Yapay Zeka ile Kod Yazmanın Ürün Kalitesine Etkisi

21 Ekim 2025

Merhaba Dijital Garaj ailesi 👋

20 Ekim 2025 sabahı Snapchat, Roblox, Fortnite ve Coinbase gibi dev platformlar bir anda erişilemez hale geldi. Sebep: Amazon Web Services’in (AWS) veri merkezindeki bir hata.
Bir DNS problemi, internetin omurgasında domino etkisi yarattı. Bu olay bize bir kez daha gösterdi: hızla büyüyen teknoloji altyapıları aynı zamanda kırılgan.

Peki, bu kırılganlıkta yapay zekâ ile kod yazmanın bir payı olabilir mi?

AI Kod Yazımı Artık Standart Haline Geldi

  • 2025 itibarıyla 15 milyon geliştirici GitHub Copilot kullanıyor.
  • Geliştiricilerin %82’si haftalık, %67’si neredeyse her gün AI desteğiyle kod yazıyor.
  • Artık bir geliştiricinin kodunun neredeyse yarısı (%46) yapay zekâ tarafından üretiliyor.

Hızın Bedeli, Kod Kalitesi Düşüyor

GitClear’ın 153 milyon satırlık analizine göre:

  • AI kodlarında “code churn” (yazılıp atılan kod) oranı 2 kat arttı.
  • Kopyalanan kod blokları 8 kat yükseldi.
  • Refaktöring (iyileştirme) oranı ise %40 azaldı.

Yani: kodlar daha hızlı yazılıyor ama daha karmaşık, tekrarlı ve zor bakım yapılır hale geliyor.

MIT’den Prof. Armando Solar-Lezama durumu şöyle özetliyor:

“AI, teknik borç biriktirmemize olanak tanıyan bir kredi kartı gibi.”

Araştırmalar Ne Diyor?

Google DORA 2024 raporuna göre:

  • AI, kod kalitesini %3.4 artırıyor,
  • ama teslimat istikrarını %7.2 düşürüyor.

Yani küçük ölçekte kalite artıyor, ama sistem genelinde istikrarsızlık artıyor.

METR 2025 araştırması da ilginç:

  • Deneyimli geliştiriciler AI kullanınca %19 yavaşladı.
    Çünkü karmaşık projelerde AI önerileri bazen doğru ama bağlamsız olabiliyor.

Neden Bu Sorunlar Yaşanıyor?

  1. AI olasılıksal çalışıyor.
    Kodun nasıl “görünmesi” gerektiğini öğreniyor, nasıl “çalışması” gerektiğini değil.
  2. Kontrol kaybı yaşanıyor.
    Geliştirici üretici olmaktan çıkıp “komut vericiye” dönüşüyor.
  3. Yanlış ölçüm metrikleri.
    Satır sayısı veya hız odaklı ödüller, kalitesiz kodu teşvik ediyor.
  4. Bakım maliyetleri artıyor.
    AI’nın yazdığı kodu anlamak ve düzeltmek bazen daha uzun sürüyor.

Güvenlik ve Gözlemlenebilirlik

AI kodları bazen:

  • Hatalı veya güncel olmayan kütüphaneler kullanıyor,
  • Var olmayan fonksiyonlar öneriyor,
  • Debug edilmesi zor hale geliyor.

Bu yüzden AI’nın yazdığı her kod insan gözüyle denetlenmeli.

Doğru Kullanım Stratejisi

Ne zaman AI kullanılmalı:

  • Basit CRUD işlemleri
  • Test ve dokümantasyon
  • Tekrarlayan kodlar

Ne zaman insan şart:

  • Kritik sistemler
  • Güvenlik ve mimari kararlar
  • Karmaşık iş mantıkları

AI → İnsan İncelemesi → Test → Review zinciri korunmalı.

İzlenmesi Gereken Metrikler

  • Code churn (sık değişen kod oranı)
  • Kod klonlama oranı
  • Refactoring oranı
  • Test coverage

Geliştiriciler İçin Öneriler

  • Her öneriyi sorgulayın.
  • Mantığı anlamadan kodu kullanmayın.
  • Refactoring yapın, dokümantasyonu ihmal etmeyin.
  • AI’yı asistan olarak görün, yerinize geçen değil.

Organizasyonlar İçin Öneriler

  • AI kullanım politikası belirleyin.
  • Kalite metriklerini izleyin.
  • Eğitim programları başlatın.
  • Önce pilot projelerle başlayın.

Kodun Satırlarında İnsan Kalmalı

Yapay zekâ, yazılım geliştirmede yeni bir çağ başlattı.
Evet, hız kazandık.
Ama kaliteyi, sürdürülebilirliği ve insan sezgisini kaybetmemeliyiz.

AI, mükemmel bir asistan olabilir.
Ama lider hâlâ insan olmalı.

Kaynaklar:
GitClear, Google DORA, METR, GitHub, Qodo, DevOps.com, CNN Business

Eren Ergut – Dijital Garaj Founder