Innside Georgians AI Applied Report: Vibe Coding Riser som Talent Gaps Stall AI Progress

Georgian Partners, i samarbeid med NewtonX og en 11-partner global konsortium, har lansert sin AI, Applied Benchmark Report, som tilbyr et robust bilde av hvordan AI transformerer B2B-programvare og bedrifter verden over. Denne utvidede andre bølgen bygger på en blind undersøkelse av 612 ledere – fordelt jevnt mellom R&D og go-to-market ledere – i 10 land og 15 bransjer, som representerer selskaper med årlige omsetninger fra 5 millioner til over 200 millioner.

Hva som skiller denne rapporten fra andre, er dens globale omfang og strategiske bakgrunn. Konsortiumspartnere 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 involvering hjalp til å utvide deltakelsen og sikre sektor-diverse, internasjonale benchmark.

Mer enn bare et mål for adopsjon, fanger rapporten de strukturelle barrierene, nye AI-bruksområder som Vibe Coding, og den evoluerende modenhetskurven for AI-integrasjon. Med funn basert på validert, ledernivå-innsendt, tilbyr rapporten selskapene en praktisk ramme for å benchmark hvor de står – og hva som holder dem tilbake.

AI Blir en Strategisk Imperativ

Kunstig intelligens er ikke lenger valgfritt. Rapporten viser at 83% av B2B- og bedriftsselskaper nå rangerer AI blant sine topp 5 strategiske prioriteringer. Faktisk er tre av de fem mest valgte forretningsprioriteringene AI-relaterte, noe som viser hvor innebygget det har blitt i hele bedriftsagendaen.

De ledende motivasjonene for AI-adopsjon fortsetter å være:

• Forbedring av intern produktivitet
• Skaping av en konkurransefordel
• Forbedring av kostnadseffektivitet og omsetningsvekst

Hva som har endret seg, er at konkurransefordel nå har overtatt kostnadsbesparelse og omsetning som den nest viktigste motivasjonen. Dette markerer en endring i tankesett: AI er ikke bare et verktøy for automatisering – det er et våpen for markedets ledelse.

Vibe Coding Går Inn i Hovedstrømmen

En fremstående innsikt fra rapporten er den raske veksten av Vibe Coding – en betegnelse som viser til automatisert kodegenerering og feilsøking med AI-modeller. Vibe Coding har blitt #3 R&D-bruksområde rapportert i produksjon, brukt av 37% av selskapene, mens en annen 40% aktivt prøver det ut.

Dette trendet er ikke bare om å forbedre utviklerproduktiviteten. Det er også en direkte respons på en bransjevid utfordring: mangelen på AI-teknisk talent, som nå har blitt #1 barrieren for å skalerer AI. Femten prosent av R&D-ledere nevnte denne talentgapen som sin topprioritet – over selv den høye kostnaden for modellutvikling.

Vibe Coding hjelper til å fylle denne gapen ved å tillate leanere ingeniørteam å akselerere leveringstidslinjer, feilsøke raskere og produsere renere, dokumentert kode med mindre overhead. Respondentene noterte målbare reduksjoner i manuell innsats over QA, infrastruktur og deploy-workflows.

AI Produktivitetsgevinster – og Deres Begrensninger

Bruken av AI over utviklingspipeliner viser klare fordeler. Ifølge rapporten rapporterer 70% av R&D-respondentene raskere utviklingshastighet, 63% ser forbedret kodekvalitet og dokumentasjon, og over halvparten har økt deploy-frekvens.

Men ikke alle mål har forbedret seg. Områder som gjennomsnittlig tid til å gjenopprette, syklustid og endringsfeilrate forblir svake punkter. Dette antyder at mens AI akselererer frontenden av utvikling, stabilitet og motstandskraft forblir menneskeavhengig for nå.

Infrastrukturoppgraderinger Gir Kraft til AI-Stacken

For å støtte disse gevinstene, skjer det en dramatisk skift i infrastrukturinvesteringer. AI-drevne team adopterer nye verktøy for å gå fra eksperimentering til produksjon:

• LLM-observabilitetsplattformer har blitt integrert av 53% av selskapene
• Data-orchestreringsverktøy som Dagster og Airflow brukes nå av 51%
• Vektor-databaser, cron-jobs og durable workflow-motorer blir deployet for å støtte skalerbarhet og pålitelighet

I mellomtiden søker selskapene mer data enn noen gang for å drive sine modeller. Bruken av eiet data økte 12 prosentpoeng til 94%, mens offentlig data-bruk økte til 80%. Syntetisk og mørk data – tidligere randkilder – brukes nå av over halvparten og en fjerdedel av selskapene, henholdsvis.

LLM-Adopsjon Diversifiserer

OpenAI forblir den ledende leverandøren av store språkmodeller, med 85% av respondentene som bruker modellene i produksjon. Men landskapet utvikler seg raskt:

• Google Gemini så en 17-poengs økning, nå brukt av 41%
• Anthropic Claude steg til 31%
• Meta’s Llama 3-familie får fremdrift med 28% adopsjon
• Resonemsspesifikke modeller som OpenAI’s o1-mini (35%) og DeepSeek (18%) går inn i produksjon

Dette skiftet reflekterer en bevegelse mot multi-modell AI-stacker, hvor organisasjoner matcher modeller til bruksområder i stedet for å stole på en enkelt leverandørøkosystem.

AI-Modenhetsgevinster Er Ujevne

Georgian segmenterer selskaper ved hjelp av sin Crawl, Walk, Run AI-modenhetsmodell. Mens flere organisasjoner fremmer seg fra nybegynner til intermediate nivå, forblir toppnivået av modenhets ut av rekkevidde:

• “Walkere” falt til 40%, ned fra 49%
• “Joggere” steg til 31%, noe som indikerer økende fremdrift
• “Løpere” forblir stille på 11%, noe som antyder en tak i skalerbarhet

Selskapene som når “Løper”-stadiet, tenderer å være de som kobler AI-prosjekter direkte til omsetning eller kostnadsresultater – en evne som fortsatt er underutviklet over store deler av industrien.

ROI Forblir Uklar

En av de mest vedvarende utfordringene identifisert i rapporten er mangelen på tydelig ROI-måling. Over halvparten av R&D-teamene innrømmer at de ikke kobler AI-prosjekter til noen konkrete KPI-er. Bare 25% kobler direkte AI-initiativer til nye omsetningsmuligheter, og bare 24% rapporterer en positiv innvirkning på kundeanskaffelseskostnader.

Likevel varer optimisme. Over 50% av respondentene sier at AI har forbedret kundetilfredshet og langtidsverdi. Men den generelle følelsen er at den finansielle rettferdiggjøringen av AI forblir uklar, særlig på midtre modenhetsnivå.

Kostnadsstyring Forbedres

Mens talent forblir den største hindringen, blir kostnader langsomt mer håndterbare. Rapporten viser:

• En 9-poengs skift mot stabile eller reduserte data-lagringskostnader
• Synkende kostnader i programvarevedlikehold, arbeidskraft og drift
• Mindre avhengighet av kostnadsreduserende tiltak som prosjektbegrensninger

I tillegg bruker 68% av selskapene nå tredjeparts AI-løsninger for å håndtere kostnader og kompleksitet, særlig når AI blir integrert i GTM-programvare og interne plattformer.

En Fremtidsrettet Blikk

Implikasjonene av denne benchmark-dataen strekker seg langt utenfor dashboards og styrerom. Mens AI blir sentral for hvordan programvare bygges, deployes og vedlikeholdes, går industrien inn i en ny fase – en hvor produktivitet ikke lenger bare handler om mennesker, men om hvordan team kan augmentere seg selv med maskinpartnere.

Vibe Coding representerer et vendepunkt. Det er ikke bare et produktivitetsverktøy – det blir en grunnleggende lag av moderne programvareutvikling. For selskaper som møter vedvarende talentmangler, tilbyr det en måte å låse opp gjennomstrømming, redusere tid til marked og forbedre kodekvalitet uten å skalerer hodekontoret i samme takt. Og for de som er lengre ut på modenhetskurven, skaper det ryggraden for AI-naturlige ingeniør-workflows – de som kan skaleres med observabilitet, pålitelighet og målbare forretningspåvirkning.

Den bredere meldingen er klar: selskapene som lykkes, vil ikke bare bruke AI – de vil operasjonalisere det, integrere det og utvikle seg med det. I denne nye æraen handler automatisering ikke om å erstatte utviklere. Det handler om å forsterke dem.

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