Yapay zekâ araçlarının gelişmesi, çeşitlenmesi ve bunların kullanımının giderek yaygınlaşmasıyla birlikte, her konuda çeşitli yapay zekâ üretimi içerikler görüyoruz. Ancak bunların doğurduğu; önemi tartışılır ancak göze en çarpan sonuç, kodlama tabanlı araçlar vasıtasıyla -ve tabii ki yeterli token- herkesin bir uygulama “yazabiliyor” olması.

Günümüzde yapay zekâ araçlarıyla kod “üretmek” herkes için erişilebilir hale gelmiş olsa da, ortaya çıkan ürünlerin neredeyse hepsinde yapay zekânın estetizm üretememesinin kurbanı olarak aynı renkler ve aynı tasarım dili kullanılıyor. Üretilen binlerce farklı kişinin binlerce farklı fikrinden, tasarım dili ve görünüşleri neredeyse aynı slop (dijital döküntü) uygulamalar çıkıyor.

Kod yazma araçları ile birlikte herkese çıktı üretme imkanı tanınsa da, karmaşık problemleri mimari bir disiplinle çözen nitelikli yazılımcıların değerini azaltmıyor; aksine daha da kritik hale getiriyor.

Vibecoding ve umut tacirliği

Kodun arka planda nasıl çalıştığını bilmeden, algoritma şablonları kullanmadan, uygulamanın mimarisini çizmeden, sadece yapay zekâyla diyalog kurarak uygulama geliştirmeye “Vibecoding” deniyor. Vibecoding sayesinde yazılım dünyası en büyük erişilebilirlik dönemini yaşarken, yapay zekâ firmaları tam da bu noktada mükemmel bir ticarileşme planı uyguluyor.

Temelinde birçok kişinin birçok günlük problemine minimum eforla maksimum faydayı sağlayabileceği programları üretmesine olanak sağlayan Vibecoding, sosyal medyadaki fırsatçılar tarafından umut tacirliğine dönüştürülmüş durumda.

Yapay zekâ tabanlı kodlama araçlarının gelişmesiyle birlikte sosyal medya içerik üreticileri, teknoloji “guruları” ve yapay zekâ şirketleri tarafından pasif gelir ve finansal özgürlük kavramları önde tutularak amansız bir pazarlama çalışması yürütülüyor. “Dakikalar içinde uygulama çıkarın, yayınlayın, kazanın ve finansal özgürlüğe kavuşun” ambalajıyla sunulan hayallerin içerisinde ise büyük bir illüzyon bulunuyor.

Yok bilgiyle çok maliyet

Yapay zekâyla uygulama çıkararak zengin olma hayali kuran kullanıcılar, çok vakit geçmeden başta kendini belli etmeyen bir finansal yükün altına giriyor. Yapay zekâ araçlarının üst plan abonelik ücretleri, abonelik seviyesine rağmen yeterli gelmeyen tokenlar ve ek kullanım hakları, programın kapsamına veya isteğe bazı hazır assetler (varlık/öğe) ve UI paketleri, uygulama mağazası geliştirici lisans ücretleri, veri tabanı ve sunucu maliyetleri, tek promptta (komutta) gerekeni anlatamama ve sayısız revizeler derken on binlerce lirasını bu illüzyon uğruna harcıyor.

Ayrıca kişilerin tüm bu süreçlere dair bilgilerinin olmaması, kalite kontrol süreçleri, hata testleri, veritabanı kurulumu, güvenlik kontrolleri, mağaza entegrasyonları gibi konularda uzman kişilerin danışmanlığını bir noktada gerekli kalıyor. Duruma göre yazılımcılardan alınan bu danışmanlık da bir noktada ek maliyet kalemi olarak yansıyabiliyor.

Günün sonunda elde kalan şey ise; pazarlama bütçesi olmayan, kimsenin indirmediği, özgün değer üretmeyen herhangi bir uygulama ve harcanan binlerce liralık heba olmuş sermayenin yanı sıra kişinin vakti oluyor. Umut satıcıları kendi eğitimlerinden, içeriklerinden ve işbirliklerinden kâr elde ederken, hayal peşinde koşan kişilerin ise hayalleri suya düşüyor.

Yapay zekâ terfi aldı

MIT Uygulamalı Yönetim Profesörü Rama Ramakrishnan’ın MIT’deki yazısında ise “Yapay zekâ ile sohbet etmek”ten, “yapay zekânın sizin yapabildiğiniz şeyleri yapma yeteneğiyle doğrudan çalışma ortamınızda faaliyet göstermesi”ne geçiş, bu araçların zihinsel emeğe sağlayabileceği olumlu katkı açısından anlamlı bir değişimi temsil ediyor.“ ifadesi yer alıyor.

Yapay zekânın bilgisayardaki dosyalarla doğrudan çalışma yeteneğinin otomasyon potansiyelini muazzam ölçüde genişlettiğini belirten Profesör Ramakrishnan, kurum içi en iyi uygulamaların ve birikmiş bilginin değerli şekilde bir araya getirilmesine ve yeniden kullanılmasına olanak tanıdığını söylüyor.

Yapay zekânın tarihsel olarak geliştiricilere pazarlanmış ve teknik forumlarda tartışılmış olsa da yeteneklerinin hızla geliştiğini belirten Profesör Ramakrishnan, “teknik olmayan kitleye” geçiş sürecinin ilk aşamasında olduğumuzu ifade ediyor.

Profesör Ramakrishnan, iş dünyası liderlerine bu araçları vakit kaybetmeden kendi iş süreçlerinde kullanmasını önerirken, açığa çıkan yeni otomasyon kabiliyetlerini derinden ve sezgisel olarak kavrayışa olanak sağlayacağını ve bunların benimsenmesine faydalı olacağını belirtiyor.

Kalabalık mağazalar ve nişin nişi uygulamalar

Teknik olmayan kitleye geçiş süreciyle, uygulama mağazaları bu kontrolsüz ve bilinçsiz üretim kolaylığıyla birlikte büyük bir niteliksiz içerik akınıyla karşı karşıya kalıyor. Tek bir satır kod yazmamış, ve kodlama mantığı bilmeyen kişilerin yapay zekâya ürettirdiği birbirinin kopyası yüz binlerce basit uygulama mağazalara boca ediliyor.

Yapay zekânın ürettiği arayüzünden belli olan ruhsuz, genel ve kendini ilk bakışta belli eden slop uygulamalar; mağaza algoritmalarını işgal ederek gerçekten emek verilmiş, özgün ve katma değerli projelerin görünürlüğünü boğuyor. Tek bir nişe hitap eden spor takip sistemleri, yüzeysel yapılacaklar listeleri, berber randevu sistemi, motivasyon cümleleri gibi uygulamaların kokusu, sadece sahibine hoş geliyor.

Siber güvenlik boyutu

Veracode tarafından yayımlanan ve CTO Jens Wessling tarafından paylaşılan 2025 Üretken Yapay Zekâ Kod Güvenliği Raporu’nda yer alan bilgilere göre, 100’den fazla programlama dili test edildi, en gelişmiş yapay zekâ modellerinin güvenli kod yazıp yazamadığı gözlemlendi.

Rapordan öne çıkan başlıklar ise kod örneklerinin yüzde 45’i güvenlik testlerinde başarısız oldu. Yazılım dilleri arasında en riskli dil yüzde 72’lik güvenlik başarısızlık oranıyla Java olurken; Python yüzde 38, JavaScript yüzde 43, ve C# yüzde 45 seviyelerinde başarısız olarak çok da iyi durumda olmadıklarını gözler önüne serdi.

Wessling, daha yeni yapay zekâ modellerinin işlevsel veya sözdizimsel olarak doğru kod yazmada geliştiğini, ancak güvenli kod yazma konusunda hiç gelişmediğini ifade etti. Wessling, “Güvenlik performansı, model boyutundan veya gelişmişliğinden bağımsız olarak seyretti” dedi.

Yapay zekâ destekli kodlama araçları, programlama şeklimizde yeni bir çağ açıyor ancak beraberinde yeni riskleri de getiriyor. Siber güvenlik tarafında, insan dokunuşunun ve uzmanların önemi değerini koruyor.

İnsan dokunuşu gereksinimi

Kaliteli bir uygulama geliştirmek sadece parlak bir fikri koda dökmekten veya yapay zekâyla sohbet etmekten ibaret değil; kullanıcı taleplerini anlamayı, kullanışlı tasarım anlayışını, uygulama içi mimarinin inşasını, performans optimizasyonunu ve uzun vadeli bir kullanım stratejisini gerektiriyor.

Yapay zekâ komutlarıyla oluşturulan uygulamalar ne kadar kusursuz kodlanırsa kodlansın, o ince “insan dokunuşundan” ve özellikle özgün tasarımdan yoksun olduğu için kendini anında belli ediyor. Gerçek bir geliştiricinin kattığı mikro etkileşimler, düşünülen detaylar, kullanıcı deneyimindeki derinlik ve problem çözme biçimi; yapay zekânın bant üretiminden çıkan ruhsuz uygulamalar ile gerçek yazılım sanatı arasındaki farkı net bir şekilde ortaya koyuyor.

Gelecekte yazılım mimarisi anlayışı ve kodlama bilgisinden çok prompt mühendisliğinin yapay zekâ destekli kodlama alanında öne çıkması muhtemel. Ancak günümüz şartlarında, bu araçların kullanımında doğru kişinin dokunuşunun önemi daha yüksek.

Üretim maliyetleri

Üretim (token) maliyetinin zamanla azalıyor -ve gelecekte daha da azalacak- olması, ürün kalitesinin ve tescilli değerin de erimesi riskini beraberinde getiriyor. Yapay zekânın sunduğu imkanlar -şimdilik- muazzam bir verimlilik aracı olsa da, yaratıcılık ve anlayış konusunda tek başına yetmiyor.

Yapay zekâ token harcama endeksine göre, Mayıs 2026’da yapay zekâ şirketlerinin en pahalı ve üst düzey modellerine olan talebin yavan yapması ve yoğun kurumsal harcama ile milyon token başına maliyet 2 dolar seviyesinin üzerine çıktı.

Mayıs sonrası maliyetlerin azalmasında da kullanıcıların ve geliştiricilerin bu yüksek maliyetli ve kapalı kaynak modellerin yerine; Llama, DeepSeek ve Qwen gibi açık kaynaklı veya açık ağırlıklı modellere yönelim bu maliyetleri aşağı çekti. Talepteki bu kaymanın oluşturduğu rekabet nedeniyle diğer şirketler birim fiyatlarını aşağı çekerken, altyapı yatırımlarının sonucu ortaya çıkan verimlilik de maliyetlerin aşağı gelmesine yol açan diğer sebeplerden biri oldu.

Spagetti kodlar zamanla çözülecek

Önümüzdeki dönemde uygulama mağazalarının, her ne kadar şimdilik kabul bu dalga uygulamalar kabul ediliyor olsa da, yapay zekâ tarafından üretilen düşük kaliteli içerik dalgasını kontrol edebilmek adına mağaza kabul kriterlerini sertleştirmesi kaçınılmaz görünüyor.

Yapay zekânın gelişiminin ivmesi göz önüne alındığında, bu kodlama araçlarının ilerleyen yıllarda insan dokunuşuna gerek kalmadan kod spagettilerini Will Smith gibi afiyetle yiyeceğini söylemek mümkün.