiz gezi-OS isimli bir PMS (Property Management System) projesinde YZ’yi nasıl kullandık?
Figma Make:
Frontend için kullandığımız bir araç. Yanlış kullanımda verimsiz olabilir, ama doğru promptlarla mükemmel UI’lar oluşturabilirsiniz.
Deepseek:
Harika bir hata bulucu. Kodlarınızı tarar ve sorunları net bir şekilde ortaya koyar.
Cursor:
Basit bir prototipleme YZ’sı. Kompleks yapılarda hafızası zayıf, adeta Alzheimer’lı bir yüksek mühendis gibi davranıyor.
Lovable:
Fikirleri hızlı test etmek için mükemmel, ama ötesini beklemeyin.
Benim İzlediğim Yol
- Sistemin amacı, yapması gerekenler, kullanacağım API’ler ve genel beyin fırtınamı temiz bir belgeye döküyorum.
- Deepseek/GPT: Belgeyi temize çekmesini ve tasarım ile içerik detaylarını açıklamasını sağlıyorum.
- Belgeleri inceleyip doğruluyorum.
- Figma Make: UI tasarımı için belgeleri veriyorum; mock data ile test ediyor, export ediyorum.
- Gerekirse backend’i yazıyor ve bağlantıları kuruyorum.
- Cursor: Kodları incelemesi ve öneriler sunması için kullanıyorum.
- Vercel: Deploy ederek test ediyorum.
Ve işte sistem hazır! Verimlilik ve hız burada başlıyor.
Sonuç
Yüzyıllar önce dikiş fabrikalarını yakanlar, terzilerin işsiz kalacağını düşündü. Sonuç? Terziler işlerini kaybetmedi; aksine üretim hızı, verimlilik ve kalite arttı.
YZ ile aynı mantık geçerli. Adaptasyon sizi güçlendirir; çaresizce direnmek ise sizi geride bırakır. Siz adapte olup başaranlardan olun.