Ifølge en artikkel nylig publisert på nettstedet PYMNTS, benytter flere små og mellomstore bedrifter seg nå av kunstig intelligens (KI) for å utvikle programvare på langt rimeligere og mer effektive måter enn tidligere. KI-baserte kodeassistenter gjør det mulig å realisere teknologiske ambisjoner som tidligere krevde store team og millionbudsjetter.
Slike verktøy, som GitHub Copilot, Amazon Q Developer og Cursor, er basert på store språkmodeller og kan generere kode, rette feil og hjelpe til med automatisering. Dette åpner nye muligheter for små aktører som ønsker å lansere digitale produkter raskt – uten å ansette hele utviklingsteam.
Raskere og billigere utvikling
– Spillet er endret, spesielt for mindre bedrifter, sier Lei Gao, teknologidirektør i SleekFlow, til PYMNTS.
– Med KI-verktøy trenger de ikke lenger et helt ingeniørteam. De kan spare både tid og penger, samtidig som de eksperimenterer med nye ideer og automatiserer prosesser.
Mike Stone, medgründer i utviklingsselskapet The Gnar Company, beskriver hvordan arbeidsflyten har endret seg dramatisk. Tidligere var oppskriften å ansette fem juniorutviklere og to seniorer for å veilede dem – og så vente seks til tolv måneder på at teamet ble effektivt. Nå handler det heller om å ansette to erfarne utviklere, gi dem gode KI-verktøy og la dem levere produktklar kode fra første dag.
Nesten alle småbedrifter bruker KI
En fersk undersøkelse fra det amerikanske handelskammeret viser at hele 98 prosent av småbedrifter allerede bruker minst ett KI-basert verktøy. Mange av dem ser på dette som en måte å konkurrere med større aktører på – uten å måtte matche dem i bemanning eller ressurser.
Tall fra PYMNTS Intelligence viser også at 82 prosent av økonomisjefer i større selskaper allerede benytter eller vurderer å ta i bruk KI i sine regnskapsprosesser.
Fra kode til samtale: Vibe coding
Et av de mest spennende områdene nå er såkalt vibe coding – en måte å kode på som minner mer om å snakke med en kollega enn å skrive teknisk syntaks. Brukeren beskriver hva man ønsker at programvaren skal gjøre, og KI oversetter det til fungerende kode. Dette gjør det lettere å fokusere på idé og funksjon fremfor tekniske detaljer.
– KI lar oss automatisere kjedelige oppgaver og generere kodeforslag raskt. Det gjør at vi kan bevege oss fort, uten å gå på kompromiss med kvalitet, sier Lei Gao i SleekFlow.
Begrensninger: KI er ikke en erstatning for erfaring
Men utviklingen har også sine begrensninger. Ifølge Ilia Badeev i Trevolution Group er det krevende å lage robuste, skalerbare løsninger uten teknisk bakgrunn eller erfaring fra større systemutvikling.
Daniel Gorlovetsky i TLVTech understreker at AI-verktøy ikke erstatter solid ingeniørkunst, men senker terskelen: – Du kan lage en fungerende prototype uten å ansette et helt utviklingsteam. Det betyr mye for småbedrifter med begrensede budsjetter.
Han påpeker at KI-verktøy ofte kan få deg 80 prosent i mål, men manglende forståelse for arkitektur, sikkerhet og skalerbarhet kan bli kostbart senere. Den smarte veien er derfor å bruke KI til å teste og bygge, og så hente inn erfarne utviklere for å sikre kvaliteten.
Et ERP-system på ni måneder – med hjelp fra KI
Et selskap som har tatt dette til ytterpunktet er DualEntry, som har utviklet et fullverdig ERP-system – tilsvarende det globale NetSuite – med kun 11 ansatte og ni måneders arbeid. De brukte blant annet ChatGPT til å teste systemdesign, ta arkitekturbeslutninger og utforske spesialtilfeller, og KI-verktøy som Cursor til å skrive og forbedre kode.
– Hadde vi måttet ansette folk for all den kunnskapen vi får fra KI, måtte teamet vårt vært dobbelt så stort, sier Santiago Nestares i DualEntry. – For småbedrifter uten råd til en hel IT-avdeling er KI ikke bare nyttig – det er revolusjonerende.
