Herkes yapay zekanın genç mühendisleri ortadan kaldıracağını sandı; biz ise daha fazlasını işe alıyoruz.

Teknoloji sektöründeki en yaygın yanılgılardan biri, yapay zekanın (AI) genç mühendislerin gereksiz hale geldiği yönünde. Bu mantık ilk bakışta makul görünüyor: Yapay zaka kod yazabiliyorsa, insanları daha fazla kod yazmaları için işe almanın ne anlamı var? Genç mühendisler her zaman iş başında öğrenmiş; hata düzeltmiş ve küçük özellikler üretmiş, sonunda gerçek bir muhakeme yeteneği kazanmışlardır. Kodlayan ajanlar artık bu çalışmaların büyük kısmını üstlenebiliyken, şirketler kariyer merdiveninin en alt basamaklarını kesebileceklerini düşünüyor. Ancak Snowflake tam tersi bir bahise giriyor: Şirketin güncel işe alımlarının %70–%80’ini genç mühendisler oluşturuyor.

Snowflake, Goldman Sachs, Hyatt, Kraft Heinz ve United Rentals gibi binlerce organizasyona veri, uygulama ve yapay zekalarını inşa etmelerinde ve bundan yararlanmalarında yardımcı olan bir veri ve yapay zeka platformudur. Güvenilirlik ve performansın kritik olduğu küresel işletmelerin güvendiği altyapıyı kuruyor ve yönetiyoruz; bu nedenle o sorumlulukları bir genç mühendise ya da kodlayan ajana verip sırtını dayanamayız.

Kod yazmak artık kıt beceri değil

Kariyerimin büyük kısmını ham uygulama hızının ödüllendirildiği ortamlarda geçirdim. Google ve YouTube’da, ardından kendi girişimim Neeva’da öne çıkan mühendisler; kafalarında çok bağlam taşıyabilen, çözümleri hızlıca tespit edebilen ve herkesten daha hızlı kod üreten kişilerdi. Derin sistem muhakemesi hâlâ önemini koruyor ancak hız artık darboğaz değil.

Kodlayan ajanların çalışanları önemli ölçüde üretkenleştirdiğini kendi gözümle gördüm: Snowflake mühendislerinin %95’i kodlayan ajanları haftalık olarak kullanıyor ve günlük kullanım oranını %100’e yaklaştırmaya çalışıyoruz. Takımlarıma sık sık kodlayan ajanların Slack ve Gmail gibi olduğunu söylüyorum. “Ben Slack’i sadece haftada bir kez kullanıyorum” demeye razı olmayacağınızı, aynı şeyin kodlayan ajanlar için de geçerli olması gerektiğini düşünüyorum; günlük mühendislik çalışmalarının ayrılmaz bir parçası haline gelmeliler.

Muhakeme ve yön belirleme yeni kriterler oldu

Kodlayan ajanların yaygınlaşmasıyla, kıt olan beceri artık kod yazmak değil; neyin inşa edilmesi gerektiğini bilmek, problemi parçalamak, bir ajanın uygulayabileceği bir plan oluşturmak, ajanın güvenle yanlış olduğunda bunu yakalamak ve uygulamayı müşteri sorunuyla ilişkilendirmek. İşte bu yüzden 10 kat mühendis, yapay zeka araçlarını benimsemesiyle otomatik olarak 100 kat mühendis haline gelmiyor. Tüm seviyelerdeki mühendisler çalışma biçimlerini yeniden düşünmek zorunda.

Kodlayan ajanlar Slack ve Gmail gibidir; haftada bir kez kullanmaya razı olmayacağınızı, aynı şekilde kodlayan ajanların da günlük mühendislik çalışmalarının ayrılmaz parçası olmasını beklemeniz gerektiğini düşünüyorum.

Snowflake Yöneticisi

Bu durum üst düzey mühendisler için derin sistem bilgisini yapay zeka-native çalışma biçimleriyle birleştirmeyi; mühendislik yöneticileri için ise iyi performansın artık en fazla kodu yazmak değil, teknik yönü belirlemek ve takımların probleleri parçalamalarına yardımcı olmak anlamına gelmesini gerektiriyor. Genç mühendisler burada bazen bir avantaj sağlıyor çünkü bu becerileri ilk günden itibaren ediniyorlar; ancak deneyimli mühendisler, araçlarla birleştirildiğinde değeri giderek artan bir muhakeme getiriyor.