Bruker KI til alt, blir mye mer sliten enn før

Hva jobber du med?  💪

Jeg er utvikler i Snøkam, et lite konsulentselskap jeg startet sammen med en fantastisk gjeng fra NTNU. For tiden er jeg ute hos Storebrand, der jeg har vært tech lead i en AI-taskforce siden 2024.

Der har jeg blant annet jobbet med å få AI til å ta imot det meste av henvendelsene til kundeservice, på tvers av bank, forsikring, pensjon og sparing. Det som overrasket meg mest, er at dette etter hvert sluttet å være et teknisk problem.

En agent blir aldri bedre enn kunnskapen den får. Derfor er det nå fagfolkene i de ulike forretningsområdene som skriver ned prosessene og kunnskapen sin, slik at agentene kan svare riktig. Kunnskapen ligger i GitHub, så forretningen jobber nå med pull requests og review, akkurat som vi utviklere. Det har vært en kjempesuksess.

Nå skal jeg over til Customer Intelligence. Der handler det om å bruke data til å forstå kundene bedre, for eksempel hvilke produkter de har, og hvilke de sannsynligvis kommer til å trenge. Målet er at modellene skal hjelpe Storebrand med å gi riktig tilbud til riktig kunde.

Ved siden av har jeg ansvaret for internsystemet i Snøkam. Det er kun daglig leder som jobber heltid med administrasjon, og for å få det til er det meste av oppgavene knyttet til lønn, rekruttering og salg automatisert.

Hvor mye KI bruker du i jobben din?  🤖

Til nesten alt. Selv om jeg er en pådriver for Claude Code og Opus 5.5, finnes det mange kraftige modeller der ute.

Det viktigste nå om dagen er derfor egentlig ikke modellen i seg selv, men at agentene mine har tilgang til alt de trenger. De kan lese og skrive i Salesforce, finne CV-er, føre timer, sjekke lønn, opprette Jira-oppgaver, lese Slack og e-post, lage dokumenter, presentasjoner og tilbud i vår grafiske profil og se hva som kjører i Azure. Alt sammen gjennom én felles Snøkam-MCP som de ansatte legger til og logger på, uavhengig av rolle.

Kanskje den største fordelen er at vi alle deler og vedlikeholder samme kontekst og skills via MCP-en, slik at ingen trenger å bygge opp sin egen kunnskap fra bunnen av. Daglig leder Aksel er nok den som har tatt det lengst. Han sier selv at Claude er den nye arbeidsflaten hans, selv om han ikke er utvikler. Jeg tenker at vi som utviklere har et ansvar for å gjøre AI lett tilgjengelig for resten av organisasjonen på samme måte.

2 av 5 føler økt arbeids­press med KI: «Naturlig»

Alis Wiken Wilson elsker hvordan KI gjør henne mer effektiv, men ikke hvordan teknologien gi mindre rom for sosialisering.

Selv jobber jeg mest lokalt i Claude Code i terminalen. Hvor mange agenter jeg kjører, kommer litt an på hvor kompleks oppgaven er. Er det viktig å løse en oppgave best mulig, setter jeg opp tre agenter: en prosjektleder, en designer og en utvikler. Prosjektlederen deler opp oppgaven, utvikleren lager den, og designeren sjekker at resultatet faktisk er det jeg ba om. De holder på til alle er fornøyde, og så ser jeg over det til slutt.

Ellers jobber jeg rett i Slack, der AI-assistenten vår Olaf holder til. Han er i praksis en digital ansatt med egne tilganger, og bruker samme MCP som oss andre.

Hjemme har jeg min egen OpenClaw kjørende, en AI-assistent jeg drifter selv, og med tale kan jeg trykke på en dings ved kjøleskapet og bestille rett fra Oda. Nå har det kommet ferdige tjenester som Dots og Grok Bot som gjør mye av det samme, og jeg vurderer å bytte på sikt, selv om jeg liker tanken på å eie mine egne data.

Hva synes du er mest krevende ved å være utvikler?  👀

Å holde følge med utviklingen. Akkurat nå føles det ut som om verden er et lyntog, og jeg henger bakpå og holder meg fast med én arm.

Jeg blir mye mer sliten enn før. Man skal holde oversikt over mange ting som skjer i parallell, og man leser enormt mye tekst. Doomscrolling på steroider. Kollegaen min Anine snakket om akkurat dette i DN i sommer, i saken «Advarer mot KI-utbrenthet», og jeg kjenner meg veldig igjen i det hun sier.

På et tidspunkt blir vi nok tvunget til å slippe taket og la agentene styre mer av prosessen selv.

Det er også derfor jeg synes fremtiden som utvikler er vanskelig å spå. Vi har allerede snakket med flere kunder som har kodet det meste selv uten teknisk bakgrunn, og som bare vil ha en tommel opp fra oss. Når de kan bygge selv, blir jobben vår kanskje mer å vedlikeholde riggen av agenter, slik at forretningen kan få løst behovene sine på en trygg måte.

Hva er det neste du har lyst til å lære deg eller bli bedre på?  🧠

Klassisk maskinlæring.

Mye blir løst med AI om dagen, men nå skal jeg jobbe med den underliggende teknologien.

I Customer Intelligence handler det mer om data og trening av egne modeller enn om språkmodeller, så her har jeg mye å lære. Jeg har en bakgrunn fra kybernetikk, så noe av matematikken har jeg vært borti før, men det er altfor lenge siden.

KI tok koden fra koderne. Nå savner de den

Norske utviklere forteller at agentene tar fra dem arbeidsgleden. – Det skyller en bølge av misnøye over bransjen, skriver Ole Petter i ukas nyhetsbrev.

Hva ser du på som bransjens største utfordring akkurat nå?  🔭

Sikkerhet og kostnad.

Det er menneskelig å være lat. Man prøver å finne de mest effektive løsningene på problemene man har, og derfor er det lett å gi AI tilgang til mer data. Det gjør det mer sannsynlig at noe går galt, og det tror jeg mange selskaper kjenner litt ekstra på om dagen.

I Snøkam tar vi oftere backup enn før, slik at vi kan rulle tilbake hvis en agent gjør noe dumt. Vi har også satt opp egress-kontroll på Olaf, så vi bestemmer selv hvilke tjenester han får lov til å sende data til.

1 av 2 norske utviklere genererer det meste eller alt med KI

Samtidig er 81 prosent bekymra for feil de aldri oppdager, viser kode24s tall. – For hvis så mye kode blir generert, har man da kontroll på det som kommer ut?

Så er det kostnaden. De fleste har så langt fokusert på å ta AI i bruk, og nå prøver vi å finne ut om det faktisk er verdt investeringen. Det kan jo hende leverandørene skrur opp prisene når vi alle er totalt avhengige av dem, hvem vet. Uansett er det utrolig vanskelig å dokumentere effekten opp mot kostnaden, og det tror jeg mange sliter med.

I Snøkam har vi hvert vårt abonnement og betaler det samme uansett hvor mye vi bruker, men ute hos kunde betaler vi per token. Da kjører jeg gjerne én agent om gangen, for flere agenter betyr flere tokens, og det er fort gjort å skyte spurv med kanon. Kollegaen min Elisabeth skrev nylig et godt blogginnlegg om dette: «Det grønne argumentet for å bruke færre tokens».

Hva er ditt beste tips til andre utviklere?  ✨

Gi Claude tilgang til nettleseren din.

Det er utrolig kraftig, for da kan den gjøre nesten alt du selv kan gjøre på nett. Her om dagen sto den i kø hos kundeservice for meg og fikk løst et problem jeg hadde.

Jobber du med frontend, blir agenten også mye bedre, fordi den kan åpne siden, klikke seg rundt og se resultatet selv.

Og husk å logge av innimellom. Agentene trenger ingen pause, men det gjør du.

Tet testa Claude: Følte seg raskere, ingen målbar effekt

Tet Digital deler resultatene av sin KI-pilot: – Produktlederne så ikke den samme produktivitets- og kvalitetseffekten som utviklerne, skriver Stein Inge Morisbak og Marte Fritzøe.