2026-cı ildə tədqiqatçılar aşkar ediblər ki, süni intellekt (AI) kodlaşdırma vasitələrini proqramçılardan almaq mümkün deyil.

Lakin digər tədqiqatçılar xəbərdarlıq edirlər ki, AI proqramçılara kodu daha tez yazmağa kömək etsə də, mütləq yaxşı kod yaratmır. Bu da gələcəkdə onlara problemlər yarada bilər.

Xüsusilə, 2026-cı ilin fevralında nüfuzlu AI tədqiqat laboratoriyası METR xüsusi açıqlama yaydı: proqramçılar artıq məhdud sayda tapşırıq da olsa, AI olmadan işləmək istəmirlər.

METR bundan əvvəl, 2025-ci ildə yayımladığı araşdırmada AI-nin kodlaşdırma məhsuldarlığını ölçmüşdü. Orada açıq mənbə proqramçıları tapşırıqları AI ilə və əllə yerinə yetirmə vaxtını müqayisə etmişdi.

O araşdırmada proqramçılar AI-nin onları daha məhsuldar etdiyini bildirirdilər, amma sonra öyrəndilər ki, əslində AI onları yavaşladır. Kod sürətlə yaradılır, lakin səhvləri tapmaq, düzəltmək, AI-ni idarə etmək və tapşırığın tamamlanmasını gözləmək üçün əlavə vaxt sərf olunur.

METR AI və proqramçı bacarıqlarındakı inkişafı ölçmək üçün eyni eksperimentin təkrarını keçirmək istəyəndə bunu bacarmadı. Proqramçılar AI olmadan işləmək istəmədiklərini etiraf etdilər.

Bunun əvəzinə, METR may ayında texniki işçilərin AI məhsuldarlıq artımını özləri qiymətləndirdikləri sorğu yayımladı. İştirakçılar AI-nin onları təşkilat üçün iki dəfə dəyərli etdiyini düşündülər.

Amma son vaxtlar “tokenmaxxing” adlanan, yəni AI məhsuldarlığını istifadə olunan token sayına görə ölçmək trendinin yaratdığı yüksək xərclər və digər araşdırmalar bu özünü qiymətləndirmələri şübhə altına alır.

2026-cı ildə “tokenmaxxing” trendi populyar olsa da, artıq tükənməkdədir.

"Financial Times" xəbər verir ki, Amazon işçiləri AI agentlərindən həddindən artıq istifadə edərək xərcləri artırdıqları üçün Kirorank adlı daxili token izləmə liderliyini dayandırıb. Bu vəziyyət göstərdi ki, AI istifadəsi avtomatik olaraq məhsuldarlığın artması demək deyil.

"The Information"in məlumatına görə, Uber 2026-cı ilin ilk dörd ayında ayrılan AI büdcəsini tükədib. İnformasiya texnologiyaları üzrə direktor Andrew Makdonald podkastda bu xərclərin layihələrdə və məhsuldarlıqda ölçülə bilən artıma səbəb olmadığını deyib.

Proqramçı və yazıçı Ceyms Şor viral bloq yazısında (Hacker News saytında) qeyd edib: “İndi kodu iki dəfə sürətli yazırsınız? Ümid edin ki, təmir xərclərinizi yarıbayarı azaldıb. Əks halda, çətin vəziyyətdəsiniz. Qısa müddətli sürət artımını daimi zərərə dəyişirsiniz.”

Başqa dəlillər də var ki, AI kodun davamlı təmir xərclərini artırır.

“Entelligence AI” şirkətinin yaradıcısı və CEO-su Aisvarya Sankar viral tvitində deyir ki, şirkətlər AI tərəfindən yaradılmış səhvləri düzəltmək üçün tokenlərinin 44 faizini sərf edir. “Code Rabbit” şirkəti açıq mənbəli kod sorğularını analiz edib və AI-nin insan kodundan 1,7 dəfə daha çox problem yaratdığını tapıb.

Bu statistikalar AI kod yoxlama vasitələri satanların təqdim etdiyi məlumatlardır. Lakin müstəqil tədqiqatçılar da oxşar problemlər aşkar ediblər. Sinqapur İdarəetmə Universitetinin tədqiqatçıları aprel ayında hesabat yayımlayıb və “AI tərəfindən yaradılan kodun real proqram layihələrində uzunmüddətli təmir xərcləri yarada biləcəyini” vurğulayıblar.

Proqramçılar AI köməkçilərini sevərkən, həll yol nədir?

AI kodlaşdırma agentləri satan şirkətlər bildirirlər ki, proqramçılar AI-nin sürətlə yaratdığı kodu ona uyğun agentlərlə tez təmir edə bilərlər. Cognition şirkətinin yaradıcısı və CEO-su Skott Vu, Devin adlı AI kodlaşdırma agentinin müəllifi, bunu belə açıqlayıb. O etiraf edir ki, Devin müstəqil işləyə bilir, amma onun bacarığını tapşırıqdan asılı olaraq junior ilə orta səviyyəli proqramçı arası qiymətləndirərdi. Bu, tapşırığı ver və unudaq kimi bir həll deyil.

Sinqapur İdarəetmə Universitetinin tədqiqatçıları isə insan yönümlü yanaşma təklif edirlər: proqramçılar AI-nin yaxşı və pis işlədiyi tapşırıqları sevdikləri proqramlaşdırma dilləri qədər dərindən bilməlidir. Onlar AI üçün hazırlanmış güclü keyfiyyət təminatı sistemlərinə malik olmalı və işi diqqətlə yoxlamalıdırlar, AI-nin işini junior proqramçı kimi nəzarət etməli.

Digər tərəfdən, tədqiqatçılar (və Vu da razıdır) bildirirlər ki, proqram arxitekturası və təhlükəsizlik dizaynı kimi böyük işlər hələ də insanlara məxsus olmalıdır.