Oracle, kod yazım süresini 1 haftaya indirdi ancak ürün lansmanı hızlanmadı

Oracle($ORCL), üretken yapay zekâ (AI) kullanımıyla kod yazma süresini birkaç aydan yaklaşık 1 haftaya indirdi ancak ürünlerin genel lansman takviminin hızlanmadığını açıkladı. Şirket, AI’ın geliştirme aşamasını hızlandırmasına rağmen test, doğrulama, dağıtım ve lansman yönetiminin yeni darboğazlara dönüştüğünü belirtti.

Oracle’daki bir iç toplantıyla ilgili gelişmeleri aktaran B17 News, Oracle eş CEO’su Clay Magouyrk’ün 18’inde “Kod yazmanın hızlanması her şeyin 1000 kat hızlanacağı anlamına gelmez” dediğini bildirdi.

Magouyrk, Oracle’ın test, doğrulama, dağıtım ve lansman yönetimi süreçlerini AI kullanımındaki hıza uyacak şekilde yeniden tasarladığını söyledi. Bu açıklama, yalnızca kodlama araçları eklemenin ürün geliştirme sürecinin tamamını hızlandırmak için yeterli olmayabileceğine işaret ediyor.

Oracle Bilgi İşlem Direktörü (CIO) Jae Evans, Nisan ve Mayıs 2026’da ChatGPT Enterprise ile OpenAI’ın kodlama aracı Codex’in şirket içinde daha geniş kullanıma sunulduğunu açıkladı. Şirket, güvenlik kontrolleri ve iç politikalar oluşturulduktan 3 ay sonra çalışan kullanım oranının %80’e ulaştığını belirtti.

Ancak şirket içindeki %80’lik AI kullanım oranı, bir iç yöneticinin açıklamalarına dayanan haberde yer aldı. Bu oran Oracle’ın resmî bildirimlerinde açıklanmış bir veri olarak sunulmadı.

Oracle örneği, AI’ın etkisinin yalnızca kod üretim hızıyla ölçülemeyeceğini gösteriyor. Geliştiriciler kodu daha hızlı üretse bile gereksinimlerin belirlenmesi, kalite doğrulaması, güvenlik kontrolleri ve dağıtım onay süreçleri aynı kalırsa ürünlerin toplam lansman süresi kısalmayabilir.

AI geliştirici verimliliğini artırdığında sonraki aşamaların işlemesi gereken çıktı miktarı da artıyor. Bu nedenle test otomasyonu, doğrulama süreçleri ve dağıtım onay mekanizmaları kodlama hızına göre değişmezse darboğaz geliştirme sonrasındaki aşamalara taşınabilir.

AI kullanım maliyetlerinin yönetimi de bir başka konu olarak öne çıktı. CIO Evans, çalışanların kullandığı modelleri ve maliyetleri takip edebilmeleri için sistem kurulduğunu söyledi. Belirli bir modelin maliyetinin başka bir modele kıyasla 2,5 kat yüksek olduğuna ilişkin bir açıklama yapılmış olsa da karşılaştırmanın kapsamı ve ölçütleri açıklanmadı.

Personel yapısındaki değişikliklerle AI kullanımı arasındaki ilişkiyi doğrudan kurmak da mümkün değil. Oracle, 2026 mali yılının sona erdiği 31 Mayıs’ta tam zamanlı çalışan sayısını yaklaşık 141.000 olarak bildirdi. Bu sayı, önceki yılki yaklaşık 162.000 çalışana göre yaklaşık 21.000 azaldı.

Oracle, yıllık raporunda AI teknolojilerinin uygulanması ve kullanıma alınmasının personel azaltımına yol açtığını ve gelecekte de yol açabileceğini belirtti. Ancak çalışan sayısındaki toplam düşüşün tamamını yalnızca AI’ın sonucu olarak sınıflandırmadı.

ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu’na (SEC) sunulan Oracle yıllık raporunda, 2026 yeniden yapılandırma planının tahmini maliyetinin 2,1 milyar dolara (yaklaşık 2,91 trilyon won) kadar çıkabileceği belirtildi. Bu tutarın tamamını AI kullanım maliyeti veya AI bağlantılı işten çıkarma gideri olarak değerlendirmek için raporda dayanak sunulmadı.

Oracle, AI’ı yalnızca şirket içi verimlilik aracı olarak değil, bulut iş kolunun bir ürünü olarak da genişletiyor. OpenAI, Haziran ayında Oracle Cloud müşterilerinin mevcut bulut taahhütlerini kullanarak OpenAI modelleri ve Codex satın alabilmesi için iş birliği yaptığını açıkladı.

Oracle’ın eş CEO’lu yönetim yapısı ve bulut altyapısı işinin genişlemesi daha önce TokenPost’un haberlerinde de ele alındı. Oracle, bulut altyapısı ile sektörel uygulamaların eş CEO’lar tarafından paylaşıldığı yönetim yapısını öne çıkarıyor.

Oracle eş CEO’su Mike Sicilia, Eylül ayındaki bilanço açıklamasında AI’ı mevcut kurumsal yazılımların yerine geçen bir teknoloji değil, kullanım alanlarını genişleten bir hızlandırıcı olarak tanımladı. Bu açıklama, şirketin AI’ı mevcut ürünlerin kullanım biçimini değiştiren bir araç olarak gördüğünü ortaya koyuyor.

Oracle örneğinde belirleyici olanın AI kullanım oranı veya kod yazma süresinin kendisi olmadığı görülüyor. Asıl konu, kod üretiminden kalite doğrulamasına ve gerçek ürün lansmanına uzanan tüm teslimat sürecinin AI’ın hızına göre yeniden tasarlanıp tasarlanmadığı.