Nöbetçi Eczaneler
Yapay zeka ve kodlama dünyasında beklenmedik bir dönüşüm
Yapay zeka teknolojilerinin yazılım geliştirme süreçlerini devrim niteliğinde hızlandırması bekleniyordu. Geliştiriciler, bu araçların kullanımıyla yüzde 24 oranında daha verimli ve hızlı çalışma öngörüsünde bulunuyordu. Ancak, son yapılan kontrollü bir araştırma, bu beklentilerin tam tersine, yapay zekanın aslında işleri yavaşlatabileceğine işaret etti. Bu şaşırtıcı sonuçlar, kâr amacı gütmeyen ve bağımsız araştırma ekibi Model Evaluation & Threat Research (METR) tarafından, Şubat-Haziran 2025 tarihleri arasında titizlikle yürütüldü.
Geliştiricilerin algısı ve gerçekler arasındaki uçurum
Katılımcıların çoğu, AI araçlarının projelerinde büyük kolaylık sağlayacağına inanıyordu. Geliştiricilerin %80’i, yapay zekanın işlerini %20 oranında hızlandıracağını düşünüyordu. Ne var ki, çalışma sonunda gerçek veriler, bu tahminlerin tam tersini ortaya koydu: Yapay zekanın kodlama hızını ortalama %19 oranında yavaşlattığı görüldü. Bu sonuç, AI araçlarının beklentilerin aksine, geliştirme sürecine olumsuz etkiler yaptığına işaret ediyor.
İzlenilen yöntem ve kullanılan araçlar
Yapay zekaya izin verilen gruptaki geliştiriciler, genellikle Claude 3.5/3.7 Sonnet ve Cursor Pro gibi popüler araçları kullandı. Ancak, bu araçların verimlilik üzerinde beklenen olumlu etkisi olmadı. Aksine, zaman kaybına neden oldukları gözlemlendi. Bu noktada, teknolojinin karmaşık ve büyük kod tabanlarıyla başa çıkmakta yetersiz kaldığını görmek mümkün.
Yavaşlamanın olası nedenleri ve araştırmacıların değerlendirmeleri
Çalışma ekibi, yapay zekanın neden yavaşlamaya yol açtığını beş ana başlıkta özetledi:
- Aşırı İyimserlik: Geliştiriciler, AI araçlarının getireceği faydaları abartılı biçimde beklentilere bağlamıştı.
- Deneyim Fazlalığı: Katılımcıların projeye yüksek aşinalığı, AI yardımına ihtiyaç duymamalarına neden oldu.
- Karmaşık Kod Tabanı: Milyonlarca satır kod içeren büyük projelerde, yapay zekanın etkinliği sınırlı kaldı.
- Düşük Güvenilirlik: Geliştiriciler, yapay zekanın önerilerinin yalnızca %44’ünü kabul etti; kalan önerileri ise zaman kaybına yol açtı.
- Bağlam Eksikliği: AI’nın bağlamı doğru anlaması ve uygun cevaplar üretmesi konusunda yaşadığı sorunlar, süreci olumsuz etkiledi.
Bunlara ek olarak, yapay zekanın cevap üretme süresindeki gecikmeler ve bağlamı doğru sağlayamaması gibi teknik sınırlamalar da bu olumsuz tabloyu tamamladı.
Benzer sonuçlara ulaşan diğer araştırmalar ve genel bulgular
Bu çalışma, diğer önemli araştırmalarla da paralellik gösteriyor. Örneğin:
- Qodo adlı yapay zeka geliştirme ekibi, AI’nin önerdiği kodların kontrol edilmesinin ek bir iş yükü getirdiğini ortaya koydu.
- Intel’in yaptığı araştırma ise, yapay zekayla desteklenen bilgisayarların kullanıcının üretkenliğini düşürdüğüne işaret etti.
- Çin’deki enerji şirketi, AI’nin bazı işleri hızlandırsa da, yeni iş yükleri nedeniyle toplamda işleri yavaşlattığını belirtti.
- Danimarka verilerine dayanan ekonomik analizler, yapay zekanın iş gücü ve maaşlar üzerinde anlamlı bir etki yapmadığını gösterdi.
Zaman tasarrufu yerine deneysel testler ve gerçekçi değerlendirmeler
İşte bu noktada, kodlayıcılar yapay zekanın yalnızca düşük riskli ve rutin görevlerde faydalı olabileceğine ikna olmaya başladı. Düşük tehlikeli testler ve tekrarlanabilir işler, AI’nin avantajlarından yararlanabileceği alanlar olarak öne çıkıyor. Ancak, genel anlamda üretkenlik artışını görebilmek için, yapay zekanın önerilerinin sürekli kontrol edilmesi ve doğrulaması gerekiyor. Kısacası, yapay zeka araçları programcıların işini daha ‘eğlenceli’ hale getirebilir, ama gerçekten daha verimli hale getirmiyorlar.
Çalışmanın sınırlamaları ve dikkat edilmesi gerekenler
Bu araştırmanın temel amacı, belirli araçlar ve uzmanlık seviyeleriyle sınırlı olsa da, önemli bazı uyarılar içeriyor. Araştırmacılar, elde edilen sonuçların geniş genellemelere dönüşmemesi gerektiğine dikkat çekiyor. Yani, bu bulgular sadece seçilen araçlar ve belirli geliştirme ortamları için geçerli. Ancak, şu önemli noktayı vurguluyorlar: “Gözlemlediğimiz yavaşlama, mevcut yapay zeka sistemlerinin tamamen faydasız olduğu anlamına gelmez. Özellikle, daha az deneyimli geliştiriciler veya farklı projelerde AI’dan yararlanmak mümkündür.”