Tarihsel olarak kod yazmak, incelemekten daha yavaştı. Ancak günümüzde, özellikle yapay zeka destekli araçların yaygınlaşmasıyla, kod üretim hızı muazzam derecede arttı. Bu durum, birçok yazılım mühendisinin kendi kod tabanlarındaki içeriği takip edememesine yol açıyor. Örneğin, OpenClaw gibi projelerde 2.500'den fazla açık pull request (PR) bulunması, sistemin kapasitesinin üzerinde bir girdiyle karşı karşıya olduğunu gösteriyor. Bu birikim, tıpkı mobil siparişlerle boğuşan bir Starbucks gibi, süreçlerin aksamasına ve yönetilemez hale gelmesine neden oluyor.
Yapay zeka odaklı mühendislik ekiplerinde ve açık kaynak projelerinde bu durum giderek daha belirgin hale geliyor. Hızlı kod üretimi, PR kuyruklarının uzamasına, inceleme süreçlerinin tıkanmasına ve birçok PR'ın güncelliğini yitirmesi nedeniyle birleştirilememesine yol açıyor. Geliştiriciler, kendi oluşturdukları hızla başa çıkmakta zorlanıyor ve bu durum sürdürülebilir olmaktan çıkıyor. Bu yeni hız, teslimat süreleri konusunda heyecan yaratırken, aynı zamanda mühendisler arasında bu tempoyu nasıl sürdürecekleri konusunda kafa karışıklığına neden oluyor.
Tarih boyunca benzer durumlar yaşanmıştır. Sanayi Devrimi'nde tekstil endüstrisinde bir darboğaz giderildiğinde, inovasyon bir sonraki aşamaya kaymış ve yeni bir kısıt ortaya çıkmıştır (örneğin, dokuma hızlandığında iplik üretimi darboğaz olmuştur). Yazılım mühendisliğinde de assembly'den yüksek seviyeli dillere geçiş, kod yazma hızını artırmış ve daha büyük kod tabanlarına ölçeklenmeyi sağlamıştır. Ancak bu gelişmeler, mühendisliğin temel becerisi olan kodu anlama, inceleme ve entegre etme yeteneğini ortadan kaldırmamıştır. Makale, artık son darboğazın, insan kapasitesinin bu hızla başa çıkma yeteneği olduğunu öne sürüyor.
Yapay zeka destekli kod üretim hızının artması, yazılım geliştirme süreçlerinde kod inceleme ve entegrasyonu yeni bir darboğaz haline getirerek mühendislerin kendi kod tabanlarını takip etmesini zorlaştırıyor.