Inde i Georgias rapport om anvendt AI: Vibe Coding stiger, da talentmangler hæmmer AI-fremskridt

georgisk Partnere, i samarbejde med NewtonX og et globalt konsortium med 11 partnere, har offentliggjort sin AI, Anvendt Benchmark-rapport, der giver et robust øjebliksbillede af, hvordan AI transformerer B2B-software og virksomhedsvirksomheder verden over. Denne udvidede anden bølge trækker på en blind undersøgelse af 612 ledere—ligeligt fordelt mellem R&D og markedsledende aktører — på tværs af 10 lande og 15 brancher, der repræsenterer virksomheder med en årlig omsætning fra 5 millioner dollars til over 200 millioner dollars.

Det, der adskiller denne rapport, er dens globale omfang og strategiske opbakning. Konsortiets partnere omfatter Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, Vector Institute og Tel Aviv-baserede Startup Nation Central og Grove Ventures, blandt andre. Deres engagement bidrog til at udvide deltagelsen og sikre sektorforskellige, internationale benchmarks.

Rapporten er mere end blot et mål for implementering, men den indfanger også de strukturelle barrierer, nye AI-anvendelsesscenarier som Vibe Coding og den udviklende modenhedskurve for AI-integration. Med resultater baseret på valideret input fra ledelsen tilbyder rapporten virksomheder en praktisk ramme til at måle, hvor de står – og hvad der holder dem tilbage.

AI bliver et strategisk imperativ

Kunstig intelligens betragtes ikke længere som valgfri. Rapporten konkluderer, at 83 % af B2B- og enterprisevirksomheder rangerer nu AI blandt deres fem vigtigste strategiske prioriteterFaktisk er tre af de fem mest valgte forretningsprioriteter AI-relaterede, hvilket viser, hvor integreret det er blevet på tværs af virksomheders dagsordener.

De primære motivationer for at anvende AI er fortsat:

• Forbedring af intern produktivitet
• At skabe en konkurrencefordel
• Forbedring af omkostningseffektivitet og omsætningsvækst

Det, der imidlertid har ændret sig, er, at konkurrencemæssig differentiering nu har overhalet omkostningsbesparelser og omsætning som den næstvigtigste motivationsfaktor. Dette markerer et skift i tankegang: AI er ikke bare et værktøj til automatisering – det er et våben til markedslederskab.

Vibe Coding bliver mainstream

En fremtrædende indsigt i rapporten er den hurtige stigning i Vibe kodning—et udtryk, der henviser til automatiseret kodegenerering og fejlfinding ved hjælp af AI-modeller. Vibe Coding er blevet #3 Anvendelsesscenarie for forskning og udvikling rapporteret i produktion, brugt af 37% af virksomhederne, mens en anden 40% afprøver det aktivt.

Denne tendens handler ikke blot om at forbedre udviklernes produktivitet. Det er også et direkte svar på en udfordring i hele branchen: manglen på teknisk talent inden for kunstig intelligens, som nu er blevet til Barriere nr. 1 for skalering af AI45 procent af lederne inden for forskning og udvikling nævnte dette talentgab som deres største bekymring – hvilket endda overgik de høje omkostninger ved modeludvikling.

Vibe Coding hjælper med at udfylde dette hul ved at give mere effektive ingeniørteams mulighed for at fremskynde leveringstider, foretage hurtigere fejlfinding og producere renere, dokumenteret kode med mindre overhead. Respondenterne bemærkede målbare reduktioner i den manuelle indsats på tværs af QA, infrastruktur og implementeringsworkflows.

Produktivitetsgevinster med AI – og deres begrænsninger

Brugen af ​​AI på tværs af udviklingspipelines viser klare fordele. Ifølge rapporten rapporterer 70 % af R&D-respondenterne hurtigere udviklingshastighed, 63 % ser forbedret kodekvalitet og dokumentation, og over halvdelen har øget implementeringsfrekvensen.

Det er dog ikke alle målinger, der er blevet forbedret. Områder som f.eks. gennemsnitlig tid til genopretning, cyklustidog ændring af fejlrate fortsat svage punkter. Dette tyder på, at selvom AI accelererer den forreste del af udviklingen, forbliver stabilitet og modstandsdygtighed menneskeafhængige for nu.

Infrastrukturopgraderinger styrker AI-stakken

Disse fremskridt understøttes af et dramatisk skift i infrastrukturinvesteringer. AI-drevne teams anvender nye værktøjer til at gå fra eksperimentering til produktion:

• LLM observerbarhedsplatforme er blevet integreret af 53% af virksomhederne
• Dataorkestreringsværktøjer såsom Dagster og Airflow bruges nu af 51%
• Vektor databaser, cron jobog holdbare arbejdsgangsmotorer implementeres for at understøtte skalering og pålidelighed

I mellemtiden bruger virksomheder flere data end nogensinde før til at understøtte deres modeller. Brugen af ejede data steg med 12 procentpoint til 94%, mens offentlige data Brugen steg til 80 %. Syntetiske og mørke data – engang marginale kilder – bruges nu af henholdsvis over halvdelen og en fjerdedel af virksomhederne.

LLM-adoption diversificerer

OpenAI er fortsat den førende leverandør af store sprogmodeller, hvor 85 % af respondenterne bruger deres modeller i produktion. Landskabet udvikler sig dog hurtigt:

• Google Gemini oplevede en stigning på 17 point, nu brugt af 41%
• Antropiske Claude steg til 31 %
• Metas Llama 3-familie vinder frem med 28% adoption
• Ræsonnementspecifikke modeller ligesom OpenAI's o1-mini (35%) og DeepSeek (18%) også går i produktion

Dette skift afspejler en bevægelse mod multi-model AI-stakke, hvor organisationer matcher modeller med use cases i stedet for at være afhængige af et enkelt leverandørøkosystem.

AI-modenhedsgevinster er ujævne

Georgiske segmentvirksomheder bruger dens Crawl, Walk, Run AI-modenhedsmodelMens flere organisationer bevæger sig fra begynder- til mellemniveau, er det stadig uopnåeligt at nå det øverste niveau af modenhed:

• "Gående" faldt til 40%, ned fra 49%
• "Joggere" steg til 31%, hvilket indikerer en voksende momentum
• "Løbere" forbliver stagnerende på 11%, hvilket antyder et loft i skalerbarhed

De virksomheder, der når "Runner"-stadiet, er typisk dem, der forbinder AI-projekter direkte med omsætning eller omkostningsresultater – en evne, der stadig er underudviklet i store dele af branchen.

ROI forbliver uopnåeligt

En af de mest vedvarende udfordringer, der er identificeret i rapporten, er mangel på klar ROI-målingMere end halvdelen af ​​R&D-teams indrømmer, at de ikke forbinder AI-projekter med konkrete KPI'er. Kun 25 % forbinder AI-initiativer direkte med ny omsætning, og kun 24 % rapporterer en positiv indvirkning på omkostningerne ved kundeerhvervelse.

Optimismen fortsætter dog. Over 50 % af respondenterne siger, at AI har forbedret kundetilfredsheden og den langsigtede værdi. Men den overordnede opfattelse er, at den økonomiske begrundelse for AI forbliver uklar, især på mellemlangt modenhedsniveau.

Omkostningsstyringen forbedres

Selvom talent fortsat er den største hindring, bliver omkostningerne langsomt mere håndterbare. Rapporten viser:

• Et skift på 9 procentpoint mod stabile eller reducerede datalagringsomkostninger
• Faldende omkostninger til softwarevedligeholdelse, arbejdskraft og drift
• Mindre afhængighed af omkostningsbesparende foranstaltninger som projektrestriktioner

Derudover er 68 % af virksomhederne nu afhængige af tredjeparts AI-løsninger til at styre omkostninger og kompleksitet, især i takt med at AI bliver integreret i GTM-software og interne platforme.

Et blik foran

Implikationerne af disse benchmarkdata rækker langt ud over dashboards og bestyrelseslokaler. Efterhånden som AI bliver central for, hvordan software bygges, implementeres og vedligeholdes, går branchen ind i en ny fase – en fase, hvor produktivitet ikke længere kun handler om mennesker, men om hvor intelligent teams kan forbedre sig selv med maskinpartnere.

Vibe Coding repræsenterer et vendepunktDet er ikke bare et produktivitetsværktøj; det er ved at blive et grundlæggende lag i moderne softwareudvikling. For virksomheder, der står over for vedvarende mangel på talent, tilbyder det en måde at frigøre gennemløbshastighed, reducere time-to-market og forbedre kodekvaliteten uden at skalere antallet af medarbejdere i samme tempo. Og for dem, der er længere henne på modenhedskurven, skaber det rygraden for AI-native engineering-workflows – dem, der kan skaleres med observerbarhed, pålidelighed og målbar forretningsmæssig effekt.

Det overordnede budskab er klart: De virksomheder, der får succes, vil ikke bare bruge AI – de vil operationalisere det, integrere det og udvikle sig med det. I denne nye æra handler automatisering ikke om at erstatte udviklere. Det handler om at forstærke dem.

De, der behandler Vibe Coding og dens understøttende infrastruktur som strategiske investeringer – ikke eksperimenter – vil definere den næste bølge af virksomhedsinnovation.