Mühendislikte AI-Native çalışma, gereksinimi anlamayı, sistem davranışını öngörmeyi, alternatif mimarileri karşılaştırmayı ve doğrulamayı tasarımın başından itibaren kurmayı kapsar. Daha hızlı kod veya rapor üretmek bu çalışmanın bir parçasıdır. Hız kazanırken mühendislik yargısının nasıl korunacağı da düşünülmelidir.
AI'ı literatür taraması, taslak model, test senaryosu, hata olasılığı ve alternatif çözüm üretiminde bir yardımcı olarak görüyorum. Fiziksel sınırlar, güvenlik katsayıları, standartlar, üretilebilirlik ve saha koşulları alan uzmanının sorumluluğunda kalıyor. Akıcı bir teknik açıklama, mühendislik sonucunun doğrulandığını göstermez.
İşe ekibin sistem düşüncesi, nedensel analiz, gereksinim yazma ve doğrulama yetkinliklerini değerlendirerek başlanabilir. Gereksinimleri, sınırları ve kabul ölçütlerini AI kullanmadan önce insan ekibin kesinleştirmesini öneriyorum. Ardından AI'dan alternatifler, hata biçimleri ve karşı örnekler üretmesi istenebilir.
Kararı etkileyecek önemli çıktılar bağımsız hesap, simülasyon, test veya uzman incelemesiyle sınanmalı ve sorumlu mühendisin onayından geçmelidir. Varsayımların ve değişiklik gerekçelerinin izlenebilir tutulması, sonuca nasıl ulaşıldığını incelemeyi mümkün kılar.
Bu çalışma düzeninde insan, problemin ve güvenliğin sorumluluğunu taşır. AI araştırmayı ve seçenekleri genişletmek için mühendislik yaşam döngüsünde kontrollü biçimde kullanılır. Kurumun da öğrenilen yöntemi standartlarla, bilgi yönetimiyle ve yetkinlik gelişimiyle ilişkilendirmesi gerekir.
Kendinize sorun
- Bu çözüm hangi varsayımlara dayanıyor?
- AI çıktısını bağımsız olarak nasıl doğrulayacağız?
- Hız artarken hangi mühendislik kasının zayıflamasına izin vermemeliyiz?
