GitHub’daki her beş kod incelemesinden birinden fazlası artık bir yapay zeka inceleyicisi tarafından yapılıyor: Copilot kod incelemesi, genel kullanıma sunulmasından bir yıldan kısa süre sonra, Mart 2026’ya kadar 60 milyon incelemeyi geçti (GitHub Blog, 2026). İncelenen hacim de artıyor: GitHub kullanıcıları 2025’te ayda ortalama 43,2 milyon pull request birleştirdi; bu, yıldan yıla %23 artış demek (GitHub Octoverse 2025). Güven aynı hızda artmadı: geliştiricilerin %96’sı yapay zekanın ürettiği koda tam olarak güvenmiyor (Sonar State of Code Developer Survey 2026) ve ankete katılan geliştiricilerin ve teknoloji alıcılarının %85’i yapay zekanın darboğazı kod yazmaktan kodu incelemeye kaydırdığına katılıyor (GitLab AI Accountability Report 2026). Stack Overflow Developer Survey, GitHub Octoverse, GitLab’ın DevSecOps araştırması, Google’ın DORA raporu, Sonar, Qodo, Veracode, CodeRabbit, Faros AI, METR, JetBrains, Atlassian ve Gartner verilerini bir araya getirdik. Hikayenin kod yazma tarafı için yapay zeka kod üretimi istatistikleri derlememize bakabilirsiniz.
TL;DR
- Copilot kod incelemesi, GitHub’daki kod incelemelerinin 5’te 1’inden fazlasını oluşturuyor; 60 milyon inceleme tamamlandı (GitHub Blog, 2026)
- %85, yapay zekanın darboğazı kod yazmaktan kodu incelemeye ve doğrulamaya kaydırdığına katılıyor (GitLab AI Accountability Report 2026)
- Geliştiricilerin %96’sı yapay zekanın ürettiği koda tam olarak güvenmiyor, ancak yalnızca %48’i commit etmeden önce her zaman doğruluyor (Sonar State of Code 2026)
- Geliştiricilerin %10,2’si yapay zekayı çoğunlukla kod commit etmek ve incelemek için kullanıyor; %58,7’sinin böyle bir planı yok (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekipler %98 daha fazla PR birleştiriyor, PR inceleme süresi ise %91 artıyor (Faros AI Productivity Paradox Report 2025)
- Yapay zeka incelemesi kullanan geliştiricilerin %81’i kalite artışı gördü; yapay zeka incelemesi olmayan, benzer hızdaki ekiplerde bu oran %55 (Qodo State of AI Code Quality 2025)
- 100’den fazla LLM genelinde yapay zekanın ürettiği kod örneklerinin %45’i güvenlik testlerinde başarısız oldu (Veracode GenAI Code Security Report 2025)
- Yapay zekayla birlikte yazılan PR’lerde PR başına 10,83 sorun var; yalnızca insan eliyle yazılan PR’lerde bu sayı 6,45 (CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025)
- Copilot kod incelemesi kullanıcılarının %72,6’sı bunun verimliliğini artırdığını söylüyor (GitHub Octoverse 2025)
- %80, kuruluşunun yapay zeka araçlarını, bunları yönetecek politikaları oluşturmaktan daha hızlı benimsediğini söylüyor (GitLab AI Accountability Report 2026)
- Teknoloji profesyonellerinin %90’ı artık işte yapay zeka kullanıyor, ancak %30’unun yapay zekanın ürettiği koda güveni az ya da hiç yok (Google DORA 2025)
- Kurumsal yazılım mühendislerinin %90’ı 2028’e kadar yapay zeka kod asistanı kullanacak; bu oran 2024 başında %14’ün altındaydı (Gartner, 2025)
1. Geliştiricilerde Yapay Zeka Benimsenmesi: Otomatik İncelemenin Temeli
Otomatik inceleme, otomatik yazmanın aşağı akıştaki sonucudur. Teknoloji profesyonellerinin %90’ı artık işte yapay zeka kullanıyor (Google DORA State of AI-assisted Software Development 2025); dolayısıyla inceleme kuyruğuna giren hemen her pull request’in makine yazımı kod içerme ihtimali var. Bu, incelemenin ne işe yaradığını değiştiriyor: artık yalnızca bir akran kontrolü değil, hiçbir insanın tam olarak yazmadığı kod için ana denetim noktası.
Benimseme yalnızca geniş değil, aynı zamanda derin. Sonar katılımcıları, commit ettikleri kodun %42’sinin zaten yapay zeka tarafından üretildiğini veya desteklendiğini söylüyor; JetBrains ise geliştiricilerin %62’sinin en az bir yapay zeka kodlama asistanına, ajanına veya yapay zeka kod editörüne güvendiğini tespit ediyor. Mühendislik liderleri için soru, ekiplerin yapay zeka kullanıp kullanmadığından, hatlarının ne kadar denetlenmemiş yapay zeka çıktısını sindirebileceğine kaydı.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| İşte yapay zeka kullanan teknoloji profesyonelleri | %90 (bir önceki yıla göre %14 artış) | Google DORA State of AI-assisted Software Development 2025 |
| Günlük yapay zeka ile geçirilen medyan süre | 2 saat | Google DORA 2025 |
| Yapay zeka araçlarını kullanan veya kullanmayı planlayan geliştiriciler | %84 (2024’teki %76’dan yükseldi) | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Yapay zeka araçlarını her gün kullanan profesyonel geliştiriciler | %51 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Kodlama ve geliştirme için düzenli olarak yapay zeka kullanan geliştiriciler | %85 | JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 |
| En az bir yapay zeka kodlama asistanına, ajanına veya editörüne güvenen geliştiriciler | %62 | JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 |
| Yapay zeka kodlama araçlarını deneyip artık her gün kullanan geliştiriciler | %72 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| SDLC’de yapay zeka kullanan veya kullanmayı planlayan DevSecOps profesyonelleri | %97 | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
Bağlam notu: bu anketler farklı örneklemler kullanıyor (Stack Overflow tüm geliştiricilere açık, DORA teknoloji profesyonellerini hedefliyor, JetBrains ise 194 ülkeden 24.534 geliştiriciyle görüştü); bu nedenle benimseme oranları tek bir rakamdan çok, %84 ile %97 arasında tutarlı bir bant olarak okunmalı. Soruların tam ifadesi Stack Overflow 2025 yapay zeka sonuçları sayfasında ve JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 raporunda yer alıyor. Sektörler arası daha geniş rakamlar geliştirici anketi istatistikleri derlememizde.
2. Yapay Zeka Kod İncelemesinin Benimsenmesi ve Ölçeği
İnceleme, geliştiricilerin kontrolü devretmekte en çekingen davrandığı iş akışı aşamasıdır ve anket verileri bunu gösteriyor. Geliştiricilerin yalnızca %10,2’si yapay zekayı çoğunlukla kod commit etmek ve incelemek için kullanıyor ve %58,7’si bunu planlamadığını söylüyor (Stack Overflow Developer Survey 2025). Yine de platform telemetrisi farklı bir hikaye anlatıyor: yapay zeka incelemesi kuruluş düzeyinde açılıyor ve bireysel geliştiriciler istemiş olsun ya da olmasın her pull request’te çalışıyor.
Kişisel niyet ile kurumsal varsayılanlar arasındaki bu fark, 2026’da bu pazarı tanımlayan özellik. GitHub, Copilot kod incelemesi kullanımının lansmandan bu yana 10 kat arttığını ve 12.000’den fazla kuruluşun bunu her pull request’te otomatik olarak çalıştırdığını söylüyor (GitHub Blog, 60 milyon Copilot kod incelemesi). Birden fazla aracı bir arada kullanmak norm: GitLab’ın 2026 anketindeki kuruluşların %91’inde iki veya daha fazla yapay zeka kodlama aracı aktif olarak kullanılıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Nisan 2025 lansmanından bu yana tamamlanan Copilot kod incelemeleri | 60 milyon | GitHub Blog, Mart 2026 |
| GitHub’daki tüm kod incelemelerinden Copilot kod incelemesinin yaptığı pay | 5’te 1’den fazla | GitHub Blog, Mart 2026 |
| Copilot kod incelemesini her PR’de otomatik çalıştıran kuruluşlar | 12.000+ | GitHub Blog, Mart 2026 |
| Uygulanabilir geri bildirim sunan Copilot kod incelemeleri | %71 (inceleme başına ortalama 5,1 yorum) | GitHub Blog, Mart 2026 |
| Copilot kod incelemesinin verimliliğini artırdığını söyleyen kullanıcılar | %72,6 | GitHub Octoverse 2025 |
| Kod commit etmek ve incelemek için yapay zekayı çoğunlukla / kısmen kullanan geliştiriciler | %10,2 / %22,6 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Bu görev için yapay zekayı kısmen / çoğunlukla kullanmayı planlayan geliştiriciler | %31,4 / %16,3 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| İki veya daha fazla / üç veya daha fazla yapay zeka kodlama aracını aktif kullanan kuruluşlar | %91 / %54 | GitLab AI Accountability Report 2026 |
Aykırı değer notu: %71’lik uygulanabilir geri bildirim oranı, Copilot incelemelerinin %29’unun hiç yorum döndürmediği anlamına da geliyor; GitHub bunu bir başarısızlık olarak değil, bilinçli bir tasarım tercihi (yanlış bir şey yokken sessiz kalmak) olarak sunuyor. Copilot kod incelemesi özelliği, GitHub Octoverse 2025 raporuna göre 4 Nisan 2025’te genel kullanıma sunuldu. Daha eski bir örnek Google’dan geliyor: şirket içi bir makine öğrenimi modeli, %50 hassasiyet hedefinde inceleyici yorumlarının yaklaşık %52’sini ele alabildi ve kod yazarları önizlenen önerilen düzenlemelerin %40 ila %50’sini uyguladı (Google Research, 2023). Bu şirket içi çalışma için mevcut en güncel veri: Google Research, 2023.
3. Güven ve Doğruluk: Doğrulama Açığı
Güven, kullanımın tersi yönde ilerliyor. Geliştiricilerin %96’sı yapay zekanın ürettiği kodun işlevsel olarak doğru olduğuna tam güvenmiyor, ancak yalnızca %48’i commit etmeden önce her zaman doğruluyor (Sonar State of Code Developer Survey 2026). Şüphe ile titizlik arasındaki bu 48 puanlık fark, otomatik inceleme araçlarının satıldığı boşluğun ta kendisi: insanlar yapay zeka çıktısını tutarlı biçimde kontrol etmeyecekse, bunu başka bir şeyin yapması gerekiyor.
Bu örüntü bağımsız örneklemlerde tekrarlanıyor. Stack Overflow, geliştiricilerin üçte ikisinin neredeyse doğru ama tam doğru olmayan yapay zeka yanıtlarıyla karşılaştığını, DORA ise %80’in üzerinde verimlilik kazancı bildirilmesine rağmen %30’unun yapay zekanın ürettiği koda güveninin az ya da hiç olmadığını tespit etti. Geliştiriciler, yapay zekayı işi mutlaka kontrol edilmesi gereken hızlı ama hata yapabilen bir iş ortağı olarak görmeye alıştı; Sonar katılımcılarının yapay zekanın ürettiği kodu incelemeyi ve doğrulamayı yapay zeka çağının en önemli becerisi olarak sıralamasının nedeni de bu.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Yapay zekanın ürettiği kodun işlevsel olarak doğru olduğuna tam güvenmeyen geliştiriciler | %96 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| Commit etmeden önce yapay zeka kodunu her zaman doğrulayan geliştiriciler | %48 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| Yapay zekanın doğru görünen ama güvenilir olmayan kod ürettiğine katılan geliştiriciler | %61 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| Yapay zeka çıktısının doğruluğuna yüksek düzeyde güvenen / aktif olarak güvensizlik duyan geliştiriciler | %3,1 / %46 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Neredeyse doğru ama tam doğru olmayan yapay zeka çözümlerinden hayal kırıklığına uğrayan geliştiriciler | %66 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Yapay zekanın ürettiği koda güveni az ya da hiç olmayan teknoloji profesyonelleri | %30 | Google DORA 2025 |
| Günlük görevleri insan incelemesi olmadan yapay zekaya emanet etmeye güvenen katılımcılar | %37 | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| Hem düşük halüsinasyon hem de yapay zeka kodunu yayına alırken yüksek güven bildiren geliştiriciler | %3,8 | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
Bağlam notu: Stack Overflow’un kendi yönetici özeti, yapay zeka doğruluğuna duyulan güveni 2024’teki %40’tan 2025’te %29’a düşmüş olarak bildiriyor; herkese açık sonuç sayfası ise biraz ve yüksek düzeyde güveni birleştirerek %33 gösteriyor. Aradaki fark yanıtların nasıl gruplandığından kaynaklanıyor ve ikisi de düşüşe işaret ediyor (Stack Overflow 2025 yöneticiler için anket özeti). Qodo ayrıca geliştiricilerin %25’inin yapay zeka önerilerinin beşte birinin olgusal hata veya yanıltıcı kod içerdiğini tahmin ettiğini ve daha az halüsinasyon gören geliştiricilerin kodu incelemeden birleştirme olasılığının 2,5 kat daha yüksek olduğunu (%24’e karşı %9) ekliyor.
4. Verimlilik ve İnceleme Darboğazı
Yapay zeka incelemesinin neden büyüdüğünü görmenin en hızlı yolu, zamanın nereye gittiğine bakmak. Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekipler %98 daha fazla pull request birleştiriyor, PR inceleme süresi ise %91 artıyor (Faros AI, The AI Productivity Paradox Research Report 2025). Yazmak ucuzladı; okumak ucuzlamadı. Faros ayrıca ortalama PR boyutunun %154 arttığını tespit etti; yani inceleyiciler hem daha fazla hem de daha büyük pull request’lerle karşı karşıya.
Kendi bildirimlerine dayanan veriler de aynı yönde. GitLab’ın 2026 anketinde katılımcıların %78’i geliştiricilerin daha hızlı kod yazıp commit ettiğini, %85’i ise yapay zekanın darboğazı kodu incelemeye ve doğrulamaya kaydırdığını söylüyor. METR’in kontrollü bir çalışması algı konusunda bir uyarı ekliyor: deneyimli açık kaynak geliştiricileri yapay zeka araçlarıyla sorunları tamamlarken %19 daha uzun sürdü; buna rağmen sonrasında yapay zekanın kendilerini %20 daha hızlı yaptığına inanmaya devam ettiler (METR, Temmuz 2025).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekiplerde birleştirilen PR’lerdeki değişim | +%98 | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekiplerde PR inceleme süresindeki değişim | +%91 | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| Ortalama PR boyutundaki değişim | +%154 | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| Geliştirici başına tamamlanan görevlerdeki değişim | +%21 | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| Geliştirici başına günlük dokunulan pull request’lerdeki değişim | +%47 | Faros AI Productivity Paradox Report 2025 |
| Yapay zeka kodunu incelemenin iş arkadaşlarının kodunu incelemekten daha fazla çaba gerektirdiğini söyleyen geliştiriciler | %38 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| GitHub’da ayda birleştirilen pull request’ler (2025 ortalaması) | 43,2 milyon (yıldan yıla +%23) | GitHub Octoverse 2025 |
| Rastgele kontrollü bir denemede yapay zeka araçlarıyla görev tamamlama süresindeki değişim (16 geliştirici, 246 sorun) | %19 daha yavaş | METR, 2025 |
Bağlam notu: Faros, yapay zeka benimsenmesi ile şirket düzeyindeki DORA metrikleri arasında anlamlı bir ilişki bulamadı; yani bireysel kazanımlar teslimat sonuçlarına ulaşmadan buharlaştı. Atlassian’ın State of Developer Experience 2025 raporu (3.500 geliştirici ve yönetici) aynı dengelenmeyi gösteriyor: %68’i yapay zeka sayesinde haftada 10 saatten fazla tasarruf ederken, %50’si kurumsal sürtünme nedeniyle haftada 10+ saat kaybediyor (Atlassian, 2025). Otomatik inceleme, zamanın gerçekten yığıldığı aşamayı hedefleyen az sayıdaki kaldıraçtan biri.
5. Kod Kalitesi ve Güvenlik Bulguları
Kalite verileri net biçimde iki hikayeye ayrılıyor. İncelenmemiş, yapay zekanın yazdığı kod ölçülebilir biçimde daha fazla kusur taşıyor. Yapay zekayla birlikte yazılan pull request’ler PR başına ortalama 10,83 sorun içerirken, yalnızca insan eliyle yazılanlarda bu sayı 6,45 idi; yaklaşık 1,7 kat fazla (CodeRabbit, State of AI vs Human Code Generation Report 2025); Veracode ise yapay zekanın ürettiği kod örneklerinin %45’inin güvenlik testlerinde başarısız olduğunu ve OWASP Top 10 açıkları ürettiğini tespit etti.
İkinci hikaye, döngüde inceleme olmasının sonucu değiştirdiği. Qodo, yapay zeka kod incelemesi kullanan geliştiricilerin %81’inin kalite iyileşmesi bildirdiğini, aynı hızdaki ve incelemesiz ekiplerde ise bu oranın %55 olduğunu buldu; ayrıca verimlilik sabit kaldığında bile yapay zeka incelemesini benimseyenler kalite kazancı gördü (%36’ya karşı %17). Birlikte okunduğunda rakamlar, riskin yapay zeka çıktısının kendisinde değil, incelenmemiş yapay zeka çıktısında olduğunu savunuyor. Daha geniş tehdit ortamını takip edenler bu rakamları siber güvenlik istatistikleri derlememizle karşılaştırabilir.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Güvenlik testlerinde başarısız olan yapay zeka ürettiği kod örnekleri (100+ LLM) | %45 | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| Dile göre güvenlik başarısızlık oranı: Java / C# / JavaScript / Python | %72 / %45 / %43 / %38 | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| Yapay zekanın siteler arası betik çalıştırmaya (CWE-80) karşı savunma yapamadığı örnekler | %86 | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| PR başına sorun: yapay zekayla birlikte yazılan ve yalnızca insan eliyle yazılan (470 açık kaynak PR) | 10,83 ve 6,45 | CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025 |
| Yapay zekayla birlikte yazılan PR’lerdeki ve yalnızca insan eliyle yazılan PR’lerdeki güvenlik sorunları | 2,74 katına kadar daha yüksek | CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation 2025 |
| Yapay zeka incelemesi olan ve olmayan ekiplerde kalite iyileşmeleri (hızlı ekipler arasında) | %81 ve %55 | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
| Yapay zekanın kod kalitesi üzerinde olumlu etkisi olduğunu bildiren katılımcılar | %59 | Google DORA 2025 |
| Bozuk erişim denetimi için CodeQL uyarısı bulunan depolar | 151.000+ (yıldan yıla +%172) | GitHub Octoverse 2025 |
Bağlam notu: Veracode, daha büyük ve daha yeni modellerin daha güvenli kod üretmediğini bildiriyor; dolayısıyla model yükseltmeleri tek başına incelemenin yerini tutmuyor. Olumlu tarafta, GitHub’ın Octoverse 2025 raporu güvenlik açığı düzeltme sürelerinin geçen yıl %30 iyileştiğini ve depoların %26’sının daha az kritik uyarı aldığını bildiriyor. Faros, yapay zeka benimseme oranı yüksek ekiplerde geliştirici başına hata sayısında %9’luk bir artış ekliyor. Veracode rapor özeti tüm metodolojiyi listeliyor.
6. Yönetişim, Kurumsal Zorluklar ve Sırada Ne Var
Kurumlar yapay zeka kodlama araçlarını, bunlar için kural yazmaktan daha hızlı satın aldı. Katılımcıların %80’i kuruluşunun yapay zeka araçlarını, bunları yönetecek politikalar geliştirmekten daha hızlı benimsediğini söylüyor ve %92’si yapay zekanın ürettiği kodla ilgili bir tür yönetişim zorluğu bildiriyor (GitLab AI Accountability Report 2026). Bu nedenle otomatik incelemenin bir sonraki aşaması, yazım hatalarını yakalamaktan çok kaynak takibiyle ilgili: hangi kodun bir modelden geldiğini, hangi aracın ürettiğini ve kimin onayladığını bilmek.
İzlenebilirlik rakamları en endişe verici olanlar. Katılımcıların %87’si, yapay zekanın ürettiği kodun bir üretim olayına katkıda bulunup bulunmadığını 24 saat içinde söyleyebileceğinden emin; oysa geçen yıl gerçekten olay yaşayan kuruluşların %34’ü bu tespiti yapamadı. Bu arada yapay zekanın yazdığı kodun payı artmaya devam ediyor; bu da yönetişim sorununun her çeyrekte büyüdüğü anlamına geliyor. Kurumsal yapay zeka benimseme istatistikleri derlememiz, yazılım ekiplerinin dışındaki aynı politika gecikmesi örüntüsünü ele alıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Yapay zekayı yönetişim politikalarından daha hızlı benimseyen / yönetişim zorluğu bildiren kuruluşlar | %80 / %92 | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| Yapay zekanın ürettiği kodu insan yazımı koddan güvenilir biçimde ayırt edemeyen katılımcılar | %43 | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| Yapay zeka kodunun yeni bir teknik borç biçimi riski taşıdığını söyleyen katılımcılar | %82 | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| Yapay zekanın uyumluluk yönetiminin karmaşıklığını artırdığını söyleyen katılımcılar | %70 | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| Dağıtımdan sonra geliştirme sırasındakinden daha fazla uyumluluk sorunu keşfeden katılımcılar | %76 | GitLab Global DevSecOps Report 2025 |
| Yapay zekanın ürettiği veya desteklediği commit edilmiş kod: bugün ve 2027 beklentisi | %42 ve %65 | Sonar State of Code Developer Survey 2026 |
| Yapay zeka kod asistanı kullanan kurumsal yazılım mühendisleri: 2024 başı ve 2028 öngörüsü | %14’ün altı ve %90 | Gartner Top Strategic Trends in Software Engineering 2025 |
Bağlam notu: GitLab’ın 2025 DevSecOps raporundaki (3.266 profesyonel, The Harris Poll tarafından yürütüldü) dağıtım sonrası %76’lık uyumluluk bulgusu, kontrolleri inceleme aşamasına taşımak için doğrudan bir argüman (GitLab basın bülteni, Kasım 2025). Gartner öngörüsü burada DevOps Digest’in Temmuz 2025 Gartner bülteni haberi üzerinden aktarılıyor; aynı bülten, yazılım mühendisliği ekiplerinin en az %55’inin 2027’ye kadar LLM tabanlı özellikler geliştireceğini öngörüyor. Yatırım getirisi tarafında, GitLab’ın 2026 katılımcılarının %60’ı yapay zeka kodlamanın yatırım getirisinin beklentileri aştığını söylüyor; dolayısıyla baskı, yapay zeka kodundan geri çekilmek değil, onu yönetmek yönünde.
Özet: Rakamlarla Yapay Zeka Kod İncelemesi
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Copilot kod incelemesinin yaptığı GitHub kod incelemesi payı | 5’te 1’den fazla | GitHub Blog, 2026 |
| Tamamlanan Copilot kod incelemeleri | 60 milyon | GitHub Blog, 2026 |
| Her PR’de yapay zeka incelemesi çalıştıran kuruluşlar (Copilot) | 12.000+ | GitHub Blog, 2026 |
| Verimliliğin arttığını bildiren Copilot kod incelemesi kullanıcıları | %72,6 | GitHub Octoverse 2025 |
| Yapay zekayı çoğunlukla kod commit etmek ve incelemek için kullanan geliştiriciler | %10,2 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Kod commit etmek ve incelemek için yapay zeka kullanma planı olmayan geliştiriciler | %58,7 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| İşte yapay zeka kullanan teknoloji profesyonelleri | %90 | Google DORA 2025 |
| Yapay zekanın ürettiği koda tam güvenmeyen geliştiriciler | %96 | Sonar State of Code 2026 |
| Commit etmeden önce yapay zeka kodunu her zaman doğrulayan geliştiriciler | %48 | Sonar State of Code 2026 |
| Yapay zeka çıktısının doğruluğuna aktif olarak güvensizlik duyan geliştiriciler | %46 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Yapay zekanın darboğazı yazmaktan kod incelemeye kaydırdığı | %85 katılıyor | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekiplerde PR inceleme süresindeki değişim | +%91 | Faros AI 2025 |
| Yapay zeka benimseme oranı yüksek ekiplerde birleştirilen PR’lerdeki değişim | +%98 | Faros AI 2025 |
| Yapay zeka incelemesi olan ve olmayan ekiplerde kalite iyileşmeleri | %81 ve %55 | Qodo State of AI Code Quality 2025 |
| Güvenlik testlerinde başarısız olan yapay zeka ürettiği kod örnekleri | %45 | Veracode GenAI Code Security Report 2025 |
| PR başına sorun, yapay zekayla birlikte yazılan ve yalnızca insan eliyle yazılan | 10,83 ve 6,45 | CodeRabbit 2025 |
| Yapay zekayı yönetişim politikalarından daha hızlı benimseyen kuruluşlar | %80 | GitLab AI Accountability Report 2026 |
| Yapay zekanın ürettiği koda güveni az ya da hiç olmayan teknoloji profesyonelleri | %30 | Google DORA 2025 |
| Commit edilen kodda yapay zeka payı, bugün ve 2027 beklentisi | %42 ve %65 | Sonar State of Code 2026 |
| 2028’e kadar yapay zeka kod asistanı kullanan kurumsal mühendisler | %90 (öngörü) | Gartner, 2025 |
Metodoloji ve Kaynaklar
- Stack Overflow Developer Survey 2025, yapay zeka bölümü: benimseme, güven, hayal kırıklıkları ve kod commit etmek ile incelemek için yapay zeka kullanımı (yapay zeka kullanımı sorularını 33.662 katılımcı yanıtladı).
- Stack Overflow 2025 Developer Survey for Leaders, yapay zeka benimsenmesi: yıldan yıla güven karşılaştırması (2024 ve 2025).
- GitHub Octoverse 2025: Copilot kod incelemesi verimliliği, PR ve commit hacimleri, CodeQL ve güvenlik açığı düzeltme süresi verileri.
- GitHub Blog, 60 milyon Copilot kod incelemesi ve devam ediyor (Mart 2026): inceleme hacmi, GitHub incelemeleri içindeki pay, kuruluş sayısı, uygulanabilir geri bildirim oranı.
- GitLab AI Accountability Report 2026 basın bülteni: The Harris Poll, altı ülkeden 1.528 geliştirici ve teknoloji alıcısı, 23 Haziran 2026’da yayımlandı.
- GitLab Global DevSecOps Report 2025 basın bülteni: The Harris Poll, 3.266 DevSecOps profesyoneli, 10 Kasım 2025’te yayımlandı.
- Google Cloud, Announcing the 2025 DORA Report ve Google Blog DORA 2025 özeti: yaklaşık 5.000 teknoloji profesyoneli ve 100+ saatlik nitel veri.
- Sonar State of Code Developer Survey 2026 ve Sonar yapay zeka güven açığı analizi: 1.100+ profesyonel geliştirici, Ocak 2026’da yayımlandı.
- Qodo State of AI Code Quality 2025: farklı şirket büyüklüklerinden ve bölgelerden 609 geliştirici.
- Veracode 2025 GenAI Code Security Report: Java, Python, C# ve JavaScript genelinde test edilen 100+ LLM, 30 Temmuz 2025’te yayımlandı.
- CodeRabbit State of AI vs Human Code Generation Report: 470 açık kaynak PR (320’si yapay zekayla birlikte yazılmış, 150’si yalnızca insan eliyle), 17 Aralık 2025’te yayımlandı.
- Faros AI, The AI Productivity Paradox Research Report: 1.255 ekipten 10.000+ geliştiricinin telemetrisi, Temmuz 2025’te yayımlandı.
- METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity: rastgele kontrollü deneme, 16 geliştirici, 246 sorun.
- JetBrains State of Developer Ecosystem 2025: 194 ülkeden 24.534 geliştirici, Nisan-Haziran 2025 arasında anket.
- Atlassian State of Developer Experience 2025: altı ülkeden 3.500 geliştirici ve yönetici.
- Google Research, Resolving code review comments with ML (2023): inceleyici yorumları için şirket içi makine öğrenimiyle önerilen düzenlemeler.
- Gartner Top Strategic Trends in Software Engineering 2025, DevOps Digest aracılığıyla: Gartner’ın orijinal bülteni herkese açık olarak alınamadı; rakamlar aktarıldığı şekliyle sunuluyor.
- Zhong et al., From Human-Centric to Agentic Code Review (arXiv, Temmuz 2026): 207 GitHub projesinden 1,02 milyon incelenmiş PR’nin analizi; ajan katılımlı incelemelerin daha hızlı kararlarla ilişkili olduğunu ancak daha iyi inceleme kalitesiyle ilişkili olmadığını buluyor; yalnızca nitel bağlam olarak kullanıldı.
- Veri notu: satıcı tarafından yürütülen araştırmalar (GitHub, Sonar, Qodo, CodeRabbit, Faros AI) yapay zeka kodlama veya inceleme araçları satan şirketlerden geliyor; metodoloji açıklanmış olsa bile çerçevelemelerine dikkatle yaklaşın. CodeRabbit’in 470 PR’lik örneklemi ve METR’in 16 geliştiricilik denemesi küçüktür; yönleri daha büyük anketlerle uyumlu olsa da kesin çarpanlar genellenmemelidir. Stack Overflow, yanıtların farklı gruplandırılması nedeniyle 2025 için iki güven rakamı yayımlıyor (yönetici özetinde %29, sonuç sayfasında %33). Google’ın makine öğrenimi kod incelemesi verileri 2023’e ait (bu şirket içi çalışma için mevcut en güncel veri). Yapay zeka kod incelemesi araçlarına yönelik pazar büyüklüğü tahminlerini, açıklanmış metodolojiye sahip iki firma arasında çapraz doğrulayamadığımız için dışarıda bıraktık. Beklenen yeni veriler: Stack Overflow Developer Survey 2026, GitHub Octoverse 2026 ve 2026 DORA raporu.
Son güncelleme: 3 Ekim 2026. Bu derlemeyi üç ayda bir güncelliyoruz ve bir sonraki yenilemenin GitHub, Octoverse 2026’yı yayımladığında yapılması bekleniyor.