Yapay zeka ile bir proje geliştirirken ilk zamanlarda çok hızlı ilerleyeceksiniz.

Eğer kabul kriterlerini ve sistem invariantlarını doğru tanımladıysanız, bunların karşılığı olan çok sayıda E2E ve diğer otomatik testiniz olacak.

Bu durum zamanla sizi yavaşlatmaya başlayacak, cünkü yapay zeka, yaptığı her değişikliğin sağlamasını yapmak için testleri çalıştırmak zorunda kalacak.

Proje büyüdükçe test sayısı artacak, sistemin parçaları arasındaki bağımlılıklar çoğalacak ve en küçük değişikliğin bile mevcut işleyişi bozmadığından emin olmak giderek daha fazla zaman alacak.

Başlangıçta zamanının büyük bölümünü implementasyona ayıran yapay zeka, ilerleyen aşamalarda zamanının önemli bir kısmını doğrulamaya ayırmaya başlayacak.

İşte bu noktada yeni bir darboğazla karşılaşacaksınız.

Artık sorun yapay zekanın ne kadar hızlı kod yazabildiği değil, yazdığı kodun mevcut sistemin bütünlüğünü bozmadan çalıştığını ne kadar hızlı doğrulayabildiği olacak.

Bu yüzden test mimarisi, testlerin paralel çalıştırılması, değişiklikten etkilenen testlerin belirlenmesi ve doğrulama süreçlerinin optimizasyonu giderek daha fazla önem kazanacak.

Kod yazmak ucuzlarken, kodun doğruluğundan emin olmanın maliyeti artıyor.

Ve bence bundan sonraki asıl mühendislik mücadelesi burada yaşanacak.