Temel Ürün İşleri İçin Yapay Zekaya Güvenmeden Önce Bunu Okuyun
Bir demo, üretim (production) sisteminden farklı çalışır. Birçok yapay zeka aracı demolar konusunda mükemmeldir. Bu ikisini birbirine karıştıran kurucular, genellikle hızlı prototipler oluşturur ancak daha sonra yavaş yeniden inşa süreçleriyle karşı karşıya kalırlar.
Yapay zeka ile kodlama kullanımı artıyor. Şirketlerin %78'inden fazlası temel iş fonksiyonlarında yapay zeka kullanıyor. Küçük girişimlerde bu oran %60'ı aşıyor.
Ancak, kaliteli veriler riskleri ortaya koyuyor. CodeRabbit'ten yapılan bir araştırma, yapay zeka tarafından yazılan kodların insan koduna kıyasla 1,75 kat daha fazla mantık hatası içerdiğini buldu. Güvenlik açıkları ise 2,74 kat daha yüksekti. Bazı çalışmalar, yapay zeka tarafından üretilen Java kodlarının güvenlik kıstaslarını (benchmarks) %70'in üzerinde bir oranla geçemediğini gösteriyor.
Sorun yapısal. Belirsiz bir istem (prompt) kullandığınızda, yapay zeka mimariyi ve kodu aynı anda icat eder. Bu yanlış bir sıralamadır.
Spec-Driven Development (SDD) bunu çözer. Önce sistem kurallarını tanımlarsınız. Herhangi bir kod yazılmadan önce API yapılarını, veritabanı şemalarını ve sınırları belirlersiniz. Ardından, bu kurallara uygun şekilde inşa etmek için yapay zekayı kullanırsınız.
Bu yaklaşım işe yarar çünkü yapay zeka tahmin yürütmek yerine kısıtlamalarla çalışır.
Üretime hazır olma (production readiness) bir eklenti değildir. Mimarinizin bir parçasıdır. Bir backend ile birlikte üretilen bir frontend yararlı bir araçtır; ancak bir üretim sistemi değildir. Gerçek bir sistem şunlara ihtiyaç duyar:
- Konteynerize edilmiş dağıtım (Containerized deployment)
- Kod olarak altyapı (Infrastructure-as-code)
- Orkestrasyon (Orchestration)
- Sağlık kontrolleri (Health checks)
- CI/CD boru hatları (pipelines)
- Test kapsamı (Test coverage)
- Gözlemlenebilirlik (Observability)
Üretim için yapay zeka araçlarını değerlendirirken şu beş soruyu sorun:
- Araç, kod yazmadan önce ne yapar? Eğer hiçbir şey yapmıyorsa, mimari borç (architectural debt) oluşturuyorsunuz demektir.
- Çıktıda kod dışında neler var? Altyapı ve testler birer sonradan akla gelen düşünce değil, çıktının bir parçası olmalıdır.
- Kararları inceleyebilir misiniz? Bir kara kutuyu (black box) yönetmek zorunda kalmamak için yapay zekanın nasıl çalıştığını görmeniz gerekir.
- Sistem hataları nasıl yönetiyor? Hata yönetimi ve uyarı sistemleri (alerting) yerleşik olmalıdır.
- Kodunuzu taşıyabilir misiniz? Tescilli (proprietary) bir platforma bağlı kod bir varlık değil, bir bağımlılıktır.
Demo çıktısına bakmayı bırakın. Demo oluşturulmadan önce gerçekleşen yapılandırılmış düşünce biçimine bakın.
En iyi ekipler mimariyi atlamaz. Mimarinin daha hızlı yapılması için daha iyi araçlar kullanırlar. Yapay zekayı mühendislik yargısının yerini alması için değil, bu yargıyı uygulamak için kullanırlar.
Kaynak: https://dev.to/8080_ai/before-you-trust-ai-with-core-product-work-read-this-2go3