Yapay zekânın mühendislik işlerini bitireceği söyleniyordu: yeni veriler neden tersini gösteriyor

Son birkaç yıldır teknoloji sektöründe kendinden emin bir tahmin dolaşıyordu: yapay zekânın, talep üzerine kod yazarak yazılım mühendislerini yakında gereksiz kılacağı. TechCrunch'ın aktardığı yeni veriler tersinin olduğunu öne sürüyor; mühendislik rolleri en tehdit altındakiler değil, en dayanıklılar arasında öne çıkıyor.

Tahmin yüzeyde sezgiseldi. Bir model sade dille yazılmış bir tarifden çalışan kod üretebiliyorsa, gerekçeye göre kodu elle yazan insanların ilk değiştirileceği düşünülürdü. Bu mantık manşetleri, yatırım tezlerini ve kariyerinin başındaki geliştiriciler arasında hatırı sayılır bir kaygıyı besledi.

Gerçeklik daha karmaşık çıktı. Yapay zekâ kodlama araçları mühendisleri ortadan kaldırmak yerine çoğunlukla nasıl çalıştıklarını değiştirdi; rutin tekrar kodunu otomatikleştirdi ve bir zamanlar saatler alan görevleri hızlandırdı. Verilere göre sonuç, daha az mühendis değil, daha fazlasını yapabilen mühendisler.

Açıklamanın bir kısmı kodlamanın aslında neleri içerdiğinde yatıyor. Kod satırlarını yazmak yazılım mühendisliğinin yalnızca bir parçası; gereksinimleri anlamak, sistemler tasarlamak, ince hataları ayıklamak ve ödünleşmeleri değerlendirmek, mevcut yapay zekâ araçlarının kendi başına sağlamadığı bağlam ve sorumluluk gerektirir. Bu üst düzey beceriler, hatta daha değerli hâle geldi.

Ekonomistlerin uyarılmış talep dediği bir olgu da var. Bir görev daha ucuz ve hızlı hâle geldiğinde, kuruluşlar çoğu zaman daha azını değil daha fazlasını yaparak yanıt verir. Daha ucuz yazılım geliştirme, daha çok yazılımın inşa edilmesi anlamına gelebilir; bu da yapılacak toplam mühendislik işini küçültmek yerine büyütür.

Veriler incelik taşıyor. Erken görevleri yapay zekânın iyi yaptığı işlerle en çok örtüşen genç geliştiricilerin deneyimi, kıdemlilerinkinden farklı olabilir ve bazı rutin roller baskı görebilir. Ancak geniş örüntü, toptan değiştirmeden çok, mühendislerin yapay zekâyı bir araç olarak kullandığı bir desteklemeye işaret ediyor.

Bulgu daha uzun bir tarihsel kayda uyuyor. Derleyicilerden üst düzey dillere, bulut bilişime kadar daha önceki otomasyon dalgalarının her birinin programcılara olan ihtiyacı azaltması beklendi ve her biri bunun yerine yazılımı ucuz ve yetenekli kılarak alanı genişletti. Yapay zekâ şimdiye dek bu yayı izliyor görünüyor.

Bunların hiçbiri işin durağan olduğu anlamına gelmiyor. Mühendislerden giderek yapay zekâ araçlarına hâkim olmaları, makine üretimi kodu gözden geçirip doğrulamaları ve dikkatlerini işin insan muhakemesi gerektiren kısımlarına yöneltmeleri bekleniyor. Çalışan sayısı yerinde dururken bile beceri kümesi değişiyor.

Akılda tutulması gereken çekinceler var. İş gücü verileri gecikebilir, işe alım döngüleri genel ekonomiyle dalgalanır ve tek bir anlık görüntü bu kadar büyük bir soruyu çözmez. Araçların yeteneği yeni yazılıma olan talepten daha hızlı ilerlerse, şimdiye dek gözlenen dayanıklılık yine de değişebilir.

Yine de TechCrunch raporu, yapay zekânın mühendislik işlerini silmesine dair basit hikâyenin kanıtla örtüşmediğini öne sürüyor. Bunun yerine erken veriler, güçlü yeni bir araca uyum sağlayan bir mesleği tarif ediyor; iş biçim değiştirirken şimdilik inatla talep görmeye devam ediyor.