Charity Majors: Yapay zekâ daha çok mühendislik disiplini gerektiriyor, daha azı değil

Gözlemlenebilirlik şirketi Honeycomb'un kurucu ortaklarından ve teknoloji direktörü Charity Majors, yapay zekânın ürettiği kodun mühendislik disiplini ihtiyacını azaltmadığını, tam tersine keskin biçimde artırdığını savunuyor. 15 Haziran'da yayımlanan yazısı, AI meraklıları ve şüphecileri üzerine yazdığı önceki metne gelen yanıtlara cevap niteliğinde.

2025'te ne değişti

Majors kırılma noktasını geçen kasıma tarihlendiriyor: Opus 4.5'in çıkışıyla birlikte AI, yaygın kalıplarda ortalama bir yazılım mühendisininki kadar iyi kodu daha hızlı ve daha ucuza üretebiliyor. Ona göre ajan tabanlı koşum takımları, araç kullanımı, fonksiyon çağırma ve MCP'ler 2025 boyunca birikti ve yıl sonunda genel amaçlı kullanılabilirliğe ulaştı; yani model sürümü neden değil, devrilme noktasıydı.

Temel iddiası ekonomik: kod üretiminin ekonomisi altüst oldu. Kod yazmak zor, yavaş ve pahalı bir iş olmaktan çıkıp neredeyse bedava ve anlık hale geldi; kod satırları özenle korunan bir varlık olmaktan çıkıp atılabilir ve yeniden üretilebilir bir kaynak oldu.

Varlık değil, önbellek olarak kod

Majors bu çerçeveyi, 2013'te "değiştirilemez altyapı" terimini ortaya atan ve şimdi Phoenix Architectures üzerine yazan Chad Fowler'dan alıyor. O dünyanın kuralı — çalışan bir şeyi tamir etme, onu değiştir — artık uygulama koduna da uzanıyor: yeniden yazmak ucuzken yerinde düzenlemek entropi biriktirir.

Fowler'ın "silme testi", tüm uygulamanın silindiğini hayal etmeyi öneriyor. "Kodu atamayız" denildiğinde genellikle kastedilen şudur: hangi davranışın gerekli olduğunu, hangi arızaların kabul edilemez olduğunu, hangi değişmezlerin korunması gerektiğini, yeni bir sürümün doğru olup olmadığını ve hangi hataların unutulmuş uç durumlar için bilinçli düzeltmeler olduğunu bilmiyoruz. "Bunlar kod sorunları değil. Bunlar değerlendirme sorunları." Kod, bilginin yaşadığı tek yer olduğunda değerli hale gelir; aksi halde önbellek gibi davranır — güncel olduğu sürece yararlı, eskidiğinde atılabilir.

Disiplin nereye kayıyor

Ona göre pratik sonuç şu: dikkat kod satırlarından diğer ürünlere kaymalı — mimari, davranışsal ve karakterizasyon testleri, capture/replay, trafik bölme ve gözlemlenebilirlik. Majors'a göre prodüksiyon, geliştirme bittikten sonra olan şey değil; prodüksiyon geliştirmenin bir aşamasıdır.

Majors, doğrulamada en zayıf halkanın insan olduğunu açıkça söylüyor: tekrar ve kılı kırk yarma tam da insanların kötü olduğu şeyler, yaratıcılık ve mantıksal sıçramalar ise hâlâ onlarda. 2026 için öngörüsü disipline dönüş: prodüksiyondaki deterministik olmayan sistemler daha fazla mühendislik disiplini gerektirecek, daha azı değil. Ayrıca mühendislik ekiplerinin yalnızca yaklaşık %5'inin, kesinlikle %10'undan azının, disiplinin başlıca işareti saydığı kısa ve hızlı geri bildirim döngülerinde çalıştığını belirtiyor.