Inuti Georgian’s AI Applied Report: Vibe Coding Rises som Talent Gaps Stall AI Progress

Georgian Partners, i samarbete med NewtonX och en 11-partner global konsortium, har släppt sin AI, Applied Benchmark Report, som erbjuder en robust översikt av hur AI förvandlar B2B-mjukvara och företagsföretag över hela världen. Denna utvidgade andra våg bygger på en blind undersökning av 612 chefer – jämnt fördelade mellan R&D och go-to-market-chefer – i 10 länder och 15 branscher, som representerar företag med årliga intäkter som sträcker sig från 5 miljoner dollar till över 200 miljoner dollar.

Vad som särskiljer denna rapport är dess globala omfattning och strategiska stöd. Konsortiumparterna inkluderar Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, Vector Institute och Tel Aviv-baserade Startup Nation Central och Grove Ventures, bland andra. Deras engagemang hjälpte till att öka deltagandet och säkerställa sektorsdiversifierade, internationella benchmark.

Mer än bara ett mått på antagande, fångar rapporten de strukturella hindren, nya AI-användningsfall som Vibe Coding och den utvecklande mognadscurvan för AI-integration. Med resultat som grundar sig i validerad, chefnivåindata, erbjuder rapporten företagen en praktisk ram för att mäta var de står – och vad som håller dem tillbaka.

AI Blir en Strategisk Imperativ

Artificiell intelligens är inte längre ett valfritt alternativ. Rapporten visar att 83% av B2B- och företagsföretag nu rankar AI bland sina fem toppstrategiska prioriteringar. I själva verket är tre av de fem mest valda affärsprioriteringarna AI-relaterade, vilket visar hur djupt det har blivit rotat i företagsagendor.

De ledande motivationerna för AI-antagande fortsätter att vara:

• Förbättra intern produktivitet
• Skapa en konkurrensfördel
• Förbättra kostnadseffektivitet och intäktsökning

Vad som har förändrats är att konkurrensdifferentiering nu har överträffat kostnadsbesparingar och intäkter som den andra viktigaste motivatorn. Detta markerar en förändring i synsätt: AI är inte bara ett verktyg för automatisering – det är ett vapen för marknadsledarskap.

Vibe Coding Går in i Huvudfåran

En utmärkande insikt från rapporten är den snabba uppgången av Vibe Coding – en term som hänvisar till automatiserad kodgenerering och felsökning med AI-modeller. Vibe Coding har blivit #3 R&D-användningsfall som rapporteras i produktion, används av 37% av företagen, medan ytterligare 40% aktivt testar det.

Denna trend är inte bara om att förbättra utvecklarens produktivitet. Det är också en direkt respons på en branschomfattande utmaning: bristen på AI-teknisk talang, som nu har blivit #1-hindret för att skala AI. Fyrtiofem procent av R&D-cheferna angav denna talangklyfta som sin främsta oro – före till och med den höga kostnaden för modellutveckling.

Vibe Coding hjälper till att fylla denna klyfta genom att tillåta smalare ingenjörsteam att accelerera leveranstider, felsöka snabbare och producera renare, dokumenterad kod med mindre overhead. Respondenterna noterade mätbara minskningar av manuellt arbete över QA, infrastruktur och distributionsarbetsflöden.

AI Produktivitetsvinster – och deras Gränser

Användningen av AI över utvecklingspipeliner visar tydliga fördelar. Enligt rapporten rapporterar 70% av R&D-respondenterna snabbare utvecklingshastighet, 63% ser förbättrad kodkvalitet och dokumentation, och över hälften har ökat distributionsfrekvensen.

Men inte alla mått har förbättrats. Områden som genomsnittlig tid att återställa, cykeltid och felhastighetsförändring förblir svaga punkter. Detta tyder på att medan AI accelererar den främre delen av utvecklingen, stabilitet och motståndskraft förblir människoberoende för tillfället.

Infrastrukturuppgraderingar Stödjer AI-Stacken

Som stödjer dessa vinster är en dramatisk förändring i infrastrukturinvesteringar. AI-drivna team antar nya verktyg för att gå från experiment till produktion:

• LLM-övervakningsplattformar har integrerats av 53% av företagen
• Dataorkestreringsverktyg som Dagster och Airflow används nu av 51%
• Vektordatabaser, cron-jobb och hållbara arbetsflödesmotorer används för att stödja skala och tillförlitlighet

Under tiden hämtar företagen mer data än någonsin för att bränsla sina modeller. Användningen av ägd data ökade 12 procentenheter till 94%, medan allmän data användning ökade till 80%. Syntetisk och mörk data – tidigare randkällor – används nu av över hälften respektive en fjärdedel av företagen.

LLM Antagande Diversifieras

OpenAI förblir den ledande leverantören av stora språkmodeller, med 85% av respondenterna som använder dess modeller i produktion. Men landskapet utvecklas snabbt:

• Google Gemini såg en 17-punkts ökning, nu används av 41%
• Anthropic Claude steg till 31%
• Meta’s Llama 3-familj vinner mark med 28% antagande
• Resonemangsspecifika modeller som OpenAI’s o1-mini (35%) och DeepSeek (18%) går in i produktion

Denna förändring reflekterar en rörelse mot multi-modell AI-stackar, där organisationer matchar modeller till användningsfall snarare än att förlita sig på en enda leverantörs ekosystem.

AI Mognadsvinster Är Ojämna

Georgian segmenterar företag med sin Crawl, Walk, Run AI-mognadsmodell. Medan fler organisationer utvecklas från nybörjare till mellannivå, förblir den översta nivån av mognad svår att nå:

• “Gångare” minskade till 40%, ner från 49%
• “Joggare” ökade till 31%, vilket indikerar ökande momentum
• “Löpare” förblir stabila på 11%, vilket tyder på en takhöjd i skalbarhet

Företagen som når “Löpare”-stadiet tenderar att vara de som kopplar AI-projekt direkt till intäkter eller kostnadsresultat – en funktion som fortfarande är outvecklad i stor del av branschen.

ROI Förblir Svår att Uppnå

En av de mest bestående utmaningarna som identifierats i rapporten är bristen på tydlig ROI-mätning. Mer än hälften av R&D-teamen medger att de inte kopplar AI-projekt till några konkreta KPI:er. Bara 25% kopplar direkt AI-initiativ till nya intäkter, och bara 24% rapporterar en positiv inverkan på kundanskaffningskostnader.

Ändå består optimismen. Över 50% av respondenterna säger att AI har förbättrat kundnöjdhet och långsiktig värde. Men den allmänna känslan är att den finansiella motiveringen för AI förblir otydlig, särskilt på mellannivå.

Kostnadshantering Förbättras

Medan talang förblir det största hindret, blir kostnaderna långsamt mer hanterbara. Rapporten visar:

• En 9-punktsförändring mot stabila eller minskade datalagringskostnader
• Minskande kostnader i programvaruunderhåll, arbete och drift
• Minskad tilltro till kostnadsbesparande åtgärder som projektbegränsningar

Dessutom förlitar sig 68% av företagen nu på tredjeparts AI-lösningar för att hantera kostnad och komplexitet, särskilt när AI blir mer inbäddat i GTM-mjukvara och interna plattformar.

En Titt Framåt

Implikationerna av denna benchmarkdata sträcker sig långt utöver instrumentpaneler och styrelserum. När AI blir central för hur mjukvara byggs, distribueras och underhålls, går branschen in i en ny fas – en där produktivitet inte längre bara handlar om människor, utan om hur intelligently team kan komplettera sig med maskinpartners.

Vibe Coding representerar en vändpunkt. Det är inte bara ett produktivitetsverktyg – det blir en grundläggande lager av modern programvaruutveckling. För företag som står inför bestående talangbrister erbjuder det ett sätt att låsa upp genomströmning, minska tiden till marknaden och förbättra kodkvaliteten utan att skala personalstyrkan i samma takt. Och för de som är längre utvecklade på mognadskurvan skapar det ryggraden för AI-nativa ingenjörsarbetsflöden – de som kan skalas med övervakning, tillförlitlighet och mätbar affekt.

Det bredare budskapet är tydligt: de företag som lyckas kommer inte bara att använda AI – de kommer att operationalisera det, inbädda det och utvecklas med det. I denna nya era är automatisering inte om att ersätta utvecklare. Det handlar om att förstärka dem.

De som behandlar Vibe Coding och dess stödinfrastruktur som strategiska investeringar – inte experiment – kommer att definiera den kommande vågen av företagsinnovation.