Yazılım Kimin? AI Kod Üretiyor, Ancak Anlayan Kim?

2026 yılında bir yazılımcı, kod yazmak yerine AI’ya sormaya başlamıştır: ‘Bu satır neden var?’ Cevap: ‘Çünkü ben böyle yazdım.’ Peki, kimin kodu bu? Kimin sorumluluğu? Kimin anladığı?

AI Kod Üretiyor, Ancak Anlayan Kim?

Mews Developers’ın 19 Şubat 2026 tarihli iç raporuna göre, şirketin geliştiricilerinin %73’ü, ürettiği kodların en az bir kısmının AI tarafından oluşturulduğunu itiraf ediyor. Ancak bu rakamın altında gizli olan, daha korkutucu bir gerçek: sadece %29’u, bu kodun mantığını tam olarak anlıyor. Geri kalanı, ‘çalışıyor gibi görünüyor’ diyerek geçiştirmek zorunda kalıyor. Bu, yazılım dünyasında yeni bir ‘kod illüzyonu’ yaratıyor: işlevsel görünmesi, anlaşılmış olması demek değil.

‘Your’ kelimesinin Merriam-Webster’deki tanımı, ‘senin, seninle ilgili’ anlamına geliyor. Ancak bu basit zamir, AI ile kodlama dünyasında derin bir felsefi çatışmaya dönüşüyor. Kodun ‘senin’ mi, yoksa AI’nın mı? Eğer bir AI, bir fonksiyonu yazarsa ve bir geliştirici onu ‘senin’ olarak kabul edip deploy ederse, sorumluluk kimde? Dilbilimsel bir ‘your’ gibi, bu soru da bir sahne arkası gizliyor: kimin elinde kontrol?

Forbes: AI’ya Yükleme Yapmayan, Zayıf Liderlik Yapar

Forbes Teknoloji Konseyi üyesi Matthew Cloutier, 17 Şubat 2026 tarihli makalesinde şunu savunuyor: ‘AI mühendisleri yerine geçmez—ama zayıf teknik liderlik yapar.’ Bu ifade, sadece bir uyarı değil, bir teşhis. Mews’in iç verileriyle çakışan bu analiz, teknik liderlerin AI çıktılarını ‘doğrulama mekanizması’ yerine ‘otomatik tamamlayıcı’ olarak kullanmaya başladığını gösteriyor. Sonuç? Kod tabanında ‘kötü alışkanlıklar’ çoğalıyor: yorum eksikliği, test yokluğu, sürüm kontrolü ihlali.

Bu durumda, AI yalnızca bir araç değil, bir ‘örgütsel kaçış mekanizması’ haline geliyor. Liderler, ‘AI yaptı’ diyerek derin teknik sorumluluktan kaçıyor. Geliştiriciler ise, ‘anlamadım ama çalışıyor’ diyerek, bir kâğıt kulesi inşa ediyor. Bir gün, bu kule çökecek. Ve çöken yerde, ‘kim yazdı?’ sorusu kalacak—ama cevap veren kimse olmayacak.

Kod Anlayışı: Yeni Bir Beceri, Yeni Bir Sorumluluk

Mews ekibi, bu sorunu çözmek için ‘Code Comprehension Audits’ adlı bir süreç geliştirdi. Her AI tarafından üretilen kod bloğu, en az iki geliştirici tarafından ‘anlam testi’ geçirmek zorunda. Bu test, sadece çalışıp çalışmadığını değil, ‘neden çalıştığını’ açıklayabilme kapasitesini ölçüyor. Bir geliştirici, ‘bu döngü neden bu şekilde yazıldı?’ sorusuna ‘çünkü AI böyle önerdi’ demek yerine, ‘çünkü veri seti 1000+ satırda bozulma gösteriyordu ve bu yapı en düşük hata oranını sağlıyor’ demeli.

Bu süreç, sadece kalite kontrol değil, bir eğitim modeli. Geliştiriciler artık sadece kod okumayı değil, AI’nın mantığını ‘çevirmeyi’ öğreniyorlar. Bu, bir dilsel çeviriye benziyor: AI İngilizce yazıyor, geliştirici Türkçe anlıyor. Ama bu çeviri, anlam kaybı olmadan yapılmalı.

Geleceğin Mühendisi: AI’ya Sormak, Değil Anlamak

Geleceğin en değerli mühendisi, en hızlı kod yazan değil, en iyi anlamayan değil—en iyi sorgulayan olacak. AI, kopyala-yapıştır araçları değil, düşünme ortakları olmalı. Ancak bu ortaklık, bilinçli bir dengeyle kurulmalı: AI üretir, insan değerlendirir. AI önerir, insan karar verir. AI yazar, insan anlar.

Merriam-Webster, ‘your’ kelimesini ‘seninle ilgili’ olarak tanımlıyor. Ama bugün, yazılım dünyasında ‘your code’ demek, aslında ‘AI’nın ürettiği, senin imzanla taşıdığı, senin anlayamadığın, senin sorumluluğuna aldığın’ bir şey demek. Bu, bir teknoloji sorunu değil, bir kültürel sorun. Bir liderlik sorunu. Bir dil sorunu.

2026’da, kod yazmak artık yeterli değil. Kodu anlamak zorunda. Yoksa, bir gün, tüm yazılım dünyası, anlamadan çalışan, kimse tarafından bilinmeyen, ancak tüm sistemleri sarsan bir AI’ya ait ‘your code’ ile dolacak.