Generativ kunstig intelligens (GenAI) og den raske utbredelsen har fundamentalt omformet bransjer, og programvareutvikling leder an. KI genererer nå mer enn en fjerdedel av Googles nye kode!
Denne raske omfavnelsen av KI gir verdifulle lærdommer for andre bransjer som strever med utfordringer knyttet til innføring. En nylig undersøkelse fant at 81 % av programvareingeniørene bruker GenAI til å automatisere oppgaver som tidligere ble utført manuelt – en dramatisk endring sammenlignet med for bare to år siden.
For å utforske denne innsikten nærmere snakket vi med Robert Whiteley, administrerende direktør i Coder, som delte sitt perspektiv på KIs innvirkning på programvareutvikling og de potensielle konsekvensene på tvers av andre fagområder. I denne spørsmål-og-svar-samtalen utdyper Rob mulighetene, risikoene og den stadig skiftende dynamikken rundt innføring av KI, og gir organisasjoner veiledning i hvordan de kan integrere KI i arbeidsflytene sine på en vellykket måte, samtidig som de unngår vanlige fallgruver.
- Har innføringen av KI virkelig gjort utviklerne mer handlekraftige, eller introduserer den nye kompleksiteter og belastninger som ikke var like fremtredende tidligere? Finnes det sider ved utvikleropplevelsen som kan ha blitt dårligere på grunn av KI?
"Når KI implementeres riktig, kan den bli et vendepunkt for utviklerproduktiviteten og den generelle utvikleropplevelsen. Ved å effektivisere kjedelige kodeoppgaver, redusere feil og forbedre kodekvaliteten gjør KI det mulig for utviklere å fokusere på arbeid med høyere verdi. Det handler om å forsterke effekten deres, ikke om å erstatte kreativiteten deres. Men selv om fordelene er ubestridelige, innebærer integrering av KI i programvareutvikling også sine egne utfordringer.
Innføringen av KI i utvikling har gått raskt. For bare to år siden brukte de fleste utviklere ikke KI-verktøy; nå bruker 81 % av programvareingeniørene GenAI til å automatisere oppgaver de tidligere utførte manuelt. Denne økningen har satt fart på produktiviteten, men har også skapt en balansegang. Utviklere må lære å innarbeide KI slik at den utfyller ferdighetene deres, samtidig som de opprettholder det menneskelige tilsynet som trengs for resultater av høy kvalitet.
En av de største risikoene er overavhengighet av KI. Bekvemmeligheten ved å delegere oppgaver til KI kan noen ganger føre til mindre granskning av resultatene, noe som undergraver effektivitetsgevinstene teknologien lover. Samtidig opplever utviklere et økende press om å mestre nye ferdigheter for å kunne arbeide effektivt med KI-verktøy. Å håndtere KI i arbeidsflyter føles stadig mer som å lede et team – det krever en blanding av tekniske ferdigheter og lederegenskaper som mange utviklere fortsatt lærer å navigere i. Tenk på GenAI som en ivrig praktikant som ønsker å gjøre utvikleren fornøyd. Det krever spesifikke instruksjoner, positiv forsterkning og iterativ veiledning å få gode resultater fra GenAI-følgesvennen din.
Organisasjoner sliter også med standardisering når de ruller ut KI. Ofte baserer de seg på verktøy fra eksisterende partnere eller tar i bruk stykkevise løsninger basert på individuelle preferanser eller oppkjøp. Dette skaper et lappeteppe av verktøy som kompliserer arbeidsflyter og styring, særlig i større organisasjoner der uautorisert KI-bruk raskt kan komme ut av kontroll.
For å gjøre utviklerne fullt ut i stand til å utnytte KI trenger selskaper tydelige retningslinjer og regler fra starten av. Utviklere bør føle seg trygge på å bruke KI, samtidig som de forholder seg kritisk til resultatene. Og kanskje viktigst av alt: Innføringen må skje i et tempo som støtter læring og utvikling. KI er et kraftig verktøy, men fungerer best når det forbedrer – ikke erstatter – menneskelig ekspertise."
- Tror du virksomheter overvurderer KIs kortsiktige innvirkning, men undervurderer de langsiktige risikoene, som mulig skjevhet eller overavhengighet av automatisering? Finnes det risikoer som ikke blir omtalt i tilstrekkelig grad?
"Den raske innføringen av KI-verktøy har gått raskere enn mange selskapers beredskap til å håndtere risikoene. Selv om den innledende optimismen rundt fordelene ved KI er velbegrunnet, går altfor mange virksomheter videre uten infrastrukturen som trengs for å redusere kritiske trusler som dataeksfiltrering, tyveri av immaterielle rettigheter, instruksjonsinjisering og dataforgiftning. Når 2025 ser ut til å bli året for datainnbrudd knyttet til generativ kunstig intelligens, er investering i riktige sikkerhetsmekanismer ikke valgfritt – det er avgjørende for å implementere KI på en vellykket måte i dagens stadig mer komplekse cybersikkerhetslandskap.
Det er også et spørsmål om hvem som eier resultatet. De fleste verktøy for kodeassistanse basert på GenAI – særlig de betalte versjonene som ikke er beregnet på forbrukere – tildeler immaterielle rettigheter til utvikleren. De holder også utvikleren skadesløs mot risikoer knyttet til de underliggende LLM-ene. Dette gjelder imidlertid ikke universelt. Selskaper må sette seg nøye inn i vilkårene for verktøyene de tillater – og blokkerer. Ellers kan organisasjoner ende opp med å dele eierskapet til de immaterielle rettighetene.
Risikoene ved KI er reelle. Selskaper må balansere utnyttelsen av KIs muligheter med opprettholdelsen av menneskelig tilsyn for å sikre kvalitet, nøyaktighet og sikkerhet. Fremtidig suksess begynner med gjennomtenkt planlegging og disiplinert gjennomføring i dag. Virksomheter har ikke råd til å jage etter prangende KI-bruksområder eller raske gevinster uten å tilpasse disse initiativene til utviklingsteamenes faktiske behov. Den riktige tilnærmingen kombinerer tydelige styringsregler, opplæring av brukere og fokus på å løse meningsfulle problemer. Det er slik KIs fulle potensial kan realiseres på en trygg og effektiv måte. For organisasjoner som ønsker å implementere disse løsningene riktig, kan samarbeid med erfarne partnere innen skreddersydd programvareutvikling bidra til å navigere i disse utfordringene."
- Hvilke bransjer kan feilaktig anta at KI ikke er like relevant for deres felt, men som ville hatt størst utbytte av å ta det i bruk? Finnes det noen overraskende suksesshistorier der KI-innsikt fra utviklere revolusjonerer sektorer man ikke skulle tro?
«KI forvandler alle bransjer, fra helsevesen til produksjon og til og med underholdning. Til tross for forskjellene sine har mange av disse bransjene betydelig overlappende utfordringer. Enten det handler om å tilpasse sengekapasiteten til varierende pasientetterspørsel på en akuttavdeling eller om å optimalisere en produkts forsyningskjede, ligger roten til disse utfordringene ofte i ineffektiv datahåndtering. KI-verktøy kan bidra kraftig til å effektivisere disse prosessene gjennom automatisering, omtrent slik de gjør for utviklere når det gjelder å skrive kode.
Når det gjelder Coder, har jeg blitt mest overrasket over bilindustrien. Bilprodusenter har store grupper av utviklere som lager og vedlikeholder stadig smartere og mer autonome biler. Det er ikke uvanlig at en stor produsent har 10 000 eller flere utviklere. De største Coder-implementeringene kommer fra bilprodusenter; alle bruker mer enn én løsning for generativ KI.»
10 De beste KI-verktøyene!
- Hvordan forholder dere dere til ledere som er bekymret for at innføring av KI kan føre til at arbeidsplasser forsvinner eller at menneskelig intuisjon går tapt? Kan det første steget i innføringen av KI handle mer om tankesett enn teknologi?
«Det riktige tankesettet og den riktige kommunikasjonen er avgjørende for å få et KI-initiativ i gang. Motstand mot endring er normalt, særlig når endringen kommer med like mange rykter og potensielle risikoer som KI. Beslutningstakere må demonstrere den praktiske verdien av KI og hvilken innvirkning det har på utviklernes daglige arbeid.
Utviklere vil alltid være problemløsere, og det vil ikke endre seg når KI tas i bruk. Det som vil endre seg, er hvordan de løser problemer. Når KI introduseres, vil hver utvikler i praksis bli leder for sitt eget team av roboter og be dem tenke annerledes om hvordan et problem skal brytes ned, før den påfølgende oppgaven sendes videre til en KI-agent. Dette krever en overgang fra et rent sett med harde ferdigheter til myke ferdigheter – i stedet for å verdsette dyp ekspertise i et bestemt utvalg programmeringsspråk må utviklere spørre: «Kan jeg kommunisere effektivt?»
Utviklere vil også få stadig større grad av selvstendighet når de løser problemer, ettersom det blir opp til hver enkelt å bestemme hvordan de strukturerer teamet sitt av KI-roboter. Det kan for eksempel innebære å avgjøre om de vil tilordne roboter til ulike faser av programvareutviklingslivssyklusen, dele opp arbeidet etter programmeringsspråk og så videre. Å tilby opplæring eller muligheter for kompetanseheving som hjelper utviklere med å utvikle disse nye, myke ferdighetene, er et avgjørende steg for at de skal lykkes på lang sikt.
Det er også viktig at beslutningstakere erkjenner at KI ennå ikke er klar til å erstatte menneskelig innflytelse fullstendig. Myter må avlives, og nye initiativer må presenteres riktig som et nyttig verktøy, ikke som en erstatning. KI har gjort imponerende fremskritt de siste årene, men disse verktøyene kan bare få utviklere 80 % av veien. Menneskelig innblanding er nødvendig for å finpusse de resterende 20 % og oppnå tidsbesparelser og kvalitetsgevinster. Ved å presentere KI som en assistent for å fremskynde digital transformasjon kan ledere bedre forberede teamene sine på ikke bare motvillig å akseptere KI-verktøy, men også å ta dem i bruk og heve det samlede erfarings- og ferdighetsnivået.»
- Har «flytt til venstre»-bevegelsen virkelig blitt fremskyndet av KI, eller følger den bare den bredere utviklingen mot DevOps og automatisering? Finnes det områder der det å flytte oppgaver til venstre har slått feil eller skapt nye flaskehalser?
««Flytt til venstre»-tilnærmingen har lenge blitt brukt for å løse problemer i programvareutviklingen før de oppstår. De siste årene har imidlertid så mye blitt «flyttet til venstre» at utviklere bruker stadig mindre tid på faktiske kodeprosjekter. Det er på tide at CIO-er og CTO-er tenker gjennom strategiene sine på nytt.
Selv om DevOps og DevSecOps kan føre til betydelig automatisering og tidsbesparelser, skjer det ofte på bekostning av utvikleren. Når driften flyttes tidligere i programvareutviklingslivssyklusen, øker den kognitive belastningen og utviklernes produktivitet reduseres. Generativ KI har delvis oppstått som et svar på dette problemet. Det er et nytt verktøy i verktøykassen som ledere kan bruke for å motvirke utfordringer knyttet til utviklerproduktivitet og utvikleropplevelse.
Ledere innen DevOps og plattformteknikk kan bruke skybaserte utviklingsmiljøer som en måte å automatisere generativ KI i stor skala på. De sørger for at generativ KI alltid er tilkoblet, oppdatert og versjonert på riktig måte. Dette effektiviserer tilgangen for eksterne kontraktsutviklere, gjør det mulig for datavitenskapsteam å utnytte databehandlingsressurser i skyen og reduserer tiden det tar å sette utviklere inn i nye prosjekter. Vi ser at de mest vellykkede selskapene bruker skybaserte utviklingsmiljøer til å «flytte» verktøy – særlig generativ KI – til utviklerne uten å legge en produktivitetsskatt på dem.»
Hva skjer videre?
Reisen mot å ta i bruk KI i programvareutvikling gir andre bransjer en kraftfull oppskrift. Selv om generativ KI har åpnet for nye produktivitetsnivåer, synliggjør den også betydningen av menneskelig tilsyn, gjennomtenkt implementering og en holdningsendring mot samarbeid med KI som partner.
Når virksomheter i andre sektorer vurderer å integrere KI, understreker Rob Whiteleys innsikt et viktig poeng: Vellykket innføring handler ikke bare om å utnytte banebrytende teknologi, men også om å gjøre det mulig for mennesker å jobbe smartere, ikke hardere.
Ved å fremme transparent styring, legge til rette for kompetanseheving og prioritere sømløs integrasjon kan organisasjoner håndtere utfordringene ved å ta i bruk KI og frigjøre teknologiens transformative potensial.
Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for mer innsikt om KI.
