Son iki yılda yapay zeka kodlama araçları, gelişmiş otomatik tamamlama özelliklerinden, metin komutlarıyla tüm uygulamaları oluşturabilen seviyeye ulaştı. Anthropic'in Claude Code ve OpenAI'nin Codex gibi araçları artık saatlerce yazılım projeleri üzerinde çalışabiliyor; kod yazabiliyor, testleri çalıştırabiliyor ve insan denetimiyle hataları düzeltebiliyor. OpenAI'nin kendi Codex'ini geliştirmek için Codex'i kullandığını belirtmesi, bu teknolojinin ne kadar ilerlediğini gösteriyor. Bu durum, birçok kişinin "Bu sadece bir yapay zeka endüstrisi abartısı mı, yoksa bu sefer gerçekten farklı mı?" sorusunu sormasına neden oldu.
Ars Technica, bu sorunun cevabını bulmak için Bluesky'deki profesyonel geliştiricilere ulaştı. Yanıtlar, iş gücünün büyük ölçüde teknolojinin çalıştığı konusunda hemfikir olduğunu, ancak bunun tamamen iyi bir haber olup olmadığı konusunda ikiye ayrıldığını ortaya koydu. Satış noktası sistemleri üzerinde çalışan geliştirici David Hagerty, pazarlama konusunda şüpheci olduğunu belirtirken, büyük dil modellerinin (LLM'ler) devrim niteliğinde olduğunu ancak her şeyi yazamayacaklarını vurguladı.
Linux çekirdeğine önemli katkılarda bulunmuş yazılım mühendisi Roland Dreier ise, abartı olduğunu kabul etmekle birlikte yapay zeka alanındaki ilerlemeyi yakından takip ettiğini söyledi. Özellikle Anthropic'in Claude Opus 4.5'i piyasaya sürmesinden sonra son altı ayda "çığır açan bir değişim" yaşandığını belirtti. Eskiden yapay zekayı sadece otomatik tamamlama ve ara sıra soru sormak için kullanırken, şimdi bir araca "bu test başarısız oluyor, hata ayıklayıp benim için düzelt" diyerek işini halletmesini beklediğini ifade etti. Dreier, Terraform dağıtım yapılandırması ve Svelte frontend ile bir Rust backend hizmeti oluşturmak gibi karmaşık görevlerde 10 kat hız artışı tahmin ettiğini ekledi.
Yapay zeka kodlama araçlarının hızlı ilerlemesi, geliştiricilerin üretkenliğini artırırken, aynı zamanda yazılım geliştirme ortamı ve iş rolleri üzerindeki uzun vadeli etkileri hakkında endişelere yol açıyor.