Hazır yeni yıla girmişken geçtiğimiz yıldan edindiğimiz tecrübelerin bir kısmını paylaşıp ufak bir değerlendirme yapmakta fayda var. 2025 yılı, AI ve teknoloji tarafında yalnızca hız kazandığımız değil, çalışma şeklimizi kökten değiştirdiğimiz bir yıl oldu. AI işleri hızlandırıyor ama bilgi, tecrübe ve rehberlik olmadan kaliteyi düşürme riski var. Bir web sitesi üzerinden soru sormayı bırakıp aktif yazılıma ve işlere dahil edildiği belli ihtiyaçları büyük oranda karşılarken bazı alanlarda daha fazla zaman harcanmasına ihtiyaç var.
Dokümantasyon
Dokümantasyon artık pasif bir bilgi kaynağı değil, aktif bir üretim girdisi.
Ürün ekiplerinde gördüğüm en büyük değişiklik, dokümantasyonun öneminin peşine de yazılan dokümantasyonun kalitesinin, içeriğinin ve sayısının ciddi şekilde artması oldu. Agent’lara öğretmek için kural setleri, rehberler ve içerikler hazırlanırken ekipler bu alana ciddi yatırım yapmaya başladı. Yaptıklarını da yine AI ile kontrol edip güncel tuttuktan sonra da gerçekten güzel içerikler oluşmaya başlıyor. Bu farklı ekipler arasındaki iletişimi, ürüne ve ekibe adaptasyonu hem insanlar için hem de agentlar için oldukça kullanışlı hale getiriyor. Hali hazırda bu kısmı kuvvetli olan ekipler daha hızlı adapte olurken diğerlerinin bu işlere baştan girmesi gerekebiliyor. İçeriklerin kontrolü çok önemli. Yanlış veya eksik bilgiyle beslenen sistemlerin basit ama kırıcı hatalar yapması olası bunun üzerinden de ekipler AI işe yaramıyor algısına kapılabilir.
Analiz
Kodlamaya geçmeden önce en büyük ikinci etkisi analiz tarafında oldu. Bunun hem analist pozisyonu için de hem de analist işlerine etkileri var. Sadece QA Analist, Business Analist gibi pozisyonları düşünmeyin Level 1 support işlerininde aslında bir iletişim ev analiz kısmı var basitte olsa, onlarda bu konudan etkileniyor, etkilenecek. Hali hazırda uğraştığımız bir sürü analiz/rapor işini AI’a devretmiştik, prompt yazmayı öğrendikçe, agentları daha aktif kullanmaya başladıkça(farklı roller, yetenekler, bağlantılar) bu işi tamamen AI’ya veriyoruz. Eskiden Excel’lerde geçen günler büyük ölçüde sona erdi; ancak neyi istediğini doğru anlatmak, çıkan sonucu değerlendirmek ve yönergelerle işi düzeltmek hâlâ en kritik becerilerden biri. Analiz derken Etki analizi ve Risk analizi gibi konulara dikkat etmek hala gerekiyor, AI’ın daha da gelişmesi gerek, çok iyi döküman ve prompt lazım, edge caseleri kaçırabilir, kaçıracaktır, bu tarz işlerde temel olarak bir süre kullanıp iyice denetlemek ve beslemek çok önemli.
Test
Manuel Yazılan test senaryolarının nerdeyse tamamı AI tarafından yazılıyor. Bu hem iyi hem de kötü şeylere yol açabilir. Sektörde tecrübeli birisi olarak en büyük endişem işin içinde olan insanların nasıl senaryo çıkarmaları gerektiğini öğrenememeleri, öğrenemeyecek olmaları veya tecrübe eksikliğinden eksik olan senaryoları hepten atlamaları. Bu özellikle chatgpt ile birlikte üniversite bitiren ve iş hayatına başlayan arkadaşlarda büyük sorunlara yol açabilir. Dokümanı AI yazdı, test senaryosunu AI çıkardı. Eksik yazıp yazmadığını kontrol edecek, eksikleri giderecek arkadaş bunu nereden öğrenecek? Ekibime aldığımız mühendis arkadaşlara her zaman önce iyi bir test uzmanı olmaları gerektiğini söylemişimdir. Sadece verilen senaryoyu otomasyona çevirerek iyi bir QA olunmaz. Bilginiz ve tecrübelerinizle kritik hataları yakalayacak, edge caseleri cover edecek seviyede olmalısınız. Bu dönemde yeni insanların eğitimi çok daha önemli hale gelecek. Muhtemelen daha az insan işe alınırken alınanlar hem daha yetenekli hem de daha iyi bir eğitimden geçmiş olmalı. Son zamanlarda en çok kafa yorduğum şey yeni mühendislerin eğitimi.
Otomasyon Testlerinde büyük ilerleme oldu. Backend tarafında yazılan API vs tarzı testler çok daha başarılı şekilde ilerliyor, bunları yaparken bu servislerin içerisinde business logicler varsa onlarında iyi bir şekilde anlatılması, örneklenmesi çok önemli. Fuzzing, mutation testlerinin, kütüphanelerinin de testlere eklenmesi kıymetli. Hız kazandırırken saçma kodlar yazabiliyor bu yüzden yine işin başında bilen birilerinin agentlarla desteklenen review etmesi, feedback vermesi ve sistem oturana kadar güncellemeler yapmayı bırakmaması önemli. Playwright’ın agent kısmı büyük gelecek vaat ediyor.
AI’ın Ekiplere İndirilmesi
Bu kısım farklı görüşlerin olduğu, insanların hem fikir olmadığı bir yer. Kısa kısa kendi görüşümü ve notlarımı paylaşayım, tek tek ekibinize bakmanız veya baktırmanız lazım, insanların nerede kullandığını incelemelisiniz, neler yaptığını incelemelisiniz ve gerçekten işe yarayan bir şeylere odaklanıp odaklanmadıklarını işin gereksiz kısmına yoğunlaşmadıklarını kontrol etmeniz lazım.
Genel bir sunum yaptım, 2 video çektim ile olacak bir şey değil. Her yenilik gibi bu da zaman alacak ama çok fazla vaktiniz yok. Yapılan işlerin business’a etkisine bakmanız gerek.
Örnek;
Development tarafı mı daha hızlı iş yapıp eforunu mu arttırdın?
Ürün kalitesini mi arttırdın? Roadmap’in mi kısaldı?
Tech dept’ini mi temizledin?
QA tarafı coverage’ını mı arttırdın? Coverage arttırdın peki işe yarıyor mu?
Çıkan bugların mı azaldı?
Testi mi hızlandırdın?
Gereksiz yere zaman harcayıp test setini şişirip sadece metrik mi kovalıyorsun? Kalite arttı mı?
Otomasyonu fixlemen mi kolaylaştı?
Code reviewlerinden dönen task sayısı mı arttı?
Basic şeylerden gol yemiyor musun?
Canlı ortama geçiş hızlandı mı?
Bunları bir süre yakından takip etmek ve insanlara rehberlik etmek lazım. Tüm dünya için yeni bir teknoloji rehberlik etmeden takip etmeden kendi kendine olacağı yanılgısına düşmeyin. İşlerini kolaylaştıracak şeyleri hem örnek olarak yapın, gösterin hem de çeşitli araçlarla besleyip takip edin.
Bunları daha hızlı benimseyip uzmanlaşacak kişileri devops ilk çıktığı yıllardaki gibi işin savunucuları ve öncüleri olarak kullanıp onların bilgisini yaymaya çalışın.
Ufak Bir Not
Farklı modeller, araçlar denemek şu dönemde iyi ama temel araç setlerinize ve pluginlere özellikle dikkat edin. Birbirine uyumlu olmayan araçların yanı sıra güvenli olmayan pluginler, extensionlar kullanıp güvenlik tarafını riske atmayın.
Security
İlk kısımda bahsettiğim gibi SOC Level 1 işleri tamamen buraya kayacak. Level 2 işleri kural yazılması, analiz kısmını hem hızlandıracak hem de kalite kazandıracak, kazandırıyor. Pentestlerin, kullanılan araçların da bir kısmı agentlara dönüyor. Araçlar tabi sadece sizin için değil saldırganlar için de gelişiyor, kompleks phising saldırıları daha akıllı open source saldırı setleri de geliyor.
Open Source / Business Dünyası
Bir ara kendimi geliştirmek için bir test management tool yazdırdım, AI’a tamamen, testlerinde ve deploymentında sadece kendim girdim. Bence bu tarz araçları cover edecek open source projeler çıkacak ve çoğu şirket bu alanda dara girecek. Misal yaptığım projeyi open source’a çekip benim gibi 10 kişi daha aktif kullanıp geliştirse piyasadaki ürünlerin %80’inin işini görecek araçlara kavuşacağız. Bir yandan çok hızlı startuplar çıkabilir, bir yandan çok hızlı open source araçlar çıkabilir, işini iyi ve kaliteli yapmak çok önemli.
2026
AI modelleri gelişmeye devam ediyor, daha ufak nm’li çipler gelecek, datacenter yatırımları artacak, daha fazla veri seti gelir mi bilmiyorum ama AI şirketleri daha fazla dataya ulaşmak için çalışıyor haliyle bu yeni modelleri nasıl test edeceğiniz, işinize nerelerde entegre edeceğinizi hızlıca planlayıp işe koyulun, geri kalmayın.