Kod Yazmadan Yapay Zekadan Ürün Beklemek; Şiir Yazmadan Şair Olmak Gibidir.

In this article, I addressed the illusion many executives and managers have recently fallen into: “Let’s fire the developers, AI can write the code anyway.” It sounds funny, but in reality, it’s a dangerous misconception. Yes, AI is fast. It can generate a demo in minutes, produce a prototype, and even provide small solutions for simple tasks. But it does not create a real product. Because a true product is never just about lines of code.

You can explore the English versions of my published articles on my Medium profile at https://lnkd.in/eETwD-Mn Feel free to dive into my insights and discussions on technology, innovation, and digital transformation.

İçindekiler

1. Herkesin Elinde Bir Prompt, Sıfır Satır Kodla MVP Hayalleri

1.1 Ne zannediyorlar?

• Yapay zekaya iş fikrimi yazayım, o bana uygulama iskeleti versin.

• Kod yazmadan CRM, ERP, PWA, mobil uygulama geliştireyim.

• Prototip değil, direkt ürün alayım.

1.2 Ne istiyorlar?

• Backend mimarisinden frontend’e, veritabanından auth sistemine kadar her şeyin hazır geldiği, deploy edilebilir, maintain edilebilir bir sistem.

1.3 Neden bu mümkün değil?

• Yapay zeka, kodu “anlamaz”, sadece “tahmin eder”.

• Kodun sadece ne yaptığı değil, niye öyle yaptığı önemlidir. AI bunu bilmez.

---

2. Yapay Zeka Ürün Yazmaz, Mevcut Koddan Tahmin Yapar

2.1 AI ne yapabilir?

• Kodun stilini analiz eder.

• Bazı "refactor" önerileri üretir.

• Unit test yazabilir, syntax düzeltir.

2.2 Ama neyi bilmez?

• Domain logic

• Edge-case’ler

• Business constraint’ler

• Performans kritik noktalar

• Deployment ortamı (env-specific logic)

2.3 “Temiz kod” diye verdiği şey neden sistemi çökertir?

• if err != nil bloğunu yanlış anlaması.

• Logging sisteminin formatını bozması (örneğin Serilog vs Winston farkı).

• JSON parse edilen alanın null değerle davranışını değiştirmesi.

• Yeni kodda id'yi integer sanıp uuid olan eski veriyle çakışması.

---

3. Prompt Girdin Diye Sistem Çıkmaz: Neyi, Hangi Standarta Göre Yazsın?

3.1 AI sistem üretirken hangi referansa dayanmalı?

• OWASP mi? ISO 25010 mu? SOLID prensipleri mi?

• Veritabanı izolasyonu olacak mı? ACID mi eventual consistency mi?

• Kod ölçeklenebilir mi, yoksa tek instance mantığında mı kalacak?

3.2 Standart yoksa ne olur?

• AI “senin gibi biri ne yapardı?” diye tahmin eder.

• Ama senin ortamın başka, şirketin başka, veri yapın başka.

• Sonuç: Çalışan ama taş gibi sistem değil; çalışan ama pamuk ipliğine bağlı bir demo.

---

4. No-Code / Low-Code ile Ne Yapılır, Ne Yapılamaz?

4.1 Ne yapılır?

• CRUD tabanlı işler

• Basit formlar

• Workflow otomasyonları (örneğin: onay akışı)

• Raporlama panelleri

4.2 Ne yapılamaz?

• Dağıtık mikroservis yapılar

• Realtime event streaming

• Gelişmiş güvenlik politikaları

• Role-based permission matrix

• SLA garantili TMS/ERP sistemleri

4.3 Yanlış anlamanın zararı ne?

• Prototipi ürün sanan yönetici, launch sonrası destek alamaz.

• No-code üzerinde feature eklemek için ekip kurmaya kalkar → Refactor maliyeti MVP’yi geçer.

---

5. Kodlama Değil, Sistem Düşüncesi Kayıp

5.1 Kod bilmemek değil, sistem kurmayı bilmemek asıl sorun

• "API yazsın yeter" diyorsan, hangi endpoint'e ne yetki verileceğini kim karar verecek?

• Mobil uygulama desek: Auth token'ı nerede saklayacağız? Secure Store mu, Keychain mi?

5.2 Prompt bir sihirli değnek değil, sadece bir başlangıç noktasıdır

• Yapay zeka sana çözüm vermez, ancak çözüm önerir.

• Doğru soruyu sormazsan, doğru sistem tasarımını yapmaz.

---

6. AI Geliştiricinin Yerini Değil, Zayıf Geliştirmenin Açığını Ortaya Çıkarır

6.1 AI sayesinde kötü kodcular ifşa olacak

• Hatalı mimari yapılar

• Anlamsız kod tekrarları

• Dokümantasyon eksiklikleri

6.2 Gerçek mühendis, AI’ı hızlandırıcı olarak kullanır

• Test yazımını AI’a bırakır, edge-case kontrolünü kendisi yapar.

• Skeleton kodu AI’a yazdırır, mantığı kendisi oturtur.

---

7. AI ile Yazılım Süreci Değişir Ama Temel Değişmez

7.1 Yazılım hâlâ bir ekip işidir

• Product Owner, Backend, Frontend, QA, DevOps, Security, Monitoring, Support...

7.2 “Prompt Gireyim, Şirketim Olsun” dönemi yok

• Promtla MVP olur ama ürün olamaz.

• Ürün olmadan müşteri kazanılmaz.

• Müşteri olmadan hayal satılır, yazılım değil.

---

8. Sonuç: Kod, Bir Sanat Değilse Bile, Bir Disiplindir. AI Bu Disiplini Taklit Eder, Üretmez

8.1 Yapay zeka mühendisin yerini almaz, vizyonsuzun hayalini satar.

8.2 AI; mühendisin aklına güç katar ama yerine geçemez.

8.3 Sistemin anahtarı hâlâ insan zekası + mühendislik disiplinidir.

1. Herkesin Elinde Bir Prompt, Sıfır Satır Kodla MVP Hayalleri

1.1 Ne Zannediyorlar?

Artık anlatmaktan bıktığım bir konu var. Cidden bıktım.
Ama madem herkes hâlâ soruyor, madem sosyal medyada, toplantılarda, CEO sohbetlerinde aynı cümleler dönüyor dolaşıyor, bari ben de şuraya bir kere yazayım, sonra da “bak kardeşim, ben bu konuyu zaten yazmıştım” diyeyim.

Konu şu: Yapay zekayla her şeyi yapabileceğini sananlar.
Hani şu “abi bir prompt giriyoruz, CRM çıkıyor”, “AI’ya söyledik, ERP yazdı” diye ortada gezenler.

Bak dostum, mühendisler zaten biliyor bunun böyle olmadığını. Onlara bunu anlatmama gerek yok. Ama iş insanları, patronlar, yöneticiler, CEO’lar… onlar bambaşka bir hayale kapılmış durumda. “Yapay zeka elimizde sihirli değnek, ne istersek yapar” sanıyorlar. Resmen topluca bir yapay zeka illüzyonu yaşıyoruz memleketçe.

Ve işte bu yüzden bu yazıyı yazmaya karar verdim. Çünkü eğer işin mühendislik tarafını hiç bilmezsen, sana verilen demo’yu ürün sanırsın. Demo’yu ürün sanırsan da, müşterine gösterirsin, müşteri sana güler. Ya da daha kötüsü: parasını verip alır, ilk bug’da kafana yıkar.

---

Ne Zannediyorlar?

Önce şu kafalardaki hayali net koyalım, sonra tek tek çürütelim:

• “Yapay zekaya iş fikrimi yazayım, o bana uygulama iskeleti versin.”
  (Sanki sana sıfırdan bir mimari çizecek, dependency’leri doğru bağlayacak, CI/CD pipeline’ı da yanında gönderecek.)

• “Kod yazmadan CRM, ERP, PWA, mobil uygulama geliştireyim.”
  (Yani yıllardır devasa ekiplerin çözemediği karmaşayı, bir prompt çözecek. Tabii ya!)

• “Prototip değil, direkt ürün alayım.”
  (Oysa AI’ın sana verdiği şey en iyi ihtimalle prototip bile değil, demo. Ama sen bunu ürün zannediyorsun.)

• “Frontend’i AI yazar, backend’i de o çözer, veritabanını da tasarlar, güvenliği de ayarlar.”
  (Sen işine bak, AWS’de VPC’yi bile yanlış açarsın, AI senin için SOC2 uyumunu mu yapacak?)

• “Testleri de yazar, refactor’u da yapar, zaten developer’a gerek kalmayacak.”
  (Tabii canım, 20 yıllık kurumsal kod tabanını AI’a atıyorsun, sana SOLID prensipleriyle sıfır bug’lı geri gönderiyor. Sonra uyanıyorsun.)

---

Ama Gerçekte Ne Oluyor?

Burada kısa bir mola verelim. Çünkü bu hayali yaşayanlar, şunu görmüyor:
Yapay zekanın verdiği şey, kod değil, tahmin.

Sen “CRM yaz” diyorsun, o da “daha önce CRM isteyenler genelde şu yapıyı kullanmış” diyerek sana bir kod parçası çıkartıyor. Bu kadar.
Yani, senin için “düşünmüyor”, “tasarlamıyor”, “seçmiyor”. Sadece istatistiksel tahmin yapıyor.

Bunu görmeyen herkes, AI’ın kendisine “anahtar teslim yazılım” vereceğini sanıyor. Ama hayır… Sana sadece anahtarın resmini çiziyor.

---

Neden Böyle Bir Yanılgıya Düşülüyor?

Çünkü demo güzel.
Ekrana birkaç satır kod düşüyor, çalışıyor gibi görünüyor, bir “hello world” bile seni gaza getiriyor. İşin arkasındaki sistem yükünü hiç görmüyorsun.

• CEO diyor ki: “Abi 2 dakikada dashboard yaptı, harika bir şey bu.”

• Yönetici diyor ki: “Artık developer’a gerek kalmayacak, biz her şeyi AI’a yazdırırız.”

• Patron diyor ki: “Maliyetler düşer, projeler hızlanır, mükemmel!”

Ama kimse şunu demiyor:

“Bu dashboard’a erişim yetkilerini kim tanımlayacak? Logging nerede tutulacak? Bu kod production ortamına girince crash olursa ne olacak? Veritabanı migration’larını kim yönetecek?”

Çünkü bunlar görünmüyor.
AI’ın sana sunduğu şey, gösterişli bir paket. Ama içinde sistem yok.

---

Kısacası…

Herkesin elinde bir prompt var, dilinde “AI her şeyi yapar” cümlesi dönüyor.
Ama ortada çalışan, güvenilir, sürdürülebilir bir sistem yok.

Senin hayalindeki şey:

• Prompt → Ürün.

Gerçekte olan şey:

• Prompt → Demo (o da pamuk ipliğine bağlı).

İşte bu yazıda ben sana bu “neden olmaz”ları tek tek anlatacağım. Teknik terimleri çok boğmadan, ama gerektiği yerde çiviyi çakarak. Çünkü konu ciddi: Yapay zeka seni kurtarmaz. Eğer sistemi anlamıyorsan, AI’ın sana sunduğu şey sadece süslü bir illüzyondur.

2. Yapay Zeka Ürün Yazmaz, Mevcut Koddan Tahmin Yapar

2.1 AI Ne Yapabilir?

Önce hakkını teslim edelim: Yapay zekanın yazılım dünyasında faydalı olduğu alanlar var.
Ama bunlar “ürün geliştirme” değil, daha çok “yardımcı işçilik”.

• Kodun stilini analiz eder.
  Yani kodunuza bakar, “bu JavaScript çok dağınık yazılmış, şurada const yerine let kullanman daha uygun” der. Ya da “bu Python fonksiyonunu PEP8 standardına uygun yaz” diyebilir.

• Bazı refactor önerileri üretir.
  Fonksiyonu daha kısa hale getirir, gereksiz tekrarları temizler. Belki bir iki yerde class abstraction önerir.

• Unit test yazabilir, syntax düzeltir.
  “Bu fonksiyon için test senaryosu oluştur” dersen, yazdığı test %60 iş görür.
  Ya da unuttuğun parantezi, yanlış yazdığın await’i fark eder.

Yani AI burada bir tür junior developer + otomatik lint aracı gibi çalışır.
İyi midir? Çok iyi. Hız kazandırır mı? Kazandırır.
Ama “ürün” çıkarmaz.

---

2.2 Ama Neyi Bilmez?

Burada mesele büyüyor. Çünkü yapay zekanın bilmediği şeyler, yazılımın tam kalbinde duruyor:

• Domain Logic (Alan bilgisi)
  Senin işine özel kurallar.
  Mesela: Sigorta sektöründeysen, prim nasıl hesaplanır, hangi poliçe hangi şartla iptal olur, hangi poliçeye komisyon verilir? AI bunları bilmez. Sen söylemedikçe tahmin bile edemez.

• Edge-Case’ler (Köşe vakaları)
  1000 senaryodan 999’unu çözer, ama 1 tanesinde sistem patlar. İşte mühendisliğin en büyük yükü o 1 tanedir.
  Örnek: Kullanıcı login olurken aynı anda şifre sıfırlarsa ne olacak?
  Bu detayı AI öngöremez.

• Business Constraint’ler (İş kısıtları)
  Her şirketin kendine özel kuralları vardır. Örneğin:
  “Kullanıcı silinemez, sadece pasife alınır.”
  “Her fatura en az 2 onaydan geçmek zorundadır.”
  AI bunları kurumsal bağlam olmadan bilemez.

• Performans Kritik Noktalar
  10 kullanıcıyla çalışan kod, 100.000 kullanıcıda çakılır.
  Mühendis burada optimizasyon yapar: cache, async, queue, shard...
  AI, sen “bu kod 1 milyon istek kaldırmalı” demezsen hiçbir şey anlamaz.

• Deployment Ortamı (env-specific logic)
  Development, staging, production…
  AWS’de çalışan kod Azure’da patlayabilir.
  Linux’ta çalışan kod Windows’ta çakılabilir.
  AI bunları öngörmez. Çünkü bu senin şirketinin özel ortamına bağlıdır.

Kısacası: Yapay zeka ürün değil, demo çıkarır.
Ürün dediğin şey, iş kısıtlarını, edge-case’leri, domain bilgisini bilen mühendislerle çıkar.

---

2.3 “Temiz Kod” Diye Verdiği Şey Neden Sistemi Çökertir?

Şimdi gelelim işin acı tarafına. AI bazen sana “refactor edilmiş, pırıl pırıl” görünen kod verir. Ama o kodu sisteme koyduğunda… çat! Sistem çöker.

Neden mi? İşte birkaç tipik senaryo:

• if err != nil bloğunu yanlış anlaması.
  Hata kontrolünü basitleştirir, ama aslında kritik bir exception’ı yutar. Sen “temiz kod” diye sevinirken, sistem production’da sessizce patlamaya başlar.

• Logging sisteminin formatını bozması.
  Mesela senin ekibin Serilog kullanıyor. AI kodu alıp Winston formatına çeviriyor. Ekranda çalışıyor, ama log toplama sistemin (ELK, Grafana vs) komple çöküyor. Çünkü format uyumsuz.

• JSON parse edilen alanın null değerle davranışını değiştirmesi.
  Senin sisteminde null gelirse default değer atanıyordu. AI refactor ediyor, ama default atamayı kaldırıyor. Sonuç: Tüm API’lerde saçma null pointer hataları.

• Yeni kodda id’yi integer sanıp, uuid olan eski veriyle çakışması.
  Kod gözüne çok daha “okunaklı” geliyor. Ama production’da eski data ile çatışıyor. Migration planı yok. Database komple kırılıyor.

Ve sen de dönüp diyorsun ki:

“Abi AI çok güzel yazmıştı ama nedense sistem çalışmıyor…”

AI’ın yaptığı iş: Kodun şekline makyaj yapmak.
Ama altındaki iskele çürükse, o makyaj hiçbir işe yaramaz.
Ürün dediğin şey makyajla değil, mühendislikle ayakta durur.

3. Prompt Girdin Diye Sistem Çıkmaz: Neyi, Hangi Standarta Göre Yazsın?

3.1 AI Sistem Üretirken Hangi Referansa Dayanmalı?

Bir sistemi üretmek sadece “kod yazmak” değildir. Kod, işin görünen kısmı. Esas mesele hangi standartlara, hangi prensiplere göre yazıldığıdır. İşte burada yapay zekânın eli kolu bağlanıyor.

• OWASP mi?
  Güvenlik kritikse, injection saldırıları, XSS, CSRF gibi açıklar nasıl kapatılacak?
  AI bunu bilemez. Sen açıkça söylemezsen, default “güvenliksiz” kod çıkar.

• ISO 25010 mu?
  Yazılım kalitesini ölçen uluslararası bir standart. Maintainability, reliability, portability…
  Peki AI bunlara göre mi yazıyor? Hayır. Sen söylemedikçe tahmin bile etmiyor.

• SOLID prensipleri mi?
  Yazılım mühendisliğinin temel yapı taşları.
  Ama AI bazen SOLID’i “fazla abstraction” diye uyguluyor, kod okunmaz hale geliyor. Bazen de hiç umursamıyor, spaghetti çıkıyor.

• Veritabanı izolasyonu ne olacak?
  ACID mi olacak (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)?
  Yoksa distributed sistemlerdeki gibi eventual consistency mi?
  Bunu AI kendisi seçemez, çünkü senin business case’ini bilmez.

• Kod ölçeklenebilir mi?
  Single instance mantığında mı kalacak, yoksa multi-tenant mı olacak?
  Yarın kullanıcı sayısı 100’den 100.000’e çıktığında sistemin patlamaması için hangi pattern kullanılacak?
  AI bunu öngöremez. Çünkü bu tamamen senin hedef kitlenle, büyüme stratejinle alakalıdır.

Kısacası, AI’ın önünde bir standart referans çerçevesi yoksa, kodu yazıyor gibi yapar ama aslında “rastgele tercih” yapar.

---

3.2 Standart Yoksa Ne Olur?

Standartlar olmadan yazılım, mimarisi olmayan bir bina gibidir. İlk katta sorun çıkmaz, ikinci katta çatlak olur, beşinci katta bina yıkılır.

• AI “senin gibi biri ne yapardı?” diye tahmin eder.
  Eğitim datasında gördüğü tipik çözümleri uygular. Ama senin sistemin tipik değildir. Senin sistemin eşsizdir.

• Ama senin ortamın başka, şirketin başka, veri yapın başka.
  Bir bankanın sistemiyle bir lojistik firmasının sistemi aynı mı?
  Bir e-ticaret sitesinin checkout akışı ile bir sigorta poliçesi yenileme akışı aynı mı?
  AI bunu bilmeden sana generic, sıradan bir kod verir.

• Sonuç: Çalışan ama taş gibi sistem değil; çalışan ama pamuk ipliğine bağlı bir demo.
  İlk bakışta çalışır, ekran açılır, buton tıklar, rapor çıkar.
  Ama canlıya aldığında:

  • Performans çöker.

  • Güvenlik açıkları saçılır.

  • Hatalı veri kaydı yüzünden finansal tablolar yanlış çıkar.

  • Müşteri güvenirliğini kaybedersin.

Ve sen de dönüp dersin ki:

“Ama AI çalıştırmıştı, biz anlamadık neden patladı?”

İşte bu yüzden “prompt gir, ürün al” diye bir dünya yok. Prompt ürün çıkarmaz, olsa olsa illüzyon çıkarır.

4. No-Code / Low-Code ile Ne Yapılır, Ne Yapılamaz?

4.1 Ne Yapılır?

No-code ve low-code platformların faydası yok mu? Var tabii ki. Ama bunlar “sistem mühendisliği” değil, daha çok iş kolaylaştırıcı küçük çözümler.

Mesela:

• CRUD tabanlı işler (Create, Read, Update, Delete)
  Diyelim ki şirketin bir ürün kataloğu var.
  Excel’de tutuyorsun, sıkıldın. Airtable gibi bir no-code aracıyla bunu basit bir web app’e dönüştürebilirsin.
  Girersin: “Ürün adı – fiyat – stok” sütunlarını, sonra bunları listeleyen küçük bir arayüz çıkar. Gayet güzel.

• Basit formlar
  İnsan Kaynakları için “yıllık izin talep formu” yapacaksın.
  Formu oluştur, butona bas, yöneticine e-posta gitsin. Harika!
  Excel + WhatsApp yerine daha düzenli bir şey olmuş olur.

• Workflow otomasyonları (örneğin: onay akışı)
  Bir departmanda teklif onay süreci var.
  “Satışçı teklifi girsin → müdüre düşsün → müdür onaylasın → muhasebeye düşsün”
  Bunu Zapier, Integromat veya Power Automate ile kurabilirsin.
  Basit ama hayat kolaylaştırır.

• Raporlama panelleri
  Şirketin satış verilerini Google Sheets’ten alıp görselleştirmek istiyorsun.
  No-code BI araçları (örneğin Retool, Softr, PowerBI’nin basit versiyonları) ile dashboard çıkarabilirsin.
  Renkli grafikler gelir, CEO da bakar “ooo çok güzelmiş” der.

Özetle:
No-code, küçük otomasyonlar, basit iş akışları ve prototipler için biçilmiş kaftan.

---

4.2 Ne Yapılamaz?

Gelelim işin can alıcı yerine. No-code’un yapamayacağı işler, aslında “ürün” dediğimiz şeylerin tam kalbi:

• Dağıtık mikroservis yapılar
  Bir TMS (Transportation Management System) düşün.
  İçinde onlarca mikroservis var: rota optimizasyonu, filo yönetimi, sözleşme, mutabakat, finans, sürücü uygulaması…
  Bunları no-code ile kurabileceğini mi sanıyorsun?
  Hayır. Çünkü event-driven mimari, Kafka kuyrukları, failover senaryoları no-code’da yok.

• Realtime event streaming
  5000 kamyon aynı anda lokasyon gönderiyor.
  Sen bunları gerçek zamanlı işleyip haritada göstereceksin.
  No-code burada elini kaldırıp “benim kapasitem buraya kadar” diyor.

• Gelişmiş güvenlik politikaları
  SOC2, ISO 27001 uyumlu olmak zorundasın.
  Kullanıcı verisini AES-256 ile şifrelemen, şifreleri Argon2 ile hashlemen lazım.
  No-code platform sana “biz AES destekliyoruz” diyebilir ama işin içindeki ince ayarları asla senin yerine yapmaz.

• Role-based permission matrix
  Bir ERP düşün: Finans, satış, depo, lojistik, her biri farklı yetkilere sahip olacak.
  “Satışçı stokları görebilir ama fiyatları değiştiremez, finansçı fiyatı görür ama depoya erişemez.”
  No-code bu kadar karmaşık rol yönetimini taşıyamaz.

• SLA garantili TMS/ERP sistemleri
  Sen müşterine diyorsun ki:
  “Benim sistemim %99.9 uptime ile çalışacak.”
  No-code platform sana “biz elimizden geleni yaparız” diyor.
  Kusura bakma ama lojistikte, bankacılıkta, sigortada “elimden geleni yaparım” diye SLA olmaz.

Özetle:
No-code oyuncaktır, ERP sahası ise ağır sanayidir.

---

4.3 Yanlış Anlamanın Zararı Ne?

Asıl komedi burada başlıyor. Çünkü no-code’u yanlış anlayan yöneticiler, prototipi ürün sanıyor.

Bak sana gerçek hayattan sahneler çizeyim:

• CEO toplantısında
  “Abi bizim pazarlamacı çocuk 3 günde CRM yapmış, bak çok güzel.”
  — Evet ama o CRM, 10 müşteriden fazlasını taşıyamaz. Yarın müşteri sayısı 100’e çıktığında çökecek.

• Yönetici, lansman toplantısında
  “Biz bu no-code ile sistemi çıkardık, canlıya alıyoruz.”
  — Canlıya alırsın ama 1 ay sonra bir müşteri “biz SAP ile entegre olmak istiyoruz” der. No-code burada biter.
  Çünkü SAP entegrasyonu için custom API, veri modeli, error handling lazım.

• Patron, yatırımcıya anlatırken
  “Bizim sistem AI destekli, no-code, çok esnek!”
  — Yatırımcı sorar: “Peki veri güvenliği?”
  — Sessizlik. Çünkü no-code platform veriyi ABD’de tutuyorsa, KVKK’ya aykırı.

Ve işin en acı noktası:
No-code üzerinde bir feature eklemek için ekibi kod yazmaya zorladığında, refactor maliyeti MVP’yi geçer.
Yani önce “ucuza yaptım” diye sevinirsin, sonra “daha pahalıya patladı” diye ağlarsın.

---

Kısacası…

• Yapılacak işler: Küçük formlar, otomasyonlar, dashboard’lar.

• Yapılamayacak işler: Büyük ölçekli sistemler, güvenlik, entegrasyon, mikroservis dünyası.

• Yanlış anlamanın zararı: Demo’yu ürün sanmak, hayali sisteme gerçek SLA vermeye kalkmak.

Yani no-code iyidir, ama bisiklet gibidir.
Mahallede dolaşırsın. Ama kamyon taşımak istiyorsan TIR alırsın.

5. Kodlama Değil, Sistem Düşüncesi Kayıp

5.1 Kod Bilmemek Değil, Sistem Kurmayı Bilmemek Asıl Sorun

Bak, mesele kod bilip bilmemek değil. Kod yazmak öğrenilir.
YouTube’da 2 haftada “React ile ToDo List” yaparsın, GitHub’dan 50 repo indirirsin, Stack Overflow’dan kopyala-yapıştırla “çalışan kod” çıkarırsın.

Ama esas mesele şu: Sistem kurmayı bilmiyorsun.
Yani bir yazılım ürününün “arka plan” gerekliliklerini düşünemiyorsun. İşte asıl problem burada.

Mesela:

• “API yazsın yeter” diyorsun.
  Tamam, API yazalım. Peki hangi endpoint’e kim erişecek?
  Müşteri sadece kendi datasını mı görecek, yoksa başkasının datasını da görebilecek mi?
  Yetkiyi nasıl tanımlayacağız? JWT mi kullanacağız, OAuth2 mü, yoksa Keycloak gibi bir IDM mi koyacağız?
  Bunu AI senin yerine bilemez. Çünkü bu senin iş kuralına bağlıdır.

• Mobil uygulama yapalım diyorsun.
  Tamam, AI sana login ekranını yazar. Ama auth token nerede saklanacak?
  Android’de Secure Store, iOS’ta Keychain.
  Yanlış yerde saklarsan, kullanıcı şifresi çalınır, KVKK’dan ceza yersin.
  AI bunu bilemez. Çünkü bu senin güvenlik politikanla alakalıdır.

• “Database kursun işte” diyorsun.
  Tamam, AI sana tabloyu açar. Ama:

  • Sen ACID mi istiyorsun, yoksa eventual consistency mi?

  • Primary key UUID mi olacak, integer mı?

  • Transaction rollback senaryoları nasıl olacak?
    Bunları AI bilmez, çünkü bunlar senin ölçek, iş modeli ve sistem mimarisi kararlarınla ilgilidir.

Gördün mü? Asıl kayıp burada: Kod değil, sistem düşüncesi yok.

---

5.2 Prompt Bir Sihirli Değnek Değil, Sadece Bir Başlangıç Noktasıdır

Şimdi şu büyük yanılgıyı da çözelim:
Yapay zekaya prompt veriyorsun, o da sana “çözüm” üretiyor sanıyorsun.
Ama gerçek şu: AI çözüm vermez, sadece çözüm önerir.

Örnek:

• Sen diyorsun ki: “Bana bir kullanıcı yönetim sistemi yaz.”
  AI sana “UserController, UserService, UserRepository” üçlemesini gönderiyor.
  Güzel mi? Güzel. Ama bu sadece iskelet.
  Sen iş kuralını (örneğin: kullanıcı silinemez, pasife alınır) söylemezsen, AI kendi kafasına göre davranır.

• Sen diyorsun ki: “Bana bir ödeme sistemi yaz.”
  AI sana Stripe veya PayPal entegrasyonu için boilerplate kod gönderiyor.
  Ama sen Türkiye’de faaliyet gösteriyorsun, iyzico kullanıyorsun.
  O zaman ne oluyor? Kod çöpe gidiyor. Çünkü lokal şartları bilmiyor.

• Sen diyorsun ki: “Refactor et.”
  AI kodunu daha temiz, okunur hale getiriyor.
  Ama edge-case’leri anlamadığı için aslında çalışmayan ama “güzel görünen” bir kod çıkıyor.

Kısacası:
Prompt, sihirli değnek değil.
Yapay zeka sana “yol gösterici” olur, ama nereye gideceğine sen karar vermek zorundasın.

Doğru soruyu sormazsan, doğru sistemi kurmaz.
Sistem kurmazsan, elinde kalan şey kod değil, sadece kod gibi görünen satırlar olur.

Sorun “AI yazılım geliştiremiyor” değil.
Sorun, insanların “sistem düşüncesi olmadan ürün beklemesi.”

AI sana yardımcı olur, hız kazandırır, sana fikir verir. Ama şunu asla yapmaz:

• Hangi standarda uyulacağını seçmez.

• Hangi edge-case’in kritik olduğunu bilmez.

• Hangi veri modelinin senin işine uygun olduğunu anlamaz.

Yani mesele “kod” değil, mesele mühendislik.
Ve mühendislik, prompt’la öğrenilen değil, yıllar içinde kazanılan bir disiplindir.

7. AI ile Yazılım Süreci Değişir Ama Temel Değişmez

7.1 Yazılım Hâlâ Bir Ekip İşidir

Bak kardeşim, AI çok şey değiştirdi.
Bunu görmemek körlük olur. Artık kodu daha hızlı yazıyoruz, testleri daha kolay üretiyoruz, dokümantasyonu bile AI’ya özetlettiriyoruz. Tamam, güzel. Ama şu gerçeği unutma: Yazılım hâlâ bir ekip işidir.

Çünkü ürün dediğin şey sadece “kod” değildir. Ürün = teknoloji + süreç + insan.

Bir ürünü ayakta tutmak için sahada farklı rollerin omuz omuza çalışması gerekir:

• Product Owner: Ne yapılacağını belirler. “Müşteri şu butona basınca şu olacak” diye tarif etmezse, AI da, developer da kafasına göre takılır.

• Backend Developer: İşin kalbini yazar. Veritabanı, API, iş mantığı… Bunları AI’ya bırakırsan “generic” bir kod çıkar ama işine özel kuralları yazamaz.

• Frontend Developer: Kullanıcıya dokunur. Kullanıcı deneyimini yanlış kurarsan, müşteri bir daha sisteme girmez.

• QA (Testçi): AI kodu yazabilir ama hataları göremez. QA olmadan “çalışıyor” sanırsın, ama müşteri kullanınca patlar.

• DevOps: Sistemi canlıya alır, ölçekler, monitor eder. AI sana Dockerfile yazabilir ama production’da container patlayınca “bunu AI yazmıştı” diyemezsin.

• Security: Açıkları kapatır. AI sana login sayfası yazar ama brute-force saldırısını engelleyecek mi? Hayır.

• Monitoring & Support: Sistemi ayakta tutar. Çünkü yazılım “canlı” bir varlıktır. AI kodu yazıp gider, ama senin sistemini 7/24 gözleyen birileri olmazsa müşteri kaybeder.

Yani anlayacağın, AI “ekip üyelerinin işini kolaylaştırır” ama ekip ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

---

7.2 “Prompt Gireyim, Şirketim Olsun” Dönemi Yok

Şimdi gelelim ortalıkta dolaşan en büyük yanılgıya:
“Abi ben bir prompt yazdım, CRM çıktı. Bundan şirket kurarım.”

Hadi oradan!
Evet, AI sana bir MVP (Minimum Viable Product) çıkarabilir. Yani bir prototip, bir demo, bir fikir testi…
Ama MVP ≠ Ürün.

Neden? Çünkü:

• MVP hataları yönetmez, ürün yönetir.

• MVP güvenliği sallamaz, ürün garanti verir.

• MVP müşteri desteği sunmaz, ürün sunar.

• MVP uptime sözü vermez, ürün verir.

Ürün olmadan müşteri kazanamazsın.
Müşteri olmadan da hayal satarsın, yazılım değil.

AI ile “prototip girişimcisi” olabilirsin ama gerçek girişimci olamazsın. Çünkü girişimcilik, “prompt yazıp kod almak” değil, sistemi ayakta tutmak demektir.

---

7.3 Genç Yazılımcılara Tavsiyem

Genç arkadaşlarım, size bir abi tavsiyesi:
AI’yı görünce gözünüz dönmesin. “Abi her şeyi yazıyor, ben tek başıma şirket kurarım” gibi düşünceler tatlı gelir ama gerçekte öyle değil.

Benim başıma geldi.
Yıllar önce bir junior arkadaş, göğsünü gere gere geldi:
“Abi ben tek başıma muhasebe yazılımı yaptım. Hem de AI ile destek aldım.”

Dedim “Helal olsun, göster.”
Açtı. Görseli güzel, rapor çıkıyor, fatura kesiyor gibi.

Ben sordum:

• “E-fatura entegrasyonu var mı?”
  Yok.

• “Gelir İdaresi Başkanlığı uyumu var mı?”
  Yok.

• “Muhasebe denetimine uygun log tutuyor musun?”
  Yok.

O anda anladım ki yaptığı şey aslında koca bir Excel’in süslü hali.
Ama o, “ürün yaptım” sanıyordu.

İşte size ders: AI sizi havalı gösterir, ama sizi kurtarmaz. Eğer arkasında süreç bilginiz, sektör bilginiz ve sistem düşünceniz yoksa, ürettiğiniz şey sadece “demo”dur.

---

7.4 Ekip Yöneticilerine Tavsiyem

Yöneticiler… Sizin için de bir çift lafım var.
AI kullanımıyla birlikte ekiplerinizde “ben AI ile tek başıma hallederim” diyenler çıkacak. Onlara fazla kapılmayın.

Ekip hâlâ ekip.

• QA’yı yok sayarsan, müşteri QA olur.

• Security’yi yok sayarsan, hacker QA olur.

• Support’u yok sayarsan, LinkedIn yorumları support olur.

AI size maliyet avantajı getirebilir, ama disiplinli ekip çalışmasını asla ikame edemez.

Yapay zekâ süreci değiştirdi, hız kattı, işleri kolaylaştırdı.
Ama yazılım hâlâ bir takım oyunu.

Unutmayın:

• AI size prototip verir, ama ürünü ekip çıkarır.

• AI junior gibi hızlandırır, ama senior gibi sorumluluk almaz.

• AI hayal satmanı kolaylaştırır, ama sistemi ayakta tutmaz.

Kod satırlarını AI yazabilir, ama o satırların arasına “hayat” üfleyen hâlâ sizsiniz.

8. Sonuç: Kod, Bir Sanat Değilse Bile, Bir Disiplindir. AI Bu Disiplini Taklit Eder, Üretmez

8.1 Yapay Zeka Mühendisin Yerini Almaz, Vizyonsuzun Hayalini Satar

Bakın dostlar, yapay zekâ kimsenin düşmanı değil. Ama dostunuz da değil.
AI, sizin için kod satırlarını bir araya getirebilir, örnekler çıkarabilir, şablonlar üretebilir.
Ama şunu bilin: AI, vizyonsuzun hayalini satmakta usta bir pazarlamacıdır.

Eğer ne istediğini bilmeyen bir CEO’ya, ne yaptığını anlamayan bir yöneticiye denk gelirse, AI’nın ürettiği demo öyle bir süslenir ki, “ürün” sanılır.
Ama ürün değildir. O hayaldir.
Ve hayallerin çöküşü, genelde canlıya alınan ilk versiyonda olur.

---

8.2 AI; Mühendisin Aklına Güç Katar Ama Yerine Geçemez

Gerçek mühendis için AI muazzam bir hızlandırıcıdır.

• Skeleton kodu yazdırırsın.

• Test senaryolarını çıkartırsın.

• Dökümantasyonu özetlettirirsin.

• Yeni bir teknolojiye girişte sana referans olur.

Ama AI hiçbir zaman senin tecrübeni, karar mekanizmanı, iş mantığını devralamaz. Çünkü mühendisliğin özü, “doğru kararı doğru zamanda vermek”tir.

AI o kararı veremez. Tahmin yapar.
Ama sistemi ayakta tutan şey tahmin değil, karardır.

---

8.3 Sistemin Anahtarı Hâlâ İnsan Zekası + Mühendislik Disiplinidir

Son sözüm şu:
Bir sistem, prompt’la doğmaz.
Bir sistem, kopyala-yapıştırla yaşamaz.
Bir sistem, yalnızca “disiplin + mühendislik + ekip ruhu” ile ayakta kalır.

Evet, AI bize büyük güç verdi.
Ama o gücü doğru kullananlar kazanacak.
Yanlış kullananlar, “AI bize ürün yazdı” diye gezenler, günün sonunda müşteriye mahcup olacak.

Kod bir sanat olmayabilir, ama kesinlikle bir disiplindir.
Yapay zekâ bu disiplini taklit eder, ama asla üretemez.
Üreten hâlâ insandır.
Ve insanın aklındaki vizyon, bilgisindeki derinlik, disiplinindeki kararlılık olmadan hiçbir yapay zekâdan “ürün” çıkmaz.

---

Kapanış ve Teşekkür

Bu yazıyı buraya kadar okuduysan sana teşekkür ederim.
Çünkü sen ya bir geliştiricisin ya bir yönetici ya da bu konulara kafa yoran bir meraklısın. Kim olursan ol, şunu bilmeni istiyorum: AI çağı başladı ama mühendislik bitmedi.

Ben de artık anlatmaktan yorulduğum için bu satırları kaleme aldım.
Hani toplantılarda sürekli sorulan o soru var ya:
“Abi artık developer’a gerek kalmayacak mı?”
İşte bu yazı onun cevabıdır.

Eğer yazıyı okuduktan sonra hâlâ “AI tek başına ürün çıkarır” diyorsan, o zaman sana başarılar dilerim. Çünkü gideceğin yol hayal kırıklıklarıyla dolu olacak.
Ama diyorsan ki “AI’ı yanımda tutarım, ama ekibimden, mühendislikten vazgeçmem” — işte doğru yol budur.

Teşekkür ederim vakit ayırdığın için.
Ve şunu unutma: AI kodu hızlandırır, ama sistemi kuran hâlâ sensin.

Dipl.-Ing. Deniz Cengiz