AI-problem i företagsvärlden: När snabbhet blir en risk

Många företag har dragit igång AI-projekt det senaste året. Men redan nu känns det som att förväntningarna från ledningen är höga, samtidigt som de tekniska teamen testar olika verktyg för att generera kod och dokumentation. Det som ofta saknas är en genomtänkt plan för hur AI ska användas i skarpt läge.

Problemet ligger inte i tekniken själv. Det handlar om att många organisationer blandar ihop snabba experiment med riktiga produktionslösningar.

När hastighet leder till sämre kod

Idén om att ”röra sig snabbt och bryta saker” fungerade för många startups. Men när samma förhållningssätt används i stora företag med komplexa system kan det få allvarliga konsekvenser.

Ett nytt fenomen som kallas ”vibe coding” har vuxit fram. Det betyder att man använder stora språkmodeller för att skriva hela applikationer bara genom att beskriva vad man vill ha. Det kan fungera bra för hobbyprojekt eller testversioner, men när samma metod används för system som hanterar känslig data eller kritiska processer är risken betydande.

De flesta språkmodeller saknar minne för arkitektur. De håller inte fast vid samma designmönster när de skriver långa kodbaser. Och när de ska fixera en bugg, tenderar de att skapa flera nya problem i processen.

Enligt en stor undersökning från Stack Overflow 2025 visar siffrorna på en tydlig trend:

• 66 % av utvecklare upplever att AI-kod nästan fungerar, men notwendig justeringar gör det svårt