Inne i Georgias rapport om anvendt AI: Vibe-koding øker ettersom talenthull hindrer AI-fremgang

georgian Partnere, i samarbeid med NewtonX og et globalt konsortium med 11 partnere, har publisert sin AI, Anvendt referanserapport, som gir et robust øyeblikksbilde av hvordan AI transformerer B2B-programvare og bedrifter over hele verden. Denne utvidede andre bølgen bygger på en blind undersøkelse av 612 ledere– jevnt fordelt mellom FoU- og markedsledende aktører – på tvers av 10 land og 15 bransjer, som representerer selskaper med årlige inntekter fra 5 millioner dollar til over 200 millioner dollar.

Det som skiller denne rapporten fra andre er dens globale omfang og strategiske støtte. Konsortiets partnere inkluderer Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, Vector Institute og Tel Aviv-baserte Startup Nation Central og Grove Ventures, blant andre. Deres engasjement bidro til å utvide deltakelsen og sikre sektormangfoldige, internasjonale referansepunkter.

Rapporten er mer enn bare et mål på adopsjon, den fanger opp de strukturelle barrierene, nye bruksområder for AI som Vibe Coding, og den utviklende modenhetskurven for AI-integrasjon. Med funn basert på validerte innspill fra ledernivå, tilbyr rapporten selskaper et praktisk rammeverk for å måle hvor de står – og hva som holder dem tilbake.

AI blir et strategisk imperativ

Kunstig intelligens anses ikke lenger som valgfritt. Rapporten finner at 83 % av B2B- og bedrifter rangerer nå AI blant sine fem viktigste strategiske prioriteringer.Faktisk er tre av de fem mest valgte forretningsprioriteringene AI-relaterte, noe som viser hvor integrert det har blitt på tvers av bedriftsagendaer.

De viktigste motivasjonene for bruk av kunstig intelligens er fortsatt:

• Forbedring av intern produktivitet
• Å skape et konkurransefortrinn
• Forbedring av kostnadseffektivitet og inntektsvekst

Det som imidlertid har endret seg, er at konkurransedyktig differensiering nå har overtatt kostnadsbesparelser og inntekter som den nest viktigste motivatoren. Dette markerer et skifte i tankegang: AI er ikke bare et verktøy for automatisering – det er et våpen for markedslederskap.

Vibe-koding blir en del av mainstream-verdenen

En fremtredende innsikt fra rapporten er den raske økningen av Vibe-koding– et begrep som refererer til automatisert kodegenerering og feilsøking ved hjelp av AI-modeller. Vibe Coding har blitt #3 Bruksscenario for forskning og utvikling rapportert i produksjon, brukt av 37% av selskapene, mens en annen 40 % tester det aktivt.

Denne trenden handler ikke bare om å forbedre utviklernes produktivitet. Det er også et direkte svar på en utfordring i hele bransjen: mangelen på teknisk talent innen kunstig intelligens, som nå har blitt den Barriere nr. 1 for skalering av AI45 prosent av FoU-lederne oppga dette talentgapet som sin største bekymring – og overgår til og med de høye kostnadene ved modellutvikling.

Vibe Coding bidrar til å fylle dette gapet ved å la mer effektive ingeniørteam akselerere leveringstider, feilsøke raskere og produsere renere, dokumentert kode med mindre overhead. Respondentene bemerket målbare reduksjoner i manuell innsats på tvers av QA, infrastruktur og distribusjonsarbeidsflyter.

Produktivitetsgevinster med AI – og deres begrensninger

Bruken av AI på tvers av utviklingsprosesser viser klare fordeler. Ifølge rapporten rapporterer 70 % av FoU-respondentene raskere utviklingshastighet, 63 % ser forbedret kodekvalitet og dokumentasjon, og over halvparten har økt distribusjonsfrekvens.

Imidlertid har ikke alle målinger blitt bedre. Områder som gjennomsnittlig tid for gjenoppretting, syklus tidog endre feilrate fortsatt svake punkter. Dette tyder på at selv om AI akselererer den fremre delen av utviklingen, forblir stabilitet og robusthet menneskeavhengig foreløpig.

Infrastrukturoppgraderinger driver AI-stakken

Disse gevinstene støttes av et dramatisk skifte i infrastrukturinvesteringer. AI-drevne team tar i bruk nye verktøy for å gå fra eksperimentering til produksjon:

• LLM-observasjonsplattformer har blitt integrert av 53 % av selskapene
• Verktøy for dataorkestrering som Dagster og Airflow brukes nå av 51 %
• Vektordatabaser, cron jobberog slitesterke arbeidsflytmotorer blir distribuert for å støtte skala og pålitelighet

I mellomtiden bruker selskaper mer data enn noensinne for å drive modellene sine. Bruken av eide data steg med 12 prosentpoeng til 94 %, mens offentlige data bruken økte til 80 %. Syntetiske og mørke data – en gang marginale kilder – brukes nå av henholdsvis over halvparten og en fjerdedel av selskapene.

LLM-adopsjon diversifiserer

OpenAI er fortsatt den ledende leverandøren av store språkmodeller, med 85 % av respondentene som bruker modellene deres i produksjon. Landskapet utvikler seg imidlertid raskt:

• Google Gemini så en økning på 17 poeng, nå brukt av 41 %
• Antropiske Claude steg til 31%
• Metas Llama 3-familie vinner fart med 28 % adopsjon
• Resonnementspesifikke modeller som OpenAIs o1-mini (35 %) og DeepSeek (18 %) også går i produksjon

Dette skiftet gjenspeiler en bevegelse mot flermodell AI-stabler, der organisasjoner matcher modeller med brukstilfeller i stedet for å stole på et enkelt leverandørøkosystem.

AI-modenhetsgevinster er ujevne

Georgianske segmentselskaper som bruker sin Kryp, gå, løp AI-modenhetsmodellSelv om flere organisasjoner går fra nybegynner- til mellomnivå, er det fortsatt vanskelig å nå det øverste nivået av modenhet:

• «Gående» falt til 40 %, ned fra 49 %
• «Joggere» steg til 31 %, noe som indikerer økende momentum
• «Løpere» forblir stagnerende på 11 %, noe som tyder på et tak i skalerbarhet

Selskapene som når «Runner»-stadiet er ofte de som kobler AI-prosjekter direkte til inntekter eller kostnadsresultater – en evne som fortsatt er underutviklet i store deler av bransjen.

Avkastning forblir unnvikende

En av de mest vedvarende utfordringene som er identifisert i rapporten er mangel på tydelig ROI-målingMer enn halvparten av FoU-teamene innrømmer at de ikke kobler AI-prosjekter til noen konkrete KPI-er. Bare 25 % kobler AI-initiativer direkte til nye inntekter, og bare 24 % rapporterer en positiv innvirkning på kostnadene for kundeanskaffelse.

Likevel vedvarer optimismen. Over 50 % av respondentene sier at AI har forbedret kundetilfredsheten og den langsiktige verdien. Men den generelle oppfatningen er at den økonomiske begrunnelsen for AI fortsatt er uklar, spesielt på mellomnivå.

Kostnadsstyringen forbedres

Selv om talent fortsatt er den største hindringen, blir kostnadene sakte men sikkert mer håndterbare. Rapporten viser:

• Et 9-poengs skifte mot stabile eller reduserte datalagringskostnader
• Synkende kostnader for programvarevedlikehold, arbeidskraft og drift
• Mindre avhengighet av kostnadsbesparende tiltak som prosjektbegrensninger

I tillegg er 68 % av bedriftene nå avhengige av tredjeparts AI-løsninger for å håndtere kostnader og kompleksitet, spesielt ettersom AI blir integrert i GTM-programvare og interne plattformer.

Et blikk fremover

Implikasjonene av disse referansedataene strekker seg langt utover dashbord og styrerom. Etter hvert som AI blir sentralt i hvordan programvare bygges, distribueres og vedlikeholdes, går bransjen inn i en ny fase – en fase der produktivitet ikke lenger bare handler om mennesker, men om hvor intelligent team kan forbedre seg med maskinpartnere.

Vibe Coding representerer et vendepunktDet er ikke bare et produktivitetsverktøy; det er i ferd med å bli et grunnleggende lag i moderne programvareutvikling. For selskaper som står overfor vedvarende talentmangel, tilbyr det en måte å frigjøre gjennomstrømning, redusere time-to-market og forbedre kodekvaliteten uten å skalere antallet ansatte i samme tempo. Og for de som er lenger på modenhetskurven, skaper det ryggraden for AI-native ingeniørarbeidsflyter – de som kan skaleres med observerbarhet, pålitelighet og målbar forretningspåvirkning.

Det overordnede budskapet er tydelig: selskapene som lykkes vil ikke bare bruke AI – de vil operasjonalisere den, bygge den inn og utvikle seg med den. I denne nye æraen handler ikke automatisering om å erstatte utviklere. Det handler om å forsterke dem.

De som behandler Vibe Coding og den støttende infrastrukturen som strategiske investeringer – ikke eksperimenter – vil definere den neste bølgen av bedriftsinnovasjon.