1. Giriş
Yapay zekanın (YZ) mühendislik tasarımına entegrasyonu, özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) aracılığıyla, ürün geliştirme süreçlerinde Ürün Geliştirme Yaşam Döngüsü(ÜGYD) köklü bir dönüşümü tetiklemiştir.1 Geleneksel ÜGYD, fikir oluşturma, prototip yinelemesi ve test aşamalarında kaynak yoğun darboğazlarla karakterize edilirken, Üretken Yapay Zeka (ÜYZA) teknolojileri bu süreçleri hızlandırmak için benzersiz bir potansiyel sunmaktadır. Bu hızlanma, şirketler için pazara çıkış süresini (Time-to-Market) kısaltmada kritik bir rekabet avantajı sağlamaktadır.
Bu yazının temel odağı, ÜYZA’nın ÜGYD’nin her aşamasında sağladığı nicel hızlanmayı analiz etmek ve bu hızın uzun vadeli operasyonel sürdürülebilirliğini sağlamak için gerekli olan yönetim çerçevelerinin ve Sorumlu Yapay Zeka (RAI) yaklaşımlarının önemini incelemektir. Yapay zekanın hızla gelişen bir alan olması nedeniyle, uygulamanın ilgili, güvenilir ve sağlam kalması için sürekli izleme, değerlendirme ve geliştirme zorunludur.
2. Üretken Yapay Zeka'nın Ürün Geliştirme Yaşam Döngüsündeki Rolü
Üretken Yapay Zeka destekli geliştirme, ürün yaşam döngüsünü (PDLC) Kavramsallaştırmadan Sürdürülebilirliğe kadar optimize etmektedir. Geleneksel PDLC'nin temel aşamaları ve ÜYZA entegrasyonunun etkileri şunlardır:
- Prototipleme ve Tasarım (Design): Üretken yapay zeka, yazılım ve mühendislik mimarisi spesifikasyonlarının ve kod üretiminin hızlandırılması gibi alanlarda potansiyel sunarak bu aşamayı hızlandırır.2
3. Uygulama Alanları ve Süreç Hızlanması
ÜYZA, ürün geliştirmenin bazı aşamalarında önemli verimlilik kazanımları sağlamaktadır. Yapay zeka otomasyonunun ekonomik faaliyet üzerindeki genel etkisini değerlendiren çalışmalar, mevcut işlerin yaklaşık %42'sinin faaliyetlerinin en az %50'sinin üretken yapay zeka tarafından otomatikleştirilebileceği bir maruziyet altında olduğunu tahmin etmektedir.3
Somut Verimlilik Kazanımları:
Aşağıdaki tablo, Üretken yapay zekanın ekonomik faaliyet ve işgücü maruziyeti üzerindeki etkilerini özetlemektedir:
|
ÜGYD Alanı |
ÜYZA Uygulaması |
Verimlilik Ölçütü |
Kazanım Oranı |
|
İşgücü Maruziyeti |
Yapay Zeka Otomasyonuna Maruz Kalan Görevler |
Mevcut İşlerin Payı |
Yaklaşık %42 |
3
4. Entegrasyon Zorlukları ve Sürdürülebilirlik
Hızlanmanın uzun vadeli bir değere dönüşmesi, etik, hukuki ve teknik zorlukların yönetimine bağlıdır.
Teknik ve Operasyonel Zorluklar:
- Edge Bilişim İhtiyacı: ÜYZA'nın kaynak yoğun yapısı nedeniyle genellikle bulutta sunulmasına rağmen, tıbbi müdahaleler veya tarım ekipmanı bakımı gibi uzak bölgelerdeki kaynak kısıtlı ortamlarda (Edge Computing) faydalanma ihtiyacı mevcuttur.1 Bu durum, karmaşık modellerin verimli çalışması için model sıkıştırma ve verimli algoritmik tasarımı zorunlu kılar.1 Bu çabalar, teknolojik erişimi yaygınlaştırarak sürdürülebilir kalkınmayı desteklemektedir.1
5. Sonuç
Üretken Yapay Zeka, Ürün Geliştirme Yaşam Döngüsünde (ÜGYD) süreç hızlanması sağlayarak önemli bir verimlilik artışı yaratmaktadır. Bu hızlanma, geliştirici deneyimi üzerinde pozitif bir etki yaratmakta ve Toplam Faktör Verimliliği'ni (TFP) artırmaktadır.3
Ancak bu hızın kalıcı ve sürdürülebilir olması; yönetim çerçevelerinin benimsenmesine ve etik zorunlulukların titizlikle uygulanmasına bağlıdır. Gelecekte, LLM'lerin yazılım mimarisi yaşam döngüsünün tüm fazları arasında bütünleşik bir GenAI çerçevesine kavuşması 2 ve kaynak kısıtlı ortamlar için model sıkıştırma çabaları 1 bu dönüşümün küresel ölçekte yayılmasını sağlayacaktır. Yapay zeka uygulamalarıyla ilgili olarak etik ve hukuki problemlerin ele alınması kritik öneme sahiptir.4
Hazırlayan:
İbrahim Beşen
Ar-Ge ve Yapay Zeka Sorumlusu
6. Kaynakça (References)
1 - Vuruma, S. K. R., Margetts, A., Su, J., Ahmed, F., & Srivastava, B. (2024). From cloud to edge: Rethinking generative ai for low-resource design challenges. arXiv preprint arXiv:2402.12702.
2 - Esposito, M., Li, X., Moreschini, S., Ahmad, N., Cerny, T., Vaidhyanathan, K., ... & Taibi, D. (2025). Generative AI for software architecture. Applications, trends, challenges, and future directions. Applications, Trends, Challenges, and Future Directions.
3 - Wharton Budget Model. Projected Impact of Generative AI on Future Productivity Growth.
4 - Gözet, M., Filiz, U., & Yılmaz, A. E. (2023). Üretken yapay zekâ. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 7(1), 32-40.
