Google’ın 2024 yılına dair yayımladığı DevOps Durum Raporu, yazılım sektöründe yapay zekanın ne kadar hızlı bir şekilde hayatımıza entegre olduğunu ortaya koydu. Raporun verilerine göre, dünya çapında 3000’den fazla geliştirici ve IT çalışanının katılımıyla gerçekleştirilen araştırma, %76’sının kod yazma, bilgi özetleme ve kod açıklama gibi günlük görevlerinde yapay zeka araçlarını aktif olarak kullandığını gösterdi.
Google’ın hazırladığı rapor, yazılımcıların %76’sının artık yapay zeka yardımıyla kod yazdığını ortaya koydu
Artık AI destekli yazılım geliştirme, birçok profesyonel için bir rutin haline gelmiş durumda. Peki, neden bu kadar hızlı benimsendi? Rapordan edinilen sonuçlara göre bu araçlar, geliştiricilere daha verimli bir çalışma ortamı sağlıyor, günlük iş yüklerini hafifletiyor ve kodlama sürecini hızlandırıyor.
Google Cloud tarafından yürütülen araştırma, yalnızca bireysel geliştiricilerin yapay zekaya olan ilgisini değil, şirketlerin bu alandaki yatırımlarını da gözler önüne serdi. Katılımcıların %81’i, çalıştıkları şirketlerin yapay zeka teknolojilerine önemli ölçüde yatırım yaptığını ve bu yatırımlarla birlikte teknik kaynaklarını AI tabanlı projelere yönlendirdiklerini belirtiyor.
Özellikle, AI’nin sağladığı verimlilik artışı oldukça dikkat çekici. Rapor, AI destekli araçların kullanımının kod kalitesini %3.4 oranında artırdığını, yazılı belgelerin kalitesinde ise %7.5’lik bir iyileşme sağladığını ortaya koyuyor. Ayrıca, kod inceleme süreçlerinin hızlandığı ve onay süreçlerinde %1.3’lük bir hızlanma olduğu da vurgulanıyor. Yani, yapay zeka iş akışlarının her aşamasında kaliteyi artırıyor.
Ancak her şey güllük gülistanlık değil. Yapay zeka destekli yazılım geliştirme sürecinin bazı beklenmedik sonuçları da var. Rapor, AI’nin sağladığı verimlilik artışına rağmen yazılım teslim performansında %1.5 oranında bir düşüş yaşandığını ve teslim istikrarının %7.2 oranında gerilediğini belirtiyor.
Yani demek oluyor ki, yapay zeka her ne kadar geliştiricilerin hayatını kolaylaştırsa da, yazılım teslimatlarındaki hız ve tutarlılık gibi konularda bazı zorluklar yaratabiliyor. Bunun arkasındaki nedenler arasında, yapay zeka ile geliştirilmiş kodların daha fazla test ve düzenleme gerektirmesi gibi faktörler yer alıyor.
Yine de, bu zorluklar birçok şirketi yapay zeka kullanımından vazgeçirmemiş. Aksine, birçok şirket özelleştirilmiş dil modelleri ve iç veriler ile daha verimli bir yazılım geliştirme süreci oluşturmak için AI teknolojilerine odaklanıyor.
Özellikle küçük dil modellerine yapılan yatırımlar sayesinde, devasa veri işlem gücüne gerek kalmadan verimliliği artırmak mümkün oluyor. Yani, yapay zeka her ne kadar yazılım geliştirme süreçlerini dönüştürse de, onunla çalışmayı öğrenmek ve doğru kullanmak da en az bu teknolojiyi geliştirmek kadar önemli.
