Prefer audio? Listen anywhere
Under det senaste året har något hänt på ingenjörsavdelningar som de flesta utanför tech ännu inte riktigt förstått. Utvecklare har gått från att skriva kod rad för rad till att instruera AI som gör det åt dem. Funktionalitet som tog veckor att bygga tar timmar. Hela arbetskedjor, från kravställning till färdig produkt, har komprimerats till en bråkdel av vad de var. Du har kanske hört det kallas "vibe coding". Men det som pågår är inte en trend bland soloprenörer i garage. Det händer i skarpa produktionsmiljöer med enterprisekunder och compliancekrav.
Och det som har hänt för ingenjörer kommer hända dig. Oavsett om du är säljchef, CFO, jurist eller löneadministratör. Mönstren är identiska. Ingenjörerna gick bara först för att AI tränades på kod innan något annat.
Det här avsnittet är en inside track från en organisation som redan är på andra sidan. Fredrik Scherstén leder techteamet på Howwe Technologies. Han och Johan har suttit på varsina sidor av samma bolag, produktchef och tech lead, när transformationen rullade in. Det som gör samtalet ovanligt är att det inte handlar om vad som borde hända. Det handlar om vad som faktiskt hände. Hur det kändes. Var det gick fel. Och vad som klickade.
Om du lyssnar och tänker att det här inte berör dig, att det är en techgrej: abstrahera upp det en nivå. Kontexthantering, beslutsfattande under osäkerhet, identitetsskiftet när din expertis plötsligt inte är flaskhalsen längre. Det är universellt. Skillnaden är att ingenjörerna redan har facit. Resten av oss har kanske sex till tolv månader.
🎙️ Gäst
Fredrik Scherstén är teknikchef på Howwe Technologies, ett SaaS-bolag inom strategivertikalen. Civilingenjör från Chalmers, karriär via storbolagskonsulting till techledarskap. Han har lett tre ingenjörsteam genom skiftet från traditionell utveckling till AI-first.
🔥 Nyckelinsikter från avsnittet
✅ Kontexten var hela flaskhalsen
Tidiga AI-verktyg funkade som en smartare Stack Overflow. Isolerade frågor, generiska svar. Genomslaget kom när AI fick tillgång till hela kodbasen, designskisserna, kravspekarna. Samma logik gäller varje roll: en säljare utan kontextinfrastruktur får generiska svar.
✅ 90 minuter istället för tre veckor
En stor funktionalitet som normalt tagit veckor var klar på en och en halv timme. Inte för att någon jobbade snabbare. Processen kollapsade. Krav, design, implementation flödade in i samma loop. Det här mönstret, att hela arbetskedjor komprimeras, är inte unikt för kod. Det är vad som händer när en utredning som tog 40 timmar tar 45 minuter.
✅ Från utförare till beslutsfattare
Fredrik skriver nästan ingen kod manuellt längre. Istället fattar han beslut. Hela dagen. AI bryter ner, ställer frågor, presenterar alternativ. Det är en förändring av vad arbete är. Varje kunskapsarbetare som idag producerar output kommer istället fatta beslut om output.
✅ Identitetskrisen
Du spenderar år på att bygga en professionell identitet. Övervinner ditt imposter syndrome. Blir senior. Sen kommer AI och det du byggde karriären på är inte värt vad det var. Och det begränsas inte till ingenjörer. Samma kris väntar alla som har byggt sitt värde på att kunna något som nu går att generera.
✅ Din kod är inte ditt värde längre
Kod går att kopiera. Gränssnitt, API:er, hela applikationer. Det som inte går att kopiera är vertikalt djup: branschkunskap, kundrelationer, ekosystem. Och det gäller inte bara kod. Din strategi, din pitch, din analys. Frågan varje bolag behöver ställa sig är: vad är det vi kan som inte är output?
✅ Alla kommer spara pengar. Det är inte strategin.
Varje konkurrent kan skala ner. Varje bolag kan automatisera. Den som bara sparar pengar har ingen konkurrensfördel, bara lägre kostnader tills alla andra gör samma sak. Det verkliga skiftet är att bygga saker som inte gick att bygga förut.
Read the full transcript
det här är för mig i alla fall en sån diskussion som jag har saknat lite grann.
Vi kommer prata egentligen the inside track om vad har egentligen hänt på ingenjörsavdelningar när man går över i det agentic age. Vi kommer prata mycket om Claude Code och om hur hela yrket ingenjör förändras. Både för de som har varit ingenjörer historiskt och för roller kanske mer som mig som inte är ingenjörer som helt plötsligt har ganska mycket ingenjörsuppgifter just nu.
Så det ska bli jättespännande. Men jag tänker sätta lite en preface också på det här avsnittet. Att även om vi kommer prata mycket om utvecklingsprocessen så om du sitter och lyssnar och tänker att jag har inte jättemånga utvecklare själv eller sådär. Abstrahera upp det en nivå för det som har skett nu för ingenjörer är på väg att hända för literally varenda knowledge worker.
Så oavsett om man är säljare eller om man sitter på löneadministration eller om man sitter på någon annan avdelning. Så det här är liksom it's gonna happen. Jag vet inte om du håller med om det initialpåståendet.
håller hundra procent med på det påståendet. Jag tror det har blivit så otroligt tydligt för ingenjörer och det har ju med att AI och deras modeller har ju varit väldigt tacksamt att träna på kod.
Det
finns otroligt mycket dokumentation det finns best practice, det finns väldigt mycket hjälp av AI att träna på. Så det blir otroligt tydligt. Men det här man ser ju mer och mer i samhället. Antropic släppte gällande legal och
får
stora effekter på börserna. Det här händer överallt och jag tror att där måste man verkligen tänka på det här.
Det här är någonting som inte bara påverkar techindustrin. Det här påverkar samhället egentligen.
Då kan det vara lite bra att ha en del av bolaget som går lite förtrupp så man lär sig vad det är för mönster som är på väg att svämma in över andra avdelningar. Jag tänkte att vi ska börja lite grann i anatomin av hur såg egentligen den här förändringen ut.
Vi hade ju en relation där jag var produktchef och du drev techteamet så vi jobbade ju jättenära fast jag kom mer från affärssidan. Vad är det vi ska bygga för någonting och du var ansvarig och fortsatte vara ansvarig för hur ska vi bygga det och ledde de tre ingenjörsteam som vi hade på Howie eller har på Howie.
Jag skulle vilja börja den här storyn typ i början av 2025. Som jag kommer ihåg det här så jag hade varit ganska tidig in på AI generellt men det är mycket du vet. Skrivande Skriva och liksom den typen grejer det rörde kanske inte jättemycket Jättemycket än så länge, våra stora huvudprocesser i Howie.
Men då hade jag en diskussion om att jag vet att vi har testat det här verktyget och det är inte tillräckligt bra ännu. Men testa igen. Vi hade hållit på så där. Jag kommer ihåg att både du och jag som ledare för det här teamet vi hade återkommande sagt den storyn om och om igen. Är det din bild också när vi började 2025?
Ja, verkligen. Det här har verkligen inte varit en rak linje av hur det här sitter ihop och hur man jobbar med det. Det var ju det stora ChatGPT-ögonblicket när det gick publikt Det var ju några år tidigare. Kodmässigt satt det fortfarande ganska frånkopplat till vår värld. Man frågar AI. AI bör ju ersätta Stack Overflow som egentligen är vår Ingenjörernas go-to-sida eller bar.
Och så börjar man egentligen fråga sin AI mer och mer resultatens i och så får man nog säga.
Det var liksom vettigt i felsökning ganska isolerat till en grej. Jag har fått fel här, varför uppstår felet? Och sen så chattade man lite och sen gick man tillbaka. Men det var lite point-solution-känsla.
Precis.
Och mycket av det där är ju, och vi kommer säkert komma in mer på det under samtalet, men det är ju just det här med kontexthanteringen. Att man klippte ut en liten ö av sitt problem och sin kod och så försöker man lägga in den någon annanstans där på webben i GPT och så börjar man ställa väldigt specifika frågor.
Kanske om sånt som egentligen berör och finns långt utanför ramen av den lilla kodsnittet som jag försöker förklara. För att den har helt enkelt inte kontext. AI kan inte vår kod. Den förstår inte vad vi är för bolag. Vad det egentligen för fel jag pratar om. Och därmed blir också resultatet spännande Ja, ibland löser det jättebra.
Och om det var väldigt specifikt Man lär ju sig hur man promptar. Och det var ju en jättegrej för några år sedan. Prompt engineering, och man lär sig tänka och formulera sig. Men igen, kontextet fanns inte på rätt sätt. Jag
tycker det är en jättebra poäng som du gör där. För jag tror att den är helt generiskt gångbar för...
Det är många som jobbar med AI att om jag inte ger tillräckligt med kontext så får jag ett svar som är ett vettigt svar om jag inte tar hänsyn till allt runt omkring. Och kontext i om man tar en vanlig ledare exempelvis det kan ju vara kontext om vilken bransch är jag i eller vad är det här för typ av kund och vad har de egentligen för utmaningar.
Och ger jag inte den kontexten då får jag ett svar som inte tar hänsyn till det. Så om jag zoomar in på utvecklingsscenariot att ge kontext, vad var det som hände då För jag upplevde att runt sommaren så helt plötsligt så skedde det någonting. Kan du liksom vandra sig igenom vad var det egentligen som skedde där?
Jag skulle nästan vilja börja lite innan sommaren för att Antropix släppte ju Claude Code ganska tidigt 2025. Vi var inte riktigt med på tåget från start till start Men ganska tidigt började vi testa saker i alla fall. Men det här var också en tid där det var... Oklart det var sånt race egentligen mellan det kända brandet inom AI OpenAI, ChatGPT de började komma med sitt kodex som är deras motsvarighet Antropi kom som en uppstickare det verkade initialt väldigt lovande men det man såhär vad ska vi agera på, ska vi avvakta lite ska vi kommitta till någon av de här vad är riskerna med det här vågar vi finns det risk att de tränar på vår kod det kommer massa rädslor och oro, är det rätt val vad gör vi egentligen men vi började ändå testa lite och experimentera och man började se att det finns någonting här, det började vi som team och jag inser ganska tidigt när man väl hade börjat experimentera och igen, det här handlar ju om kontext när man väl bjuder in AI till sin kodbas att få det här kontextet men det gick ändå knackigt resultaten var C och så Men sen precis som du säger där under sommaren i alla fall då fick jag lite tid att faktiskt man får ju lite extra tid på sommaren det är jätteskönt, man får lite tid att tänka man kan zooma ut lite och experimentera och då insåg jag i alla fall att ja, det är oklart jag vet inte om Codex är det vi ska satsa på jag vet inte om Antropic är det, vi får helt enkelt make a bet vi måste satsa på någon av dessa hästar och är det fel, ja men då får vi väl göra om det är inte hela världen vi måste lära oss, vi måste luta oss framåt för att det här går så fort även om det inte är perfekt så ser man var är vi på väg ja
men tangenten var väldigt tydlig liksom ja,
otroligt så det där var ju någonting vi började direkt efter sommaren att införa och pratade med teamet, att vi ska i alla fall, ambitionen är att vi ska jobba så mycket AI first som vi kan vi ska experimentera, vi tillåts experimentera det är bättre att vi inför liksom Som bolag, nu jobbar med en given AI istället för den här shadow AI Ja,
exakt eller
bring your AI to work som det heter, utan vi sätter upp det, vi talar vi vet att de har rätt policies och så vidare och sen experimenterar vi vi testar oss va Vi
valde ju Claude Code då i efterhand kan man ju vara väldigt tacksam över det sen är ju det alltid ett påstående med att bäst före datum snart släpper Codex nästa variant och så är det en bättre tag och sådär, men jag har varit otroligt nöjd med Claude brett ska jag säga men Claude Code specifikt så Vad innebär då att skruva in, att ge tillgång till kodbasen liksom hur förändras den vardagliga arbetsprocessen för en utvecklare
Stor
fråga
Ja, det är en jättestor fråga Nej men vad det innebär egentligen om man backar egentligen på det här Hur det förenklar vår vardag egentligen.
Hur kan vi bli bättre ingenjörer? Hur kan vi leverera någonting som i slutändan både ska gå fortare och förhoppningsvis hålla en hög kvalitet? Där handlar ju igen det som vi var inne i lite på. Att skapa rätt kontext och rätt förutsättningar. En AI är ju generiskt tränad över jättemycket kod. Det finns best practices med mera Men den förstår ju inte exakt hur vi jobbar.
Och där är det otroligt viktigt att man sätter upp regelverken. Att det här är vårt produkt. Det här är det typ av företag vi är. Vi jobbar med si och så. Vi har vissa kodstandarder på det här stället. Vi för att vi vill alltid ha tester på plats när vi bygger. Vi vill ha en viss fin struktur när vi bygger.
Vi vill ha vad det nu än må vara egentligen. Alltså man sätter upp det här så att AI alltid vet det. Och det görs liksom alltid i markdown-filer egentligen. För den som är van att jobba med det. Kanske främst ingenjörer. Men det är ett textfil egentligen, så att ARN alltid vet att varje gång jag ska jobba i den här kodbasen så läser jag den där textfilen och bygger in mitt kontext.
Så det är som att ha en briljant kollega egentligen som alltid behöver läsa upp sig lite innan man gör
sitt
jobb. Jag
kan översätta lite grann till en vanlig vardag för en knowledge worker som mer präglar mig. Jag jobbar ju på samma sätt egentligen. Jag snodde ju ert arbetssätt efter ett tag. Det var någon av utvecklarna som sa, behandla din knowledge, och knowledge kan ju vara då affärslogik eller konkurrenter eller säljpitchen eller ideal customer profile.
Behandla all den knowledge som kod. Jag tror det var Marcus som sa i teamet att börja strukturera upp det här, investera i infrastrukturen runt vad du anser. Så det funkar ju på exakt samma sätt för mig att när jag ställer en random fråga kopplat till vad jag funderar på min prissättning här. Men då har den redan massa kontext kring vad jag säljer och vad mina konkurrenter tar betalt och vilka mina kunder är och hur priskänsliga de kanske är.
Så du börjar med så väldigt mycket mer kontext. Så kontextmanagement är ju verkligen någonting man behöver investera in sig i men som du väldigt snabbt får hävstång ur.
Hundra procent, jag tror att mycket av det som jag hör i alla fall lite, man pratar delvis faktiskt ingenjörer också men kanske främst icke-ingenjörer det är väl lite den här frustrationen just att man alltid måste upprepa sig och klara och det är ju det som är kontextet om du varje gång går till en du har inte satt upp några projects behöver kanske inte gå in där men man alltid använder nya chatter då måste du ju alltid lägga bakgrunden och det blir ju otroligt jobbigt Ja
och utkomsten blir ju ofta att såhär this is good but it's not great och det precis den tycker jag nyansen och om man då tar i för det här med vibe-coding som ju liksom att koda med AI kallas ju slarvigt lite vibe-coding så det började ju explodera i någon sån här soloprenör logik liksom att du hade one man shows eller två tre grabbar och tjejer i ett garage som började bygga Mjukvara otroligt snabbt.
Men det tog ganska lång tid innan man började märka att Cloud Code faktiskt började komma in i en enterprise-miljö. Och jag tror att har ganska mycket med de här frågorna att göra. Dels så tar det tid att investera in i sin egen kontext. För vi har mycket, mycket högre kodstandarder Vi har kundavtal där vi har penalties för om man skulle exponera en kunds data för en annan kund.
Det är så här, det får inte hända i en enterprise-miljö. Det får inte hända. Därför måste man ha mycket bättre koll på hur tillåter vi AI att jobba och sätta på säkerhets ramverk som inte har med säkerhet attack. Säkerhet att göra utan liksom arbetsprocess säkerhet så Ja,
nej men verkligen och där är ju en stor skillnad kanske just mot den initiala vibe codern till den professionella ingenjören som jobbar med enterprise precis som du säger, vi har ju complianceavtal, vi har liksom vi jobbar med stora kunder, vi får säkerhet, det är otroligt viktigt hur vi sköter den så att det är ju en helt annan ramverk av, det här måste vi vara otroligt noga med när vi jobbar och jag hade ett ganska roligt exempel när jag för länge sedan testade en av dessa stora vibe coding-plattformar så byggde jag ett hemma projekt bara för att experimentera, satt upp och man är ju alltid, de första liksom från att ha gjort de första prompterna till att det surrar upp en hel applikation det
är
så otroligt häftigt Men då satt jag och hade något problem med att det var någon databasproblematik i botten Det gick inte upp till att göra någonting.
Och där går man ifrån om du inte är ingenjör till du är ingenjör Där ingenjören faktiskt har någon slags fördel. Nu vet jag att de här plattformarna har blivit bättre. Det går ju så otroligt fort nu. Men det roliga var i alla fall för mig som ingenjör. Det var att den började utvärdera. Ja, jag ser att du har ett säkerhetspolicy.
Jag rekommenderar och så gjorde han ett förslag hur jag skulle åtgärda det policyproblemet. Det var att ta bort alla säkerhetspolicy.
Perfekt. Superlösning.
Ja, det kommer funka. Men
det
är inte en klok åtgärd Nej. Och är man inte ingenjör och tekniker så har man kanske just... Klick sure, liksom
visst det så jag kan ju bara intyga att det är för jag kommer ju precis från tvärtom hållet jag är ju den här liksom soloprenören som lär mig snabbt slänga ihop coola grejer liksom
det
är Jag tror att finns otroligt mycket värde av att börja samarbeta ännu tajtare mellan då om man har en utvecklingsavdelning internt som faktiskt kan hjälpa en som, du har ju hjälpt mig exempelvis ganska mycket i att förstå men vilka är de viktiga arkitekturella frågorna här?
Vad är egentligen Hur har du tänkt att jobba med användare och autentifiering i det här? Det är bra att tänka igenom det. Och vi tänker så här. Och det gör ganska enkelt. Om jag kan tanka av dig mer. Det här är learnings. Jag behöver inte veta allting varför det är som det är. Men det är den här standarden som vi vill hitta.
Då blir det ganska enkelt att i nästa läge säga till min AI som jag jobbar mot. Jag jobbar också mot Cloud Code. Och säga att det här är standarden jag vill hitta. Det här är kravspelserna. Och blir ju igen bara sådana här kontextdokument. Och sen som du säger så har ju verktygen själva också blivit markant bättre.
Du har en skill i Cloud som är en security skill. Som hjälper en som icke-ingenjör och som ingenjör att gå igenom saker som vanligtvis är attackytor
Mm, nej men hundra procent. Och jag tycker ju, där hade ju du också, du ställde ju rätt frågor i den tidpunkten, vilket hjälper. Det är ju också att du, då hade du ändå kommit ganska långt på resan ändå, för om man inte var ingenjör men du började ändå liksom inse, du vet vad du kan och du vet vad du inte kan.
Jaha, exakt, exakt. Men det är väl det som är faran. Men du är inne på någonting jätteintressant. Som mycket ingenjör så vet man ju inte vad man inte vet. Och det är ju det som är faran. Ja,. När
du väl börjar förstå att min svaghet är kanske just att jag inte riktigt kan den säkerhetspolicyn men
då
har du ju ändå kommit ganska bra, för då kan du ju ställa rätt relevanta frågor för hjälp Men risken är ju just där när man inte...
Man vet helt enkelt inte alls vad man ska ställa för frågor.
Nej men hundra procent. Jag tror jag kommer tillbaka nu till sommaren 2025. Jag har en otroligt stark minnesbild av första gången som jag fick uppleva det här tillbaka. För då, min upplevelse var att vi liksom hade försökt och vi hade försökt och vi hade försökt och sagt testa igen, testa igen.
Och sen kom jag ihåg att du kom tillbaka efter sommaren med ditt finuliga leende som du har ibland som jag älskar. När du har liksom kuckelyckat ihop någonting. Och så fick vi från vårt designteam det var i sak egentligen en jättestor funktionalitet men det är ändå någonting som skulle ha tagit två, tre veckor att utveckla.
Och så fick vi den designteamen Briefen färdig för att börja utvecklas fick vi på ett lunchmöte eller något sånt där. Och sen så typ en och en halv timme senare så var funktionen färdig i testmiljön. Och det var för mig bara... Det var verkligen såhär light bulb moment. Shit, det här har någonting. Vad var det som hade klickat processmässigt då?
Alltså i den förenklade versionen av det här så är det just ljuskontextet. Alltså nu vet mig att AN gör ju stora språng hela tiden. Det är ärligt talat galet. Jag tror om man inte riktigt sitter i den vardagen som kanske vi gör just nu, att alltid jobba med det hur många timmar som helst per dag. Men jag satt igår och pratade med en av våra ingenjörer till exempel att Shit det är förbättringar idag jämfört med igår.
Jag
märker att den har ett annat arbetsflöde, hur den jobbar. Självklart har det ju det med att modellerna blir bättre. Men jag tror att just det där exemplet som du tog, det där är egentligen kontext. Men det är väldigt mycket mer än bara kontext. Det handlar om att pusselbitarna måste falla på plats.
Hur jobbar vi tillsammans? Och hur samarbetar vi mellan våra UX-avdelning till ingenjörsavdelning från affär och krav? Och när det här börjar sitta, att vi börjar konkretisera någonting. Jag kommer faktiskt inte exakt ihåg featuren, men jag vet precis vad du pratar om. Och jag vet känslan av, för jag var själv lika mindblown av det.
Men det här var i alla fall att UX-teamet, det hade ju kommit från affär och UX och design hade gjort sitt jobb. De jobbar mot Figma, en väldigt stor... Som ett designverktyg. Designverktyg precis. Och där hade jag börjat sätta upp MCP-server från Claude Code. Och det är egentligen förenklat Det är ett API, om det nu är förenkla saker.
Men det är ett sätt för Claude att kommunicera in själv. Så jag behöver inte sitta och skriva eller någonting. Utan den kan själv gå till Figma. Den kan se saker och ting och förstå kontextet därifrån. Så då blir ju Figma ett kontext för Claude. Och
lite bara för att översätta till personer som kanske inte vet den här utvecklingen.
I praktiken så Claude då, som är själva AI-motorn som hjälper att skriva ny kod, känner till existerande kod Och då vet den ju så här ser just nu den här funktionaliteten ut och så får den access till att se hur vill vi att den här funktionaliteten ska se ut vid de nya designskisserna i Figma och då har den ju egentligen allt den behöver för att själv kunna förstå skillnaden mellan vad som finns och vart vi är på väg och det var ju det som var liksom unlocken så.
Precis och sen igen det handlar ju om arbetsflöden för så som jag jobbar och det här är ju någonting som igen det är någonting man itererar och förfinar och förändrar hela tiden så att det jag säger nu kan ha förändrats imorgon. Det är ju att när man får de här olika att vi ska bygga en ny funktionalitet det finns ju ofta någon slags story vem är den här featuren till för vi har en design.
Jag bryter ner det och så säger jag till Claude att man går igenom det som vi vet om det här hur ska det passa in i vår plattform. Man itererar tillbaka frågor om du hittar oklarheter och förvånansvärt ofta så hittar man saker som vi inte har tänkt på. Vilket är otroligt värdefullt att faktiskt få konkreta frågor tillbaka ofta kan det vara ganska lätta små saker, men ibland kommer det större saker som jag kan inte bara sitta och klicka ja utan jag måste faktiskt gå tillbaka lite och ta en diskussion med någon från affär eller hur ska vi göra, titta på data för att se, jag berättar slut men då bygger man upp en liten kravspel på det här, så då börjar man ju få en checklista på hur ska det här faktiskt passa in, som du säger, kontexter från vårt system vi har den här funktionen vi vill ha
feature requirement document FRD, hur ska den faktiskt funka och hur ska den byggas och sen börjar ju AIns magi egentligen, när jag väl godkänner den där kravspelsen att okej vi vet hur det ska se ut, vi vet hur det ska fungera och sen go det var ju där jag också blev första gången det hände Alltså det var en känsla Det var ju när man väl har tuggat igång Det där dokumentet, checkat av, checkboxat Av bygget Och sen helt plötsligt i produktionskod Sen är det klart att man började granska det här Men man ser att featuren är där Och så börjar man testa den Det funkar, det är väldigt bra Kollar igenom allting Det ser väldigt bra ut, då behöver man titta på koden Ser också bra ut Det är en känsla av Otroligt, för det var någon slags Breakthrough, i alla fall för min egen del Att känna att det gick hela vägen När man fick ihop det på ett väldigt Bra sätt Men det var ju en känsla av otrolig Nyfikenhet,
entusiasm
Shit, nu kan man verkligen bygga någonting Ordentligt, och självklart också En viss Vad händer med mig och min roll Ja exakt Så är den här brotten på väg Så det var väldigt många blandande känslor Du kommer ihåg känslor väl När det hände
Vi ska in till förändringen av roller snart men jag tänkte innan vi gör det så jag springer ibland på både bland ingenjörer men också bland personer som inte är ingenjörer den här känslan av att kvaliteten är inte riktigt tillräckligt bra.
Och i en ingenjörskontext så är ju det den här är det här bra kod? Ja. Funkar den? Ja. Men är det bra kod Är det effektiv kod Är det säker kod Följer den våra kodstandarder? Vad skulle du säga? Om du då ger rätt kontext och rätt instruktioner skriver AI bra kod subjektivt i dagsläget?
Ja, absolut. Sen är det ju självklart att den gör misstag också.
Och jag tror att det är igen, ordet kontext och kontextuellt kanske. Men det beror ju självklart också lite var i kåren är vi. Hur väl granskar jag någonting? Om det är små detaljer visuellt så kan jag lita på det nu. Det som att jobba med en kollega väldigt länge. Från början är man lite mer skaffad. Man håller mer granskaren och tittar igenom allting.
Men i många fall kan jag känna att jag litar väldigt mycket på den. Och med vissa parentes För sen gör jag inte det helt. Vi har ju ändå code reviews. Det är alltid en människa som tittar på varje code review också. Plus att vi har två olika AI-agenter som faktiskt gör code review i GitHub med. Vi försöker fånga och aggregera allting ändå.
Från både människans perspektiv av en seniorutvecklare som ofta tittar Och AIs input. Och sen så reviderar man det hela tiden.
Jag tycker att det där är en jättebra poäng. Jag översätter det igen till ett helt annat scenario. Väldigt många har hört talas om att AI kan hallucinera exempelvis.
Och
i affärssammanhang så är det ganska sällan det här egentligen är ett problem.
För du ställer ofta kanske inte rena faktafrågor exempelvis Vad exakt var månadsresultatet på Jönköpingkontoret? Utan du har bredare diskussioner Jag skulle vilja diskutera marknadsutvecklingen i Jönköping och vilka insatser. Och då är ju inte hallucinationer på det viset så uppenbara att den hittar på saker.
Däremot så i vissa arbetsflöden så har du faktiskt så här Det här är ett känsligt arbetsflöde. Jag kan inte ha. Hallucinationer alltså faktafel kanske, eller jag kan inte ha säkerhetsrisker kanske i kod. Så vi behöver liksom lägga på ytterligare processer för att säkerställa att det här inte händer. Du gav mig nu exempel på två agenter, och det är ju också bara instruktioner.
Först gör du det här, sen gör du det här, sen gör du det här, sen gör du det här. Det är det vi gör när vi säkerhetsgranskar. De är väldigt duktiga på att utvärdera ett snyggt arbete. Och detsamma har jag utvecklat för en del av våra kunder i Grail, just de gånger då de har mer Säg att de skriver nyhetsbrev exempelvis som ska sammanfatta marknadsutveckling och så vill de skriva då att räntan i USA har nu gått upp till den här siffran.
Då är det ganska viktigt att den här siffran är rätt. Då är det bara att lägga till en agent som jag just är. Det är ju så här, jag forensiskt undersöker alla faktaclaims. Och då kan du hitta, även om du har en hallucination i värsta fall, och det sker ju verkligen inte ofta, det har ju blivit mycket bättre, men det sker ju fortfarande.
Så den hallucinerar någonting i den första iterationen av nyhetsbrevet, men sen vet den att innan jag ska presentera det här för min användare, alltså den som är ansvarig för att producera nyhetsbrev, så har jag en kvalitetsgate som jag ska dubbelchecka alla de här på exakt det här sättet. Bra, då fångar den ju sitt eget fel innan den presenterar för användaren.
Så poängen här bara är att... Vi är ju fortfarande i en situation där... Alla de här utmaningarna är ju bara att vara lite fiffig och hitta rätt processworkarounds, så är det ju inte så stora utmaningar.
Nej, verkligen. Och liksom tar man för det en sak. Där har du ju tydligare risken för hallucinationer. Du skriver just faktatexter och tittar på numreriska värden som man historiskt inte alltid är jättebra på och så vidare, eller som inte är uträkningar.
Men i kodvärlden, och det här var ju långt före ANs tid, vi har ju som ingenjörer som är professionella utmaningar, jobbar ju ofta med säkerhetssystem. För vi gör ju också fel. Vi är människor. Så att det ligger ju innan vi skickar in koden och produktionssättet så är det ju att det ska genomföras tester, det finns lintsystem, eller om du kör back-and-code, kompileras det ner.
Om HAEN skulle sticka iväg och göra något helt tokigt, då hade ju liksom även de här gamla formen om man då ska kalla liksom Kodanalytiska testsystem har du också såhär äh du det här är inte
och
så ger ju det feedback till dem, okej sorry så jag fortsätter med det här regering har ju regelverk runt sig Ja
men verkligen, jag tycker att det är en jättebra generell poäng, att man får inte låtsas som att nu plockar vi bort människan som en kvalitets gate, för så har det ju alltid funkat vi har alltid haft mer seniora utvecklare som granskar mer juniora utvecklare vi har alltid haft formella processer när vi går från Test till produktion som vi gör när vi sätter det så att kunder kan interagera med den här koden.
Det är jätteformella processer och man ska inte börja slarva med de processerna utan det handlar mer om hur kan vi öka hastigheten för att komma till testkod? Hur kan vi öka hastigheten för att göra de här kvalitetsprocesserna? Du smög in en liten grej förut men det här med att skriva Kravspesar, det är ju någonting som alltid har varit en jättekämpig process i bolag där typiskt sett affärshjärnor hatar ju att skriva någon jäkla spes och så får man alltid tillbaka från ingenjörerna en massa edge case frågor, ja men vad händer om de här fem stjärnorna inte står rätt samtidigt och det tycker man ju från affärssidan bara att det tar jättemycket tid och nu är vi lite jobbiga samtidigt som man vet ska vi ha en bra funktionalitet som inte bara har en massa buggar i sig så behöver någon tänka på alla de här frågorna.
Men hastigheten med vilka vi kan komma överens om, det här är det vi vill bygga för AN är ju jätteduktig på framförallt om du från affären också har en del kontextfiler så det här är det problemet vi har nu som vi vill lösa, det förstår det, kan dokumentera, det är mycket lättare upplever jag i ledningsgruppen exempelvis, jag började ju göra det ganska tidigt att skriva riktigt ordentliga beslutsunderlag Det blir skitjobbigt att göra innan du har en AI, skriva tre A4, sitta där och hacka tangent för tangent.
Men däremot när du kan litterera med en AI och komma till, det här zoomar in exakt på frågorna. Och sen kanske du dessutom har ett transkript med i rummet som kan utvärdera i relation till vad vi behöver ha koll på, vad vi faktiskt diskuterar på mötet, vilka frågor är kvar som vi faktiskt inte har löst ännu.
Så det finns ju så mycket runt processerna som gör att du kan gå mycket snabbare framåt. Och det är inte bara själva genereringen av kod även om den är ju exponentiellt mycket snabbare.
Verkligen, det är så mycket runt omkring. Och för att följa upp den, för det är ju en sak att man skriver, och även ingenjörer kan ha svårt att ta till sig väldigt långa spesar om man missar saker.
Men en sak som vi har börjat jobba med relativt nyligen egentligen det är ju att ta, visst det ligger alltid i grunden de här kravspelsen när man försöker bygga någonting nytt, att ta det. Men just den här diskussionen mot affär, vi jobbar väldigt mycket med väldigt snabba prototyper. Och det här är ju av.
Otroligt värdefull för att kunna spinna upp alltså det är en HTML-sida egentligen väldigt enkel som kanske går lätt att interagera med, men där vi kan liksom verifiera pratar vi egentligen om samma sak med designare , i samma affärstida och så här, är det detta vi tror på, är det åt det här hållet vi kan till och med visa det för en kund om vi vill
med
mer och det går att ändra man kan ju sitta i ett möte och skapa en prototyp alltså det är hastigheten på det här är och
där skulle jag vilja lyfta in du lyfter en så otroligt intressant poäng nu vad är det som, om man skulle kolla på en ingenjörsavdelning innan AI jag var förvånad av Hur lite tid inom situationstecken som faktiskt går till the actual coding of the thing.
Och hur mycket tid som går till att lista ut vad är det egentligen vi ska koda. Så den processen som vi benämner discovery, vi ska lista ut vad det är vi ska göra för någonting. Den har varit minst lika dyr som den faktiska kodningen.
Dyrare?
Jag tror du har helt rätt. Den är nog faktiskt dyrare.
Framförallt om du pratar kalendertid.
Det finns ju den här discoveryn som görs ofta i större forum och så vidare. När man sätter en övergripande riktning. Sen så sitter ju, om vi kallar det för discovery, men det är det här ingenjörsmässiga Okej men hur löser vi det här?
Den
här arkitektuella, hur passar det in?
Nu kan ju AN hjälpa oss med det också. Men hastigheten på de här processerna är otrolig skillnad på nu.
Jag kan dra en rolig story... Jag kan ha en rolig story. Du skickade in i Slack-kanalen i Howie för två veckor sedan kanske. Någon release note. Nu har vi det här och det här. Och så kom jag med en lite spydig kommentar.
Vi har pratat säkert i fyra eller fem år. Att det hade varit nice att ha en dark mode på vår applikation. Den är ljus i dagsläget. Och det var en sån där, jag kommer ihåg när vi pratade om det tidigare. Det är ett stort jobb du vet. Att alla vyer vi ska ha en helt ny visuell identitet. Jävla jävla.
Skickade in en spydig kommentar på din release note som var så här. Undrar om det inte är läge nu att bara be AI kolla på att göra en dark mode. Sen jag tror du skickade in en release note typ vid fyra eller någonting. Och så har vi vår underbara Marcus som jag tror... Ligger och kodar när han håller på och lägger eller någonting för han ofta aktiv på kvällarna som samma kväll skickar tillbaka, här är en dark mode för hela applikationen det är så sjukt det
är så otroligt sjukt Marcus och jag pratade om just den just den featuren också vi sa det, hade vi gjort det här om vi två hade gjort det här vi är ändå ganska seniorutvecklare det här hade tagit oss veckor om inte mer att göra det är så många steg att egentligen bryta ner vi visste, det är som alla system och det är ju bara att vara ärlig med det saker byggs ju i steg och etapper det byggs legacy, någonting är inte uppdaterat på rätt sätt som man egentligen vill och hela styling-systemet hade egentligen behövts över då, för att bygga dark mode då har man sett till att allting ärvs på rätt sätt, kan skrivas över på rätt sätt av alla dessa och det är ett stort arbete och det kräver en arkitektuell tanke och så vidare Det här gick ju på som du säger, timmar något arbete som hade tagits åtminstone då om Marcus och jag om vi nu hade separerat oss lite som ett hobbyprojekt och det här okej du och jag, nu sätter vi oss och så gör vi det här lite on the side.
Det hade ändå tagit oss lång tid. Man ska säkerställa, det ska läggas en strategi en arkitektur. Så det är vad vi sa, det här är otroligt. Om man bara zoomar ut och säger vilken tid man kan svara på det här.
Och
jag
tycker det gör vi kom ju från det här snabba prototyper och jag tycker att det är kanske den allra mest intressanta för dem som än så länge inte har kommit så långt i det här.
Vad skulle vara en superstor upgrade i ytan mellan affärshjärnorna eller affärsbehoven och utvecklingsavdelningen? Vad man kan göra är, och det här är ju så som jag har jobbat, då går man in och säger, man skriver av sig, det här är min idé, det här är någonting som jag är frustrerad över eller som inte funkar och så tycker jag...
Jag försöker ofta vara ganska orimlig som beställare till AI. Jag vill inte vara neddragen av hur det funkar i dagsläget. Jag beskriver verkligen så här skulle jag vilja att det funkar. Sen får vi väl kapa bort från önskelistan om det inte funkar av någon anledning. Men jag skriver igenom så här skulle jag vilja att användarupplevelsen är av det här.
Och
så skriver man tills man tycker att AI förstår en. Och ju mer kontextfiler du har desto snabbare kommer det gå självklart. Och sen så brukar jag ta skärmdumpar på Huawei-applikationen i det här scenariot Men det kan ju vara skärmdumpar på ett nyhetsbrev eller på vad det nu kan vara för någonting.
Och säga att det här är så som det ser ut i dagsläget. Designa mig en HTML-version av det vi nu har pratat om istället. Och så tar det sex minuter och så gör den det. Och 80% av gångerna så är det bara så här. Aha, brilliant det är precis så här, och sen så är det alltid lite iteration fram och tillbaka och sen så kanske man i praktiken vill ge en ganska vanlig grej som jag gör, jag gillar det här från den här grejen, men jag skulle vilja innan vi liksom låser oss på en lösningsriktning så jag skulle vilja ha tre helt olika sätt att lösa samma problem, så helt olika nästan designfilosofier eller approacher på problemet, eller i vilken ordning man presenterar information för en användare, och det var ju igen någonting som kostade väldigt, väldigt mycket pengar att göra i en traditionell design discovery process, att göra flera full, vad ska jag säga liksom, att de faktiskt ser ut som den riktiga produkten prototyper
Verkligen och kalendertiden, det är lång tid emellan, och att värdet att när man väl har alla människor vi har ganska ont om tid på något sätt, men då När man ändå har människor i rummet att snabbt faktiskt kunna det här var inte riktigt det vi tänkte och traditionellt så går man ju tillbaka och man tar sina anteckningar och sen tar det liksom en vecka eller två veckor och så kommer man tillbaka, är det här?
Vilket är en grym poäng om man tänker sig in då i affärsupplevelsen för då har du gått iväg och så har du jobbat, du har spenderat kanske 30 timmar på att komma tillbaka med din nya best guess under de sex arbetsdagarna eller vad det nu kan vara för någonting så har ju affärsgärderna börjat tänka på något helt annat så när ni möts igen, då måste man liksom spinna upp och shit, vad var det vi pratade om förra gången och varför var det inte riktigt jag höll med man tappar du måste starta om hela, hela tiden så bara värdet av att kunna, precis som du är inne på att i möte eller en timme efter möte skicka tillbaka grejer är ju också en jätte effektivitetsökare och
Fruktansvärt, det hjälper otroligt, alltså det är ju verkligen något jag skulle vilja skicka med till dem som lyssnar om man själv sitter som ingenjör i ett bolag att om ni inte redan jobbar med snabba iterationer och prototyper, de kommer inte vara pixel perfect och det är inte syftet med dem heller utan det här är ju bara att man kan ta mycket inspiration från sin app och man kan ge den väldigt mycket i det här kontextet, hur man ska bygga de här, men det är ju att skapa diskussion, vi är på väg åt rätt håll man försöker affärs löser våra affärsproblem, ingenjörer kan börja belysa, finns det de här edge-casen som du nämnde, allt uppskattar man lite, men man kan enas kanske lite mot riktningen i alla fall, jag är här på väg åt rätt håll vad är det som går för finast och sen kan man gå tillbaka till varsin och tänka, ja det löser nog vårt affärsproblem i de här fallen eller hjälper vår kund här, och ingenjörer kan gå tillbaka, så att metoden skulle jag verkligen rekommendera det ökar kvaliteten och jag tror i den här tiden där allting går så mycket snabbare Riktning och ledarskap är ju än viktigare Gud ja,
verkligen
det här var ett av aktierna
vi gjorde det skulle vara kul att höra för jag skulle vilja komma in lite grann men hur ser det ut idag, hur ser din faktiska arbetsvardag ut rent praktiskt jag skulle vilja komma in i den diskussionen vi har ju ganska nyligen börjat investera i ytterligare kontext som är kontext vi inte haft förut som är exempelvis vi har agenter som ska vara personas som agerar kunden, så nu har jag en ny funktionalitet eller jag kommer in i den här applikationen för första gången vad är det jag ser och den liksom vandrar igenom och sådana bitar så vi börjar komma in många nya sådana här specialist agenter för att ge ännu mer feedback och ännu mer kontext så hur Jobbar du idag?
Hur ser en vanlig arbetsvecka ut? Vad har du för agenter? Hur ser processer ut? Vilka möten sitter du i? Berätta om en professionell ingenjör som jobbar in the AI age.
Det är en väldigt stor skillnad idag eftersom det bara var en månad sedan egentligen. Det är väldigt annorlunda. igen, där hamnar vi tillbaka till som vi nu upprepar många gånger, att ha sitt rätta kontext i sin applikation.
För det är ju ett förutsättning för att det här ska gå. Men en vanlig vardag kan ju vara allt ifrån att man går igenom vilka nya funktioner vi ska bygga. Har vi fått några delogsanalyser till exempel? Allt här är ju saker som automatiseras mer och mer hos oss. Så om vi tar till exempel att vi ska bygga någonting nytt.
För det är roligt att tänka på just de flödena. Så är det ju precis det här att är det någonting väldigt främmande och någonting som är radikalt annorlunda i vår applikation som är osäkerhetsfrunt då är jag igen tillbaka till de här utflödena säkerställa det här. Bygga de här feature requirement-dokumenten som jag jobbar med.
Jag har en speciell skill, egentligen i Cloud som känner till hur den ska bryta ner och vad som är användbart för oss på Howie och hur vi resonerar på att skapa de här requirement-dokumenten. Och utifrån den egentligen så skapar jag prototyperna Det är ju ofta att börja med en spec på hur vi återskapa.
Men är det lättare funktionalitet så behöver man kanske inte alltid prototypa. Men Det är väldigt mycket runt AI i alla fall. Allt jag gör nu jobbar jag nästan alltid med AI. Från att bygga till att kravspesa till att analysera feloggar. Allt det där kopplas upp och görs ganska automatiskt. Och ganska är just det där att det finns alltid den mänskliga kunskapen och handpåläggningen och säkerställningen att vi gör en sak.
Men bygga funktionalitet, det är från kravspes till att faktiskt implementera funktionerna. Jag låter AI göra så mycket den bara kan. Så jag har ju hellre den optimistiska synen att AI kan leverera det. Och jag kan säga att min programmeringstid, nu sitter jag ju i en techledande roll. Men jag gillar verkligen att vara hands-on.
Jag har alltid varit en programmerare som gillar att faktiskt vara ner och koda. Jag vill alltid ha det perspektivet. Men att koda manuellt har jag nästintill slutat med nu.
Det
är en sån otroligt skift i detta. Vad har du för... har...
Det
roliga i det här på något sätt är ju att det nästan blir en arbetsdag väldigt mycket att sitta och fatta beslut.
Otroligt många beslut. Jag vet inte hur många beslut jag fattar per dag. Väldigt många. AI vill ju alltid, den bryter ner, den ställer frågor och den tydliggör vilket alltid är väldigt, väldigt bra. Sen så frågar vilka vägar är bäst så man sitter ju alltid där och försöker fatta så bra beslut som möjligt och ta till sig kontext.
Det blir ju nästan kanske på gränsen till det här decision-patiget Mycket av min vardag handlar bara om beslutsfattande. Vilket det gjordes väl också tidigare såklart när man gjorde det manuellt men det blir så otroligt tydligt när man får det. Liksom välformulerat och stora hur
du ska kanske
granska.
Det är ju två grejer som är intressanta. Det ena är ju tidigare så hade man ju vad ska man säga, breaks från beslut. Jag håller med om det här. Det blir också väldigt mycket. Beslut i praktiken för mig också. Man kan bli trött på att liksom bli kognitivt tungt Så framförallt som du är inne på att besluten blir tydligare.
Alltså blir tydligare när du tar icke-beslut. Jag vet inte hur många, det måste ju gälla både ingenjörer och ledare och alla möjliga. Väldigt ofta kan du ju ta icke-beslut och lite grann komma undan med det. Du bordlägger det till nästa möte eller du svarar inte riktigt på frågan och i ett möte sitter till slut så orkar man inte igen ta upp att jag hör att du pratar men du svarar inte.
Så det där blir ju en väldigt... Kan du sakna tiden av att jag bara sitter och kodar? För jag antar att alla som ingenjörer hade från början någon typ av locke sig till den här fokuszonen av att jag bara sitter och gör. Det är inte så existentiellt svårt.
För mig ja och nej Men... Mest nej Däremot så ser jag ju att Jag pratar med en vän till mig också Det är ju någon form av Jag vet inte om man ska kalla det identitetspris Men nästan i alla fall Som sker i ingenjörsyrket på något sätt Och bara för att backa lite där För att faktiskt förtydliga vad jag menar med detta För att ta mig själv som exempel När jag väl började professionellt jobba Som ingenjör Efter liksom Chalmers och allt sånt där Så flyttade jag upp till Stockholm 2010 Jag började på ett stort IT-konsultmanagementbolag Och mitt första uppdrag var Hos ett av Sveriges största Spelbolag egentligen Jag var inte preppad egentligen För att faktiskt ta mig an en sån roll Jag var insåld som senior Jag kände mig absolut inte som senior Jag blev coachad Till hur jag skulle hantera En ganska skrämmande herre där Jag vet inte om man ska hänga ut honom vid namnen Om du lyssnar så vet du Om du är stor kille som jag på det här bolaget Och jag visste då att de jobbade med någonting som heter BCF det var liksom alla de här förkortningarna som heter Windows Communication Foundation, jag hade ingen aning vad det här är, men jag blev coachad nu hänger jag ut alla konsulter hur de jobbar men då var det min strategi som jag blev coachad, att jag också ställde frågor om det istället, att vara nyfiken på det, så att i intervjun så så började jag vi gick igenom mig och klarade mig ganska bra, och sen började jag ställa frågor jag har hört att ni jobbar med BCF, ja det gör vi och sen så fick jag allting förklarat för mig, så sa vad kul att du kan det fick jag höra i intervjun så jag bara, tack det här var början på liksom en otrolig, jag ska säga att jag var livrädd de första månaderna på jobbet, verkligen såhär severe case of imposter syndrome att man kommer in, man blir inkastad man har en senior titel som jag tror egentligen ganska lätt går att genomskåda egentligen men man hade ju ändå den pressen på sig Det här satte ju någon slags resan för att okej mitt sätt att hantera det här var ju egentligen bara att plugga på och försöka ligga lite lite framför hela tiden.
När vi fick nya requirements så försökte jag liksom plugga upp det där. Och det satte ju en identitet och jag tror många har gått igenom liknande resor och det är otroligt vanligt just med imposter-syndrom och känna att man är det är så överväldigande att komma in i ett techbolag helt plötsligt. Och speciellt var där som exempel för mig själv, det var ju skillnad mellan de här akronymerna då och BC och sen så fanns det uppsjö med interna och så
vet
man inte, vad vågar jag fråga om?
Verkar jag dum om jag får fråga om? Men den här tekniska identiteten byggs ju väldigt mycket till slut. Jag börjar ju känna att jag faktiskt börjar bli en bra programmerare. Jag börjar kunna det här. Och det byggs ju en identitet på det. Att jag kan förstå detta. Med min karriär så bygger jag en större koncept av ledarskap och blancher.
Men det bygger en identitet. Och helt plötsligt så kommer AI nu bara studsande från ingenstans. Med programmering och kod Det inte värt så mycket längre.
Nej.
Nej nej. Så det är ju ett otroligt skifte som håller på att ske för oss.
Skulle du säga att man pratar öppet om det här i ingenjörskretsar Mellan vänner och med kollegor.
Att det finns en rädsla för. Vad är det egentligen som... Det har ju varit intressant. Ingenjörskyrket för två, tre år sedan var ju präglat av att ni fick ju frågor om nya jobb och högre lön två, tre gånger i veckan från rekryterare. Så ni var ju verkligen de coolaste på festen till att otroligt snabbt gå igenom ett jätteidentitetsskifte som ju, alltså om man går ner till kärnan av det så här Det finns ju rädslor, kommer jag kunna försörja mig om jag bara förlänger den här tangenten?
Hur pratar man i ingenjörskretsar? Du kanske inte kan prata för alla ingenjörer världen över, men vad är din känsla för?
Nej men det är ju en osäker tid. Alltså det är ju så otroligt, vi är ju en transformation. Jag såg en intervju med Claude Codd-grundaren,
Boris
Fermé tror jag han heter det. Hoppas inte jag slaktar hans namn där.
Men han drog ju en parallell. Jag har varit inne på en liknande tanke. Om man backar historiskt, vad är det som egentligen håller på att ske? Han backade och drog sin liknelse till tryckpressen Hindenbergpressen på 1400-talet. Att skriva och kopiera böcker var ju en ganska liten mängd människor. Kanske munkar till viss del som faktiskt skrev och kopierade böcker.
Och helt plötsligt kom tryckpressen och helt plötsligt förändrades hela världen. Det kunde ju tryckas mer böcker eller kopieras mer böcker över väldigt kort tid än vad det gjort tusentals år tidigare.
Och
det här på något sätt lade ju grunden till det moderna samhället Vi hade ju kanske inte suttit här med en digital Nej,
verkligen.
Om man djupdyker i den, vad tryckpressen egentligen gjorde, det var ju inte att vi fick pocka ut böcker utan på väldigt många sätt. Så det var ju förspelet till det som blev upplysningstiden. För tidigare var det präst i yrket som hade patent på sanning och kunskap i väldigt hög utsträckning och helt plötsligt så kunde du börja sprida sanning och kunskap.
Vi kunde etablera institutioner som universitet exempelvis som också är ganska direkt lineage till boken i hela upplysningstiden som sedan ledde till industriell revolution och överlag hela vetenskapsdisciplinen. Det är jättefascinerande hur till synes små grejer, och du där kommer släppa en artikel, och den kommer nog vara släppt när den här podden går live, men som försöker svara på frågan.
Säg att då AI är motsvarande tekniksprång som bokpressen.
Vad
är det som blir motsvarande universitetet? För det är så lätt också att bara kolla här och nu.
Olika typer av knowledge work production, outcome från knowledge work blir sakta men säkert mer eller mindre gratis. Vad får det egentligen för downstream konsekvenser? Om man lite grann går hela vägen bort och funderar på, i den bredaste bemärkelsen hierarkisystem ska man säga att universitetens produkt var ju egentligen att du har som enskild person bevis på att jag har kunskap.
Vilket gör att jag kan lita på dig i en anställningsintervju för att du har en universitetsexamen. Om den kunskapen helt plötsligt inte är det som är värdefullt vad är det man då anser värdefullt? Och det här är ju såhär, ingen aning får jag säga. Jag tror att jag i den texten gjorde mitt bästa försök och det här är ju verkligen inte materia där man kan uttrycka sig med någon såhär confidence.
Men jag var lite ute efter att... Om då baskunskapen om basjobbet finns, då är det ju mer det som man skulle beskriva som det seniora perspektivet som kanske är intressant. Alltså i bredare bemärkelse någon typ av wisdom. Och hur skulle man kunna komprimera tiden för en nyanställd exempelvis eller en nyäxad person, att få...
Det som en seniorutvecklare har eller en seniorsäljare eller en senior CFO har. För det är ju inte bara jag förstår det formella skatteregelverket om jag är en CFO utan det är också allt det här i vår situation så skulle vi kunna tänka så här och det är lite gråskala men om vi gör så här så integrerar vi risk.
Alltså allt det som inte är i huvudspåret. Kan vi hitta sätt att komprimera tiden to wisdom? Det hade ju varit väldigt intressant och intressant att tänka på som som bolag också. Vi pratade lite före den här podden kom på vad händer egentligen med nyexade ingenjörer? De ser vi ju just nu inte få jobb på jättebred skala.
Nej, verkligen. Det finns ju både kortsiktiga och långsiktiga konsekvenser av det skiftet vi är i. Och som i alla transformationer, vi vet ju inte riktigt vad vi är på väg och vad konsekvensen blir. Det precis som du säger. Om man drar igen därifrån boktrycket konsten och upplysningstid och vad det resulterar i när man tittar i backspegeln.
Om vi är i någonting liknande eller kanske till och med någonting större nu. Det blir väldigt spekulativt nästan. Vad innebär det för oss i yrken? Vad innebär det för vår industri? Vad innebär det för oss som mänsklighet?
Det
är otroligt svårt. Det är ingen som vet. Nej,
det är ingen som vet. Hur många ingenjörer om du skulle mellan tummen och pekfingret säga.
Hur många ingenjörer jobbar på det sättet som du och Howie jobbar? Och hur många är fortfarande kvar i läggasysättet För att jag bara...
Det är ju inte en svartbit skala heller. Utan jag tror att det är många, upplever jag, som ändå jobbar med AI. Nästan majoriteten av dem jag pratar med. Jag känner några som är lite motståndare fortfarande.
Munkarna sitter där och skriver fördelt och tycker att den där tryckta boken inte är som min riktiga bok.
Precis. Men i det stora hela så ser jag nog att den stora majoriteten jobbar med det på olika sätt. Men jag tror att det här är en transformation för bolag som inte bara behöver drivas ifrån enskilda ingenjörer.
Utan igen, det här handlar om ledarskapet och bolaget egentligen Från ledningen att ge rätt förutsättningar egentligen att lyckas. Så att det finns många bolag i det stora som sätter ganska jobbiga policies. Vi jobbar inte med AI för vi är rädda för att
tänka
om vår kod kopieras. Vilket jag tycker är en...
Befängt, ärligt talat att ens tänka på det. För koden är inte det som är av värde längre.
Intressant Djupdyk där. För det där är ju jätteintressant. Beskriv vad du tänker.
Nej men igen, vi kommer ju till en punkt där kod och den tid vi lägger, det är inte det som bygger värdet i bolaget längre. Utan kod går i det stora hela att kopiera.
Allt från gränssnitt enkla API-er till väldigt mycket idag går att kopiera. Dessutom kan du kopiera, du behöver inte ha den specifika kodradning som finns i det specifika bolaget, utan du kommer ju kunna bygga om det utan kanske till och med ett visst legacy. Alla produkter går igenom år av legacy och man ändrar sig när man tänker om och så vidare.
Där måste man nog börja tänka om lite. Det är inte det egentligen som bygger vårt värde. Värdet kanske snarare är, vad byggde vi inte i vår applikation? Och vad jag menar med det är att det sitter ju en kunskap om branschen Om kunder, det finns relationer mellan människor egentligen i industrin, vi har liksom våra avtal vi har ett ekosystem som företag egentligen jag hade inte alls spört men
börja om där i det som sen blev vi har ett helt ekosystem så det blir en vettig klippning
ja, nej men vi har ett helt ekosystem egentligen som bolag egentligen som bygger värdet egentligen och där, de faktorerna kan ju vara mycket svårare att kopiera det är inte lika klassifierbart att bara titta på en applikation och kopiera den, jag tror att man måste bli som företag måste man titta sig i spegeln lite och tänka igenom vad är det egentligen som gör oss unika idag, hur står vi oss idag, hur står vi oss om två år vad är det vi kan erbjuda som faktiskt är unikt på marknaden
Det där är super, superintressant.
Och jag kommer ihåg att jag träffade Anton på Lovable. Och han har ju vid det här laget en ganska famous saying att han vill demokratisera ingenjörskonsten. Det har alltid varit en resursmässig chokepoint av ingenjörer Vilka som kan bygga. Det har kostat mycket pengar och det är svårt. Och hans tankeexperiment som jag har lockats mycket av är ju...
Men vad händer om det inte är en chokepoint? Och det här sätter ju massa spännande saker i gungning samtidigt Det ena det sätter i gungning är ju... För... Affärsidéer som har teknikkomponenter så har det ju varit en ganska hög barrier to entry för att du behöver få en finansiering för det kostar mycket pengar att ha ingenjörsavdelningar helt plötsligt så har du inte barrier to entry utan du kanske har en liksom 200 dollar i månaden tekniklicens stack och sen så är du liksom off to the races, vem som helst kan så det är liksom en chokepoint men en ännu bredare bemärkelse, jag tror att Alla gånger du har någon typ av chokepoint som egentligen skapar ganska mycket dynamiken av marknaden här, det kan ju vara vad som helst i en rekryteringsprocess.
Vi måste träffa massa kandidater och det tar tid så det blir en chokepoint och då finns det ett värde av ett rekryteringsbolag som gör det. Men helt plötsligt så om du då har en superbra och välfungerande AI-tjänst för samma sak så är det en helt branschberättigande som blir lite ifrågasatt. Vad är det egentligen vi skapar då?
Det ser vi ju i legal professions. Jag kan berätta en rolig historia här nu, jag har ju flyttat till Spanien nyligen och här är de ju, det känns inte som AI har kommit innanför för Spaniens portar, de är ju otroligt manuella. Och det ska printas papper och sådär och man ska ansöka till tusen olika... Ja, men mycket administration så.
Men det har gjort att vi har... Ja, men precis. Vi har haft mycket kontakt med advokater här. Och jag är ju helt fascinerad över... För då har ju jag tränat egna agenter som är liksom Spain Legal Experts som kan hela liksom, den kan all vår liksom, vad har vi för ekonomiska förutsättningar? Vilka barn har vi?
Och liksom X, Y, Z. Den är ju tränad på allting också. så är jag ju deep research tränad på att förstå spanska regelverket också. De agenterna är fan, ursäkta uttrycket, bättre än de advokater som har jobbat 30 år med de här frågorna. På att svara tydligt mina frågor. Sen behöver man ju fortfarande advokaten för att...
Det riktiga värdet just nu, det är att det är en spansk person som pratar med en annan spansk person som sitter på ett liksom, kommunkontor någonstans. Så, men hela poängen här är att... Att det är så många branscher... Som hela existensberättigandet är i ryckning. Jag tror inte man har insett det riktigt ännu.
Nej verkligen. Vi står ju inför någonting otroligt stort Även om man nästan kan känna en AI-meta på något sätt. Man läser ju om det i alla fall Om man sitter i de här rådspelserna. Så hör man ju AI hela tiden. Men vi är fortfarande så tidigt i detta.
Det
är så otroligt tidigt Vi har inte börjat se den här riktiga...
För
att zooma ut litegrann jag såg någon visualisering på, jag tror det var LinkedIn eller någonting, men som gav man blir ju lite lätt i liksom sin superbubbla av LinkedIn och liksom vad det nu kan vara för någonting, men fick se statistik på vad är egentligen användandet jag tror att det var nu var det ju liksom ett globalt perspektiv och därför var det ju liksom räknat med att det är massa länder som inte har knowledge-intensiva liksom ekonomier så, men på global nivå så tror jag det var 70% som fortfarande inte ens har haft en första interaktion med AI återigen, mycket prefix det här gäller ju liksom inte Stockholms innerstad men i ett bredare perspektiv men det som var intressant tyckte jag var, för då Den allra, allra majoriteten sen av de som faktiskt hade använt AI, de är fortfarande på gratisvarianter av AI.
Jag tror att det var liksom 95% av de som hade haft en AI-interaktion är fortfarande på en gratisvariant av AI. Så du betalar inte för en enterprise-licens eller en det behöver inte ens vara en enterprise-licens, bara en betalt licens överhuvudtaget. Och
modellerna
är så
gamla nu.
Det är så gamla nu, verkligen.
Så gamla nu och har massa. Det är ju bra att veta om jag har tjatat om det i podden så det blir väl repetition. Men det är där du har också alla dina säkerhetsrisker. För då kan de ju träna på din data och liksom sådär. Så effekten av att du som bolag har en för strikt AI-policy är bara att people bring their own och du läcker mycket mer.
Alltså klassiskt sådär, jag tror att jag är säker och skapar säkerhetsproblem. Men det som jag tog upp där, det som jag tyckte var intressant var ju, Exempelvis för att komma in i Claude Code då betalar det ju, säg mellan kanske 50 och 200 dollar i månaden, så det är en dyrare licens än 10 dollar i månaden till att köpa GPT, så det var noll ja det är fortfarande extremt billigt, herregud 0,04% har gått till den nivån som du är på exempelvis så det är fortfarande sånt vi är så otroligt tidiga in i det här och det förvånar mig jättemycket att det var så lågt, men that's the broader state of AI ja,
nämen verkligen så det visar ju men jag tror igen, det här kommer ju gå snabbare och snabbare och det är så intressant också hur bolag så resonerar och det är därför jag tror just att ledarskapet i dessa tider är otroligt viktigt och att IT och management eller om man nu ska säga, det här ska ju gärna vara Är samma sak egentligen, men om vi nu delar upp det att IT och appar måste vara så överens vad vi ska.
Jag
tror att de här små, i och att går så snabbt och vem som helst även icke-tekniker kan bygga väldigt bra applikationer som kan vara otroligt purpose-driven just nu. Jag såg, det var ju en entreprenör som jag också, en intervju med, hela hans idé egentligen det är att titta på stora enterprise-produkter och så hittar han vilka är de features som verkar vara lite struv med som ändå folk kan uppskatta och så fokuserar han bara på att bygga en produkt som handlar om att lösa det problemet.
Det är som små pirajor egentligen som kommer att gnaga de här stora jättarna och där får man ju se upp som ett stort bolag man måste veta, vad är det vi vad är det vi är egentligen, och igen där tillbaka till vad är egentligen våra tillgångar versus vad är det som är lätt att kopiera där utifrån.
Ja, när vi spelar in det här nu så är vi ju mitt i den berömda SAS-döden.
Vi har sett bolag efter bolag gå riktigt riktigt dåligt på börsen, tappa 40, 50, 60 procent av bolagsvärdet i vissa fall. Och det finns ju en specifik SAS-fråga, men jag tänker att den är ganska generisk bara, det är att SAS upplever den först och så kommer den komma till alla andra bolag snart På samma sätt som vi pratar om ingenjören ligger lite före andra roller.
I SaaS-branschen pratar man ju då om, eller jag tillhör nog dem som tror att, jag tror inte att SaaS per definition kommer dö, men det som är värdefullt kommer förändras väldigt mycket. Så i vårt fall, om man tar Huawei som ett exempel som... Har en otrolig vertikal kunskap inom strategiprocessen så är det ju någonstans att vi måste double down på att det inte egentligen är att vi har en digital plattform längre för den här processen som är värdet utan det är att vi har det sjukt djupa värdet på strategiprocessen och blir radikalt mycket mer ambitiösa på hur kan vi ge saker som strategiråd Till våra kunder.
Hur kan vi utnyttja de 15 åren av kunskap kring var går strategi fel och bli mycket mycket mer ambitiösa på att bygga då funktionalitet som stöttar och bygger funktionalitet som vi aldrig skulle kunna bygga förut. Vi skulle aldrig ha kunnat bygga saker som vi håller på att göra nu. Alltså rena strategifunktionaliteter.
Att bygga min strategi baserat på jätteraffinerade analyser om vad händer i min bransch vad gör mina konkurrenter, vad är best practice. Alltså super raffinerade funktionaliteter. Eller, ja men liksom... Bygga, vi håller ju på att släppa det nu om du har ett bolagsinitiativ som du kör kopplat till någonting i bolaget egentligen fullt ut ersätta det som är PMO-kontor som ska sitta och utvärdera hur går alla milstolpar, hur är kvaliteten vad är det vi missar och bara bygga djup djup funktionalitet som är kvalitativt på en helt annan nivå och det tycker jag är den betten som jag tror att väldigt många mjukvarubolag måste göra så double down on the vertical expertise för det här att breda i den vägen tror jag är svår
Jag håller helt med dig och att verkligen landa i det vad är det vi kan, vad är vår data, vad är vår kunskap och det är kunskapen vi kan kapitalisera på och specialisera oavsett vad framtiden har framåt det finns ju om man tänker långsiktigt, vad är vi på väg med all AI Det finns ju teorier om att alla appar på din mobil, det kanske är så att du har en mjukvara som kan spinna upp dina appar när du behöver dem baserat på missdatakällor.
Jag såg en ganska intressant det här är lite mer far out men ändå en intressant take på det, att nu när mänskliga robotar blir en grej och AI att det kan vara att företag nästan säljer kompetenser. Ungefär då att jag behöver en mekaniker till min Volvo V40 som är gammal så kan du ladda ner och köpa en kompetens till din robot.
Det är full on matrix. Kommer du ihåg när Trinity laddade upp att hon ska kunna flyga helikopter?
Ja, verkligen. Precis. Men det är ju igen då att du har företag som ligger bakom som har kunskapskällor som kanske är på något sätt lite unikt som inte bara finns överallt hur som helst utan det här är uppträda för just ändamålet till just den plattformen.
Så det är ju Jag tror gärna att oavsett vad världen går, det här är väldigt futuristiskt, men det gäller nog att landa i vad är våra tillgångar oavsett om vi har vår hemsida eller vi lanserar som appar som OpenAI gjorde nu att du kan införa appar i deras system eller vad vi än är. Vad är vårt faktiska värde egentligen i den här transformationen?
Jag tror att här är en sån diskussion som i en ledningsgrupp, den är så här jobbig att ha för alla går ju igenom liksom sin personliga identitetskris. Om jag sitter som The Legal Officer parallellt med att bolaget går igenom en identitetskris så går jag igenom en identitetskris kring mig och min försörjning vilket gör att det finns väldigt mycket incitament för att ingen vill låtsas se hur stor förändring som är på gång.
Och så kör vi lite mer. glappar. Jag tycker det är fascinerande, jag jobbar ju med det här hela dagarna och träffar ledningsgrupper hela dagarna, jag tycker det är fascinerande hur låg insikt bolag har och att man blir lite grann kidnappad av rädslorna även om man kanske inte inser att det är mycket rädslodrivet och att det är så få som inser vilken otrolig opportunity det är att vara early mover på det här.
Det är liksom the opportunity of a lifetime.
Ja och jag tror att ibland tänker man lite fel, eller upplever det, för man pratar ju liksom såhär, ja saker och ting kan automatiseras, vi kan bli mer effektiva och jag tror den snabbaste tanken där är att okej då behöver vi kanske inte samma antal människor i våra bolag,
vi
kan skala ner den och spara pengar.
Det
kan ju alla konkurrenter också göra, det är inget unikt med den att vi skalar ner, det kommer hända och det kommer hända. Det
kommer hända, alla kommer göra det.
Verkligen, alla kommer göra det. Sen är det ju att kanske som företag identifiera vilka är det som ligger i framkant vilka vill, vilka har förmågan att anpassa sig till den här.
Men sen gäller det ju att bygga ut värdet av dessa människorna så gott det går, att förstärka. Om man inte gör det så har man ju ingen konkurrensfördel att bara spara pengar utan vi måste ju accelerera upp genom och se till att förstärka de individer.
Ja men, hear, hear, you're talking my language och jag tycker någonting som jag faller tillbaka ganska ofta på i mina dialoger ledningsgrupper är ett konstaterande av att vi är inte tillräckligt ambitiösa.
Alltså att göra vårt gamla jobb lite snabbare, great, det ska vi göra också, men det är ju inte tillräckligt ambitiöst. Jag tycker vi kan faktiskt vandra igenom... Ett exempel på det här, för jag tror att det blir lite mer tangible, med risk för att det skjuter lite på sidan för lyssnare, men ta då vi, nu säger jag vi även om jag är mer advisor till Howie nu för tiden men jag är Howie i hjärtat alltid, vi har ju en strategiapplikation Som har varit ganska traditionell SaaS-applikation.
Det finns dashboards vyer, du kan bryta ner. Men lite elakt beskrivet kan man väl säga som alla SaaS-applikationer att det blir ganska mycket skit in, skit ut. Så om du inte är tillräckligt ambitiös som ledningsgrupp, som ledare, som användare så får du begränsat värde av en sådan applikation. Och det gäller ju alla applikationer.
Och det har ju alltid varit problemet med alla SaaS-applikationer. Att jättefina värden som kan skapas om du använder det ambitiöst och på rätt sätt. Men annars så blir det kanske inte så här supermycket. Och så hade vi en funktionalitet där vi har en lång rad... AI-drivna funktionaliteter som försöker lite grann bryta den här logiken.
Så ta analys vyer exempelvis Om du kommer in på en översiktsvys så väldigt många mjukvaror presenterar ju dig med den datan som du behöver för att göra det kognitivt jobbiga i att självgöra analysen. Och så vet ju vi då att våra användare är som alla användare de är stressade de lever inte för strategifrågorna utan det här är någonting de måste göra ibland och liksom de andra prioriteringar och saker som brinner är så att de gör ju inte det som för oss som lever och andas och liksom älskar strategifrågor Exakt
Hur
kan den här byn inte ge dig den datan som du behöver och hur kan du inte agera på det viset?
Så hela tanken där var ju att låt oss ta Allt kognitivt jobbigt arbete att göra den faktiska analysen och faktiskt servera dig receptet för att du ska göra så här. Det blir liksom prescriptive. Och det här är ju helt plötsligt doable. Vi skulle aldrig kunna ha haft, för att kunna generera den typen av råd, då skulle vi behöva göra det med människor.
Alltså en människa som sitter och analyserar, funderar med sin erfarenhet av vad hade faktiskt funkat givet alla liksom the real world complexities runt strategi och förändringsarbete, skrivit en rapport och genererat den här rapporten då till tusen två tusen enskilda team och ledare. Det här är ju en affärsmodell som doesn't work.
Ingen är villig att betala för det här. Helt plötsligt så kan vi generera det här. Och genererat en kvalitet som antagligen är högre än om vi faktiskt skulle sitta och göra det här manuellt för att det är avancerade grejer
där
bör jag tycka att det här blir så spännande för det här är någonting som fundamentalt inte gick att göra för ett år sedan, två år sedan men värdet för kunder blir ju enormt och det här är ju oavsett om du sitter och planerar strategi eller följer upp strategi eller det finns ju massa processer som vi kan göra liknande uppgraderingar på
är du inne på något väldigt intressant där för det är ju precis det, hur igen, under de förutsättningar man har nu, hur accelererar vi faktiskt bygger någonting som bryter det här vi följer inte bara av alla konkurrenter vi försöker faktiskt jobba aktivt med att skapa mer värde genom den
nytt värde,
det
här är värde som
inte
fanns för övrigt exakt
att bygga features snabbare, att bygga fler features Jag vet att vi har pratat lite om det tidigare men jag tycker som jag ser när jag pratar i alla fall att det finns risker för den här featureinflationen om det är spretigt som bolag.
Man vet inte riktigt var man ska. Det går snabbare att bygga saker. Då kan det byggas mer saker men igen är det egentligen det som bygger värdet för oss? Är det den riktning vi har? Det kanske det är men det gäller att vara tydlig igen vad ska vi? Hur bryter vi så vi inte bara följer trenden av alla bolag?
Alla kommer att spara pengar. Alla kommer att bli snabbare. Här måste man göra någonting och verkligen, vad är våra tillgångar och hur
gör
vi någonting värdefullt av det?
Ja men verkligen. Du behöver personer i businessen på massor av olika ställen. Det spelar ingen roll om det är på utvecklingssidan eller på affärssidan eller var det kan vara någonstans men du behöver personer som jag tycker en ny skill som blir viktigare och viktigare.
Det är ju den typen av hjärnor som älskar Ja men, tänker nytt så. Kollar på, här var en tidigare chokepoint i resurser Den chokepointen kanske inte finns längre. Vad händer då? Vad kan vi göra då? Och liksom som spenderar tid på att göra grejer från första gången. Så det blir innovationsprocesser i bolag generellt är ju mycket, mycket mer centrala just nu.
Det många bolag som inte har haft så mycket innovation, lever
på
ganska stabila marknader och har kanske snarare varit präglade av reaktiv innovation. Det vill säga vi fick en valutasjock eller vi har supply chain problem som konsekvenser av covid. Att det har varit liksom att vi måste hantera, vi vill bara att vår business ska vara stabil.
Det är liksom ingen innovation egentligen Vi behöver bara parera förändringar som händer Liksom att det är det som är affärsinnovationen och nu behövs det en annan mycket mer disruptiv innovationstyp på något vis.
Ja, verkligen. Det sker ju ett skifte. Det utsätter lite nya färdigheter eller vad man efterfrågar i alla olika avdelningar.
Det håller jag helt med om. Och sen kanske också den kommunikativa förmågan. Jag tror det analytiska hos ingenjörer är något som kvarstår. Jag tror att det är en bra färdighet att ha som ingenjör. Men också det kommunikativa att kunna säkerställa vad som görs Vi uttrycker oss mer i naturligt språk även mot våra AIs.
Att skapa tydlighet och tala klart språk helt enkelt. Det också en färdighet som också blir väldigt högt värderad.
Jag skulle vilja ge som lite avslutning på den här diskussionen Jag skulle vilja få ditt perspektiv på... Hur det har varit att jobba med, för jag gick ju igenom en transformation från att bara vara teoretisk beställare men egentligen inte kunna någon teknik överhuvudtaget Till att helt plötsligt börja generera egen teknik som sedan ska in och förvaltas och produktionssättas.
Hur har det varit att ha personer inom business-sidan som helt plötsligt börjar faktiskt komma in i vibe-koderiet? Vad har du sett det möjliggör? Vad är utmaningarna om man står inför det här? Hur borde man tänka från en utvecklingssida?
Oj, det är också en stor fråga. Jag tror ändå att det övervägande är positivt för jag tycker att man skapar intresse och nyfikenhet.
Vilket jag tycker alltid ska uppmanas och att man testar sig själv framåt och så vidare. Sen finns det ju alltid risker också på något sätt. För det är ju ändå ett IT-system om man sätter upp det. Det ska ändå förvaltas. Och igen de här aspekterna som du sa. Kanske skillnaden lite mellan en så länge. Och saker går så fort.
Men en så länge den professionella utvecklaren tittar mer på vilka säkerhetsaspekter vi har av här. Hur permissions. Men mer och mer. Men jag tycker fortfarande att IT och management. Än om man nu delar upp dem som jag egentligen inte tycker man ska. Men att man kommer närmare varandra. Man skapar mer förståelse för varandra.
Jag vet att du har ju själv gått igenom en otrolig förståelseutveckling Av att sitta och testa och experimentera. Och man börjar få mer insikter Vad är det som egentligen är svårt? Vad ligger våra utmaningar tekniskt?
Ja visst absolut.
Så i det stora hela tycker jag att det är väldigt. Bra egentligen så, men det är igen hur man tar det vidare så att det inte blir väldigt spetet att nu har jag satt upp en egen app här utan det är ju att det ska styras och förvaltas och hanteras, det är väldigt viktigt i en enterprise-miljö men jag uppmanar verkligen till nyfikenheten och att vi testar och igen, det kan också ligga till grund att det är en superbra idé, det här ska jag 100% in i min applikation för jag
hoppas att den typen av ytor är någonting man investerar mer i över tiden jag kan igen ta ett exempel vi hade någon vi byggde något automationsflöde i N8N som är en sån automationsplattform som hade ganska stora AI-komponenter i sig analyskomponenter Där för mig att bygga en första MBP på det här, en proof of concept, en första version som står.
Den kanske inte är det mest produktionsstabila som jorden har sett. Men att fylla det med all affärslogiken som är ju egentligen det man vill tanka av affärssidan. Det är inte att du vill ha min backende engineerkunskap som är värdefullt i det här utbytet. Det är att vi faktiskt får in, det här löser affärsproblemet.
Sen
så skickade jag över det till techteamet. Och det som jag tyckte var väldigt nice, för där blir det ju ett 1-8-1-flöde, är ju väldigt programmatiskt. Först gör vi det här, det är den här analysen som körs på här i prompten. Det var liksom väldigt billigt upplever jag för ingenjörsavdelningen att skruva in det här i en produktionsmiljö.
Den typen av utbytesytor tror jag hade varit väldigt intressant att bli lite medveten om i bolaget Att vill uppmuntra ingenjörer eller icke-ingenjörer att bygga mer för att då fångar vi affärslogiken snabbt. Och typ interfacen hur vill man interagera med det här? Ska det vara ett mejl Ska det vara ett slackmeddelande?
Ska det vara någon mini-app? Vad vill vi ha? Och sen att ingenjörsavdelningarna blir snabba på, nu har affären här någonting som faktiskt hjälper dem framåt. Låt oss snabbt se till att det här produktionssätts så att det är fullt ut säkert, att det funkar varje gång och inte bara 95% av fallen.
Jag tycker det var ett otroligt bra exempel.
Sen ska man ju ändå komma ihåg jag tror att en åt en kan upplevas skräckinjagande ärligt talat. Hoppar inte hur det kommer ifrån. Det är små programmatiska klossar, det är ändå visuellt men det är... Vad är ett API egentligen? Det
ska du inte ljuga. Det är ju en hurdle att komma igenom. Samtidigt ska jag ge lite hopp För det jag gjorde var för att kunna bygga de här N8N-grunderna För jag bygger inte i N8N.
Vilket kan vara intressant att veta. Utan vad jag gjorde var att jag... Bad Claude Code, eller Claude Desktop ska jag säga, alltså vanliga Claude-interfacet. Här gör en deep research på N8N. Lär dig exakt hur du ska bygga saker. Jag kommer vilja jobba mot Google Gemini som AI. Här har vi lite grann, vi har den här typen av databas Jag vet inte riktigt hur det funkar men det är det vi har.
Här vill jag ha slutprodukten i Slack, och gör nu en deep research i syfte att göra en agent som ska kunna bygga N8N-flöden. Så jag jobbar i ett Claude-projekt där jag skriver av all affärslogik. Och sen skickar den ut sig en fil som jag importerar i N8N Testar och köra. Det blir bra men det här behöver bli annorlunda.
Jag pratar bara med min Claude och importerar och exporterar filer från Claude så jag är ju inte den som drar mellan boxar och konfigurerar webbhuckar och sådana bitar. Och det har varit min hack för otroligt mycket som jag gör när jag kodar ClaudeCode. Jag är fortfarande i ClaudeDesktop som är den som gör promptsen till ClaudeCode.
Alltså jag ber en AI styra en annan AI. Och
det är det de är fantastiska på. Det ska man ju alltid komma ihåg. Det är nog det bästa tips som jag fick med mig tidigt. AI är ju expert på sig själv också. Man kan alltid ställa frågor. Hur ska man jobba? Som du säger, om du gör rätt research så kan du gå roligt bra och hjälpa.
Och ditt exempel får jag ju säga det är ju nästan någon form av best case det är ju ett otroligt bra flöde egentligen som du säger att du kommer kanske med med en affärskärna, vad är det du vill resultera i och vad ska du ge för outputs
sen
om vi vill, vilket vi vill i det här fallet det här är ju någonting vi ser inte bara ska leva lite utanför och skicka en slackping utan vi vill ju bygga in det här i vår applikation, då måste vi ta hem det här och sen så lägger vi på säkerhetspermission, vi kollar vem är det användare som använder det här vilka data ska de ha tillgång till i databaserna bygga upp promptflöden men vi har ju en blueprint du har gett oss en fantastisk blueprint genom detta Jag
har en del diskussioner nu med Grail-hatten på där jag träffar större bolag än Huawei där jag tycker vissa av dem har tagit ganska bra beslut.
De säger att, för de har ju ofta väldigt stora security... Processer för att vätta nya leverantörer de har sagt att det här är så pass viktigt att vi vill skapa fast tracks för piloter och säga att all den här security vettingen det kommer i motsvarande steg där du får en åt en flödet av mig alltså vi tar mer ansvar för när vi produktionssätter det här vi måste kunna pilota mycket snabbare och sen vara lite smart i då exempelvis, vi vill i en pilot så vill vi inte exponera databas data kanske, utan då får det vara saker som lever väldigt non-invasive vi har inte så jättemycket API vi kanske har läsrättigheter men inte skrivrättigheter så man liksom försöker hantera Riskexponeringen i en pilotfas men så länge man gör det vara väldigt såhär vi vill från global IT-sidan vara just den här när ni har någonting som ni vill skruva in, då vill vi tillgängliggöra resurser så att det ska gå snabbt sen att industrialisera vad ni nu har pilotat fram så liksom man kan ju vara lite smart också i hur designar vi policies för att kunna experimentera i bolag och i den enklaste formen så är det ju att tillåta våra ingenjörer att få cloud code, men i den mer avancerade nivån så kan det ju vara den här typen diskussioner.
Verkligen, men igen jag tycker man ska verkligen uppmana till det, man ska låta för det finns ofta i alla bolag finns ju de som är mer framåtlutade och tycker det är mer spännande gör det här på kvällarna hemma ändå och så vidare så det gäller ju att se till att de individerna har rätt förutsättningar att lyckas Sen är det ju igen otroligt viktigt att man gör det med något slags säkerhetstänken då.
Det finns ju ganska roliga exempel nu med OpenClaw som paralleller där kanske inte alltid alla säkerhetsinställningar är inställt rätt. Nu går det lite haywire. Man ska ju ändå ha det i form av professionellt företag och vi måste fokusera ändå på security men vi måste möjliggöra att se till att förutsättningarna finns för affär, för IT att faktiskt testa sig fram och itellera.
Ja och lite som medskick från mig också så otroligt mycket. Av det faktiska affärsvärdet bygger inte på att vi exponerar er känsligaste data. Så vi jobbar mycket exempelvis med go-to-market-avdelningar, sälj- och marknad och sådana grejer. Och där vi landar ganska ofta i att, vet du vad, vi behöver noll av er data.
Er data är redan publik. Jag gör en deep research, för på er hemsida så har ni redan alla produktspeser alla USP-er. Jag behöver inte någon servertillgång överhuvudtaget. Vi bygger där helt på publikdata. Och uppgraderingen blir ändå 80-90 procent av affärsvärdet med, då behöver vi inte exponera någonting.
Vi bygger det här vid sidan. Så det finns ju en förkärlek ... Att tänka för invasivt upplever jag. Att du ska direkt in i databaser och vi ska ha våra hemliga sprängskisser på våra senaste produkter. Alltså det är ju inte den datan ofta som du behöver. I vissa just case kanske du behöver det. Det kanske är svårt att lösa hur doktoradministrationen ska minskas utan att ta ställning till patientdata.
Ja, det finns de applikationerna där vi verkligen måste tänka till. Och där är ju EU-lagstiftningen också designad så att här har du en viss typ av klass av data har du mycket högre krav på. Men för bolag som de är mest, det är ju liksom inte... Och det tycker jag är roligt överlag. Eftersom vi har jobbat med strategier så många år, bolag upplever ju att deras strategier är hemliga.
Och vi som då har sett varenda strategi i varenda bransch och bara konstaterat att alla de här ser identiska ut. Så jag vet inte vad det är ni tycker är så hemligt. Liksom... Så tror jag man kan tänka också lite grann data att inte ta det så seriöst
nästan lite tillbaka till parallellen vad är det egentligen som är det unika och värdefulla det är ju samma igen, er kod är inte heller det som är värdefullt det är
super
exempel
det är inte så secret sauce som ni kanske tror det är
verkligen generellt och sen så har du andra dataklasser med persondata och vad det nu kan vara som man ska vara jätte varsam med självklart Fredrik det här var ett superintressant samtal, tack så jättemycket för att jag fick sno dig här i 90 minuter Tack
själv, jättekul
Nice Hur kändes det?
Det är väldigt kul på något sätt
That was Fredrik Schersten on ThinkRoom — where exceptional minds think out loud.