Internettet vil fortsette å bryte sammen i 2026, og AI er en del av årsaken

Hvis 2025 føltes som året da internettet stadig brøt sammen, ser 2026 ut til å bli mer av samme sak. Avbrytelser, hendelser og produksjonsfeil er ikke lenger sjeldne hendelser som overrasker ingeniørteam. De blir en stadig bakgrunnsforhold for moderne programvareutvikling.

Data fra avbrytelsessporere som IsDown.app viser at hendelser øker år for år siden 2022, uten noen betydelig reversering, og uavhengige undersøkelser støtter dette opp. En global undersøkelse blant over 1 000 CIO-er, CISO-er og nettverksingeniører fant at 84 % av organisasjonene rapporterte økende avbrytelser, med over halvparten som så økninger på 10-24 % over bare to år.

ThousandEyes observerte lignende volatilitet, med skarpe måned-til-måned-sving som peker på vedvarende oppadgående trykk snarere enn isolerte feil. Den ubehagelige konklusjonen er at systemene vi avhenger av hver dag blir mer skjøre, ikke mer robuste, til tross for år med investeringer i skyinfrastruktur, overvåkning og automatisering.

Når store plattformer går ned, er skadeområdet øyeblikkelig. Betalinger feiler, forbrukerappene fryser, interne verktøy stopper og hele leveringskjeder føler effekten med økonomiske tapsestimer som regelmessig når milliarder. For eksempel Amazon, en leder i e-handel, tilskriver en økning i hendelser — inkludert en nesten seks timer lang avbrytelse av nettstedet og handleappen denne måneden — til endringer assistert av generativ AI. Dette har ført til at selskapet har planlagt ingeniørmøter for en dybdeundersøkelse av den nylige økningen i avbrytelser.

Etter hver stor avbrytelse, gjentas de samme samtaler om redundans, multi-sky-strategier og leverandørkonsentrasjonsrisiko. Disse diskusjonene er viktige, men de overseer det større bildet.

Hvis infrastrukturleverandørene ikke blir dårligere til det de gjør, og verktøyene fortsetter å modnes, hvordan kan hendelser likevel øke?

AI endret hvordan programvare leveres

En av de største endringene som skjer samtidig med denne økningen i avbrytelser, er spredningen av AI-assistert programvareutvikling. AI-kodingverktøy er ikke lenger eksperimentelle. De er integrert i daglige arbeidsflyter, enten i IDE-er eller CLI, og gjør det enklere enn noen gang tidligere å generere kode med AI.

Over hele industrien har pull-forespørsler per utvikler økt betydelig, med noen analyser som viser omtrent en 20 % år-til-år-økning da AI akselerer utgangen.

Sammenhengen er ikke bevis for årsakssammenheng, men det er vanskelig å ignorere. AI gjør det ikke bare raskere å skrive kode, det endrer også risikoen. Nå har de fleste teamene møtt en jevn strøm av feil i AI-assistert kode som erfarne ingeniører er sikre på de ikke ville ha innført på egen hånd.

Disse feilene er ikke dramatiske syntaksfeil eller åpenbart feilaktige endringer. De er subtile logiske feil, misconfigurasjoner, manglende sikkerhetsskiller og randtilfeller som ser rimelige ut på overflaten.

AI-generert kode kompilerer ofte ren, passerer grunnleggende tester og ser plausibelt riktig ut. Problemet er ikke at AI oppfinner nye feiltyper, men at det produserer kjente feil hyppigere og i en skala som overvelder eksisterende gjennomgangs- og QA-prosesser.

Hva dataene viser når AI skriver mer kode

Vi analyserte nylig hundrevis av åpne kildepull-forespørsler for å sette tall bak denne intuisjonen i vår Rapport om tilstanden for AI mot menneskegenerert kode. Når endringer co-autorisert av AI ble sammenlignet med menneske-forespørsler og normalisert for størrelse, inneholdt AI-assisterte PR-er omtrent 1,7 ganger flere problemer totalt.

Mer bekymringsverdig var de også 1,4-1,7 ganger flere kritiske og større problemer. Logiske og korrekthetsproblemer, inkludert feilaktig kontrollflyt, feilaktig avhengighetsbruk og konfigurasjonsfeil, var omtrent 75 % mer vanlige. Feilhåndteringsgap, som manglende nullsjekker, ufullstendige unntakspath og fraværende sikkerhetsskiller, dukket opp nesten dobbelt så ofte.

Sikkerhetsproblemer ble forsterket også, med noen kategorier som forekom i en rate opptil 2,7 ganger høyere, spesielt rundt håndtering av legitimasjon og usikrede objektreferanser. Samtidig og avhengighetskorrighetproblemer økte med omtrent 2 ganger.

Mennesker gjør disse samme feilene, men når AI er involvert, skjer disse feilene hyppigere, over en større kodebase, og i en hastighet som overgår tradisjonell kodegjennomgang. Disse er nettopp de typene feil som sannsynligvis vil glide forbi rask gjennomgang og senere manifestere seg som sikkerhetsproblemer eller avbrytelser i produksjonsmiljøer.

Hva bestemmer om 2026 ser annerledes ut

Fra et sikkerhetsperspektiv er denne trenden vanskelig å ignorere. Logiske feil, usikrede standarder og konfigurasjonsfeil utvider angrepsflaten selv om ingen enkelt sårbarhet ser katastrofalt ut i isolasjon. Feilhåndteringsgap og avhengighetsfeil øker sannsynligheten for at feil kaskader i stedet for å degradere trygt.

Sterk isolasjon, minst-privilegering, kortvarige legitimasjoner og kryptering kan begrense skadeområdet hvis noe går galt, men de kan ikke kompensere for feil som er innført tidligere i utviklingslivssyklusen. Sikkerhet og pålitelighet er ikke lenger bare infrastrukturproblemer, men direkte konsekvenser av hvordan programvare bygges, gjennomgås og testes.

Internettet vil fortsette å bryte sammen i 2026 hvis denne ubalansen består. Dette er ikke et argument mot AI, for AI er allerede her og det er ikke på vei bort. Teamene som kommer til å klare seg best er ikke de som unngår AI, men de som tilpasser sine sikkerhetsskiller til å matche det.

Det betyr å ressursere gjennomgang og QA-teamene på en måte som passer til økt utgang, flytte testing og validering tidligere i utviklingsløkken, være eksplisitt om hvilke AI-genererte problemer som fortjener dyptere undersøkelse, og behandle AI-assistert kode som høy-variansinntastning i stedet for tillit til utgang som standard.

Leksjonen er enkel: du kan ikke automatisere deg ut av ansvar. Når AI skriver mer kode, trenger teamene tid, verktøy og bemanning til å gjennomgå mer kode, ikke mindre. Den neste fasen av AI-innovasjon vil ikke defineres av hvor raskt kode genereres, men av hvor trygt den kan leveres.

Gjennomgang er nå flasken

AI økte dramatisk kodegenereringskapasiteten. Det økte ikke automatisk gjennomgangskapasiteten. Denne gapet skaper risiko. Den neste fasen av AI-tilpasning vil ikke defineres av hvor raskt kode genereres, men av hvor trygt teamene kan levere det.

Det betyr:

• Å ressursere gjennomgang og QA for økt utgang, ikke lavere.
• Å flytte validering tidligere i utviklingsløkken.
• Å øke signal i pull-forespørsler så gjennomgangere fokuserer på det som betyr noe.
• Å behandle AI-assistert kode som fortjener dyptere undersøkelse, ikke lettere tilsyn.

Internettet ikke behøver å fortsette å bryte sammen. AI er ikke roten til problemet, u gjennomgått AI-generert kode er. Hvis AI skal skrive en økende andel av produksjonsprogramvare, må noe like rigorøst gjennomgå det før det leveres.

Denne endringen er nettopp hvorfor AI-kodegjennomgang blir grunnleggende infrastruktur, ikke valgfri verktøy. Plattformer som CodeRabbit integrerer kontekst-bevisste AI-gjennomganger direkte i Git-arbeidsflyten, og hjelper teamene med å fange logiske feil, sikkerhetsgap og randtilfeller før de utvikler seg til hendelser.

Fordi hvis kodegenerering skalerer, må gjennomgang skaleres med det.

Ellers vil 2026 se ut til å være lik 2025 – bare raskere.