Yapay Zeka Yerel Geliştirme Metodolojisi
Yapay Zeka ve Geliştiriciler
Geliştiricilerin Yapay Zeka'ya bakış açısı karmaşıktır. Yapay Zeka, benzeri görülmemiş bir üretkenlik artışı ve bilgi edinimi sağlarken, aynı zamanda geliştiricinin rolünü kökten değiştirmektedir. Bazıları, Yapay Zeka'nın AGI'ye dönüşerek geliştiricilerin çoğunluğunu ikame edeceğini öngörürken, diğerleri Yapay Zeka'yı abartılmış bir araç olarak küçümseyerek geliştiricinin temel değerinin değişmediğini iddia etmektedir. Bu tutumlar yüzeysel olarak zıt görünse de, Yapay Zeka'yı mevcut düşünce biçimlerini ölçüt olarak kullanarak değerlendirmeleri açısından şaşırtıcı derecede benzerdir.
Ancak burada önemli olan Yapay Zeka'yı yargılamak veya değerlendirmek değildir. Asıl kilit nokta, Yapay Zeka'yı temel alan geliştirme düşünce biçiminin nasıl değişmesi gerektiği ve bu değişime uygun olarak geliştirici ve organizasyonun rollerinin nasıl yeniden yapılandırılması gerektiğidir. Bu amaçla, Yapay Zeka geliştirme metodolojisi aşağıdaki 3 aşamalı analizle düzenlenmiştir.
Yapay Zeka Bağımlı Geliştirme
Yapay Zeka bağımlı geliştirme, Yapay Zeka'yı karar verme öznesi olarak kabul eden ve sonuçlarını eleştirel olmayan bir şekilde benimseyen aşamadır. Bu aşamadaki geliştiriciler, Yapay Zeka'yı kendi fikirlerini düzenleyen ve uygulayan bir varlık olarak algılar ve hatta karar verme ve sorumlulukları devredilebilecek bir alternatif olarak kabul ederler.
Bu yaklaşım, yüzeysel olarak üretkenliği patlayıcı bir şekilde artırmış gibi görünür. Ancak gerçekte, açıklanamaz ve sorumluluğu üstlenilemez kodlar hızla birikir. Bu şekilde oluşturulan kodlarda bir sorun ortaya çıktığında, hiç kimse bu yapının neden böyle olduğu veya hangi seçimin doğru olduğu konusunda kesin bir karar veremez hale gelir.
Bu aşamada Yapay Zeka yalnızca güvenilmez sonuçlar üretir ve geliştirici bu sonuçları tüketen bir rol üstlenir. Sonuç olarak, hem Yapay Zeka hem de geliştirici yalnızca yıpratıcı bir şekilde kullanılır, gerçek yetkinlik hiçbir yerde birikmez.
Yapay Zeka Kullanımlı Geliştirme
Yapay Zeka kullanımlı geliştirme, daha yetenekli geliştiricilerde görülen bir aşamadır. Bu aşamada geliştirici, Yapay Zeka'yı karar verme alternatifi olarak değil, üretkenliği artıran güçlü bir araç olarak algılar. Bu aşamadaki geliştirici, tasarım ve nihai karar verme öznesi olarak kalır ve kod oluşturma, refactoring, hata ayıklama, belge özetleme gibi tekrarlayıcı ve maliyetli görevleri Yapay Zeka'ya devreder. Bu yaklaşım, geliştiricinin tekrarlayan iş yükünü önemli ölçüde azaltır ve güveni korurken üretkenliği dramatik bir şekilde artırabilir.
Ancak bu yaklaşım, tasarım bağlamının ve kararların döngüsel olmaması gibi yapısal bir sınırlılığa sahiptir. Geliştirme yönü ve karar verme süreci yalnızca geliştiricinin kişisel düşüncesinde kalır ve Yapay Zeka ile paylaşılmaz, bu nedenle Yapay Zeka, geliştiricinin değişimini ve büyümesini biriktiremez. Sonuç olarak, tasarım bağlamı ve karar verme yeteneği geliştiricide izole kalır.
Bu durum, geliştirici ile Yapay Zeka arasında bir öğrenme döngüsü oluşmamasına neden olur ve Yapay Zeka kullanım yeteneği geliştiricinin mevcut yetkinliklerinin ötesine geçerek genişlemez. Büyüme bireye ait olur ve zamanla geliştiriciler arasındaki yetenek farkı genişler. Ayrıca, bu yetkinliklerin organizasyonel düzeyde biriktirilmesi veya yeniden üretilmesi zor olduğu sınırlılığını ortaya koyar.
Yapay Zeka Native Geliştirme
Yapay Zeka Native geliştirme, Yapay Zeka'ya güvenme veya onu araç olarak kullanma aşamasının ötesine geçerek, geliştirme yapısına ve karar verme süreçlerine Yapay Zeka'yı dahil etmeyi ve Yapay Zeka ile insanın karşılıklı etkileşim içinde birlikte büyüdüğü bir yapıyı ifade eder. Bu aşamada Yapay Zeka, geliştiricinin kararlarını ve bağlamını paylaşarak karşılıklı etkileşimde bulunan bir bileşen olarak işlev görür.
Bu yapının özü, Yapay Zeka ve geliştiricinin tek yönlü değil, çift yönlü olarak döngüsel olmasıdır. Geliştirici, tasarım niyetini ve kararlarının gerekçesini Yapay Zeka ile sürekli olarak paylaşır ve Yapay Zeka da bu sayede geliştiricinin düşünce yapısını ve organizasyonun bağlamını biriktirir. Sonuç olarak Yapay Zeka, yalnızca istekleri işleyen bir araç olmanın ötesine geçerek, organizasyona özel seçenekler sunan ve geliştiricinin kararlarını destekleyen ve düzelten bir yönde gelişir.
Yapay Zeka Native geliştirme, belirli bir bireyin ustalığına veya becerisine bağlı değildir. Bileşenler değişse bile, Yapay Zeka bağlamı korunursa, aynı sorun hakkında benzer bakış açılarından sorular sorulabilir ve geçmişteki seçimler ve nedenleri temel alınarak daha iyi kararlar alınmaya devam edilebilir. Geliştirme yetkinliği bireye ait olmaz, tüm organizasyonda birikir ve yeniden üretilebilir hale gelir.
Sonuç olarak, Yapay Zeka Native geliştirmenin hedeflediği şey, belirli bir mimari veya geliştirme metodolojisi değil, Yapay Zeka ve insan kararlarının ve öğrenmesinin sürekli olarak güçlendirildiği geliştirme sürecinin kendisidir. Bu yapı içinde geliştirici ve Yapay Zeka birbirini ikame etmez. Bunun yerine, aynı sorun alanını paylaşarak, birlikte daha iyi kararlar ve daha sağlam yapılar oluşturma ilişkisine evrilirler.