İlk olarak, bu modellerin eğitildiği veri setlerinin büyük ölçüde eski, şablon odaklı ve tekrar eden örneklerden oluşması önemli bir sorundur. Bu durum, AI sistemlerinin modern tasarım yaklaşımlarını, güncel framework trendlerini ve özgün UI/UX çözümlerini yeterince iyi öğrenememesine yol açar. Sonuç olarak üretilen çıktılar çoğu zaman birbirine benzeyen, yaratıcı derinlikten uzak arayüzler olur.
İkinci kritik eksiklik, yapay zekâ modellerinin görsel çıktıyı gerçekten “görememesi”dir. Yani bir sayfanın kullanıcıya nasıl göründüğünü, renk uyumunu, boşluk dengesini ya da estetik bütünlüğünü doğrudan algılayamazlar. Sadece kod üretirler; ancak o kodun ekranda nasıl bir deneyime dönüştüğünü deneyimleyemezler.
Üçüncü olarak, mimari düşünme ve tasarım niyeti eksikliği önemli bir sınırlamadır. Yazılım geliştirmede kullanılan SDD (Specification-Driven Development) veya BDD (Behavior-Driven Development) gibi yaklaşımlar, sistemin sadece “ne yaptığı” değil “neden ve nasıl yaptığı” ile ilgilidir. Yapay zekâ araçları ise genellikle bu bütünsel mimari bakıştan yoksundur ve state machine gibi karmaşık kullanıcı etkileşim yapılarını doğru şekilde modelleyemez.
Son olarak, front-end geliştirme doğası gereği oldukça kaotik bir ortamda gerçekleşir. Farklı ekran boyutları, cihaz çeşitliliği, tarayıcı davranışları, kullanıcı tercihleri ve erişilebilirlik standartları sürekli değişkenlik yaratır. Yapay zekâ ise bu sürekli değişen ve kontrol edilmesi zor ekosistemin tüm kombinasyonlarına hakim değildir. Bu nedenle gerçek dünya testlerinde hatalar ve tutarsızlıklar ortaya çıkabilir.
Tüm bu sınırlamalara rağmen yapay zekâ, özellikle boilerplate kod üretimi, temel bileşen iskeletlerinin oluşturulması ve veri dönüşüm işlemlerinde oldukça etkilidir. Ancak iş, özel etkileşimler, kusursuz piksel hassasiyeti, performans optimizasyonu, erişilebilirlik ve karmaşık UI durumlarının yönetimine geldiğinde ciddi şekilde zorlanmaktadır.
