Copilot, Microsoft destekli GitHub tarafından OpenAI'nin büyük dil modellerini kullanarak geliştirilen bir kodlama asistanıdır ve 2022'de piyasaya sürülmüştür. Şu anda dünya genelinde milyonlarca geliştirici tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca, birçok kullanıcı Claude, ChatGPT ve Gemini gibi genel amaçlı yapay zeka sohbet botlarına çeşitli görevler için güvenmektedir. Alphabet CEO'su Sundar Pichai, bir kazanç çağrısında yapay zekanın artık Google'daki yeni kodların çeyreğinden fazlasını ürettiğini ve mühendislerin daha verimli olmasını sağladığını belirtti. Diğer teknoloji şirketlerinin de benzer adımlar atması bekleniyor; çünkü Zencoder, Merly, Cosine, Tessl ve Poolside gibi yeni başlangıçlar yapay zeka kodlama alanında pazar payı için mücadele ediyor. Analistler, geliştiricilerin copilot araçları için ödeme yapmaya istekli göründüğünü belirtiyor. Bu yeni başlangıçlar, jeneratif kodlama asistanlarını sadece otomatik tamamlama ile sınırlı kalmaktan öteye taşımayı hedefliyor. Artık kod prototipleme, test etme ve hata ayıklama yapabiliyorlar; bu durum geliştiricilerin doğrudan kodlama yerine denetim üzerine daha fazla odaklanmasına olanak tanıyor. Birçok kişi, bu gelişmelerin yazılım ile yapay genel zekaya (AGI) yol açabileceğine inanıyor. Yazılım mühendisliğinde doğruluk, iki yönü kapsar: sözdizimsel doğruluk, kodun hatasız çalıştığından emin olma ve işlevsel doğruluk, kodun istenen görevi gerçekleştirdiğini sağlar. Yeni nesil kodlama asistanları, yalnızca kod üretimini değil, aynı zamanda o kodu oluşturma sürecindeki akıl yürütmeyi de geliştirmeyi hedefliyor. Modelleri etkili bir şekilde eğitmek, sadece kod örneklerini değil, kodlama sürecinin ayrıntılı bir anlayışını gerektirir. Zencoder, kod tabanlarını analiz ederken bağlamsal uygunluğa odaklanırken, Cosine kodlayıcıların düşünme süreçleri hakkında veri toplamakta ve kod üretmek için izlenen tipik adımları haritalamaktadır.

Poolside, kod yürütme sürecinden pekiştirme öğrenimi (RLCE) adı verilen bir yöntem kullanarak kod üretimini optimize etmektedir. Cosine ve Poolside, DeepMind'in AlphaZero'sundan ilham alarak kodlamada deneme yanılma yöntemlerini kullanarak modellerini geliştirmektedir. Cosine mevcut modelleri uyarlarken, Poolside yeni ve özel bir model oluşturuyor. Cosine'in modeli, kodlama benchmark'larında diğerlerini geride bıraktığını iddia ederken, Poolside hala geliştirme aşamasında fakat başlangıçta umut verici sonuçlar gösteriyor. Aksine, Merly’nin yaklaşımı büyük dil modellerini reddederek, kodun altında yatan yapıyı yakalayan ara bir temsil kullanarak programlamanın mantıksal temellerine odaklanıyor. Bu yöntem, kod üretiminde mantıksal akıl yürütmeyi geliştirmeyi hedefliyor. Bu yapay zeka araçlarının ortaya çıkışı, yazılım geliştirme rollerini değiştirebilir ve ekiplerin yazılımı daha verimli bir şekilde üretmesine olanak tanıyabilir. Cosine’in Genie gibi kodlama asistanları hata düzeltme ve diğer görevleri üstlenerek mühendislerin aynı anda birden fazla süreci denetlemesine imkan tanır ve böylece geleneksel çalışma biçimlerini değiştirebilir. Yapay zeka kodlama teknolojisi ilerledikçe, yeni bir yazılım mühendisleri hiyerarşisi ortaya çıkabilir; elit rollere, yapay zeka tarafından üretilen kodları denetleme görevi verilirken, daha küçük ekipler genel görevleri yönetebilir. Bu dönüşüm, bankacılığa ATM'lerin getirdiği değişikliklere benzer. Bazılarına, Merly’nin Gottschlich'ine göre, ileri düzey yazılım sistemleri oluşturmak, bağımsız olarak kodlayabilen bir yapay zeka gerektirir. O, insanların yapay zekaya yardımcı olması fikrini eleştirerek, bunun tersinin geçerli olması gerektiğini öne sürüyor. Genel olarak, jeneratif kodlama asistanları etrafındaki heyecan, şirketlerin araçlarını AGI'ye ulaşmanın adımları olarak görmeleriyle birlikte, daha büyük gelişmelere yönelik beklentilerle birleşiyor. Yazılım mühendisliği alanı gelişirken, bu araçlar yazılım geliştiricilerin rollerini ve iş akışlarını yeniden şekillendiriyor ve alanda heyecan verici ama belirsiz bir geleceğe işaret ediyor.