Interneten kommer att fortsätta krasha 2026 och AI är en del av orsaken

Om 2025 kändes som året då internet ständigt krashade, så verkar 2026 bli mer av samma sak. Avbrott, incidenter och produktionsfel är inte längre sällsynta händelser som förvånar utvecklingsteam. De blir en ständig bakgrundsförutsättning för modern programvaruutveckling.

Data från avbrottsövervakare som IsDown.app visar att incidenter ökar år för år sedan 2022, utan någon meningsfull vändning, och oberoende undersökningar stöder detta. En global undersökning av mer än 1 000 CIO:er, CISO:er och nätverksingenjörer fann att 84% av organisationerna rapporterade ökande avbrott, med mer än hälften som såg ökningar på 10–24% under bara två år.

ThousandEyes observerade liknande volatilitet, med skarpa månadsvisa svängningar som tyder på en hållbar uppåtgående trend snarare än isolerade fel. Den obekväma slutsatsen är att de system vi förlitar oss på varje dag blir mer sköra, inte mer robusta, trots år av investeringar i molninfrastruktur, observabilitet och automatisering.

När stora plattformar går ner, är effekten omedelbar. Betalningar misslyckas, konsumentappar fryser, interna verktyg stannar och hela leverantörskedjor påverkas med ekonomiska förlustuppskattningar som regelbundet når miljarder. Till exempel Amazon, en ledare inom e-handel, tillskriver en ökning av incidenter — inklusive en nästan sex timmar lång avbrott av dess webbplats och shoppingapp den här månaden — till förändringar som assisteras av generativ AI. Detta har fått företaget att schemalägga möten för en djupdykning i den senaste ökningen av avbrott.

Efter varje stort avbrott, upprepas samma samtal om redundans, multi-molnstrategier och leverantörskoncentrationsrisk. Dessa diskussioner är viktiga, men de missar den större bilden.

Om infrastrukturförvaltare inte blir sämre på vad de gör och verktygen fortsätter att mognat, hur kan incidenter fortfarande öka?

AI har förändrat hur programvara skickas

En av de största förändringarna som sker samtidigt som denna ökning av avbrott är spridningen av AI-assisterad programvaruutveckling. AI-kodverktyg är inte längre experimentella. De är inbäddade i dagliga arbetsflöden, antingen i IDE:er eller CLI, och gör det lättare att generera kod med AI.

Över hela branschen har pull requests per utvecklare ökat betydligt, med vissa analyser som visar en 20% ökning år för år när AI accelererar utmatningen. Samtidigt har incidenter per pull request ökat ännu snabbare, ökat med mer än 23%.

Den korrelationen är inte bevis för orsakssamband, men den är svår att ignorera. AI gör det inte bara snabbare att skriva kod, det förändrar också riskens form. De flesta team har nu mött en stadig ström av buggar i AI-assisterad kod som erfarna utvecklare är säkra på att de inte skulle ha introducerat på egen hand.

Detta är inte dramatiska syntaxfel eller uppenbart trasiga ändringar. De är subtila logiska misstag, felkonfigurationer, saknade skydd och randfall som ser rimliga ut vid en första anblick.

AI-genererad kod kompilerar ofta rent, passerar grundläggande tester och ser plausibelt korrekt ut. Problemet är inte att AI uppfinner nya typer av buggar. Det är att den producerar bekanta buggar mer frekvent och i en skala som överväldigar befintliga gransknings- och QA-processer.

Vad data visar när AI skriver mer kod

Vi har nyligen analyserat hundratals öppen källkods-pull requests för att hjälpa till att sätta siffror bakom denna intuition i vår State of AI vs. Human Code Generation Report. När ändringar som samförfattats av AI jämfördes med mänskliga pull requests och normaliserades för storlek, innehöll AI-assisterade PR:er ungefär 1,7 gånger fler problem overall.

Mer oroande var de också 1,4–1,7 gånger fler kritiska och stora problem. Logik- och korrekthetsproblem, inklusive felaktig kontrollflöde, felaktig beroendeanvändning och konfigurationsfel, var cirka 75% vanligare. Felhanteringsluckor som saknade nullkontroller, ofullständiga undantagsvägar och frånvarande skydd var nästan dubbelt så vanliga.

Säkerhetsproblem förstärktes också, med vissa kategorier som förekom i högre grad, upp till 2,7 gånger högre, särskilt kring autentiseringshantering och osäkra objektreferenser. Samtidigt ökade koncurrency- och beroendekorrekthetsproblem med cirka 2x.

Människor gör samma misstag, men när AI är inblandad, inträffar dessa defekter mer frekvent, över en större kodbas, och i en hastighet som överträffar traditionell kodgranskning. Detta är exakt de typer av defekter som sannolikt kommer att glida förbi snabb granskning och senare manifestera sig som säkerhetsincidenter eller avbrott i produktionsmiljöer.

Vad bestämmer om 2026 ser annorlunda ut

Ur ett säkerhetsperspektiv är denna trend svår att ignorera. Logikfel, osäkra standarder och konfigurationsfel utökar angreppsytor även om ingen enskild sårbarhet ser katastrofal ut i isolering. Felhanteringsluckor och beroendemisstag ökar sannolikheten för att fel kascherar snarare än degraderar säkert.

Stark isolering, minst-privilegierad körning, kortlivade autentiseringsuppgifter och kryptering kan begränsa spridningsområdet om något går fel, men de kan inte kompensera för defekter som introducerats tidigare i utvecklingslivscykeln. Säkerhet och tillförlitlighet är inte längre bara infrastrukturproblem och är direkt följder av hur programvara byggs, granskas och testas.

Internet kommer att fortsätta krasha 2026 om denna obalans kvarstår. Det är inte ett argument mot AI, eftersom AI redan finns och det kommer inte att försvinna. De team som kommer att klara sig bäst är inte de som undviker AI, utan de som anpassar sina skydd till att matcha det.

Det betyder att man resurserar gransknings- och QA-team på rätt sätt för högre utmatning, flyttar testning och validering tidigare i utvecklingsloopen, är tydliga med vilka AI-genererade problem som förtjänar djupare granskning och behandlar AI-assisterad kod som högvariansinmatning snarare än pålitlig utmatning som standard.

Lektionen är enkel: du kan inte automatisera bort ansvar. När AI skriver mer kod, behöver teamen tid, verktyg och personal för att granska mer kod, inte mindre. Den nästa fasen av AI-innovation kommer inte att definieras av hur snabbt kod genereras, utan av hur säkert den kan skickas.

Granskning är nu flaskhalsen

AI ökade dramatiskt kodgenereringskapaciteten. Det ökade inte automatiskt granskningskapaciteten. Det gapet skapar risk. Den nästa fasen av AI-användning kommer inte att definieras av hur snabbt kod genereras. Den kommer att definieras av hur säkert teamen kan skicka den.

Det betyder:

• Resursera granskning och QA för högre utmatning, inte lägre.
• Flytta validering tidigare i utvecklingsloopen.
• Öka signalen i pull requests så att granskare fokuserar på vad som är viktigt.
• Behandla AI-assisterad kod som förtjänar djupare granskning, inte lättare tillsyn.

Internet behöver inte fortsätta krasha. AI är inte roten till problemet, ogranskad AI-genererad kod är. Om AI ska skriva en växande andel av produktionsprogramvara, behöver något lika rigoröst granska den innan den skickas.

Den förändringen är exakt varför AI-kodgranskningar blir grundläggande infrastruktur, inte valfria verktyg. Plattformar som CodeRabbit inbäddar kontextmedvetna AI-granskningar direkt i Git-arbetsflödet, vilket hjälper team att upptäcka logiska fel, säkerhetsluckor och randfall innan de förvandlas till incidenter.

Eftersom kodgenerering måste skalas, måste granskning också skalas.

Annars kommer 2026 att se exakt ut som 2025 – bara snabbare.