Fleksibel automatisering vs. agentisk augmentation i kodning

Agentisk automatisering (mere almindeligt kendt som 'vibe coding') har helt sikkert oplevet en stigende popularitet, ud over blot udviklerområdet, med Collins Dictionary kalder det årets ord og endog Microsofts administrerende direktør bemærker, at op til 30% af virksomhedens kode er AI-genereret. Denne tilgang til kodning driver uden tvivl produktiviteten, men som med enhver transformerende teknologi er det afgørende at forstå, hvor og hvordan man anvender den mest effektivt, for at maksimere dens fordele.

Udviklere står regelmæssigt over for udfordringer som scope creep, afbrydelse af kodningssessioner og forbrug af begrænset tid, så jagten på effektivitetsgevinster gennem AI er forståelig. Men udviklere skal også overveje den "menneskelige del af løkken"-filosofi, der tilbydes af fleksibel automatisering. I stedet for at trække på automatisering i hver eneste proces fokuserer den på kedelige opgaver, hvilket cementerer udviklerne som beslutningstagere på hvert punkt i processen. Denne tilgang understøtter kompetenceudvikling, samtidig med at den sikrer arkitektonisk konsistens på tværs af projekter. 

Fremkomsten af ​​agentautomatisering

Vibe-kodning findes måske overalt, men det er stadig en relativt ny tilgang, der først blev opfundet i starten af ​​2025. Det er processen med at bruge generativ AI til at producere softwarekode baseret udelukkende på samtaleprompter, typisk med ringe eller ingen manuel indgriben.

Det er blevet bredt rost for at sænke adgangsbarrieren for ikke-ingeniører, når de skal teste ideer og generere fungerende koncepter. For eksempel kan administrerende direktører og topledere nu demonstrere deres ønskede ændringer gennem vibrationskodede prototyper og dermed undgå lange samtaler med udviklere, hvor de forklarer abstrakte ideer.

Men at gå ud over denne idéfase kræver forståelse af AI's nuværende muligheder. AI arbejder inden for visse begrænsninger, når den håndterer store kontekstvinduer, hvilket påvirker detaljeringsniveauet i kodegenerering til store professionelle projekter. Mens udviklere kan instruere den yderligere til at foretage ændringer, hvis der opdages fejl, duplikerer AI-genereret kode nogle gange funktionalitet, hvilket kan skabe vedligeholdelsesproblemer. Dette bliver især relevant, når man arbejder med indlejrede systemer, der ofte er begrænset af hardwarebegrænsninger og kun kræver den mest præcise kode for at fungere effektivt.

Den udbredte anvendelse af AI i kodning rejser også vigtige spørgsmål om færdighedsudvikling. 42% af udviklere bruger AI siger i deres processer, at mindst halvdelen af ​​deres kodebase er AI-genereret. Efterhånden som agentisk automatisering bliver mere udbredt, er det værd at overveje, hvordan juniorudviklere opbygger grundlæggende færdigheder. Det er et overgangsritual for dem at sætte sig ind i de rutinemæssige kodningsopgaver, der skærper deres færdigheder og giver dem mulighed for hurtigt at opbygge kodningserfaring. At finde den rette balance, hvor AI håndterer passende opgaver, samtidig med at mulighederne for praktisk læring bevares, vil være afgørende for at udvikle den næste generation af udviklere.

Udviklernes holdning afspejler også denne tilpasningsperiode. I 2024 havde 70 % af udviklerne en positiv holdning til AI, men i år faldt det til 60 %, hvor 46 % udtrykte bekymring over nøjagtigheden af ​​AI-kode.Alligevel er størstedelen af ​​udviklerne (70%) ser det ikke som en trussel mod deres position, og 59% af erfarne udviklere i en anden undersøgelse sagde, at AI-værktøjer hjælper dem med at levere kode hurtigere. Disse tal tyder på, at udviklere aktivt finder ud af, hvordan de kan integrere AI effektivt, i stedet for at afvise det blankt. Teknologien ændrer sig hurtigt, og med den ændrer bedste praksis for implementering sig også.

Så i stedet for denne "alt-eller-intet"-tilgang er det værd at overveje en anden filosofi, der har en mere afmålt tilgang til brugen af ​​AI, hvor udviklerne holdes i førersædet.

Hvad er fleksibel automatisering?

Hvor agentisk automatisering integrerer AI på tværs af udviklingsprocessen, har fleksibel automatisering et strategisk perspektiv. Den anbefaler målrettet integration af AI i kodningsprocessen og foreslår udskiftning af én administrativ opgave ad gangen. På denne måde bevarer udvikleren altid kontrol og overblik over produktet uden overdreven forstyrrelse. Den målretter selektivt de mere gentagne administrative opgaver, såsom kodedokumentation, oprettelse af enhedstests og eventuel gentagen kodning.

Afgørende er det, at det anerkender AI's nuværende muligheder inden for kodning – selvom det endnu ikke kan skabe en komplet softwarestak, kan det give øjeblikkelige fordele på nogle specifikke områder. Så i stedet for at udviklere bliver frustrerede, når de anvender AI på de forkerte opgaver, fokuseres brugen af ​​det på områder, hvor det udmærker sig. Med tiden kan udviklere gøre sig bekendt med det og implementere det i et langsommere tempo, hvilket gør dets værdi i løsningen af ​​administrative opgaver tydelig. Derefter kan udviklere vende tilbage til de mere komplekse, centrale årsager til, at de startede i branchen, såsom blot at skrive god, kompleks software og løse udfordrende problemer – alt imens de har tillid til, at AI'en arbejder sammen med dem.

Det er vigtigt, at det også giver plads til en rimelig mængde af disse rutineopgaver, så juniorudviklere kan lære af praktisk erfaring, hvilket giver dem mulighed for at opbygge grundlæggende viden med den dybe læring, der kommer fra traditionel trial and error. I stedet for at blive betragtet som noget, der kan begrænse læringsmulighederne, er AI indlejret som et værktøj – et værktøj, som udviklerne har fuld kontrol over.

Fordelene rækker ud over individuelle udviklere til hele udviklingsteams. Ved at automatisere de gentagne elementer i kodningen kan teams opretholde ensartethed i deres dokumentation og testpraksis, samtidig med at de frigør seniorudviklere til at mentorere junior teammedlemmer og fokusere på arkitektoniske beslutninger. Dette skaber en sundere udviklingskultur, hvor AI forstærker menneskelig ekspertise i stedet for at forsøge at erstatte den.

Balancering af automatiseringens balancegang i kodning

Det er værd at gentage, at AI er den største enkeltstående ændring inden for kodning i årtier, og den har utvivlsomt potentiale til at forandre den måde, vi koder på, til det bedre, men vi er nødt til at finde den rette balance. Dette er en proces, der skal iværksættes strategisk, efterhånden som både branchen og udviklere vænner sig til denne nye arbejdsmetode, hvilket sikrer, at vi bygger på et stærkt fundament, samtidig med at vi omfavner innovation. Nøglen er at finde det optimale punkt, hvor automatisering forbedrer produktiviteten uden at gå på kompromis med den dybdegående forståelse, der gør dygtige udviklere til gode.

Når det er sagt, betyder det ikke, at vi skal se fleksibel automatisering og vibe-kodning som konkurrerende filosofier, men som værktøjer, der er egnet til to helt forskellige faser af softwarens livscyklus. Fremadrettet vil vibe-kodning være afgørende for den indledende idégenerering, såvel som ikke-teknisk kommunikation mellem udviklere og deres bredere organisationer. Og når vi derefter bevæger os ind i produktionsprocessen, skal fleksibel automatisering komme i forgrunden og sikre, at AI forbliver en hjælp snarere end en hindring. Så det er ikke bare den ene mod den anden – for at få succes har vi brug for begge dele.