Yazılım geliştirmenin geleceği, insan zekasının ve zamanının sınırlarını aşarak tamamen otomatikleşmiş kodlama süreçlerine doğru ilerliyor. Bu yeni paradigmada, kod tabanlarının boyutu katlanarak artacak. Mevcut yazılım geliştirme süreçlerinde, bir hatanın tespiti genellikle kod tabanının uzunluğuna bağlı olarak logaritmik bir karmaşıklıkla ilerler. Ancak, sınırsız geliştirici zekası ve zamanı varsayımı altında, bu kısıtlamalar ortadan kalkar. Kod yazma hızı, hata ayıklama süreçleri ve hatta derleme süreleri gibi mevcut darboğazlar aşılacak, bu da kod tabanlarının çok daha büyük boyutlara ulaşmasına neden olacaktır.
Bu durum, yazılım geliştirme araçlarının ve dillerinin de evrimleşmesini tetikleyecektir. Mevcut beceri setlerine dayalı teknoloji seçimleri yerine, en uygun araçların benimsenmesi ve hatta tamamen yeni araçların geliştirilmesi öncelik kazanacaktır. Makine öğrenimi modellerinin yükselişiyle birlikte, en çok veriye sahip dillerin tercih edilmesi eğilimi yerini, en verimli araçları yaratma çabasına bırakacaktır. Bu durum, insan için anlaşılması zor, ancak makineler için optimize edilmiş yeni programlama paradigmalarının ve araçlarının ortaya çıkmasına yol açacaktır. Bu araçlar başlangıçta insanlara garip gelse de, zamanla tamamen farklılaşacaktır.
Bu gelişmeler, daha iddialı yazılım özelliklerinin ve spesifikasyonlarının oluşturulmasına olanak tanıyacaktır. Sistemler, insan tercihlerini, fiziksel süreçleri veya referans yazılımları optimize ederek karmaşık gereksinimleri karşılayabilecektir. Spesifikasyonlar daha uzun hale gelecek olsa da, insanların bu süreçleri denetleyerek istedikleri sonuçları elde etmelerini sağlamaları kritik önem taşıyacaktır. Bu yeni dönem, yazılım geliştirmenin temelini değiştirerek, daha önce hayal bile edilemeyen ölçeklerde ve karmaşıklıktaki sistemlerin geliştirilmesinin önünü açacaktır.
Yapay zeka destekli otomasyon, kod tabanlarının boyutunu ve karmaşıklığını artırarak yazılım geliştirme paradigmalarını kökten değiştirecektir.