Studie: Nesten halvparten av KI-generert kode må «fikses»

Koding er blant områdene hvor generativ kunstig intelligens utmerker seg aller mest, men også på dette feltet er det tydelig at teknologien har et stykke igjen. Dette fremheves i en nylig publisert studie.

Den ferske studien, døpt State of AI-powered Engineering 2026, ble utarbeidet av Lightrun – et selskap som tilbyr KI-baserte utviklerverktøy som lar ingeniører feilsøke og fikse feil i applikasjoner umiddelbart mens de kjøres.

Nettstedet Venturebeat var blant de første som skrev om saken.

43 prosent må fikses

Rapporten baserer seg på tilbakemeldinger fra over 200 DevOps-ledere, programvarearkitekter og andre ingeniører, alle med over fem års erfaring og ansatt hos selskaper med minst 1500 ansatte i USA, Storbritannia og EU.

Det mest sentrale hovedfunnet i studien er at manuell debugging av KI-generert kode fremdeles er en enorm belastning på utviklere og noe som ennå tar opp store ressurser.

To tredjedeler av selskapene som er representert i studien, 66 prosent, oppga at mellom 26 og 50 prosent av koden som produseres av KI, må fikses manuelt. I gjennomsnitt blant alle de spurte ligger andelen KI-kode som må debugges, på hele 43 prosent.

Over en fjerdedel, 26 prosent av de spurte, svarte at så mye som 51–75 prosent av KI-generert kode må debugges i etterkant.

Ingen har «høy» tillit

Ingen av senioringeniørene som deltok i studien, svarte at de har «høy tillit» til at KI-koden vil oppføre seg etter intensjonen når den settes ut i livet. 80 prosent sa at de har moderat tillit, mens 20 prosent har lav tillit.

Videre fant studien at det store flertallet av bedriftene, hele 88 prosent, krever to til tre utrullingssykluser (deployment cycles) før forbedringsforslagene fra KI-verktøyene kan valideres. 11 prosent krever fire til seks sykluser.

Det manuelle valideringsbehovet legger beslag på store ressurser. Ifølge studien bruker utviklere nå i snitt 38 prosent av tiden sin til debugging, validering og annen problemløsning knyttet til KI-generert kode per uke.

– Valideringsprosesser har ikke holdt tritt med hastigheten i KI-utviklingen. Som et resultat har manuell validering blitt en hovedflaskehals i programvareutvikling. Ettersom de fleste KI-kodeverktøy mangler «runtime-synlighet», har ingeniørteam støtt på en «tillitsvegg», heter det i rapporten.

Underbygges av andre studier

Resultatene i studien samsvarer med funn i andre rapporter, som beskriver en generell trend hvor KI-arbeid fremdeles krever mye menneskelig tilsyn.

Digi har tidligere skrevet om en rapport utarbeidet av Harvard Business Review, som fant at KI-bruk på jobb ofte fører til «brain fry» – definert som «mental utmattelse som følge av overdreven bruk av, samhandling med og/eller oppsyn med KI-verktøy som overstiger ens kognitive kapasitet». Studien var basert på tilbakemeldinger fra nesten 1500 ansatte.

Når det gjelder koding spesifikt, dukket det opp en undersøkelse allerede i 2024 som viste at KI-bruk ga minimal effektivitets- og kvalitetsforskjeller og i mange tilfeller introduserte nye problemer i form av bugs. Studien var basert på data innhentet fra 800 utviklere som bruker Github Copilot, et skybasert KI-verktøy designet for å bistå utviklere med å skrive kode.

En nyere studie fra januar i år viser at utviklere i stor grad har omfavnet KI-teknologien, men det skorter fremdeles stort på tilliten til teknologien.