Illusionen av snabbhet — När mer kod blir mindre värde
För en VD, produktägare eller ekonomichef låter AI-utveckling som en dröm: mer kod på kortare tid borde innebära lägre kostnader och snabbare lanseringar. Men i modern systemutveckling har mängden skrivna kodrader aldrig varit ett mått på kvalitet. Snarare tvärtom. AI-modeller tränas på att generera kod baserat på vad som är mest sannolikt, inte vad som är mest effektivt för just er specifika affärslogik. Resultatet blir ofta storartad ”boilerplate-kod” – funktioner som absolut gör vad de ska på ytan, men som är överdrivet komplexa och innehåller duplicerad logik.
Mio Nilsson, VD och utvecklare på Plingot, sammanfattar risken väl:
– AI gör misstag, slarvar och tar genvägar. Slutprodukten kan på ytan se korrekt ut – men när man tittar närmare så kan det finnas strukturella misstag som gör det svårare att vidareutveckla i framtiden. Det kan ibland också byggas in säkerhetsfel som gör det enklare för andra att bryta sig in.
Symptomet uppstår ofta efter några månader: De första funktionerna lanserades i rekordfart, men när systemet ska skalas upp eller integreras med nya API:er bromsar allt in. Minsta uppdatering kräver plötsligt att man täpper till tre nya hål som uppstått på andra ställen. När analysföretaget GitClear granskade över 623 miljoner kodändringar såg man en tydlig trend: användningen av AI-verktyg har lett till en kraftig ökning av ”kod-churn” – alltså kod som är så osund att den måste skrivas om strax efter att den lanserats.
Tre varningstecken på att er kodbas har en AI-baksmälla
Känner ni igen er i att utvecklingstempot har ökat, men att leveranssäkerheten har sjunkit? Här är tre klassiska tecken på att koden har blivit osund:
- Arkitekturen har blivit ett plockepinn: Enskilda funktioner fungerar utmärkt i sin egen lilla bubbla, men ingen i teamet har längre helhetsbilden av hur data faktiskt flödar genom systemet.
- Subtila säkerhetshål: Om kodgranskningen går för snabbt slinker AI:ns genvägar och säkerhetsmissar rakt in i produktion.
- Teamet tappar greppet om affärslogiken: När utvecklare främst fungerar som ”redaktörer” som godkänner AI-genererade förslag istället för att tänka igenom logiken från grunden, försvinner den djupa förståelsen för er affärsmodell.
Kod är billigt, hållbar systemarkitektur är det som kostar
Att skriva själva kodesyntaxen har i praktiken blivit en råvara. Det kan en maskin hjälpa till med på några sekunder. Det som har blivit mer värdefullt – och betydligt svårare – är det som sker innan koden skapas: Datamodelleringen, säkerhetsaspekterna och förmågan att översätta en komplex affärsprocess till ett underhållsbart system.
Det är här den seniora kompetensen väger som tyngst. En AI kan bygga ett rum på några sekunder, men den kan inte rita ritningen för ett helt höghus som ska stå emot stormar i trettio år. Eller som Mio Nilsson formulerar den gyllene regeln:
– Man är ute på djupt vatten om man ber AI att bygga saker man själv inte hade kunnat bygga.
Så botar ni baksmällan — 4 steg till en sund kodbas
Att backa bandet och sluta använda AI är varken realistiskt eller smart. Nyckeln handlar om att införa rätt kontrollmekanismer så att AI-verktygen stöttar hantverket istället för att ersätta det.
- Ställ högre krav på kodgranskning (Pull Requests): Inför regeln att ingen får släppa igenom kod som hen inte själv kan förklara i detalj och ta fullt ansvar för.
- Sätt tydliga ramverk för arkitekturen: Låt AI hjälpa till med isolerade funktioner, men låt aldrig en språkmodell definiera hur databaser, API-gränssnitt eller säkerhetslager ska byggas.
- Prioritera kontinuerlig refaktorisering: Avsätt tid i varje sprint för att städa upp, förenkla och ta bort kod. Den bästa koden är ofta den kod som aldrig behövde skrivas.
- Gör en oberoende teknisk granskning: Om ni känner att systemet börjar bli svårroddat – eller om ni står inför en investering – låt utomstående experter göra en djupdykning i källkoden.
Att bygga mjukvara handlar i slutändan inte om vem som kan skriva flest rader kod på kortast tid, utan om vem som skapar mest värde över tid utan att fastna i teknisk skuld. Oavsett hur vassa AI-verktygen blir, är det hantverket bakom koden som avgör om ert system håller för framtiden.
Har ni en känsla av att er kodbas har blivit svåröverskådlig, eller vill ni göra en grundlig genomlysning inför nästa stora kliv? På Plingot hjälper vi företag att bygga skalbara system från grunden – och att utvärdera och städa upp befintliga mjukvaror genom vår Tech Due Diligence.
Hör av er till oss på Plingot, så sätter vi oss ner och kikar på er arkitektur över en kaffe.
