Bu, gecə saatlarında Slack söhbətlərinə və kodeinqlə bağlı müzakirələrə girən, kod yazanlar, təsisçilər və dürüst desək, sirli bir səhvi araşdıran hər kəs arasında ortaya çıxan narahatedici, bir az narahatedici suallardan biridir. Bir tərəfdən, süni intellekt alətləri kodları necə yaydıqlarına görə getdikcə daha sürətli, daha kəskin və demək olar ki, qəribə hala gəlir. Digər tərəfdən, proqram təminatı mühəndisliyi heç vaxt sadəcə sintaksisi qarışdırmaqla bağlı deyildi. Gəlin məsələni yenidən nəzərdən keçirək - adi distopik "maşınlar ələ keçirəcək" elmi fantastika ssenarisinə keçmədən.
Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:
🔗 Proqram təminatı testi üçün ən yaxşı süni intellekt alətləri
QA-nı daha ağıllı və daha sürətli edən süni intellektlə işləyən test alətlərini kəşf edin.
🔗 Süni intellekt mühəndisi necə olmaq olar
Süni intellekt sahəsində uğurlu karyera qurmaq üçün addım-addım təlimat.
🔗 Ən yaxşı kodsuz süni intellekt alətləri
Ən yaxşı platformalardan istifadə edərək kodlaşdırmadan asanlıqla süni intellekt həlləri yaradın.
Proqram Mühəndisləri Vacibdir 🧠✨
Bütün klaviaturaların və yığın izlərinin altında mühəndislik həmişə problem həlli, yaradıcılıq və sistem səviyyəli mühakimə . Əlbəttə ki, süni intellekt saniyələr ərzində parçalar yarada və ya hətta tətbiqi qura bilər, amma əsl mühəndislər maşınların toxunmadığı şeyləri yaradırlar:
-
konteksti qavramaq bacarığı .
-
Güzəştlər etmək (sürət, xərc və təhlükəsizlik... həmişə hiyləli bir hərəkət).
-
Yalnız kodla deyil, insanlarla da işləmək
-
Səliqəli naxışa uyğun olmayan qəribə kənarları tutmaq.
Süni intellektini inanılmaz dərəcədə sürətli və yorulmaz təcrübəçi kimi təsəvvür edin. Faydalıdır? Bəli. Memarlığa rəhbərlik edir? Xeyr.
Təsəvvür edin: inkişaf qrupu qiymət qaydaları, köhnə hesablaşma məntiqi və tarif limitləri ilə əlaqəli bir xüsusiyyət istəyir. Süni intellekt onun hissələrini hazırlaya bilər, lakin məntiqi hara yerləşdirəcəyinə , nəyi ləğv edəcəyinə və fakturaları miqrasiya zamanı necə pozmamağa insana aiddir. Fərq də budur.
Məlumatlar əslində nəyi göstərir 📊
Rəqəmlər təəccüblüdür. Strukturlaşdırılmış tədqiqatlarda GitHub Copilot istifadə edən tərtibatçılar tapşırıqları təkbaşına kodlayanlardan təxminən 55% daha sürətli 2 dəfəyə qədər daha sürətli olur [2]. Tətbiq də böyükdür: tərtibatçıların 84%-i süni intellekt alətlərindən istifadə edir və ya istifadə etməyi planlaşdırır və mütəxəssislərin yarıdan çoxu onlardan gündəlik istifadə edir [3].
Amma burada bir çatışmazlıq var. Həmyaşıdlar tərəfindən nəzərdən keçirilən işlər göstərir ki, süni intellekt köməyi ilə kod yazanların ehtimalı daha yüksəkdir həddindən artıq özünəinamla gedirlər [5]. Məhz buna görə də çərçivələr xüsusilə həssas sahələrdə nəzarət, yoxlamalar, insan rəyləri kimi məsələləri vurğulayır [4].
Tez Yan-yana: Süni intellekt və Mühəndislər
| Faktor | Süni intellekt alətləri 🛠️ | Proqram Mühəndisləri 👩💻👨💻 | Niyə Vacibdir |
|---|---|---|---|
| Sürət | İldırım və fırlanma hissələri [1][2] | Daha yavaş, daha diqqətli | Xam sürət mükafat deyil |
| Yaradıcılıq | Təlim məlumatları ilə bağlıdır | Əslində ixtira edə bilər | İnnovasiya nümunənin surəti deyil |
| Sazlama | Səth düzəlişlərini təklif edir | Niyə qırıldığını başa düşür | Kök səbəb vacibdir |
| Əməkdaşlıq | Solo operator | Öyrədir, danışıqlar aparır, ünsiyyət qurur | Proqram təminatı = komanda işi |
| Qiymət 💵 | Hər tapşırıq üçün ucuz | Bahalı (əmək haqqı + müavinətlər) | Aşağı qiymət ≠ daha yaxşı nəticə |
| Etibarlılıq | Halüsinasiyalar, riskli təhlükəsizlik [5] | Etibar təcrübə ilə artır | Təhlükəsizlik və etibar sayı |
| Uyğunluq | Auditlərə və nəzarətə ehtiyac var [4] | Qaydalar və auditlər üçün dizaynlar | Bir çox sahədə müzakirə olunmaz |
Süni intellekt kodlaşdırma üzrə köməkçilərin dalğası 🚀
Copilot və LLM ilə işləyən IDE-lər kimi alətlər iş axınlarını yenidən formalaşdırır. Onlar:
-
Dərhal layihə şablonu hazırlayın.
-
Refaktorinq tövsiyələri təklif edin.
-
Heç vaxt toxunmadığınız API-ləri izah edin.
-
Hətta testlər də (bəzən qabıqlı, bəzən bərk) çıxır.
Dəyişiklik? Kiçik səviyyəli tapşırıqlar artıq əhəmiyyətsiz hala gətirilib. Bu, yeni başlayanların necə öyrəndiyini dəyişir. Sonsuz dövrlərdən keçmək daha az aktualdır. Daha ağıllı yol: süni intellekt layihəsini hazırlamağa icazə verin, sonra yoxlayın : iddialar yazın, linterlər işlədin, aqressiv şəkildə sınaqdan keçirin və birləşmədən əvvəl gizli təhlükəsizlik qüsurlarını nəzərdən keçirin [5].
Niyə süni intellekt hələ də tam əvəzedici deyil
Gəlin açıq danışaq: Süni intellekt güclüdür, eyni zamanda... sadəlövhdür. Onun aşağıdakı xüsusiyyətləri yoxdur:
-
İntuisiya - cəfəngiyat tələblərini tutmaq.
-
Etika - ədalət, qərəz və riski qiymətləndirmək.
-
Kontekst - niyə mövcud olub-olmadığını bilmək.
Maliyyə, səhiyyə, aerokosmik sahələrdə vacib proqram təminatı üçün qara qutu sisteminə üstünlük verilmir. Çərçivələr bunu aydın şəkildə göstərir: insanlar sınaqdan tutmuş monitorinqə qədər məsuliyyət daşıyırlar [4].
İşlərə "Orta Çıxış"ın Təsiri 📉📈
Süni intellekt bacarıq nərdivanının ortasında ən çox zərbə alır:
-
Giriş səviyyəli tərtibatçılar : Həssas - əsas kodlaşdırma avtomatlaşdırılır. İnkişaf yolu? Test, alətlər, məlumatların yoxlanılması, təhlükəsizlik icmalları.
-
Baş mühəndislər/memarlar : Daha təhlükəsiz - dizayn, liderlik, mürəkkəblik və süni intellekt üzərində işləmə qabiliyyəti.
-
Niş mütəxəssisləri : Daha təhlükəsiz - təhlükəsizlik, inteqrasiya olunmuş sistemlər, ML infrastrukturu, domen xüsusiyyətlərinin vacib olduğu şeylər.
Kalkulyatorları düşünün: onlar riyaziyyatı silib atmadılar. Onlar hansı bacarıqların əvəzolunmaz hala gəldiyini dəyişdirdilər.
İnsan Xüsusiyyətləri Süni İntellekt tərəfindən kəşf edilir
Süni intellektdə hələ də çatışmayan bir neçə mühəndis supergücü:
-
Spagetti mirası olan kobud kodla güləşmək.
-
İstifadəçi məyusluğunun oxunması və dizaynda empatiyanın nəzərə alınması.
-
Ofis siyasətində və müştəri danışıqlarında naviqasiya.
-
Hələ icad olunmamış paradigmalara uyğunlaşmaq.
Təəssüf ki, insani şeylər ən kəskin üstünlük halına gəlir.
Karyeranızı Gələcək üçün Necə Dəyərli Saxlamaq Olar 🔧
-
Orkestrləşdirin, rəqabət aparmayın : Süni intellektlə həmkarınız kimi davranın.
-
İkiqat nəzərdən keçirmə : Təhdid modelləşdirməsi, test kimi spesifikasiyalar, müşahidə olunma.
-
Domen dərinliyini öyrənin : Ödənişlər, səhiyyə, aerokosmik, iqlim - kontekst hər şeydir.
-
Şəxsi alətlər dəsti yaradın : Linters, fuzzers, tipli API-lər, təkrarlana bilən qurğular.
-
Qərarları sənədləşdirin : ADR-lər və yoxlama siyahıları süni intellekt dəyişikliklərini izlənilə bilən saxlayır [4].
Ehtimal olunan Gələcək: Əvəzetmə Yox, Əməkdaşlıq 👫🤖
Əsl mənzərə "Süni intellekt mühəndislərə qarşı" deyil. Bu, mühəndisləri olan süni intellektdir . Onlara meyl edənlər daha sürətli hərəkət edəcək, daha böyük düşünəcək və ağır işi yüngülləşdirəcəklər. Müqavimət göstərənlər geridə qalmaq riskini daşıyırlar.
Reallıq yoxlaması:
-
Rutin kod → Süni intellekt.
-
Strategiya + vacib çağırışlar → İnsanlar.
-
Ən yaxşı nəticələr → Süni intellektlə gücləndirilmiş mühəndislər [1][2][3].
Yekunlaşdırıram 📝
Beləliklə, mühəndislər əvəzlənəcəkmi? Xeyr. Onların işləri mutasiyaya uğrayacaq. idarə etməyi öyrənmək olacaq .
Bu, yeni bir super gücdür, gözlənilməz bir şey deyil.
İstinadlar
[1] GitHub. “Tədqiqat: GitHub Copilot-un geliştirici məhsuldarlığına və xoşbəxtliyinə təsirinin kəmiyyətcə qiymətləndirilməsi.” (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. “Generativ süni intellektlə tərtibatçıların məhsuldarlığının artırılması.” (27 iyun 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. “2025 Geliştirici Sorğusu — Süni İntellekt.” (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. “Süni İntellekt Risklərinin İdarə Edilməsi Çərçivəsi (Sİ RMF).” (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D., & Boneh, D. “İstifadəçilər süni intellekt köməkçiləri ilə daha çox təhlükəsiz olmayan kod yazırlarmı?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157