Yazılım Borçları Değişti: AI'nın Yarattığı Zihinsel Boşluklar ve Geliştiricilerin Unuttuğu Kodlar

Yazılım Borçları Değişti: AI'nın Yarattığı Zihinsel Boşluklar ve Geliştiricilerin Unuttuğu Kodlar

Geçtiğimiz on yılda yazılım dünyasında en çok konuşulan kavramlardan biri ‘teknik borç’tu. Kodun karmaşık, okunaksız, sürdürülemez hale gelmesi nedeniyle ortaya çıkan bu borç, genellikle ‘biraz daha hızlı yazalım, sonra düzelteceğiz’ mantığıyla birikirdi. Ama artık bu borç, kodun içinde değil, geliştiricilerin zihinlerinde birikiyor. Yapay zekânın gelişimi, özellikle üretken (generative) ve karar veren (agentic) AI’ların yaygınlaşmasıyla, yazılım geliştirme sürecindeki temel sorunun adını değiştirdi: artık teknik borç değil, ‘zihinsel borç’ (cognitive debt) öne çıkıyor.

Zihinsel Borç Nedir? Teknik Borçtan Nasıl Farklı?

Teknik borç, bir kod bloğunun yetersiz yorumlanabilirliği, kötü yapılandırılmış fonksiyonlar ya da eski kütüphanelerle bağlı kalma gibi teknik eksikliklerden kaynaklanır. Bu borç, bir geliştirici kodu okuduğunda ‘bu ne yapıyor?’ diye sorar. Zihinsel borç ise, geliştiricinin ‘ben bunu neden yazdım?’ diye sormaya başlamasıyla başlar. AI araçları, bir satır kodu birkaç saniyede üretiyor, ancak bu kodun arkasındaki mantık, tasarım kararı ya da işlevsel niyet, insan beyninde hiç kalmıyor. Sonuç? Bir sistem, teknik olarak ‘temiz’ olabilir ama zihinsel olarak tamamen boşaltılmış bir karanlıkta duruyor.

Örneğin, bir geliştirici, bir AI aracının ürettiği bir API entegrasyonunu kabul ediyor. Kod çalışıyorsa, sorun yokmuş gibi görünüyor. Ama üç ay sonra, bu entegrasyonu değiştirmek gerekiyor. Geliştirici, kodu okuyor ama neyi nasıl değiştirmesi gerektiğini anlamıyor. Çünkü AI, ‘neden’ bu yapıyı seçtiğini açıklamadı. Orijinal tasarımcı, bir hafta önce işten ayrıldı. Kimse, bu kodun neden bu şekilde yazıldığını hatırlamıyor. İşte burada zihinsel borç doğuyor: bilgi, insan beyninden kaybolmuş; sadece kod kalıyor.

AI’lar Neden Zihinsel Borcu Artırıyor?

Üretken AI’lar, geliştiricilere ‘hız’ vaat ediyor. ‘Yazma, test et, deploy et’ süreci dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Ama bu hız, derinlikten ödün veriyor. Geliştiriciler artık kodu yazmak yerine, AI çıktısını ‘onaylamak’la meşgul. Karar veren AI sistemleri ise, daha da ileri gidiyor: kendileri bir dizi görevi otomatik olarak planlıyor, kod üretiyor, hatta test senaryolarını oluşturuyor. Sonuç? Geliştiriciler, sistemdeki her satırın nedenini bilmek yerine, ‘çalışıyor mu?’ sorusuna odaklanıyor.

Bu durum, özellikle büyük ekiplerde kritik bir soruna yol açıyor: bilgi dağılımı. Bir zamanlar, bir yazılım sistemi, bir takımın ortak zihin haritasıydı. Herkes, sistemin nasıl çalıştığını, neden bu şekilde yapılandırıldığını biliyordu. Şimdi ise, sistem, AI tarafından oluşturulan bir ‘siyah kutu’ haline geldi. Kimse tam olarak anlamıyor, ama herkes ona güveniyor. Bu güven, aslında bir korkudan kaynaklanıyor: ‘Eğer değiştirmek zorunda kalırsam, ne yapacağım?’

Endüstrideki Gerçek Etkiler: Kim Kimi Korkutuyor?

Bu dönüşüm, yalnızca teknik bir sorun değil, kültürel bir kriz. Birçok şirket, AI kod üretimiyle maliyetleri düşürdüğünü düşünüyor. Ama bir araştırma, 2025’teki bir yazılım projesinde, AI tarafından üretilen kodun bakım maliyetinin, insan yazdığı kodun iki katına çıktığını gösterdi. Neden? Çünkü geliştiriciler, kodu anlamak için harcadıkları saatler, kodu yazmak için harcadıkları saatlerden daha fazlaydı.

Bu durum, ‘yazılım mimarisi’ kavramını da sorgulamaya zorluyor. Mimarlık, bir yapıyı anlayıp, ona uygun bir plan yapmaktır. Ama şimdi, mimarlar, AI’nın oluşturduğu bir binanın içini inceleyerek, ‘bu duvar neden burada?’ diye soruyor. Yanıt yok. Çünkü mimar, binayı yapmamış; bir robot yapmış.

Gelecek İçin Bir Çözüm: Zihinsel Borcu Yönetmek

Çözüm, AI’ları reddetmek değil, onları daha akıllıca entegre etmek. İşte bazı öneriler:

• AI çıktısı her zaman insan yorumuyla eşlik edilmeli: Her kod parçası, bir ‘neden’ açıklamasıyla birlikte kaydedilmeli. Bu açıklama, kodun yanında, versiyon kontrol sisteminde saklanmalı.
• ‘Kod anlatımı’ zorunlu olmalı: Geliştiriciler, AI tarafından üretilen kodu onaylamadan önce, 30 saniyede ‘bu kod ne yapıyor?’ diye açıklayabilmeli. Bu, zihinsel bağlantıyı korur.
• Yazılım ekipleri, ‘bilgi aktarımı’ için zaman ayırmalı: Haftada bir, AI üretimiyle ilgili ‘nedenler toplantısı’ yapılmalı. Kim neyi yaptı, neden yaptı, neyi değiştirdi — bunlar kayıt altına alınmalı.
• AI’lar, sadece kod üretmeyip, ‘anlatma’ yeteneği kazanmalı: Gelecekteki AI’lar, ‘bu fonksiyon, kullanıcı kimliğini doğrulamak için tasarlandı, çünkü GDPR gerekliliklerine uyum sağlamak istiyoruz’ gibi açıklamalarla çıktı üretmeli.

Zihinsel borç, bir teknik sorun değil, bir insan sorunudur. AI, bize daha fazla zaman veriyor ama daha az anlam veriyor. Eğer bu dengede bir değişiklik olmazsa, geleceğin en büyük yazılım projeleri, teknik olarak mükemmel ama zihinsel olarak boş birer karanlık kule olacak. Geliştiriciler, kodu okuyamayacak; sadece ‘çalışıyor mu?’ diye sormayı öğrenecekler. Ve o zaman, teknik borçtan çok daha tehlikeli bir şey ortaya çıkacak: bilgisizlik borçları.