Devart’tan Anton Onufriienko, Yönetim Direktörü – Röportaj Serisi

Anton Onufriienko, Devart’ın Yönetim Direktörü, derin bir şekilde yazılım şirketlerini ölçeklendiren, gelir büyümesini sağlayan ve SaaS, entreprise yazılımı ve finansal hizmetlerde büyük çaplı çapraz fonksiyonel ekipleri yöneten bir teknoloji yöneticisi ve operatördür. Kariyeri boyunca, satış organizasyonları kurmaktan ve startup’ları başlatmaktan, büyük iş birimleri için tam P&L operasyonlarını denetlemeye kadar ilerledi ve Devart’ın en büyük bölümünde 130’dan fazla çalışanı yönetti. Yönetim Direktörü olmadan önce, Devart’ın Chief Revenue Officer ve Satış Başkanı olarak görev yaptı ve burada pazarlama stratejisi, fiyatlandırma dönüşümü ve uluslararası büyüme girişimlerini yönetti. Ayrıca, hizmet odaklı işletmelerin operasyonel netlik kazanmasına yardımcı olan bir zaman takip ve karlılık platformu olan TMetric’in CEO’sudur.

Devart, geliştiriciler, DBA’lar, analistler ve entreprise ekipleri için veritabanı geliştirme, veri bağlantısı, entegrasyon ve üretkenlik araçları sunan bir yazılımdır. 1997 yılında kurulan şirket,主要 olarak SQL Server, MySQL, Oracle ve PostgreSQL gibi büyük veritabanı sistemlerini destekleyen dbForge veritabanı yönetim araçları serisi ile bilinir. Devart ayrıca, ODBC, ADO.NET, Python ve Delphi konektörleri gibi veri bağlantısı çözümleri geliştirir ve Skyvia adlı bulut tabanlı bir kodlama olmayan veri entegrasyonu platformunu sunar.

Satış ve satış takımlarından tam P&L operasyonlarına ve şimdi Devart’ın en büyük iş birimini yönetmeye kadar nasıl ilerledi? Bu yolculuk, ürün stratejisi ve karar alma sürecine AI entegrasyonuna yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Satış, her şeyin ROI’sini ölçmemi öğretti. CRO rolüne geçiş yaptığımda, bu disiplini fonksiyonlar boyunca ölçeklendirdim. İş birimi yönetmek, AI itself için bunu uygulamamı zorunlu kıldı.

AI’ye pratik bir bakış açısına sahibim. Şüpheci değilim, dört ürünümüzün üçü 2026 için AI-yerli. Ancak hype, gerçek ve kalıcı sonuçların önüne geçiyor.

Endüstrinin genellikle nerede yanlış gittiğini özetleyen bir meme var. Şirketler, 400 dolarlık SaaS aboneliklerini, API ücretleri için 1000 dolar aylık maliyeti olan ve sürekli düzeltme gerektiren yerli araçlarla değiştiriyor. Bu, gerçek bir değişiklik değil, sadece pahalı bir gösteri.

Satışta öğrendiğim ders basit: Her girişim, kendi yolunu ödemeli veya ölmalı. AI dağıtımını, bir satış bölgesini yönettiğim gibi yönetiyorum. Her akış için açık ROI hipotezi, üç dalga dağıtımı ve ölçülen etki trước ölçeklendirme.

Kuzey Yıldızı metriğimiz, Çalışan Başına Gelir’dir ve hedefimiz 2028 yılı sonuna kadar bunu ikiye katlamak. Bu açığı kapatmak için işe alma yeterli değil. Çalışma şeklini değiştirmek gerekiyor ve AI, bu büyüklükte gerçekçi bir mekanizma.

AI girişimlerine, dahili veya ürün, aynı filtre uyguluyorum: Ölçülen değer nedir, kim öder, ve nasıl çalıştığını biliriz? Bu üç soruya cevap veremeyen hiçbir şey üretim için uygun değil. Yanlış gidenlerin maliyeti nhanh chóng birikir ve çoğu şirket, pahalı bir şekilde öğrenecek.

Devart, veritabanı araçları ve geliştirici üretkenliği etrafında güçlü bir üne sahip. Bu ürünleri, yüzey düzeyinde otomasyondan ziyade gerçek değer sunacak şekilde AI ile nasıl entegre ediyorsunuz?

Kullanıcılarımız, hardcore teknik uzmanlarıdır: DBA’lar, senior mühendisler, veri mimarları. Yüzey düzeyinde otomasyonu saniyeler içinde tespit eder ve pazarlama oyuncakları olarak sunulan yeniliklere karşı gücenirler. İki yıl önce, AI hype zirveye ulaştığında ve rakipler her UI öğesine sohbet panelleri eklemeye yarışırken, takip etme isteği gerçekti. Ancak mobil, bulut, düşük kod gibi önceki örnekleri gördüm ve tekrarlamaktan kaçındım.

Disiplin basitti: Müşteri değeri önce. Talep edilmeyen AI özelliklerini inşa etmek, sınırlı mühendislik kaynaklarının en kötü kullanımı. Özellikle de hedef kitlenin farkı hemen anlayabildiği durumlarda.

2026’da ne değişti? AI, hypes’ten gerçek bir teknik devrime geçti. 2023’te bu sistemlerin yapabildiği şeyler ile bugün yapabildikleri arasındaki fark, artımlı değil. Tamamen farklı bir yetenek kategorisi. Daha önce gerçekten çözülemez olan sorunları çözebiliyoruz: AI ajanları için güvenli entreprise veri erişimi, geliştiricinin IDE’si içindeki bağlamsal veritabanı zekası ve ayrı bir analiste gerek duymayan özerk iş analitiği.

Bunlar, AI sayesinde çözülebilen temel sorunlara dayanan yeni ürün hatları. Endüstrinin, iki yıl boyunca “AI ürünleri” olarak adlandırdığı şeyler, aslında özelliklerdir, ürünler değil.

Uzun sürdü, çünkü doğru yapmak istedik. Önümüzdeki on iki ay, disiplinin ödenip ödenmediğini gösterecektir.

AI, giderek daha fazla kod yazıyor, optimize ediyor ve hataları düzeltiyor. Veritabanları ile çalışan geliştiricilerin rolünü, önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl değiştirecek?

SQL sözdizimi bilmenin değeri hızlı bir şekilde azalıyor. AI, karmaşık bir çoklu tablo JOIN’ı saniyeler içinde üretebilir ve günlüklerden eksik indeksleri tanımlayabilir, bir mühendisin değeri artık SQL girmesinden gelmiyor. Bu işin bir parçası, bir komodite haline geliyor.

Ancak burada atlanan kritik nuans, total otomasyonun savunucuları her zaman atladıkları şey. Bir AI hatası, ön tarafta yanlış hizalanmış bir düğme olabilir, ancak veritabanında bir AI hatası, üretim ortamının silinmesi, PII sızıntısı veya tüm işin işlemel bir şekilde kapatılması olabilir.

Veritabanları durum tutar. Hallüsinasyonlara karşı affetmezler.

Bu asimetri, rolü tamamen yeniden tanımlar. Önümüzdeki iki veya üç yıl içinde, veritabanı geliştiricileri ve DBA’lar, kod yazıcılar olarak değil, mimarlar ve denetçiler olarak evrilecekler. Birincil işleri, AI’nin kendi başına akıl yürütemediği güvenilir mimarileri tasarlamaktan, üretim sistemlerine dokunan AI ajanları için sert güvenlik politikaları ve sınırlar ayarlamaktan ve makinelerin ürettiği kodu gözden geçirmekten ve denetlemekten oluşacak.

Profesyonel fırsat önemli. Mimarlık ve denetim seviyesine geçen geliştiriciler, piyasa değerlerini katlayacaklar. AI üretkenliği ve üretim güvenliği arasındaki vazgeçilmez katman olacaklar. Veritabanı uzmanlığı premium’u, tasarım, yönetim ve yargıya doğru kayıyor ve AI’nin tek başına çalışamayacağı yerlerde.

Veritabanı yönetiminde güncel AI araçlarının en büyük sınırlamaları nelerdir ve anlamlı atılımlar nereden gelecektir?

Şu anda AI, yüzey düzeyinde otomasyonda takılmış durumda. Temel bir SELECT sorgusu veya kalıp kodu üretmek artık etkileyici değil. Daha büyük sorun, AI sistemlerinin hala kör bir daktilo gibi davranması, ancak bir sistem mimarı gibi davranmaması. Sözdizimi üretebilirler, ancak çalıştıkları ortamı gerçekten anlamazlar. Gerçek atılım, AI’nin bağlam, bağımlılık, durum ve iş mantığını birlikte akıl yürütmesi başladığında gerçekleşir.

Şu anda, veritabanı ortamlarında AI’yi engelleyen üç büyük sınırlama görüyorum.

İlk olarak, bağlam problemi var. Büyük dil modelleri, şemaları, DDL ve sütun isimlerini görebilir, ancak yürütme planlarını, indeks parçalama desenlerini, veri dağıtım desenlerini veya verilerin arkasındaki gerçek iş mantığını gerçekten anlamazlar. Bu daha derin anlayış olmadan, banyak optimizasyon tavsiyesi istatistiksel tahmin gibi görünür.

İkinci olarak, hallucination problemi var ve entreprises, veritabanı katmanında几乎 zero toleransa sahiptir. Bir JOIN yanılgısı üretim sistemlerini yavaşlatabilir. Yanlış bir UPDATE kritik kayıtları silebilir. Bu düzeyde, даже küçük doğruluk hataları çok hızlı bir şekilde çok pahalı hale gelebilir.

Üçüncü sorun, güvenlik ve yönetim. Ciddi bir entreprise, üretim şemalarını veya PII’yi bir kamu AI aracına yapıştırmadan önce, güçlü veri izolasyonu ve kontrol garantileri istiyor. AI araçları bu sorunu düzgün bir şekilde çözmedikçe, düzenlenmiş endüstrilerdeki AI benimsemesi sınırlı kalacak.

Anlamlı atılımlar, AI’nin sözdizimi oluşturma ötesine geçip, daha çok bir arka plan mimarı veya analisti gibi çalışmaya başladığında gerçekleşecek.

Bir kısmı, anlamsal katmandır: Ham tablo isimlerinden gerçek iş anlamlarına geçmek. Sadece “table_users” değil, müşteri kohortları, terk riski veya Q3 LTV trendleri gibi kavramları anlamak.

Diğer bir değişim, AI’nin bir senior DBA gibi arka planda çalışması. Sürekli olarak iş yüklerini analiz etmek, darboğazları tanımlamak, indeks önerileri sunmak, riskli sorguları yakalamak ve sistemlerin başarısız olmasına neden olmadan önce sorunları yakalamak.

Makine-odaklı operasyonlar, özerk ajanların veritabanı yükünü izlemesi, optimize etme stratejilerini izole edilmiş ortamlarda test etmesi ve insan denetimi altında iyileştirmeleri dağıtması.

Bu gelişmeler, veritabanı araçlarının gelecek beş yılını şekillendirecek.

Rekabet stratejisi ve pazarlama lideri olarak, AI’nin yazılım şirketlerinde fiyatlandırma modellerini, ürün paketlemesini ve müşteri kazanımını nasıl değiştirdiğini düşünüyorsunuz?

Geleneksel pazarlama kitabı kırıldı. Kendi sayılarımızda ve tüm dev araçları kategorisinde bunu görüyoruz.

Klasik edinme ölümü. 2026’da ürünlerimizin arama sıralamalarındaki önemli iyileştirmelere rağmen, sıfır tıklama gerçeğine ulaşıyoruz. AI araması, sonuçlar sayfasında doğrudan cevaplar sunar ve siteleri trafikten mahrum bırakır. Güçlü sıralamalar, iki yıl öncesinde olduğu gibi lead’lere dönüşmüyor.

Beş yıl önce, güçlü bir içerik stratejisi yeterliydi. Bugün, bu sadece temel bir gereksinim. LLM’ler, marka gücünü, olumlu sözleri ve topluluk yoğunluğunu cevaplar oluştururken değerlendirir. Markanız görünür ve güvenilir değilse, AI sistemleri sizi tutarlı bir şekilde yüzeye çıkarmaz. Sadece trafik kaybetmezsiniz, satın alma yolculuğundan tamamen kaybolursunuz. Pazarın panikleyerek ödenen reklamlara yönelmesi, CPC’leri absürd seviyelere çıkarıyor ve çoğu SaaS şirketinin birim ekonomisini sessizce yok ediyor.

Bu değişiklik, geleneksel dev araçları şirketlerini özellikle zorluyor. SEO tarafından yönlendirilen edinme kanalları, B2B SaaS’ı finanse eden bir nesil içinrapid bir şekilde verimlilik kaybediyor. Bunlara hala birincil büyüme kaldıracı olarak güvenen herkes, alternatifler oluşturmak için aktif olarak çalışmalı: ekosistem dağıtımı, topluluk ve ortaklıklar.

Fiyat evrimi: Koltuklardan PLG 3.0’a. PLG’nin bir sonraki aşamasına giriyoruz. Bir AI ajanının birden fazla çalışanın işini yapabildiği bir ortamda, koltuk başına fiyatlandırma anlamını yitiriyor. Şirketler, ürünlerini değer yerine koltuk başına paketlemeye devam ederse, bir sonraki 24 ay içinde MRR’lerini kaybedecekler.

Sonraki adım, PLG 3.0: Bir entreprise yazılımını, bir insan değil, özerk bir AI ajanı değerlendirip, test edip satın alabileceği an. Bu modelin geniş çaplı benimsenmesi hala birkaç yıl ötesinde, ancak ürün ve fiyatlandırma mimarisini, makine alıcısı için hazırlamak, 2026 görevi, 2028 değil.

Çoğu kuruluş, AI deneyiğinden gerçek üretim etkisine geçmekte zorlanıyor. AI girişimlerinin gerçekten başarılı olmasını belirleyen ana faktörler nelerdir?

Çoğu AI özelliği, inşa edilmeden önce başarısız olur. Bunlar, kullanıcıların talebi olmadan, yönetim kurulunun AI hikayesini istemesi veya pazarlamanın yeni bir kitle çekmesini istemesi nedeniyle empoze edilir. Bu, çoğu AI girişiminin orijinal günahı ve her şeyi şekillendiren.

Aynı hataları, AI’yi deneyden gerçek üretim etkisine taşımakta zorlanan şirketlerde tekrar tekrar görüyorum.

İlk hata, talep edilmeyen AI özelliklerini inşa etmektir. Bir AI özelliği, gerçek bir kullanıcı ihtiyacından değil, teknolojiye dayalı olarak empoze edildiğinde, takım ngược çalışır ve kullanıcının ihtiyacını inşa etmeye çalışır. Sonuç, öngörülebilir: Mevcut UI’ye bolted bir sohbet paneli, kullanıcıya engel olan bir otomatik tamamlama veya kullanıcı tarafından yazılabileceklerden daha kötü çıktı üreten bir “özetle” düğmesi. Bu özellikler gemi yapılır, bir basın açıklaması yapılır ve sessizce her benimseme tahmini altında performans gösterir. Daha derin zarar, bu özelliklerin, kullanıcıların gerçekten talep ettiği özelliklerin inşa edilmesi için gereken mühendislik kapasitesini tüketmesidir.

İkinci sorun, takımların temiz demo verisi ile gerçek üretim verisi arasındaki farkı büyük ölçüde küçümsemeleridir. AI demo’ları temiz, küratörlü örnekler üzerinde çalışır. Üretim, müşterinin gerçek veri karmaşası üzerinde çalışır: DüPLICATE’ler, eksik alanlar, aynı ürünün on farklı şekilde yazılması, on beş yıllık miras kenar durumları. Bir model, değerlendirme sırasında etkileyici bir doğruluk elde edebilir, ancak canlı verilerde ciddi şekilde bozulabilir ve çoğu takım, kullanıcıların şikayetlerine kadar bunu keşfetmez. Üretim güvenliği açısından bu keşfin maliyeti, genellikle telafi edilemez.

Diğer bir ortak başarısızlık noktası, kullanıcı araştırmasıdır. Standart ürün görüşmeleri, AI özelliklerine uygun değildir. Kullanıcılar, AI’den ne beklediklerini söyleyemezler, çünkü neyin mümkün olduğunu bilmezler. “AI ile X’i yapmak ister misiniz?” sorusuna aldığınız cevaplara güvenilmez. Etkili AI ürün araştırması, prototipleri göstermeyi, gerçek kullanımı gözlemlemeyi ve kullanıcıların geri dönebilirliğini ölçmeyi gerektirir. Çok fazla ürün ekibi, bu araştırma uygulamasını yeniden inşa etmedi.

Ve nihayet, birçok şirket, AI faaliyetini etkiden ziyade ölçer. “Bu hafta AI özelliğini kullanan 200 kişi” benimseme metriğidir, ancak etkiden değil. Gerçek etki, döngü süresinin azaltılması, kalitenin iyileştirilmesi, gelirin üretilmesi veya maliyetin çıkarılmasıdır. AI özelliğinden P&L’ye doğrudan bir çizgi çizemezseniz, üretim etkisi yok. Pahalı bir faaliyetiniz var.

Beşinci faktör, çoğu ürün ekibinin tamamen göz ardı ettiği ve giderek daha kritik hale gelen bir faktördür.

Uygunluk ve AI-free build yolu. Düzenlenmiş endüstrilerde, finans, sağlık, hükümet, savunma ve hukuk gibi, AI özelliklerinin satıcı yazılımlarında yasaklandığı veya kısıtlandığı bir pay tồnuyor. Ürününüz, AI’yi çekirdek deneyimine sıkıca bağlıyorsa ve devre dışı bırakma veya bypass etme yolu yoksa, AI ekleyerek kitlelerinizi genişletmiyorsunuz, mevcut segmentinizi kaybediyorsunuz.

Bu, AI Bağlantılığını çözdüğümüz sorun. Düzenlenmiş endüstrilerdeki uyum ekipleri, AI’ye kendileri karşı değil, ancak veri perimetresini terk etmesine karşı. Çözüm, AI’yi kaldırmak değil, AI mimarisini kısıtlamalarına uygun hale getirmektir. Bu nedenle, AI Bağlantılığını, müşteri altyapısında kalacak şekilde, on-premise olarak sunuyoruz ve böylece satın alma geçerlilik incelemesi ilk turda geçer.

Ekibin bunu doğru yapması, uyumdan itibaren mimari yapmasını gerektirir. Ekibin bunu yanlış yapması, satın alma incelemesi sırasında problemi keşfetmesi anlamına gelir ve bu aşamada anlaşma zaten kaybedilmiştir.

Devart, çoklu veritabanı ekosistemleri boyunca çalışıyor. AI, farklı platformlar arasında veri yönetimini basitleştirmeye nasıl yardımcı olabilir?

Ağrı gerçek. Bir tipik Fortune 500, sekiz ila on iki farklı veritabanı motorunu aynı anda çalıştırır: Finans için legacy Oracle, yeni hizmetler için PostgreSQL, operasyonlar için SQL Server, analitik için Snowflake veya BigQuery ve artan bir şekilde, gömme için bir vektör mağazası. Her birinin kendi lehçesi, kendi araç seti ve kendi yönetim rejimi vardır. Bir geliştiricinin bu ortama katılması, sadece veri nerede yaşadığını ve kimin dokunmasına izin verildiğini öğrenmek için üç ay sürebilir.

AI, bu karmaşıklığı tek başına çözmez. Verilen bağlamı amplifiye eder. Sekiz bağlantısız veritabanı, sekiz bağlantısız öneri kümesi üretir. Bu, entreprise AI dağıtımlarında gördüğümüz başarısızlık modudur.

Fırsat, AI ajanları ve altındaki veritabanları arasında bir bağlam katmanı oluşturmaktır. Bu katman, hepsine hitap eder, meta verileri normalize eder, birleşik yönetim politikalarını zorlar ve her AI ajanının, Claude, GPT veya dahili model olsun, tüm mülke tutarlı kurallarla çalışmasını sağlayan temiz bir MCP arabirimi sunar.

Bu, AI Bağlantılığını inşa etmeye çalıştığımız mimari: Çoklu veritabanı desteğine sahip, on-premise bir MCP sunucusu, iş tanımlarını bir kez yakalamak için bir anlamsal katman, SQL işlemi düzeyinde rol tabanlı erişim kontrolü ve tam denetim günlükleri.

Basitleştirme ücretsiz değil. Birisi hala şematik modellemeli, politikaları ayarlamalı. Ancak bu iş, her AI ajanı için değil, bir kez yapılır.

Büyük çapraz fonksiyonel ekipleri yönettin. AI, ürün, mühendislik, pazarlama ve satış arasındaki iç işbirliği ve karar alma süreçlerini nasıl değiştiriyor?

Çapraz fonksiyonel sürtüşmenin çoğu, aslında sadece diğer ekiplerden bilgi beklemekten ibaretti. AI, bu sürtüşmeyi daha hızlı bir şekilde çözer than herhangi bir yönetim çerçevesi.

Değişiklikler pratiktir ve anidir.

Ürün ve mühendislikte: Bir ürün yöneticisi, basit iş terimleriyle bir veritabanı sorusu sorar, “en üst üç fiyatlandırma katmanımızdaki LTV varyansı nedir?” ve hemen eyleme geçirilebilir bir cevap alır, analitik için bir Jira bileti açmak ve üç gün beklemek yerine.

Pazarlama ve veri: Kohort analizi, isteğe bağlı değil, aynı anda gerçekleşir. Pazarlama yöneticisi, sayıları alır, kampanyayı oluşturur, tüm bunları aynı sabah yapar.

Satış ve mühendislik: Teknik cevaplar, artık bir senior mühendis ile görüşme ayarlamak zorunda kalmaz. Satış temsilcisi, inandırıcı bir teknik cevabı anında alır ve satış döngüsü daralır.

Kararlar, konuşma içine girer. “Bunu size geri döneceğim” kalıbı ölüyor. Toplantılar küçülür, çünkü AI, önceden okuma ve özetleri, her oturumun ilk yarısını tükettiği gibi ele alır.

Bu sürtüşme çöküşü, daha derin bir yönetim değişimi zorlar ve bu, çoğu liderlik ekibinin küçümsediği şey.

Her şirket, sonuç odaklı olduğunu iddia eder. Altına bakın, çoğu hala vekalet metriklerine dayalıdır: Hikaye noktaları, kod satırları, kapatılan biletler, kayıtlı saatler. Faaliyeti, değerin vekili olarak kullandık, çünkü gerçek değer ölçmek zordu. AI, bu vekili kalıcı olarak bozar. Bir AI ajanı, 10.000 satır kod yazabilir veya 500 destek bileti kapatabilir ve faaliyeti ölçmek, değerden çok tehlikeli bir şekilde yanıltıcı hale gelir.

Bu, True Sonuç Odaklı Yönetimi benimsemeyi gerektirir, burada performans, sonuç ve yargı ile ölçülür. Uygulamada zalim, çünkü çoğu performans sistemi buna göre inşa edilmedi. Faaliyetle gizlenen insanlar, aniden görünür hale gelir ve liderlik, bu görünürlüğe göre hareket etmeye hazır olmalıdır.

Yapısal sonuç, daha düz örgü şemalarıdır. Koordinasyon ve bilgi aktarma katmanları daralır. Uyum sağlayan organizasyonlar, yapısal olarak daha az insanla ve daha yüksek bir kaldıraçla çalışacaktır.

AI destekli geliştirme ve kodlama olmayan araçların yükselişi ile, veritabanı yönetimine non-teknik kullanıcıların erişebileceği bir geleceğe mi gidiyoruz?

Endüstri right now bir karışıklık içinde. İnsanlar, bir yan proje veritabanını ve bir entreprise miras veritabanını aynı şey gibi davranıyorlar. Değiller.

Küçük yeşil alan projeleri için, demokratikleşme zaten burada. Küçük uygulamaları, derin veritabanı yönetim becerileri olmadan inşa ettim. Şema, bir LLM’nin bağlam penceresi içinde uyuyorsa, AI gibi çalışır. Küçük ölçekli iç araçlar inşa eden vatandaş geliştiriciler, gerçek bir ve büyüyen kategori olacak.

Enterprise gerçekliği tamamen farklı. Büyük miras veritabanları, büyük monolitik kod tabanları ile aynı sorunu paylaşır: Bağlam duvarı. On beş yıllık şema evrimi, veritabanları arası bağımlılıklar ve özel tetikleyici mantığını bir promotifte yakalamak mümkün değil. AI, büyük bir veritabanında bağlamı kaybederse, hallüsinasyonlar güzel bir şekilde bozulmaz. Üssel olarak çoğalır.

Yanlış güvenin riski, ölçekte tartışmasız. Doğal dil arayüzleri, inandırıcı ancak nüanslı yanlış cevaplar üretmeye özellikle iyidir. Bir SQL sorgusunda sözdizimi hatası varsa, bir hata mesajı alırsınız. Bir doğal dil arayüzü “etkin müşterileri” yanlış yorumlarsa, çünkü verinizde altı farklı aktivite tanımı varsa, bir sayı alırsınız. Sayı güzel görünür. %30 yanlışa sahip olabilir. Kullanıcı, bunu bilmeyecek.

Öyleyse, hayır, entreprise veritabanı yönetimi, non-teknik kullanıcılar için bir oyun alanı haline gelmeyecek.

Citizen DBA, bir efsane, ölçekte.

Gelecek, uzman veri mimarlarına ait, AI’nin güvenli bir şekilde çalışabileceği altyapıyı inşa edecek profesyonellere ait.

Yapısal çözüm, anlamsal katmandır: İş tanımlarının, AI etkileşimlerinin her biri için yeniden öğrenmek yerine, bir kez sabitlendiği ve yeniden kullanılan bir kontrolsüz sözlük. Bunu, Insightis’e inşa ediyoruz. Olmadan, erişilebilirlik bir yük haline gelir.

İleriye bakıldığında, “AI-yerli” bir geliştirme aracı seti nasıl görünür ve ekipler bugün bu değişime hazırlanmaya nasıl başlamalıdır?

Gerçek bir AI-yerli araç seti, bir IDE’ye bolted bir sohbet arayüzü değildir. Bugün “AI-yerli” olarak pazarlanan çoğu şey, bir sohbet arayüzü ve bir otomatik tamamlama modelidir. Bu, temel gereksinim, değil, varış noktası.

Bana göre,真正 bir AI-yerli araç seti, üç şeye ihtiyaç duyar.

İlk olarak, AI’ye derin bağlam gerekli. Kod tabanınızı, altyapınızı, geçmiş kararlarınızı ve veri ortamınızı sürekli olarak, sadece sohbet penceresine yapıştırılan promotiflerle değil, anlamalıdır. Şu anda çoğu araç, bu testi geçemez. Bağlamı, her oturumda yeniden inşa etmek zorunda kalırsınız ve kullanıcı, bunu sürekli olarak ödemek zorunda kalır.

İkinci olarak, araçlar birbirleriyle düzgün bir şekilde iletişim kurmalı. IDE’niz, veritabanınıza, veritabanınız, observability stack’inize, CI/CD’niz, AI incelemecinize vb. konuşmalı. Model Context Protocol, burada standart katman haline geliyor, 2026’nın ilk çeyreğinde 97 milyon SDK indirme sayısı ile, 2024’ün sonlarında 100.000’den 15 ayda 970 kat artış gösteriyor. Bu, geliştirici altyapısında gördüğüm en hızlı benimseme eğrisi.

Üretimde kullanılan AI, ciddi güvenlik sınırlarına ihtiyaç duyar. Yıkıcı operasyonlardan önce patlama yarıçapı önizlemesi. Bağımlılık analizi. Otomatik geri alma planları. Denetim günlükleri varsayılan olarak. AI’nin bu olmadan üretim için tehlikeli olduğu gerçeğini unutmamak.

Nasıl hazırlanılır, somut olarak.

Yığınınızı, bu üç bileşen karşıtı olarak denetleyin. Her aracın API’leri ve MCP’si var mı? Diğerleriyle konuşuyor mu, yoksa bir siloda mı oturuyor? Güvenlik kontrolleri var mı? İki taneden fazlasını kaçıran araçlar, kısa vadeli varlıklar.

Context altyapısını şimdi inşa edin. Şemaları, iş tanımlarını ve mimari kararlarını makine tarafından okunabilir formatlarda belgeleyin. Zengin bağlam, bir çeyrekte inşa edilmez. 2027’de AI’si olan ekipler, bugün belgeleyenlerdir.

Üretimde AI’yi, hazır olmadığınızı düşünseniz bile çalıştırın. Resmi bir “AI stratejisi” bekleyen ekipler, 18 ay geride kalacak. Düşük riskli bir kullanım durumu seçin. Gemisini yapın. Kas inşa edin.

Bugün bu kararları veren ekipler, yazılımların inşa edileceği gelecek on yılını tanımlayacak. Pencere dar ve şimdi açık.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Devart ziyaret edebilir.