Andrej Karpathy 2023 yılında kısa ama dikkat çekici bir cümle kurmuştu: “The hottest new programming language is English.” Bu ifade aslında yazılım geliştirmede başlayan bir yön değişimini anlatıyordu. Kod yazmanın kendisi kadar, hatta belki daha fazla, ne istediğini açık biçimde ifade edebilmek önem kazanmaya başlamıştı. Şubat 2025’te Karpathy bu dönüşüme bir isim verdi: vibe coding. Artık mesele yalnızca kod yazmak değildi. İnsanlar yapmak istedikleri şeyi doğal dille tarif ediyor, sistemi yönlendiriyor ve ortaya çıkan çıktıyı birlikte şekillendiriyordu. Yazılım geliştirme süreci giderek bir düşünme ve yönlendirme pratiğine dönüşüyordu.
Terim kısa sürede teknoloji dünyasının gündemine yerleşti. Collins English Dictionary, vibe coding ifadesini 2025 yılının kelimesi seçti. Ancak hikaye burada bitmedi. Şubat 2026’da Karpathy yeniden sahnedeydi ve bu kez daha olgun bir çerçeve önerdi: agentic engineering. Ona göre LLM ajanları aracılığıyla programlama yapmak giderek profesyoneller için varsayılan iş akışı hâline geliyordu. “Ajansal” çünkü artık zamanın büyük bölümünde kodu doğrudan siz yazmıyorsunuz; ajanları yönlendiriyor, görev veriyor ve ortaya çıkan çıktıları denetliyorsunuz. “Mühendislik” çünkü bu hala öğrenilebilir ve geliştirilebilir bir zanaat. Doğru bağlamı kurmak, doğru talimatı vermek ve sonucu eleştirel bir gözle değerlendirmek ciddi bir ustalık gerektiriyor.
Ancak bu terminolojik evrimin arkasında kurumsal dünya için çok daha temel bir soru yatıyor: Eğer yazılım üretme kapasitesi gerçekten demokratikleşiyorsa, bu kurumlarda kimin üretebileceğini nasıl değiştirecek?
Teknik engel ortadan kalkıyor
Geleneksel yazılım geliştirme uzun yıllar boyunca yüksek bir teknik bariyer üzerine kuruldu. Bir fikrin gerçek bir ürüne dönüşebilmesi için iş birimleri ile IT ekipleri arasında uzun bir süreç gerekiyordu. Önce teknik şartname hazırlanır, ardından önceliklendirme yapılır, geliştirme sprintleri planlanır, test süreçleri yürütülürdü. Bu zincirin her halkası hem zaman hem bütçe demekti. Pek çok iyi fikir, bu süreçte ya ertelenir ya da tamamen anlamını yitirirdi.
Agentic engineering bu zinciri belirgin biçimde kısaltıyor. Anthropic’in 2026 Agentic Coding Trends raporu, geleneksel yazılım geliştirme döngüsünde haftalar sürebilen uygulama, test ve kod inceleme aşamalarının ajansal yaklaşımla saatler veya günler içinde tamamlanabildiğini gösteriyor. Temel fark ise oldukça basit bir cümleyle özetleniyor: “Human codes everything” yerini “Human guides, agent executes” yaklaşımına bırakıyor.
Bu değişimin pratikte ne anlama geldiğini görmek zor değil. Bir pazarlama analisti kendi iş akışına uyarlanmış bir raporlama aracı geliştirebiliyor. Bir insan kaynakları yöneticisi çalışan verilerini görselleştiren bir panel oluşturabiliyor. Bir eğitim uzmanı belirli bir departmana özel interaktif bir öğrenme modülü tasarlayabiliyor. Geleneksel modelde bu projelerin her biri IT bütçesi ve resmi geliştirme süreci gerektirirdi. Bugün ise doğru araçlarla bunlar saatler içinde ortaya çıkabiliyor.
Geleneksel SDLC ile Agentic SDLC karşılaştırması, Kaynak: Anthropic 2026 Agentic Coding Trends Report
“Tek bir kişi için yazılmış yazılım”
New York Times yazarı Kevin Roose, Şubat 2025’te bu yeni araçları hiç kod yazma deneyimi olmadan denedi. Birkaç basit yönlendirme ile buzdolabındaki malzemeleri tarayıp tarif öneren küçük bir uygulama geliştirdi. Bu deneyin ardından ilginç bir kavramı gündeme taşıdı: software for one. Yani tek bir kişi için yazılmış yazılım.
Bu fikir kurumsal bağlamda daha da anlamlı hale geliyor. Çoğu kurumsal yazılım ortalama kullanıcıyı hedefleyerek tasarlanır. Oysa her çalışanın, her müşterinin ve her iş sürecinin kendine özgü ihtiyaçları vardır. Geçmişte bu ihtiyaçlara özel yazılım üretmek ekonomik açıdan mantıklı değildi. Kişisel bir araç geliştirmek için gereken maliyet, yaratacağı değerden çok daha yüksekti.
Vibe coding bu denklemi değiştiriyor. Artık niş ihtiyaçlara, hatta tek bir kullanıcıya özel araçlar üretmek mümkün ve erişilebilir hâle geliyor.
Kurumsal ölçekte ne görüyoruz?
Kurumsal dünyada ortaya çıkan örnekler bu potansiyelin teorik olmadığını gösteriyor. Adidas’ın yürüttüğü pilot programda yaklaşık 500 geliştirici üretken yapay zeka araçlarıyla çalıştı. Geliştiricilerin yüzde 82’si araçları günlük kullanmaya başladı, yüzde 91’i işlerini kolaylaştırdığını belirtti ve yaklaşık üçte ikisi ölçülebilir verimlilik artışı bildirdi. Pilotun ardından kullanım şirket genelinde yaklaşık 700 geliştiriciye yayıldı.
Benzer örnekler globalde ve Türkiye’de birlikte çalıştığım şirketlerde de görülüyor. Zapier de yüzde 89’luk yapay zeka benimsemesi ve 800’den fazla iç ajanla bu kapasitenin yalnızca mühendislikle sınırlı olmadığını gösterdi.
Bu tablo, Karpathy’nin agentic engineering yaklaşımını doğrular nitelikte. Başarı yalnızca doğru aracı seçmekten gelmiyor. Asıl fark, hedefleri net tanımlayabilmekte, doğru bağlamı kurabilmekte ve ortaya çıkan çıktıyı dikkatle değerlendirebilmekte yatıyor.
Asıl mesele hız değil
Bu örneklere bakıldığında ilk çıkarım genellikle hız ve maliyet avantajı oluyor. Oysa agentic engineering’in kurumsal anlamdaki asıl etkisi başka bir yerde ortaya çıkıyor.
Anthropic’in mühendislik ekiplerinden derlenen araştırmalar ilginç bir üretkenlik modeli gösteriyor. Mühendisler görev başına harcanan sürede belirgin bir düşüş bildiriyor. Ancak asıl artış, üretilen çıktı hacminde görülüyor. Yapay zeka üretkenliği yalnızca aynı işi daha hızlı yapmakla artırmıyor; daha önce hiç yapılmayacak işleri yapılabilir hâle getiriyor.
Araştırmaya göre AI destekli çalışmaların yaklaşık yüzde 27’si normalde önceliklendirme listesine bile giremeyecek görevlerden oluşuyor. Ölçekleme projeleri, keşif çalışmaları ve küçük iyileştirmeler gibi işler artık daha kolay yapılabilir hâle geliyor.
Bu değişim çok temel bir sorunun ağırlık merkezini değiştiriyor. Kurumlarda artık “Nasıl yapılır?” sorusundan çok “Ne yapmak istiyoruz?” sorusu önem kazanıyor.
Kurumlar için kritik soru
Agentic engineering kurumlar için yeni bir soruyu gündeme getiriyor: Kurumunuzdaki yaratıcı üretim kapasitesini kimde görüyorsunuz?
Geleneksel modelde bu kapasite büyük ölçüde teknik ekiplerle sınırlıydı. Yazılım geliştirme belirli uzmanlık alanlarına ait bir faaliyet olarak görülüyordu. Vibe coding bu sınırları bulanıklaştırıyor. Ürün yöneticileri, analistler, tasarımcılar, eğitim uzmanları ve teknik altyapısı olmayan pek çok çalışan artık çalışan prototipler geliştirebiliyor.
Anthropic’in araştırmasına göre geliştiriciler işlerinin yaklaşık yüzde 60’ında AI araçlarını kullanıyor. Ancak yalnızca yüzde 0 ile yüzde 20 arasındaki kısmı tamamen devredebiliyorlar. Bu oran aslında agentic engineering’in özünü anlatıyor. Yapay zekâ sürekli bir iş arkadaşı gibi çalışıyor, fakat bu iş arkadaşını etkili kullanmak aktif insan katılımı gerektiriyor. Tam devretmek değil, birlikte üretmek.
Bu durum kurumlar için stratejik bir soruyu beraberinde getiriyor: Bağlamı güçlü, iş problemlerini derinlemesine anlayan ve meraklı çalışanları bu araçlarla donatırsanız ortaya nasıl bir üretim kapasitesi çıkar?
Riskler gerçek
Bu dönüşümün yalnızca parlak bir yüzü yok. Mayıs 2025’te yayımlanan bir güvenlik araştırması, Lovable platformunda üretilen 1.645 uygulamanın 170’inde ciddi güvenlik açıkları bulunduğunu ortaya koydu. Bu uygulamalarda kişisel veriler, finansal bilgiler ve API anahtarları gibi hassas veriler açığa çıkabiliyordu. Kodu gerçekten anlamadan üretmek, neyin yanlış gittiğini de anlayamamak anlamına gelebiliyor.
Bu nedenle agentic engineering yaklaşımı yalnızca hız ve üretkenlik değil, aynı zamanda sorumluluk ve denetim meselesi. Anthropic’in raporu özellikle yüksek riskli süreçlerde insan doğrulaması ve aktif denetimin kritik olmaya devam ettiğini vurguluyor. Başka bir deyişle, ajanların ürettiği çıktılar doğrudan üretime alınmamalı; insan gözetimi ve doğrulama süreçleriyle ilerlemeli.
Araç değil, yaklaşım
Adidas örneği önemli bir noktayı gösteriyor: başarı yalnızca araç seçiminden gelmiyor. Yapay zekaya doğru bağlamı verebilmek, net talimatlar oluşturmak ve ortaya çıkan çıktıyı eleştirel biçimde değerlendirmek kritik beceriler haline geliyor.
Bu da vibe coding tartışmasını bir araç tartışmasının ötesine taşıyor. Asıl soru şu: kurumlar bu yeni üretim kapasitesini yalnızca IT ekiplerinin hızını artıran bir araç olarak mı görüyor, yoksa organizasyonun tamamına yayılabilecek bir inovasyon altyapısı olarak mı?
Vibe coding bir teknik olarak doğdu, agentic engineering ise bunun kurumsal ölçekte olgunlaşmış hali. Teknik bariyerler azaldıkça, iş problemini derinlemesine anlayan ama bugüne kadar “teknik değil” diye üretim döngüsünün dışında kalan insanlar da üretim sürecine katılabiliyor. Belki de dönüşümün en kritik yanı burada: üretme kapasitesi, onu en iyi kullanabilecek insanlara yaklaşıyor.