Tet testa Claude: Følte seg raskere, ingen målbar effekt

Tet Digital er et teknologiselskap som jobber med mobilitetsløsninger. Tet Digital eies av de største kollektivselskapene i landet – Ruter, Skyss, Agder Kollektivtrafikk, AtB i Trøndelag, Østfold Kollektivtrafikk og Brakar – og i dag går 83 prosent av alle fylkeskommunale reiser i Norge gjennom våre digitale tjenester.

I dette innlegget deler vi hva vi lærte da Tet Digital tok i bruk Claude Code med 30 utviklere fra seks team – både om teknologiens effekt og begrensninger, og om hvordan den kan innføres på en trygg og ansvarlig måte i hele organisasjonen.

• Etter seks uker med Claude Code rapporterte 90 prosent av utviklerne i piloten vår at de var blitt mer produktive.

• Likevel kunne vi ikke dokumentere at teamene leverte raskere.

• Produktlederne opplevde heller ingen tydelig endring i produktivitet eller kvalitet.

Erfaringene våre illustrerer et gap mellom utbredelsen av AI og dokumenterte forretningsresultater.

Ingen merkbar endring

I januar 2026 satte vi i gang en pilot med Claude Code i Tet Digital. 30 utviklere fra 6 ulike team deltok over en periode på seks uker.

Målet var å forstå hvordan Claude påvirker trivsel, mestringsfølelse, opplevd produktivitet og kvalitet, samt finne ut hvordan vi kan ta det i bruk på en trygg og ansvarlig måte i hele organisasjonen.

Resultatene viste at de fleste opplevde økt trivsel og mestringsfølelse, 90 prosent rapporterte økt produktivitet, og 45 prosent opplevde høyere kvalitet på arbeidet.

Samtidig avdekket dataene en interessant spenning:

Produktlederne så ikke den samme produktivitets- og kvalitetseffekten som utviklerne. De rapporterte ingen merkbar endring. Og selv om utviklerne følte seg mer effektive og opplevde at de fikk frigjort tid, var det fortsatt mange som var usikre på om de faktisk kom til å levere raskere på målene sine i teamet.

Teknologi alene får ikke teamene raskere i mål. Flaskehalser som tidligere har vært problemet er kanskje ikke lenger det, og nye oppstår som ikke nødvendigvis løses ved å ta i bruk AI.

Stemmer med andre studier

Vi klarte altså ikke å avdekke en tydelig, målbar produktivitetseffekt av å ta i bruk Claude. Det er frustrerende, men ikke overraskende, og stemmer godt overens med andre studier.

• En studie fra MIT viser at 95 prosent av virksomheter ikke ser noen målbar effekt av sine AI-investeringer, mens bare fem prosent rapporterer betydelige gevinster (State of AI in Business 2025: The GenAI Divide).

• McKinsey finner det samme: selv om 78 prosent oppgir at organisasjonene deres bruker AI i minst én forretningsfunksjon, rapporterer over 80 prosent at de ikke ser noen effekt på bunnlinjen (The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value, 2025).

• Et av hovedfunnene i DORA-rapporten fra 2025 (State of AI-assisted Software Development) er at AI fungerer som en forsterker. AI løfter høytpresterende organisasjoner, men forsterker også utfordringene som allerede finnes. Dermed vil organisasjoner med gode praksiser ha større sannsynlighet for å lykkes, mens de som allerede sliter med friksjon risikerer å forsterke sine egne utfordringer.

Det er likevel tydelig at AI har noen effekter. Vi klarte bare ikke å måle dem.

Folk fikk tid til ting de ikke hadde hatt tid til før, og det ble enklere å teste og utvikle nye konsepter raskt. At vi ikke klarte å måle en tydelig effekt, fritar oss likevel ikke fra å fortsette å jobbe med det.

– Ledere: Slutt å spørre om utviklerne deres bruker KI!

– Spør heller om dere har testene, spesifikasjonene og tilliten som gjør at de kan bruke den på alvor, skriver Truong Van Thanh Le, etter å ha bytta en diger plattform på et par måneder.

Hva har vi lært?

• Claude gjør feil. Gode rutiner, prosesser og praksiser i teamet er avgjørende for å oppdage og korrigere feilene.

• Redusert læring og eierskap er en risiko. Når vi overlater for mye til AI, kan vi miste muligheten til å bygge forståelse. Dette gjelder spesielt juniorer, som kan ende opp med en overfladisk kompetanse hvis de i stor grad lar Claude gjøre jobben. Vi må fortsette å jobbe aktivt med kompetanseutvikling.

• Arbeidsoppgavene endrer seg og flaskehalser flyttes.

• Som alle verktøy må dette også modnes over tid, både hos den enkelte og i teamet.

Arbeidspress og KI-tvang: Annenhver utvikler trives ikke bedre med KI

Mange utviklere opplever ikke økt trivsel, men økt arbeidspress og KI-tvang, viser kode24s tall. Forskere er ikke overrasket.

Ruller ut Claude til alle

Vi ruller nå ut Claude til hele organisasjonen, med Claude Chat, Claude Code og Claude Design som de primære verktøyene.

For å sikre trygg og ansvarlig bruk har vi innført tre retningslinjer som gjelder for alle:

• Alt innhold AI genererer, er du selv ansvarlig for. Verifiser alltid output med menneskelig kontroll. AI tar feil.

• Del aldri produksjonsdata, personopplysninger, hemmeligheter eller forretningshemmeligheter.

• Bruk hodet og spør om hjelp hvis du er usikker på risikoen eller om det er innenfor retningslinjene.

I tillegg til retningslinjene må alle gjennom tre steg for å få tilgang:

1. Først må alle gjennomføre obligatorisk opplæring med fokus på sikkerhet og trygg bruk.

2. Deretter må alle signere en egenerklæring om at de har lest og forstått retningslinjene.

3. Til slutt skal teamledelsen diskutere og bli enige om hvordan teamet skal bruke AI. Dette gjør vi fordi vi vil at teamledelsen i hvert team skal eie risikoen ved å ta i bruk verktøyet.

Veien videre

I Tet jobber vi med flere ting parallelt for å lykkes med AI.

Vi har etablert et AI Enablement-team som skal hjelpe hele organisasjonen med å ta i bruk generativ AI, både i interne prosesser og i produktutviklingen. AI er ikke et teknologiprosjekt; det handler om kultur og endring. En sentral del av teamets arbeid vil være å måle effekten av AI, og undersøke hvordan AI virkelig kan skape verdi for Tet.

Vi planlegger å måle effekten gjennom piloter med konkrete hypoteser, baseline og tydelige effektmål. Vi deltar også i forskningssamarbeidet Kairos sammen med SINTEF Digital, Knowit, TV 2, Storebrand og Avinor, der forskere følger AI-pilotene våre tett.

De store gevinstene kommer til å ta tid, og det er ikke annerledes enn andre store endringer: For å lykkes må vi identifisere problemene der AI faktisk kan skape verdi, og jobbe iterativt med å forbedre arbeidsprosessene.

Gevinstene kommer først når AI forenkler, forbedrer eller erstatter dagens måte å jobbe på – ikke når teknologien bare legges oppå eksisterende prosesser som et nytt kostnadslag.

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.