Programcılar, yapay zekâ ile %180 daha verimli hale geldi. Ancak insanların gerçekten kullandığı uygulama sayısı artmadı. Bu iki sayı, 100 bin geliştirici üzerinde ölçüldü ve birlikte 2026’nın teknoloji tarihinin en rahatsız edici verisi oldu. Çalışma NBER tarafından yapıldı. GitHub’daki gerçek aktiviteyi, her geliştiricinin yapay zekâ kullanım verileriyle çaprazladı ve her araç neslinin etkisini ayırdı. Kod üretimi artışının absürt olduğunu görüyoruz: → Otomatik tamamlama: %40 arttı → Sizinle konuşan agenter: %140 arttı → Özerk agenter: %180 arttı Aynı kişi tarafından üretilen kod neredeyse üç kat arttı. Bu, dünyada şimdiye kadar görülen en büyük verimlilik devrimi gibi görünüyor. Ancak araştırmacılar, neredeyse kimse istemeyen soruyu sordu: Bu artışın ne kadarı gerçek bir ürüne dönüştü? %180’lik kazancın ne olduğunu takip edin. Bu artış, projelerin sayısına göre hesaplandığında %50’ye düşüyor. Gerçekten piyasaya sürülenlere ulaşıldığında sadece %30 kalıyor. Neredeyse tüm kazanç yol boyunca kayboluyor. Ve daha kötüsü var. Financial Times’ın grafiğine bakın. Uygulama piyasaya sürümleri patladı. Ancak gerçek kullanıcılar tarafından kullanılan uygulama sayısı sabit kaldı ve kullanıcı değerlendirmeleri düşmeye başladı. Yapay zekâ, kimse açmayan yazılımlarla dünyayı doldurdu. Tarihin en büyük üretim kapasitesi, çıkış gününde ölen şeyleri yaratmak için harcandı. Neden bu oluyor? Kod her zaman bu hikayenin kolay kısmıydı. Zor iş, ondan sonra geliyor: kontrol etmek, çalıştığını garantilemek, canlıya almak ve kimseyi bunu kullanmaya ikna etmek. Yapay zekâ, bu zincirin yalnızca bir halkasını çok hızlı hızlandırdı ve geri kalan tüm kısmın hâlâ insanlara bağımlı olduğunu açıkça ortaya koydu. İleride kimse inşa ederse bunun neyi değiştirdiği doğrudan: Yapay zekâ, kod yazmayı o kadar ucuz hale getirdi ki artık bir commodity haline geldi. Şimdi herkes hızlıca üretiyor. Sonraki on yılda altın değeri taşıyacak olan şey “taste” ve yargı: İlk saati harcamadan önce neyin var olmaya değer olduğunu bilmek.

Şu anda: "Yapay zeka bizi yerine geçecek mi?" şu hale geldi: "Bugün hangi yapay zekayı kullanmalıyım?" Bu çok hızlı oldu.

Harvard, Yale, Pennsylvania, Cornell, Columbia gibi Amerika İvy League üniversiteleri ve Google, Amazon, Netflix gibi dünya çapında önde gelen şirketlerin dikkatini çeken en güçlü akademik disiplin "davranışsal ekonomi". İnsanların neden böyle davrandığını bilimsel olarak öğrenirseniz, her durumda üstünlük elde etmek kesin. Artık öğrenmek dışında bir seçeneğiniz kalmadı.

AI hayranı geliştiricilere iyi bir hatırlatma: Birim testleri, duman testleri veya neyse testler geçtiyse AI çöpü kabul edilebilir diyenlere. Saçmalık! "Testler, kodun test suite'ini geçtiğini kanıtlar, başka bir şeyi kanıtlamaz. Kodun doğru, güvenli, bakımı kolay, verimli olduğunu kendiliğinden kanıtlamazlar. Bu özellikler çok daha zor ölçülebilir ve organizasyon, mimari, kültür, bakımcıların paylaşılan bilgisi gibi birçok şeyle ilgilidir. Bunların hepsi bu [AI destekli] yeniden yazım [Bun.] sırasında ve sonrasında eksik."

Elon Musk, programlama dillerinin bu yıl tamamen ortadan kalkacağını düşünüyor. Çünkü AI artık programlama dillerine ihtiyaç duymuyor.

OpenAI'den Anthropic'e geçenler, AGI için milyarlarca dolar harcanan özel çipler Bu arada ortalama bir iş, 6 saat boyunca kimse yanıt vermediği için liderlik kaybediyor Avantaj artık modelde değil, onu işe bağlayan kişide

Boris, son birkaç aydır işimizin temelini oluşturan bu dönüşümü adlandırıyor. Ajansı ölçeklendirmenin eski yolu: bir junior işe al, onu son 10 projende kullandığın yöntemlerle eğit, umut et ki 11. projede baştan başlamadan yeterince şeyi hatırlasın. Daha sonra bir senior ile tekrarla, juniorları yönetmesi için. Daha sonra bir VP ile tekrarla, seniorları yönetmesi için. Her katman ek maliyet ekliyor, her katman kurucunun zihnindeki bilginin dağılmasına neden oluyor. Ajans 30 kişilik hale geldiğinde, orijinal kalite kaybolmuş ve kurucu, eğitildiği şeyleri yapmıyor. Yeni yol: her projeden elde ettiğin verileri yapılandırılmış bir kütüphane haline getir, ardından bu verilere karşı çalışan döngüler yaz. Geçmiş desenlere, geçmiş itirazlara, geçmiş mimari kararlarına ve geçmiş başarısızlık modlarına bakacak ajantlar. Yeni bir müşteri talebi geldiğinde, ekip üyelerinden hiçbiri briefi okumadan önce döngüler ne gönderileceğini öneriyor. Teoriden değil, döngülerin zaten işlemiş olduğu 50 projeden. İşgücü matematiği kırılıyor. İşe alma, maliyetle doğrusal olarak ölçekleniyor. Döngüler, her projeyle birlikte birikecek olan veri kütüphanesinin boyutuyla ölçekleniyor. Şu anda bunun benim için pratikte nasıl göründüğü: Her müşteri başlangıcı yapılandırılmış bir proje günlüğüne aktarılıyor. Her mimari karar etiketleniyor ve açıklanıyor. Üretimde karşılaştığımız her sorun, çözümüyle birlikte kaydediliyor. Belirli bir entegrasyon türüne başarıyla uygulanan her prompt, o entegrasyon türüne karşı saklanıyor. 50. müşteri geldiğinde, sistem zaten “bu tür bir proje genellikle 6. haftada nasıl bozulur” konusunda 49 versiyonu işlemiş durumda. Döngüler tamamen özerk değil. Her çıktıyı ben inceliyorum. Mimari kararlar almıyorlar. Kandidatları ortaya çıkarıyorlar. Dokümantasyon taslakları oluşturuyorlar. Benzer önceki projelerde başarılı olan şeylere dayanarak özellik önerileri sunuyorlar. Müşteri değeriyle doğrudan ilişkili her kararın arkasında insan hâlâ var. Ancak bunlar, işe alımın asla sağlayamadığı bir kaldıraç açıyor. Bir senior mühendis 10 yıllık desen tanıma deneyimine sahip. Döngüler ise benim hiçbiriyle gönderdiğim her projeden gelen tüm desenleri taşıyor ve saniyeler içinde sorgulanabilir. Mühendisin desen tanıma yeteneği kariyeri boyunca gelişir. Döngülerininki her Pazartesi gelişir. Boris, bu geçişi mod seviyesinde adlandırıyor. Ajans seviyesindeki değişim tamamen aynı. İş artık AI’ya talimat vermek değil; AI’ya talimat veren döngüleri yazmak ve bu döngülerin çalıştığı verileri biriktirmek. 2027’deki çoğu ajans iki şeyden biri olacak: Ya hâlâ juniorlar işe alan, işgücüyle ölçeklenen mağazalar Ya ekibin çok daha az olduğu ama her bir mimarın verimliliğinin 10 katı olan döngüyle ölçeklenen stüdyolar Henüz tamamen özerk değil. Her ikisini de öne sürmüyoruz. Ancak mimari geçiş gerçek ve çoğu operatör henüz bunun sadece AI’yi oluşturanlar için değil, kendi işleri için de geçerli olduğunu içselleştirmemiş durumda.

Bunu dene: Rastgele parmak uçlarınla bir duvara vur, böylece gürültü aslanları mahallenizden uzak tutsun. Aslan yok mu? Eğer bunu stratejinizin işe yaradığının kanıtı olarak kabul ediyorsanız, şu anda AI endüstrisinin büyük bir kısmının yatırım stratejisini anlıyorsunuz 😎😆 #CryptoSatire #CryptoVerse #AI #AgenticAI #AIInfrastructure #Anthropic #Claude #OpenAI #ChatGPT #AgenticEconomy