BT sektöründe yapay zeka ile ilgili her şeye yönelik heyecan göz önüne alındığında, yapay zekanın (AI) yazılım geliştirme üzerinde büyük bir etkiye sahip olması şaşırtıcı değil. Yazılım ekiplerinin büyük ilgi duyduğu alanlardan biri, kod oluşturmak için büyük dil modellerinin (LLM) kullanılmasıdır. Bu, programcı üretkenliğinde bir sonraki evrim olarak görülüyor.
Ekim ayında konuşan Atom Bank’ın mühendislik başkanı Simon Dawson, yapay zekanın beceri geliştirmek ve eğitim için de kullanılabileceğini ve yöneticilerin potansiyele sahip deneyimsiz yazılım geliştiricilerini tespit etmelerine yardımcı olabileceğini söyledi.
“Kuruluşumuzda ihtiyaç duyduğumuz çok sayıda üst düzey yazılım mühendisliği personeli var, ancak genç düzeyde daha fazla büyümeye ve bu kişilerin, belki de olabileceklerinden daha kısa sürede, üst düzey geliştiriciler olmalarına yardımcı olmaya çalışıyoruz” dedi. .
Yapay zeka, kaynak kodu için otomatik tamamlama gibi çalışabilir. Ancak doğal dil girişine dayalı kod oluşturma yeteneği gibi çok daha fazlasını sunar. Uzun yıllardır programlama yapmamış kişiler, yeni yazılım işlevlerini sıfırdan geliştirmeyle ilgili zorlu öğrenme eğrisini ortadan kaldırarak, hızlı bir şekilde yararlı uygulamalar üretebilirler. Ayrıca kodun belgelenmesine de yardımcı olur ve farklı BT sistemleri arasındaki entegrasyonu basitleştirmek için kullanılabilir.
Yapay zeka ayrıca programcı olmayanlara kodlamayı öğrenmeye gerek kalmadan vatandaş geliştiriciler haline gelmeleri için doğrudan bir yol sunuyor. Intsead, düşük kodlu/kodsuz bir ortam, doğal dil sorgularını koda dönüştürmek için yapay zekanın gücünü kullanır. Tamamen çalışan bir uygulamayla sonuçlanmayabilir, ancak bu tür araçlar insanların başlamasına yardımcı olur ve daha da önemlisi aşırı yoğun yazılım geliştirme ekiplerine zaman kazandırır.
Computer Weekly’nin bu yıl incelediği yazılımla ilgili iki önemli ilgi alanı daha var. Bunlardan ilki, 2025 yılında 30. yılını kutlayan Java.
Java’nın ve çalışma zamanı derlemelerinin arkasındaki bir kez yaz, her yerde çalıştır felsefesi, Java uygulamalarının, yürütme noktasında kullandıkları donanım için optimize edildiği anlamına gelir. Bu, Java uygulamalarının yeni işlemci optimizasyonlarından, çalıştırılmadan önce yürütülebilir kod halinde derlenmesi gereken programlama dillerinde yazılmış uygulamalara göre daha kolay yararlanabileceği anlamına gelir. Computer Weekly’nin görüştüğü uzmanlardan bazıları, Java’nın tam zamanında derleyicisi tarafından çalışma zamanında optimize edilen kodun, birisinin aynı işlevi elle kodlamaya çalıştığı duruma göre daha verimli olduğuna inandığını söyledi.
Ancak Java’nın üzerinde asılı kalan bulutlardan biri, Java lisanslamasında ve uygulamaları oluşturmak ve çalıştırmak için gereken Java Geliştirme Kiti’nde (JDK) yapılan değişikliklerdir.
Yazılım geliştirmedeki diğer büyük haber Linux ve açık kaynak topluluğuyla ilgilidir. Ekim ayında Rus yazılım geliştiricilerini Linux çekirdek bakımcıları listesinden çıkarma kararı, jeopolitiğin açık kaynak topluluğu üzerindeki etkisini gösteriyor. ABD’nin belirli ülkelerdeki kişilerin açık kaynak projelerine katılımını engellemeye yönelik herhangi bir yaptırımı, yalnızca küresel iş birliğini yok etme potansiyeline sahip olmakla kalmıyor, aynı zamanda tüm işletmelerde çalışan yazılım mühendislerinin olası geçmiş kontrollerini de içerecek şekilde baraj kapaklarını daha geniş incelemeye açabilir.
İşte Computer Weekly’nin 2024 yılının en iyi 10 yazılım geliştirici hikayesi.
Yasal emsaller de dahil olmak üzere yapılacak çok şey varken geliştirici ekipleri, güçlü azaltma stratejileri açısından GenAI risklerine nasıl yaklaşabilir?
Yüksek performanslı finansal borsa LMAX Group’ta uygulamalara yalnızca sekiz nanosaniyelik gecikme süresine izin veriliyor – peki bunu nasıl başarıyor? Bunu şirketin baş teknoloji sorumlusu (CTO) Andrew Phillips’ten öğreniyoruz.
3. Vatandaş geliştiricinin yükselişi: GenAI ve kodun demokratikleşmesi
Computer Weekly, yapay zeka ve veri uzmanlarından, “vatandaş geliştiriciler” olarak adlandırılanların büyük dil modeli destekli yükselişi konusundaki görüşlerini soruyor.
Bir işletmenin yapay zeka stratejisinin başarılı bir şekilde uygulanması, onu destekleyen verilerin kalitesine bağlı olarak yaşar veya ölür; peki şirketler bu sürecin ilk aşamalarına geçme konusunda doğru yolda olduklarından nasıl emin olabilirler?
Açık kaynak yazılım, şeffaflığın sağlanmasının yanı sıra iş uygulamaları oluşturmaya yönelik uygun maliyetli bir yaklaşım sağlayabilir ancak akılda tutulması gereken zorluklar vardır.
Bulut yerelliği yeni iş yükleri için çalışır, ancak eski BT’nin farklı bir yaklaşıma ihtiyacı vardır, bu nedenle BT liderleri hibrit bulut dağıtımlarına güveniyor.
Kurumsal geliştiricilerin büyük dil modellerini uygulamalarında güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde kullanmalarına yardımcı olacak bir kılavuz.
BT liderlerinin yazılım geliştirmeyle ilgili çevresel etkiyi azaltmaya yardımcı olmak için neler yapabileceğine bakıyoruz.
OpenJDK’ya olan ilgi ve bunun ticari desteği, Oracle Java SE’nin giderek pahalı hale gelmesiyle yoğunlaştı.
Yazılım tanımlı geniş alan ağlarının modern, bulut tabanlı bir BT mimarisine nerede uyduğunu inceliyoruz.