Yazılım geliştirmede 'zanaatkar kod' kavramı, yani tek kaynaklı, küçük partiler halinde üretilen ve taahhüt geçmişiyle izlenebilen kod fikri, yapay zeka araçlarının yükselişiyle daha da anlam kazanıyor. Yazar, proje yöneticilerinin yapay zeka ile oluşturulan ekranlara olan hevesini gözlemleyerek, bir zamanlar göz ardı edilebilecek bu durumun ciddiyetini vurguluyor. Makale, geçmişteki no-code araçlarının mühendisler için nasıl bir "hile" gibi hissettirdiğini ve satıcı bağımlılığı, entegrasyon sorunları gibi ek karmaşıklıklar yarattığını hatırlatıyor. No-code araçları, mühendisleri devre dışı bırakarak iş süreçlerini otomatize etme vaadiyle cazip gelse de, kodun temel motorunu değiştirmeye çalıştıkları için felsefi olarak tatmin edici bulunmuyordu. Yapay zeka ise bu noktada farklılaşıyor. Temel fark, yapay zekanın gerçek kod üretmesi ve bu kodun mühendisler tarafından incelenebilir olması. Bu durum, mühendisler arasında daha geniş bir benimseme sağlıyor. Yazar, yapay zeka kullanımını bir sınavda kopya çekmeye benzetse de, no-code araçlarına kıyasla daha az kötü hissettirdiğini belirtiyor. Yapay zekanın en büyük faydalarının, mühendislerin zaten nasıl yazılacağını bildiği tekrar eden görevlerde ortaya çıktığını ifade ediyor. Özellikle, şablon kod (boilerplate), fonksiyonların otomatik tamamlanması ve zaten anlaşılan mantığın uygulanması gibi alanlarda yapay zeka büyük zaman tasarrufu sağlıyor. Yeni bir React bileşeni, Django View veya D3 grafiği gibi daha önce yapılmış işlerin iskeletini oluşturmada yapay zeka son derece etkili. Ancak yazar, karmaşık veya bilinmeyen görevler için "ajanik" kodlamanın (yani yapay zekanın kendi başına karmaşık sorunları çözmeye çalışması) faydasını sınırlı buluyor ve gerçek faydanın sadece basit görevlerde görüldüğünü vurguluyor.
Yapay zeka, yazılım mühendislerinin bildiği tekrar eden görevlerde büyük verimlilik sağlarken, karmaşık ve bilinmeyen sorunların çözümünde henüz sınırlı kalmaktadır.