Jeg delte i sidste uge en artikel af min kollega Anders Bendtsen, der ser på, hvordan AI ændrer udviklingsarbejdet fra den tekniske side. Det fik mig til at finde denne artikel frem igen. Jeg skrev den oprindeligt i marts, men den har ikke været med i nyhedsbrevet før, og jeg synes den supplerer Anders' perspektiv godt. Han ser på, hvad der sker inde i selve udviklingsarbejdet. Jeg ser på, hvor kompleksiteten flytter hen, når den ene flaskehals lettes.
Jeg taler med mange virksomheder lige nu om, hvad AI kommer til at betyde for softwareudvikling. De fleste diskussioner starter samme sted.
AI gør udvikling hurtigere. Det er uden tvivl rigtigt.
Det interessante spørgsmål er ikke, om udvikling bliver hurtigere, men om kompleksiteten forsvinder eller bare flytter sig et andet sted hen.
Værktøjer som Copilot, Cursor, Codex og andre AI-assistenter gør det allerede muligt at analysere systemer, foreslå arkitektur, skrive kode, generere tests og dokumentation langt hurtigere end tidligere. Undersøgelser peger i samme retning. I Atlassians Developer Experience Report 2025 svarer 99 procent af udviklere, at AI-værktøjer sparer dem tid i deres arbejde.
Men der ligger en antagelse under mange af samtalerne, som jeg mener fortjener mere opmærksomhed. Antagelsen er, at hvis udvikling bliver lettere, så bliver softwareprojekter også enklere. Nogle taler ligefrem om en demokratisering af softwarearbejdet. Sådan fungerer det ikke nødvendigvis. Jeg vil faktisk argumentere for det modsatte: når udvikling bliver lettere, kan kompleksiteten i stedet flytte et andet sted hen. Ikke i udviklingsopgaven alene, men i systemerne og i organisationen omkring dem.
Softwareprojekter handler sjældent kun om udvikling
Når man ser på større softwareprojekter i praksis, er udviklingsarbejdet kun én del af det samlede billede. Systemer skal integreres med hinanden. Data ligger i forskellige strukturer. Processer skal ændres. Beslutninger skal træffes på tværs af organisationen, og ofte mellem mennesker med forskellige interesser.
AI kan hjælpe med mange af disse opgaver. Den kan analysere kodebaser, foreslå integrationsmønstre og hjælpe med test og dokumentation. Men den fjerner ikke den strukturelle kompleksitet, der opstår i organisationer med mange systemer, processer og interessenter.
For hvad sker der, når man pludselig kan skrive kode i lyntempo? Hvordan prioriterer man så mellem projekter, systemer og organisatorisk implementering? Googles DORA-studier har i årevis vist, at flaskehalsene i softwareleverancer typisk ligger i integration, deployment og koordinering på tværs af organisationen, ikke i selve udviklingsarbejdet. Hvis det allerede var sandt før AI, bliver det kun mere sandt nu.
Vi har set noget lignende før
Da cloud-teknologi for alvor slog igennem i 2010'erne, blev det pludselig langt lettere at etablere infrastruktur. Tidligere kunne det tage uger eller måneder at bestille servere, etablere netværk og klargøre miljøer. Med cloud kunne det gøres på få minutter.
Resultatet blev ikke simplere IT-landskaber, tværtimod. Da infrastrukturen blev lettere at etablere, begyndte organisationer at bygge langt flere systemer, services og integrationer. Det gjorde innovation lettere, men det gjorde også systemlandskaberne mere komplekse.
Noget lignende kan ske med AI. Når udviklingsarbejdet bliver lettere, bliver det også lettere at bygge flere løsninger.
Kompleksiteten flytter ind i organisationen
Når AI gør teams mere effektive, kan flere projekter blive gennemført. Flere processer kan digitaliseres. Flere interne værktøjer kan bygges. Men hver ny løsning bliver også en del af et større systemlandskab. Den skal integreres med eksisterende systemer. Den skal håndtere data fra forskellige kilder. Den skal indgå i organisationens processer og styring.
Over tid betyder det, at kompleksiteten i højere grad flytter væk fra de enkelte udviklingsopgaver og ind i organisationen.
Over tid betyder det, at kompleksiteten i højere grad flytter væk fra de enkelte udviklingsopgaver og ind i organisationen.
Flaskehalsen flytter opad
Hvis AI gør udviklingsteams markant mere effektive, bliver den begrænsende faktor i mange projekter ikke længere udviklingskapacitet. Den bliver organisationens evne til at prioritere, integrere og styre flere systemer på én gang. Hvilket måske også kan skabe arbejdspladser.
Hvilke systemer giver faktisk værdi? Hvilke processer bør digitaliseres, og hvilke bør ikke? Hvordan sikrer man, at et voksende systemlandskab stadig hænger sammen?
AI ændrer ikke kun måden, software bygges på. Den ændrer også, hvor kompleksiteten i organisationer opstår, og dermed hvor ansvaret for at håndtere den ligger.
Kilder: Atlassian – Developer Experience Report 2025; Google Cloud – DORA / Accelerate State of DevOps Reports; Forsgren, Humble & Kim – Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps