Seniorudviklere bruger mere tid på at rette AI-kode end på at skrive selv – Men det er faktisk OK

Det vigtigste først

Vibe coding har på rekordtid ændret hverdagen for seniorudviklere i tech-branchen. Hvor det tidligere var de erfarne udvikleres opgave at skrive og designe kode fra bunden, bruger mange nu størstedelen af deres tid på at gennemgå, rette og kvalitetssikre kode, der er genereret af AI-værktøjer. Selvom det kan føles som at være “AI-babysitter”, er der bred enighed om, at gevinsterne i form af hurtigere prototyper og flere idéer opvejer de ekstra timer med fejlretning.

Men hvad betyder det egentlig for udviklerrollen, og hvordan kan virksomheder bruge AI til at styrke innovationen uden at gå på kompromis med kvaliteten? Vi dykker ned i fænomenet vibe coding og ser på både muligheder og faldgruber for SMV’er og IT-ledere.

Hvad er vibe coding?

Vibe coding dækker over en arbejdsform, hvor udviklere bruger AI-værktøjer til at generere kodeforslag i et hurtigt og kreativt flow. I stedet for at skrive hver linje selv, lader man AI’en komme med bud på løsninger, som man så kan tilpasse og rette til. Det gør det muligt at eksperimentere og bygge prototyper langt hurtigere end før.

Udviklere vælger ofte vibe coding for at spare tid, få flere idéer på bordet og hurtigt kunne vise nye features frem. Arbejdsgangen handler typisk om at beskrive et problem for AI’en, modtage kodeforslag, teste dem, rette fejl og gentage processen. Det er ikke længere nødvendigt at kende alle detaljer på forhånd – AI’en kan hjælpe med at udfylde hullerne.

Seniorudviklerens nye rolle som AI-babysitter

Med vibe coding er seniorudviklerens rolle rykket fra at være hovedforfatter til at blive redaktør og kvalitetskontrollant. Mange oplever, at de bruger mere tid på at gennemgå og rette AI-genereret kode end på at skrive selv. Det kan føles som at babysitte en stædig teenager: AI’en løser nogle opgaver, men laver også fejl, hallucinerer pakker og kan overse vigtige sammenhænge i systemet.

Der er opstået nye jobtitler som “vibe code cleanup specialist”, hvor opgaven er at rydde op efter AI’en, rette fejl og sikre, at koden faktisk løser det rigtige problem. Udfordringerne spænder fra små bugs til alvorlige sikkerhedsrisici og manglende systemtænkning, hvor AI’en løser opgaver isoleret uden at forstå helheden.

Fordele og ulemper ved vibe coding

Fordelene ved vibe coding er til at få øje på: Udviklere kan hurtigere bygge prototyper, få flere idéer og arbejde mere effektivt – især for de erfarne, der ved, hvad de leder efter. Det giver plads til innovation og gør det lettere at afprøve nye koncepter uden at bruge uger på forarbejde.

Men der er også ulemper. Mange oplever, at de bruger mere tid på at rette fejl og sikre kvaliteten, og at der opstår flere sikkerhedsproblemer, fordi AI’en ikke altid følger best practice. For juniorudviklere kan det betyde mindre læring, fordi AI’en tager sig af de opgaver, man tidligere lærte mest af. I praksis betyder det, at seniorerne får mere ansvar for at holde styr på både kode og kollegaer.

Sikkerhed og kvalitet – nødvendigheden af menneskelig kontrol

AI-genereret kode kræver grundig gennemgang, hvis man vil undgå dyre fejl og sikkerhedsbrister. Særligt for startups og mindre virksomheder kan det være fristende at springe over, hvor gærdet er lavest, men det kan hurtigt give bagslag. Uden menneskelig kontrol risikerer man at bygge produkter på usikker grund.

Derfor anbefaler vi altid at indføre peer review, adgangskontrol og automatiske sikkerhedsscanninger. Det er vigtigt at have klare processer for, hvordan AI-genereret kode bliver valideret, og hvem der har ansvaret for at godkende ændringer. Det er ikke nok at stole på, at AI’en har styr på det hele – erfaring viser, at det sjældent er tilfældet.

Fremtiden for vibe coding og AI i udvikling

Seniorudviklere ser AI som en accelerator, der kan løfte produktiviteten, men ikke som en erstatning for erfaring og systemforståelse. Nye arbejdsrutiner er allerede opstået, hvor ekstra tid til fejlretning – den såkaldte “innovation tax” – er blevet en fast del af jobbet. Det er prisen for at kunne arbejde hurtigere og mere kreativt.

Med de rette kompetencer og værktøjer kan AI bruges endnu mere effektivt. Det kræver dog, at man investerer i både uddannelse og processer, så man kan udnytte AI’ens styrker uden at miste overblikket. Fremtiden byder på flere AI-assisterede arbejdsformer, men også større krav til ledelse og kvalitetssikring.

Snillds erfaringer og rådgivning

Hos Snilld oplever vi, at AI allerede kan løse langt flere opgaver end de fleste tror – især når det gælder opgaver, der kan løses med tastatur og adgang til de rette værktøjer. Men vi ser også, at det kræver erfaring og de rigtige processer at få det fulde udbytte. Vi har hjulpet virksomheder med at balancere AI og menneskelig kvalitetssikring, så de kan innovere hurtigt uden at gå på kompromis med sikkerheden.

Et konkret eksempel er en mindre SaaS-virksomhed, der brugte AI til at bygge nye features, men oplevede voksende teknisk gæld og sikkerhedsproblemer. Med vores rådgivning fik de indført faste review-processer og automatiske tests, så AI’en kunne bruges som accelerator uden at skabe flere problemer end løsninger. Vores anbefaling til SMV’er og IT-ledere er at se AI som en mulighed – men kun hvis man tør tage ansvar for kvaliteten og investerer i de rette kompetencer.

Hvad betyder det for software og app udviklere?

AI og vibe coding har forandret udviklerrollen, men det kræver stadig menneskelig indsigt og ansvar at skabe holdbare løsninger. For SMV’er og IT-ledere er det en chance for at styrke innovationen og arbejde hurtigere – hvis man tør tage ansvaret for kvaliteten og investere i de rette processer. Vores klare opfordring er at se AI som en mulighed, ikke en erstatning. Har du brug for sparring om AI og udvikling, står vi hos Snilld altid klar til at hjælpe dig videre.

Kilder:

• https://techcrunch.com/2025/09/14/vibe-coding-has-turned-senior-devs-into-ai-babysitters-but-they-say-its-worth-it/
• https://finance.yahoo.com/news/vibe-coding-turned-senior-devs-190000963.html

Målgruppens mening om artiklen

Anders Madsen, CTO i mellemstor SaaS-virksomhed:
Jeg giver artiklen 85. Den rammer meget godt de udfordringer og muligheder, vi oplever med AI i udvikling. Jeg synes især afsnittet om seniorudviklerens nye rolle er spot on. Dog kunne jeg godt have ønsket flere konkrete eksempler og lidt mere om, hvordan man praktisk implementerer de anbefalede processer.

Camilla Jensen, IT-leder i SMV:
Jeg giver den 90. Artiklen er let at forstå og rammer plet i forhold til de overvejelser, vi har om AI og kvalitetssikring. Jeg kan især bruge de råd om review-processer og automatiske tests. Det er relevant og praksisnært for min hverdag.

Jonas Friis, Seniorudvikler:
Jeg giver den 80. Jeg kan genkende meget af det beskrevne, især det med at være “AI-babysitter”. Det er dog lidt for overfladisk på nogle punkter, og jeg savner mere teknisk dybde og konkrete eksempler på, hvor det går galt med AI-kode.

Sarah Holm, Juniorudvikler:
Jeg giver den 75. Den er lidt fokuseret på seniorudviklernes perspektiv, og jeg savner noget om, hvordan juniorer kan lære og udvikle sig i en AI-drevet hverdag. Men den forklarer godt, hvorfor kvalitetssikring er vigtigt.

Michael Sørensen, CEO i tech-startup:
Jeg giver den 88. Artiklen er meget relevant for os, fordi vi bruger AI i udviklingen. Jeg kan især bruge de konkrete anbefalinger om processer og sikkerhed. God balance mellem muligheder og risici.

Gennemsnitlig karakter: 84

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af FLUX.1.1 Pro fra Black Forest Labs.