Det handlar inte om billigare utveckling – det handlar om högre ambition
Vi började ställa om på allvar i slutet av 2024. Inte för att det fanns en plan färdig, utan för att det blev uppenbart att något höll på att förändras i vårt hantverk som vi inte kunde vänta ut. Jag har varit i den här branschen tillräckligt länge för att ha sett ett antal "det här förändrar allt"-vågor passera utan att förändra särskilt mycket. Det här är inte en av dem. För första gången på länge kändes det inte som ännu en ny teknik att utvärdera, utan som början på ett skifte som faktiskt förändrar hur system utvecklas. Ett och ett halvt år senare vet jag betydligt mer. Samtidigt känner jag mig fortfarande ödmjuk inför hur snabbt utvecklingen går och osäker på var det landar. Men tillräckligt mycket har klarnat för att vi ska kunna beskriva hur vi ser på det och varför vi förändrar både vårt arbetssätt och våra samarbetsmodeller.
Förväntningarna höjs
Nästan varje diskussion om AI handlar om effektivisering. Hur många timmar kan sparas? Hur mycket billigare blir utveckling? Hur många utvecklare kommer att behövas i framtiden? Det är relevanta frågor, men jag tror att de riskerar att skymma den verkliga förändringen.
Den stora förändringen är inte att det blir billigare att bygga samma system som tidigare. Det är att förväntningarna på digitala produkter höjs. När alla får möjlighet att utveckla rikare, snabbare och mer genomtänkta lösningar blir det också den nya normalnivån. Era kunder kommer inte att jämföra ert system med hur det såg ut för några år sedan, utan med den bästa digitala upplevelse de haft – oavsett om den kommer från er bransch eller någon helt annan.
Det är därför jag tror att företag gör sig själva en otjänst om de ser AI främst som ett verktyg för kostnadsbesparingar. De företag som kommer att vinna mest är sannolikt de som använder tekniken för att höja ambitionsnivån. Inte för att bygga samma lösningar billigare, utan för att bygga lösningar som tidigare hade varit orimliga att utveckla.
Utvecklarens roll förändras
En av de vanligaste frågorna vi får är om AI kommer att skriva all kod. Vår uppfattning är att svaret är nej. Manuell, mänsklig kodning och kontroll kommer att ha kvar sin plats – i system där behovet av kontroll är särskilt stort. Det är en avvägning mellan kostnad och nytta, och den avvägningen ska göras medvetet, system för system. Inte som en principfråga och inte av leverantören ensam. Det kommer fortfarande att finnas system där mänsklig kodning är rätt väg att gå och andra där AI kan stå för en stor del av produktionen.
Vi är dock helt övertygade om en sak – förståelsen för hur kod och lösningar faktiskt byggs är det som avgör hur mycket man får ut av verktygen. AI gör inte erfarenhet mindre viktig. Tvärtom. De som får mest ut av AI-driven utveckling är de som redan har en djup förståelse för systemutveckling. De vet vad de ska be om, hur de ska be om det, vad de ska ifrågasätta och när ett resultat ser övertygande ut men ändå är fel.
Vår spaning är därför att tyngdpunkten i vårt arbete flyttar. Mer tid i lösningsarkitektur och rådgivning. Mindre tid i själva kodproduktionen, som i allt högre grad utförs av AI i de system där det är acceptabelt. Att formulera rätt problem blir viktigare än att skriva varje rad kod själv. Därför bygger vi också om vår organisation så att fler av våra utvecklare arbetar närmare kunden och tar ett större ansvar för helheten. Vår styrka ligger i att vi rör oss genom hela spektrat – från arkitektur och kravarbete till kod, kvalitetssäkring och drift.
Nya samarbetsmöjligheter
Om utvecklingstakten förändras behöver även samarbetsformerna göra det. Timdebitering har länge varit ett naturligt sätt att köpa systemutveckling, men när produktiviteten ökar blir antalet timmar ett allt sämre mått på värdet av samarbetet. Det ni och vi egentligen kommer överens om är vad som ska bli gjort, i vilken ordning och i vilket tempo.
Det är den överenskommelsen vi vill sätta i centrum och bakgrunden till att vi nu inför en retainer, en abonnemangsform med en fast månadskostnad där nivån sätts efter vilken leveranstakt ni vill hålla. Till det kopplas ett arbetssätt där ni har en egen lösningsarkitekt som driver utvecklingen tillsammans med er – någon som lär känna er plattform, er affär och ert team, och som finns kvar över tid. Att vi kan erbjuda den modellen beror på att AI gör att vi får ut mer av varje arbetad timme. Den vinsten tycker vi gör mest nytta hos er, som högre takt till en förutsägbar kostnad. Dessutom slipper både ni och vi lägga tid på att estimera och stämma av enskilda poster, tid som i stället går till att bygga. Nivåerna sträcker sig från ett mindre åtagande för er som vill ha en trygg partner och jämn utveckling, via en nivå med aktivt produktarbete, till ett helt dedikerat team för er som har digitala plattformar mitt i verksamhetens kärna.
Projekt till fast pris och löpande räkning kommer självklart att finnas kvar, men vi tror att många kommer att uppskatta denna nya samarbetsform. Det jag ser hos dem som redan arbetar så är att samtalen ändrar karaktär från att handla mindre om kostnaden för nästa ändring till mer om vilken förändring som skapar mest värde härnäst.
Vi tar fortsatt ansvar
Två frågor återkommer nästan alltid när vi diskuterar AI med kunder. Den ena handlar om ansvar. Vem ansvarar egentligen för kod som tagits fram med hjälp av AI? För oss har svaret varit självklart från början. Om vi levererar ett system är det också vi som ansvarar för att det fungerar. Våra garantier gäller på exakt samma sätt oavsett vilka verktyg vi använt under utvecklingen. Vår kvalitetskontroll finns kvar. Den har gjorts om rejält, inte minst för att vi använder AI även där, för att granska och testa. Men en människa granskar fortfarande koden, och en människa står bakom det som levereras. AI förändrar hur vi arbetar, men inte vårt ansvar.
Den andra frågan handlar om data. Vi har valt att arbeta med marknadsledande modeller, i dag främst Anthropics Claude. Vi använder uteslutande abonnemangsformer där vår och våra kunders information inte används för träning eller felsökning. Utöver det har vi byggt en egen lösning med lokal språkmodell och egen GPU-kraft som granskar varje förfrågan innan den lämnar vårt nätverk. Bedöms den innehålla personuppgifter eller annan känslig information anonymiseras den innan något skickas vidare. Det innebär att vi kan arbeta AI-drivet även nära produktionsnära data utan att riskera läckage. Vi tror att den typen av kontroll kommer att bli allt viktigare och snart kommer att vara en självklar del av professionell AI-användning.
Det här är bara början
Hur mycket AI som ska användas, och i vilka delsystem, är i slutändan er fråga att äga. Vår uppgift är att ge ett ärligt underlag med vad det ger i takt och möjligheter, vad det innebär för kontroll, och vad det kostar.
Det är tveklöst en spännande tid. Hela branschen görs om, och exakt hur vet ingen. Den intressanta frågan är vad vi väljer att göra med möjligheten. Vi tror att de företag som lyckas bäst kommer att använda AI för att höja ambitionen, snarare än att sänka kostnaderna.
Vi hjälper gärna till med den resan.
Vill ni titta på vad det här kan betyda för er? Vi bjuder på en workshop där vi går igenom era system och möjligheter tillsammans – för att se vad som är relevant för er.
