Yapay Zekâ
Paylaş:
Bu bölümdeki sorular, ana soru bölümü tamamlandıktan sonra ankete devam etmeye karar verenler tarafından yanıtlandı.
Geliştirici Ekosistemi Anketi'nde ilk kez YZ hakkında soru sorduğumuz için bu bölüm, önceki yıllarla karşılaştırma sunmuyor.
Genel olarak geliştiriciler, YZ ile ilgili hızlı gelişmeler konusunda oldukça iyimser görünüyor ve YZ'nin yeteneklerini çalışmalarında aktif olarak kullanıyor.
Paylaş:

Maria Khalusova
Teknik Personel Üyesi, Hugging Face
Genel olarak geliştirici topluluğunun, YZ tabanlı araçları yazılım geliştirmek için kullanma konusunda hevesli olduğunu görmek cesaret verici. Aynı zamanda hem güvenlikle ilgili hem de etik kaygıların olduğunu kabul etmek gerekiyor. Bu, toplumun bu teknolojilerle ilgili mevcut sınırlamalar ve potansiyel tehlikeler konusundaki farkındalığının da bir göstergesi. Bu endişeleri gidermenin anahtarı ise YZ sistemler kullanıma sunulurken sistemin işleyiş şekli hakkında daha fazla şeffaflık sağlanmasıdır. Tamamen açık YZ modelleri ve tüm sistemler, potansiyel sorunların belirlenmesine yardımcı olan ve bu sistemlerdeki sürekli iyileştirmelere katkıda bulunan topluluk incelemesine de olanak tanır. Sonuçta bu etkileşim, YZ tabanlı araçları hem daha kullanışlı hem de daha güvenilir hâle getirecektir.
%84
üretken YZ araçlarına aşina geliştiricilerin oranı.
İlginç bir şekilde, geliştiriciler YZ metin üretme araçlarına kod yazma araçlarına kıyasla daha aşinadır; bunun nedeni, ChatGPT'nin popülerliği ve erişilebilirliği olabilir.
%84
üretken YZ araçlarına aşina geliştiricilerin oranı.

Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Yalnızca birkaç yıl içinde YZ tabanlı kod oluşturma araçları ilginç bir araştırma konusu olmaktan çıkıp birçok geliştiricinin araç kutusunun önemli bir parçası hâline geldi. Bu gelişmenin ne yönde ilerlediğini görmek için bu trendi yakından izlemeye devam edeceğiz.
*Bu soru yalnızca önceki soruda "Yok" seçeneğini belirleyen geliştiricilere gösterildi.
Tüm katılımcılardan yalnızca %1,6'sı üretken YZ araçlarını hiç duymamış ve üretken YZ araçlarına henüz aşina olmayanların yarısından azı yakın gelecekte kendini aşina hâle getirmeyi planlıyor.
Güvenlik endişeleri, üretken YZ araçlarının benimsenmesinin önünde en sık bahsedilen engel.

Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Çözümlerin çoğu hâlâ verilerin buluta gönderilmesini gerektirdiği için güvenlik riski doğuyor, ancak pazar, yerel ve şirket içi çözümlerle ihtiyaçları karşılayabiliyor.
Katılıyorum | Ne katılıyorum ne de katılmıyorum | Katılmıyorum | |
---|---|---|---|
%59 | %30 | %11 | Üretken YZ hizmetlerini kullanmayla ilgili güvenlik kaygılarım var |
%53 | %30 | %16 | İş görevleri için bulut tabanlı üretken YZ hizmetleri kullanmaya hazırım |
%42 | %33 | %25 | Üretken YZ hizmetlerini kullanmayla ilgili etik kaygılarım var |
%40 | %40 | %20 | Yerel veya çevrimdışı YZ araçlarının, bulut tabanlı çözümlerin kalitesine ve performansına erişme ihtimali düşük |
%28 | %35 | %37 | Şirketimin politikası, bulut tabanlı YZ araçlarının kullanımını kısıtlıyor |
%19 | %37 | %43 | YGZ'nin (yapay genel zekâ) insanlara düşman olacağından endişeleniyorum |
Katılımcılarımız genel olarak YGZ (yapay genel zekâ) hakkında olumlu görüşe sahip görünüyor. Beşte birinden azı YGZ'nin insanlara düşman olacağından endişe ediyor. Ancak 10 katılımcıdan 6'sının YZ kullanımına dair güvenlik endişeleri var.

Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Büyük dil modelleri; eğitim veri kümelerinin kaynağı, açık kaynak kodunun adil kullanımı ve benzer konularda henüz ele alınmamış birçok etik sorunu beraberinde getirdi.
Katılıyorum | Ne katılıyorum ne de katılmıyorum | Katılmıyorum | |
---|---|---|---|
%60 | %30 | %10 | YZ kodlama araçları yazılım geliştirme işleri pazarını kökten değiştirecek |
%51 | %33 | %16 | YZ kodlamanın benimsenmesi profesyonel yazılım geliştiricilere olan talebi artıracak |
%51 | %29 | %20 | Belirli sektörler YZ kodlamayı asla benimsemeyecek |
%49 | %37 | %15 | İşverenler tüm yazılım geliştiricilerin YZ kodlama araçlarına yetkin olmasını bekleyecek |
%33 | %34 | %33 | Kodların büyük bir kısmı sorgu mühendisliğine dönüşecek |
%13 | %27 | %61 | Kodlar artık geliştiriciler yerine tamamen YZ tarafından yazılacak |
5 katılımcıdan 3'ü YZ kodlama araçlarının yazılım geliştirme iş piyasasını kökten değiştireceğine inanıyor, bununla birlikte yalnızca %13'ü YZ'nin geliştiricilerin yerine tamamen kod yazacağından emin. Ancak, yaklaşık üçte biri yazılım mühendisliğinin komut yazma mühendisliğine dönüşeceğine inanıyor.
Genel olarak oldukça iyimser bir yaklaşıma sahip geliştiriciler, YZ'nin kendi yerlerini tamamen alacak bir araç değil, kod yazmalarına yardımcı olacak yeni bir ek araç olacağına inanıyor.
Bulut tabanlı hizmetler
Yerel veya çevrimdışı çözümler
Sizin veya kuruluşunuzun yönettiği bulut tabanlı çözümler
Diğer
Bilmiyorum
Geliştiricilerin büyük bir kısmı, güçlü üretken YZ bulut tabanlı çözümleri (bulut tabanlı hizmetler veya katılımcının kuruluşu tarafından yönetilen çözümler) kullanıyor.

Svetlana Zemlyanskaya
IDE Yardımında Makine Öğrenimi Ekip Lideri, JetBrains
Yerel ve şirket içi çözümler ortaya çıkmaya başladı bile, ancak nihai kalite genellikle bulut tabanlı çözümlerden daha kötü. Kalite genel olarak artarken, yerel ve bulut tabanlı çözümler arasındaki uçurum muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl boyunca kapatılamayacak.
Kullanıyorum | Denedim ancak şu anda kullanmıyorum | Kullanmıyorum | |
---|---|---|---|
%77 | %20 | %3 | ChatGPT |
%46 | %33 | %21 | GitHub Copilot |
%26 | %50 | %25 | Midjourney |
%26 | %15 | %59 | Visual Studio IntelliCode |
%21 | %42 | %37 | OpenAI DALL-E |
%17 | %21 | %62 | Dream Studio (Stable Diffusion) |
%9 | %20 | %71 | Tabnine |
%7 | %11 | %81 | Pictory |
%7 | %17 | %76 | Synthesia |
%5 | %9 | %85 | Amazon CodeWhisperer |
%4 | %7 | %89 | CopyAI |
%4 | %8 | %88 | AIVA |
%4 | %10 | %86 | Soundraw |
%4 | %7 | %88 | Boomy |
%3 | %5 | %91 | Codeium |
%3 | %11 | %85 | Kite |
%2 | %7 | %90 | Jasper |
%2 | %6 | %92 | Replit Ghostwriter |
%1 | %3 | %96 | Sourcegraph Cody |
%1 | %3 | %96 | Atlassian Intelligence |
Geliştiriciler, genel YZ metin üretme araçlarını, özel YZ kod yazma araçlarından daha sık kullanıyor. Ancak ChatGPT gibi en yeni YZ metin üretme araçları da kod yazma yeteneğine sahip olduğundan, geliştiriciler bu araçları kod yazmak için kullanıyor olabilir. Yukarıda belirtilen özel araçlar ilgi çekiyor gibi görünüyor, ancak bunun nedeni ister iş akışlarıyla hatalı entegrasyon, ister genel yaklaşımlar olsun, şu anda çok az geliştirici bunlara bağlı kalıyor.
Çok sık | Zaman zaman | Nadiren | Asla | |
---|---|---|---|---|
%26 | %33 | %17 | %24 | Yazılım geliştirme hakkında doğal dillerde genel sorular sorma |
%24 | %37 | %24 | %15 | Kod oluşturma |
%19 | %26 | %22 | %33 | Kod yorumları veya kod belgeleri oluşturma |
%18 | %26 | %21 | %36 | Hataları açıklama ve bunlar için düzeltmeler sunma |
%14 | %27 | %22 | %37 | Kod açıklama |
%12 | %21 | %24 | %42 | Test oluşturma |
%11 | %21 | %19 | %48 | Kod parçaları için doğal dilde sorgu arama |
%9 | %17 | %21 | %53 | Kod incelemesi yürütme |
%9 | %16 | %19 | %55 | Yeni düzeltmeleri daha hızlı anlamak için son kod değişikliklerini özetleme |
%9 | %20 | %23 | %47 | Kodu yeniden biçimlendirme |
%9 | %17 | %20 | %54 | Doğal dilde açıklamalarla CLI komutları oluşturma |
%6 | %12 | %20 | %62 | Kayıt mesajları oluşturma |
The most common way for developers to use an AI assistant is to ask general questions about software development using natural language.
Düzenli olarak | Zaman zaman | Asla | |
---|---|---|---|
%35 | %47 | %18 | Yeni bilgiler edinmek |
%26 | %44 | %29 | Beyin fırtınası yapmak ve fikirleri değerlendirmek |
%24 | %42 | %34 | İçeriği özetlemek |
%23 | %35 | %42 | İçerikleri gözden geçirmek (ör. yazım ve dil bilgisi hatalarını düzeltmek) |
%21 | %34 | %45 | İstenen stilde içeriği yeniden yazmak (ör. daha dostça veya şirketinizin marka üslubuyla daha tutarlı bir stil) |
%21 | %36 | %44 | Metinleri çevirmek |
%20 | %39 | %40 | Kod ile doğrudan ilgili olmayan içerikler (web siteleri, sürüm notları, tweet'ler vb.) oluşturmak |
%11 | %21 | %69 | Uygunsuz dil kullanımını önlemek |
YZ araçları popüler öğrenme yardımı ve beyin fırtınası yürütme arkadaşlarıdır. İçeriği özetlemek ve düzeltmek için de kullanışlıdır. Kod dışı içerik üretme konusunda, katılımcılarımızın yalnızca %20'si YZ araçlarını bu amaçla düzenli olarak kullanıyor.
*Her bir aktiviteyi, en fazla zaman alan üç aktiviteden biri olarak seçen katılımcıların payları.
Kod yazmak, en fazla zaman alan aktivite olarak en üst sıralarda yer alsa da katılımcılarımız için aynı zamanda en keyifli aktivite (aşağıdaki tabloya bakın). Zamanınızın çoğunu keyif aldığınız bir şeyi yaparak geçirmek mutluluğun tarifi değil mi?
Eğlenceli | Ne eğlenceli ne de can sıkıcı | Can sıkıcı | |
---|---|---|---|
%82 | %14 | %3 | Kod yazma |
%51 | %36 | %14 | Kodu anlama |
%45 | %36 | %18 | Yeniden biçimlendirme |
%40 | %49 | %11 | İnternet aramaları |
%35 | %50 | %15 | Kod yorumları veya kod belgeleri yazma |
%34 | %43 | %24 | Hata ayıklama |
%33 | %49 | %18 | Kod incelemeleri yürütme |
%31 | %55 | %14 | CLI'da işlem gerçekleştirme |
%29 | %55 | %16 | Son kod değişikliklerini anlama |
%27 | %45 | %28 | Test yazma |
%27 | %59 | %14 | Kayıt mesajları yazma |
%22 | %56 | %23 | Kod veri tabanında kod parçaları arama |
Kod yazmak bir geliştiricinin en keyifli aktivitesi ise bunu YZ araçlarına delege hazır olmamaları da gayet doğal!
Basit | Ne basit ne de zor | Zor | |
---|---|---|---|
%54 | %38 | %8 | Kayıt mesajları yazma |
%54 | %39 | %8 | İnternet aramaları |
%46 | %43 | %11 | Kod yorumları veya kod belgeleri yazma |
%40 | %48 | %11 | Kod yazma |
%36 | %49 | %14 | Kod veri tabanında kod parçaları arama |
%36 | %53 | %11 | CLI'da işlem gerçekleştirme |
%26 | %58 | %16 | Son kod değişikliklerini anlama |
%25 | %51 | %25 | Test yazma |
%25 | %56 | %19 | Kod incelemeleri yürütme |
%24 | %54 | %22 | Kodu anlama |
%23 | %51 | %26 | Yeniden biçimlendirme |
%22 | %51 | %27 | Hata ayıklama |
Bir YZ asistanının performansının insana benzer olduğu ideal bir dünyada, aşağıdaki aktiviteleri bir YZ asistanına delege etme olasılığınız nedir?
Delege ederdim | Henüz emin değilim | Kendim yapmaya devam ederdim | |
---|---|---|---|
%56 | %23 | %21 | Kod yorumları veya kod belgeleri yazma |
%56 | %26 | %18 | Test yazma |
%55 | %26 | %19 | Kod veri tabanında kod parçaları arama |
%50 | %23 | %27 | Kayıt mesajları yazma |
%46 | %23 | %31 | İnternet aramaları |
%35 | %34 | %31 | CLI'da işlem gerçekleştirme |
%34 | %31 | %35 | Kod incelemeleri yürütme |
%34 | %31 | %35 | Yeniden biçimlendirme |
%31 | %28 | %41 | Son kod değişikliklerini anlama |
%30 | %30 | %40 | Hata ayıklama |
%23 | %26 | %51 | Kodu anlama |
%17 | %28 | %54 | Kod yazma |
YZ asistanları en yaygın olarak geliştiricilerin doküman yazma, kod yorumları, mesaj gönderme ve arama gibi rutin görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olmak için kullanılır. Ancak geliştiriciler, kodu ve son kod değişikliklerini anlama, hata ayıklama ve kod yazma dâhil olmak üzere kendi kodlamalarını yapmayı tercih ediyor. Bununla birlikte, yanıt verenlerin %79'u kod yazmanın en fazla zaman alan etkinlik olduğunu belirtti.
Kaliteli kod yazmak zor bir iştir ve üretken YZ kodlama araçları, bu işin daha az zamanda tamamlanabileceğine dair bazı kanıtlar ortaya koyuyor. Ankete katılan geliştiricilerin yaklaşık üçte biri kodlama görevlerini bu araçlara devretme konusunda kararsız olsa da bu, işi tamamen devretmek yerine görevleri iş birliği içinde tamamlamak için araçlardan yararlanmayacakları anlamına gelmiyor.
JetBrains AI Assistant
AI Assistant, yazılım geliştirme için yapay zekâ destekli özellikler sağlar. JetBrains AI hizmeti, IDE kullanıcılarını şeffaf bir şekilde farklı büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlar. AI Assistant bağlama duyarlıdır ve geliştiricilerin görevlerini daha hızlı tamamlamalarına yardımcı olarak üretkenliği artırır.
Zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz!
Raporumuzu faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Bu raporu arkadaşlarınızla ve meslektaşlarınızla paylaşın.
Herhangi bir soru ya da öneriniz varsa lütfen bizimle surveys@jetbrains.com adresinden iletişime geçin.