‘Kod satırları daha iyi bir tanıtımcı buldu’: yapay zekâ kod metriklerine eleştiri

Yapay zekâ sektörünün bu yıl panolara taşıdığı manşet rakamları sonuç değil hacim iddiaları: “kodun yüzde kaçı yapay zekâyla yazıldı” sorusu, aslında daha iyi bir tanıtımcıya sahip kod satırlarından başka bir şey değil. Mühendis David Curlewis bunu 10 Haziran'da yayımladığı yazıda savunuyor.

Dolaşımdaki rakamlar

Curlewis 2026 iddialarını sıralıyor: Google yeni kodun %75'inin yapay zekâ tarafından üretildiğini söylüyor; Anthropic üretime alınan kodun yaklaşık %80'inin Claude tarafından yazıldığını ve mühendislerin “çeyrekte 8 kat daha fazla kod” teslim ettiğini belirtiyor; OpenAI da yaklaşık %80 bildiriyor; Cursor ise “günde 100 milyondan fazla kurumsal kod satırı” reklamı yapıyor. Hepsi, benimsemenin artması işlerine gelen yapay zekâ satıcıları.

Asıl mesele önceki iddialarla aradaki fark: GitHub'ın Copilot için öne çıkardığı iddia, geliştiricilerin görevleri %55 daha hızlı tamamlamasıydı — test edilebilir ve yanlışlanabilir bir sonuç iddiası. Hacim rakamı ise ancak benimseme durursa hayal kırıklığı yaratabilir.

Araştırmalar ne gösteriyor

Araştırma tablosu karışık: benimseme lehine en güçlü sonuç hâlâ Cui ve arkadaşlarının çalışması — yaklaşık 5.000 geliştirici ve tamamlanan görevlerde %26 artış, Ancak GitClear, Copilot yaygınlaştıkça kod yeniden yazımının arttığını ve refaktörün çöktüğünü gösterdi; METR ise deneyimli açık kaynak geliştiricilerin kendi kod tabanlarında yapay zekâyla %19 daha yavaş çalıştığını, buna karşın kendilerini %20 daha hızlı sandığını buldu — bu bulgudan grup Şubat 2026'da fiilen geri döndü.

NBER'in yaklaşık 6.000 yöneticiyle yaptığı ankette firmaların %69'u yapay zekâyı aktif kullanıyor, ancak on kişiden yaklaşık dokuzu ölçülebilir bir verimlilik etkisi bildirmiyor; çalışmalar arası uzlaşı ise %10 civarında kurumsal kazanıma işaret ediyor. Anthropic'in kendisi hem “8 kat daha fazla kod” iddiasını hem de yapay zekâ desteğiyle çalışan geliştiricilerin yeni teslim ettikleri kodu anlamada %17 daha düşük puan aldığı bir çalışmayı yayımladı.

Bu rakamlar neden önemli

Çünkü bütçeleri ve kadro planlarını hareket ettiriyorlar. Şubat ayında Jack Dorsey, Block'un işgücünün %40'ından fazlasını — 4.000'den fazla kişiyi — yapay zekâyı açıkça ana tez göstererek çıkardı: “Kurduğumuz araçları kullanan çok daha küçük bir ekip daha fazlasını ve daha iyisini yapabilir” — üstelik işler güçlüyken ve brüt kâr artarken. Birkaç hafta sonra Atlassian yaklaşık 1.600 kişiyi çıkardı.

Curlewis, işgücünün belirli bir bölümünün gerçekten boşta olduğuna dair kanıt istiyor ve sonsuz bir yol haritası olmayan bir ürün şirketi görmediğini not ediyor: ek kapasite kullanımda, dönüşümde ve gelirde görünmeli.

Yazı yapay zekâ karşıtı değil: Curlewis her mühendisin yapay zekâyı günlük kullanması gerektiğini söylüyor. Ama benimseme, diye ısrar ediyor, başlangıç çizgisidir, skor tabelası değil — teslimat zaten DORA metrikleriyle, güvenilirlikle ve nihayetinde gelirle ölçülüyor. “Çalışma biçiminde yapay zekâ öncelikli ol, ama ölçümde sınanmış ol,” diye yazıyor.