AI ile kod üretmek artık günlük iş akışının bir parçası haline geldi. Ancak hız kazandıran bu araçlar, doğru kullanılmadığında ciddi riskler oluşturabiliyor. Anlamadan kullanılan AI, hatayı büyütür, teknik borcu hızlandırır ve mühendislik kontrolünü zayıflatır. Bu yazıda, AI kullanımının risklerini ve doğru kullanım yaklaşımını ele alıyoruz.
AI araçları artık yazılım geliştirme sürecinin doğal bir parçası. Bir fonksiyon yazdırmak, component üretmek ya da bir bug fixlemek için prompt yazmak çoğu zaman en hızlı yol haline geldi. Bu hız gerçekten etkileyici. Ama burada gözden kaçan kritik bir nokta var: hız, her zaman doğru yönde ilerlediğin anlamına gelmiyor.
AI ile kod üretmek kolay. Asıl mesele, üretilen kodu gerçekten anlayıp anlamadığın.
Çünkü anlamadan kullanılan her kod, aslında kontrolünü kaybettiğin bir parçaya dönüşüyor.
AI sana çalışan bir çözüm üretir. Hatta çoğu zaman “temiz” görünen bir çözüm bile üretir. Ama AI’nın bir hedefi yoktur. Sadece verdiğin prompt’a göre lokal olarak en mantıklı cevabı üretir.
Bu da şu anlama gelir: AI sana doğru görünen ama sistemin geneli için yanlış olan bir çözüm sunabilir.
Örneğin bir performans problemi yaşadığında AI sana useMemo veya useCallback önerebilir. Kod daha “optimize” görünür. Ama gerçek problem state’in yanlış yerde tutulmasıysa, bu çözüm sadece problemi gizler.
Yani AI problemi çözmez, çoğu zaman sadece semptomları kapatır.
AI kullanımının en tehlikeli taraflarından biri de farkında olmadan “copy-paste engineer” olmaya kaymak.
Kod çalışıyor diye kabul etmek,
neden çalıştığını sorgulamamak,
alternatifleri düşünmemek
Zamanla bu alışkanlık haline geliyor.
Ve bir noktadan sonra şu durum ortaya çıkıyor:
Kod yazıyorsun ama ne yazdığını tam olarak bilmiyorsun.
Bu da özellikle debug süreçlerinde ciddi bir probleme dönüşüyor. Çünkü anlamadığın bir şeyi düzeltmek neredeyse imkansız hale geliyor.
Klasik bir bug yazdığında genelde lokal bir problem üretirsin. Ama AI ile yazılan yanlış bir yaklaşım çok daha geniş bir etki yaratabilir.
Çünkü AI genelde pattern üretir. Sen o pattern’i fark etmeden sistemin farklı yerlerine yayarsın. Sonra bir bakmışsın aynı problem birçok yerde tekrar ediyor.
Yani hata tekil kalmaz, çoğalır.
Bu da teknik borcun katlanarak büyümesine neden olur.
Mühendislikte en kritik şeylerden biri kontrol hissidir. Yazdığın kodun nasıl davranacağını bilmek.
AI ile bu kontrol çok kolay kaybolabiliyor.
Çünkü sen karar vermiyorsun, AI öneriyor.
Sen sorgulamıyorsun, kabul ediyorsun.
Sen tasarlamıyorsun, birleştiriyorsun.
Bu durum kısa vadede hız kazandırır.
Ama uzun vadede mühendislik reflekslerini zayıflatır.
AI kesinlikle güçlü bir araç. Doğru kullanıldığında ciddi bir verimlilik sağlar.
Ama rolü net olmalı:
AI senin yerine düşünmemeli
AI senin yerine karar vermemeli
AI sadece seni hızlandırmalı
İyi bir yaklaşım şu olabilir:
Önce problemi kendin çözmeye çalış
Sonra AI’dan alternatif iste
Ve gelen çözümü mutlaka sorgula
Bu yaklaşım seni hem hızlı hem de kontrollü tutar.
AI ile kod yazmak artık yeni normal. Ama anlamadan kullanılan AI, seni hızlandırmaz; seni hataya daha hızlı götürür.
Gerçek fark, AI kullanıp kullanmadığın değil, nasıl kullandığın.
İyi mühendisler AI’dan kaçmaz.
Ama AI’ya da teslim olmaz.
Çünkü günün sonunda sorumluluk hâlâ sende.
Yazdığın kodun da, verdiğin kararın da.
