Yeni nesil geliştirici üretkenliği – O’Reilly

Düşük kodlu ve kodsuz araçlarla ilgili önceki anketimizi devam ettirmek için, GitHub Copilot ve ChatGPT dahil, sadece bunlarla sınırı olan olmamak suretiyle, bilhassa yazılım geliştiricilere yönelik araçlar hakkında başka bir kısa anket hayata geçirmeye karar verdik. Her türden “geliştirici etkinleştirme” araçlarının işyerini iyi mi değiştirdiğiyle ilgileniyoruz. 1. anketimiz, bu araçların üretkenliği artırmasına karşın maliyetlerinin de bulunduğunu gösterdi. Geliştiricilerin bu araçları kullanımı için hem becerilerinin artırılması hem de tekrardan eğitilmesi sorunlardır.

Cevap veren yazılım geliştirme ekiplerinin müesseselerinin karşılaşmış olduğu en büyük zorluğun üretkenlik bulunduğunu söylemesini ve öteki bir %19’luk kesim de pazara sürüm süresi ve devreye alma hızının en büyük zorluklar bulunduğunu söylemesini fazlaca azca ustalaşmış yazılım geliştiricisi şaşırtıcı bulacaktır. Bu iki yanıt nerede ise aynıdır: pazara sunma süresinin kısaltılması, üretkenliğin artırılmasını gerektirir ve konuşlandırma hızının iyileştirilmesi, üretkenlikte bir artıştır. Beraber, bu iki yanıt cevap verenlerin %48’ini temsil ediyordu, bu da yarısından birazcık daha azdı.

İK sorunları ikinci en mühim zorluktu, sadece aciliyetleri de yok. Cevap verenlerin %12’si iş tatmininin en büyük güçlük bulunduğunu bildirdi; %11’i işe alınacak iyi iş adayları olmadığını söylemiş oldu; ve %10’u çalışanların elde tutulmasının en büyük problem bulunduğunu söylemiş oldu. Bu üç güçlük toplam %33, kısaca cevap verenlerin yalnızca üçte biri.

Kitlesel işten çıkarmaların olduğu bu zamanda işe alma ve elde tutmanın hala zorluklar bulunduğunun farkına varmak yüreklendirici, sadece bu konuların üretkenlikten daha azca mühim bulunduğunun farkına varmak da mühim.

Fakat aslolan sorun, bizim keşfetmek istediğimiz sorun, zorlukların kendisi değil; organizasyonların onlarla tanışmak için yaptıklarıdır. Cevap verenlerin şaşırtıcı derecede büyük bir yüzdesi (%28) daha üretken olmak için herhangi bir değişim yapmıyor. Sadece %20’si işe alım ve beceri geliştirme süreçlerini değiştiriyor, %15’i yeni geliştiricileri işe alıyor ve %13’ü self servis mühendislik platformlarını kullanıyor.

Yeni araçlarla çalışan geliştiriciler için en büyük mücadelenin eğitim (%34) bulunduğunu bulduk ve öteki bir %12’lik kısım en büyük mücadelenin “kullanım kolaylığı” bulunduğunu söylemiş oldu. Beraber, bu, cevap verenlerin neredeyse yarısına (%46) denk geliyor. Bu bir sürprizdi, şundan dolayı bu araçların çoğunun düşük kodlu yada sıfır kodlu olması gerekiyordu. Bilhassa GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer ve öteki kod oluşturucular şeklinde araçları düşünüyoruz, sadece neredeyse tüm üretkenlik araçları yaşamı kolaylaştırdığını iddia ediyor. En azından ilk başta, bu açıkça doğru değil. Bir öğrenme eğrisi var ve tahmin ettiğimizden daha dik görünüyor. Ek olarak, ankete katılanların %13’ünün araçların “geliştiricilerin karşılaşmış olduğu sorunları etkili bir halde çözmediğini” söylemesi de dikkate kıymet.

Cevap verenlerin yarısından fazlası (%51), müesseselerinin üretkenliği çoğaltmak için self servis dağıtım boru hatlarını kullandığını söylemiş oldu. Öteki bir %13’ü ise self servis boru hatlarını kullanırken verimlilikte bir artış görmediklerini söylemiş oldu. Bu yüzden, cevap verenlerin neredeyse üçte ikisi dağıtım için self servis boru hatlarını kullanıyor ve bir çok için boru hatları çalışıyor; bu da yeni projeleri üretime geçirmek için ihtiyaç duyulan ek yükü azaltıyor.

Son olarak, bilhassa GitHub Copilot, ChatGPT ve öteki AI tabanlı programlama araçlarının tesirini bilmek istedik. Iştirakçilerin üçte ikisi (%67) bu araçların müesseselerinde kullanılmadığını bildirdi. Bu tahminin, Copilot’un gerçek kullanımını düşürdüğünden şüpheleniyoruz. 2000’lerin başlarında, geniş çapta alıntılanan bir anket, CIO’ların neredeyse oybirliğiyle BT müesseselerinin açık kaynak kullanmadığını söylediğini bildirdi. Ne kadar azca şey biliyorlardı! Copilot, ChatGPT ve benzeri araçların gerçek kullanımının %33’ten fazlaca daha yüksek olması muhtemeldir. İşlerinde Copilot yada ChatGPT kullanmıyor olsalar bile birçok programcının bu araçları denediğinden yada kişisel projelerinde kullandığından eminiz.

Copilot ve ChatGPT’nin müesseselerinde kullanıldığını bildiren %33’e ne demeli? İlk olarak, bunların erken benimseyenler bulunduğunun farkına varın: Copilot yalnızca bir buçuk yıl ilkin piyasaya sürüldü ve ChatGPT bir yıldan kısa bir süre ilkin çıktı. Onların (ve benzer araçların) bu kısa sürede pazarın üçte birini ele geçirmesi kesinlikle mühim. Ek olarak, yeni bir programlama yöntemine bağlılık göstermenin -ve bu araçların yeni bir tür programlama değilse hiçbir şey olmadığını-, mesela bir ChatGPT hesabına kaydolmaktan fazlaca daha büyük bir değişim olması da önemlidir.

Cevap verenlerin %11’i müesseselerinin Copilot ve ChatGPT kullandığını ve araçların ilk olarak genç geliştiriciler için yararlı bulunduğunu söylemiş oldu; %13’ü bunların ilk olarak kıdemli geliştiriciler için yararlı bulunduğunu söylemiş oldu. Öteki bir %9’luk kesim ise araçların verimlilikte bir artış sağlamadığını söylemiş oldu. Minik ve kıdemli geliştiriciler arasındaki fark beklediğimizden daha yakın. Yaygın kanı, Copilot’un çözmeleri ihtiyaç duyulan problemi karmaşık bir data istemleri dizisinde daha iyi tanımlayabilen ve oluşturulan koddaki hataları hızla fark edebilen kıdemli programcılar için daha avantajlı olduğu yönündedir. Araştırmamız, kıdemli ve genç geliştiriciler arasındaki farkın nispeten minik bulunduğunu gösteriyor; sadece neredeyse kesinlikle Copilot’u değişik şekillerde kullanıyorlar. Kıdemsiz geliştiriciler, bunu Stack Overflow’ta çözümler arayarak yada çevrimiçi belgeler arayarak öğrenmek ve sorunları çözmek için daha azca vakit harcamak için kullanıyor. Kıdemli geliştiriciler, sistemleri tasarlamaya ve yapılandırmaya destek olmak ve hatta üretim kodu oluşturmak için kullanıyor.

Geliştirici üretkenliği bir problem mu? Elbet; daima öyledir. Çözümün bir kısmı geliştirilmiş araçlardır: self servis dağıtım, kod oluşturma araçları ve öteki yeni teknolojiler ve fikirler. Üretkenlik araçları ve bilhassa de Copilot şeklinde araçların halefleri, yazılım geliştirmeyi köktencilik yollarla tekrardan şekillendiriyor. Yazılım geliştiriciler bu araçlardan kıymet elde ediyor, sadece söylentilerin sizi aldatmasına izin vermeyin: bu kıymet parasız gelmez. Kimse ChatGPT ile oturup “Ayakkabı satmak için kurumsal bir uygulama oluştur” yazıp kıymetli bir şeyle oradan ayrılmayacak. Her birinin kendi öğrenme eğrisi vardır ve bu eğrinin ne kadar dik olabileceğini hafife almak kolaydır. Geliştirici verimlilik araçları geleceğin büyük bir parçası olacak; sadece bu araçlardan tam olarak yararlanmak için kuruluşların beceri geliştirme planları yapması gerekecektir.