Google, yapay zeka (AI) teknolojisini kullanarak kod taşıma süreçlerini hızlandırdı ve bu süreyi %50 oranında kısalttı. Büyük dil modelleri (LLM) sayesinde, karmaşık kod tabanı güncellemelerini daha verimli hale getiren Google, yazılım güncellemelerini daha hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştiriyor.
Kod taşıma, özellikle büyük kod tabanlarıyla çalışırken oldukça zorlu bir süreç olabilir. Google, Google Ads, YouTube ve Google Workspace gibi devasa platformlarda veri türlerini ve kütüphaneleri taşırken bu zorluklarla karşılaştı. Örneğin, Google Ads’de 32-bit’ten 64-bit ID’lere geçiş yapmak, 500 milyondan fazla kod satırının güncellenmesini gerektiriyordu. Bu kadar büyük bir ölçekte manuel çalışma, yüzlerce mühendislik yılı ve birden fazla ekip arasında karmaşık bir koordinasyon gerektiriyordu.
Google, bu devasa görevi üstlenmek için yapay zekaya yöneldi. Büyük dil modellerini (LLM) kullanarak, taşıma süresini etkileyici bir şekilde %50 oranında kısmayı başardı. Örneğin, JUnit3’ten JUnit4’e 5.000’den fazla dosya ve 149.000 kod satırının taşınması sadece üç ay sürdü. Bu süreç, yapay zeka araçları olmadan çok daha uzun sürebilirdi. Üstelik, AI tarafından üretilen kodların yaklaşık %87’si hiçbir değişiklik yapılmadan uygulandı.
Süreç Nasıl İşliyor?
Süreç, bir mühendisin taşıma gerektiren kod bölümünü belirlemesiyle başlıyor. Kod arama ve özel betikler gibi araçlar kullanılarak sorunlu alanlar işaretleniyor. Ardından, bir AI araç seti kullanılarak değişiklikler üretiliyor ve bu değişiklikler manuel olarak inceleniyor. AI, işin büyük bir kısmını üstleniyor ancak insan mühendisler değişiklikleri gözden geçirip iyileştiriyor. Bu AI ve insan iş birliği, taşıma sürecinin hem verimli hem de doğru olmasını sağlıyor.
Google’ın kod taşıma sürecinde AI kullanma deneyimi, büyük dil modellerinin yazılım güncellemelerinin hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırabileceğini gösteriyor. AI, kod değişikliklerinin büyük bir kısmını üretse de, insanlar hala kaliteyi sağlamada önemli bir rol oynuyor. AI’nın küçük hatalar yapması mümkün olsa da, bu hatalar az sayıda ve süreci hızlandırma etkisi tartışılmaz.
Google, büyük dil modellerinin büyük şirketlerin kod tabanlarını koruma ve güncelleme şeklini kökten değiştirebileceğine inanıyor. AI, yazılım modernizasyonu için esnek bir yaklaşım sunuyor ve çeşitli kod dönüştürme görevlerini üstlenebiliyor. Ancak Google, AI’nın geleneksel kod taşıma yöntemlerinin yerini almaması gerektiği konusunda uyarıyor. AI araçları pahalı olabilir ve gereksiz kullanım maliyetleri artırabilir.
Google’ın kod taşıma sürecinde yapay zeka kullanımı, büyük teknoloji şirketlerinin yazılım geliştirme yaklaşımlarında önemli bir değişimi temsil ediyor. Yapay zeka (AI) destekli taşımanın sağladığı verimlilik artışı açıkça görülüyor. Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi, denge önemli. AI büyük bir potansiyel sunuyor ancak diğer araçlar ve insan uzmanlığıyla birleştirildiğinde en iyi sonuçları veriyor.
Google, yapay zekayı iç yazılım iş akışlarına entegre ederek, şirketlerin kod tabanlarını yönetme ve güncelleme şeklini modernize ediyor. Daha fazla işletmenin benzer yapay zeka destekli çözümler benimsemeye başlamasıyla, bu yaklaşım teknoloji endüstrisinde verimlilik ve üretkenlik için yeni standartlar belirliyor.
