Har du opplevd tidlig produktivitetsgevinst fra AI, bare for å se den forsvinne i økende kompleksitet og feil i produksjon? Du er ikke alene. Det finnes en felles årsak: mange produksjonssystemer sliter allerede med teknisk gjeld. Når AI-agenter trer inn i utviklingsprosessen, fungerer denne gjelden som en katalysator for å lage mer teknisk gjeld. Kode av dårlig kvalitet bidrar ikke bare til feil og økte kostnader – den hever også risikoen ved AI dramatisk.

Heldigvis finnes det håp. 

I dette foredraget viser Adam Tornhill hvordan organisasjoner kan oppnå både fart og kvalitet med kunstig intelligens. Han starter med grunnprinsippene og forklarer hvorfor håndtering av teknisk gjeld nå avgjør om AI-assistert utvikling lykkes eller mislykkes. Deretter ser vi på løsninger basert på omfattende empiriske studier av AI-koding og utviklerproduktivitet, og avslutter med et praktisk rammeverk for å vurdere AI-beredskap – og forstå hvor AI trygt kan øke leveransehastigheten, og hvor den i stedet vil øke kostnader og ustabilitet.

KI-revolusjonen er her. Hvor forberedt du er, vil avgjøre utfallet.

Om Adam:

Adam Tornhill er en svensk programmerer og forfatter som har jobbet i en årrekke med kodeanalyse og teknisk gjeld innen programvareutvikling.

Han er grunnlegger og CTO for CodeScene, et verktøy som analyserer kodebaser for blant annet å identifisere vedlikeholdsproblemer og teknisk gjeld.

Han har skrevet flere fagbøker, blant annet «Your Code as a Crime Scene» og «Software Design X-Rays», der han kombinerer sin kompetanse innen programmering med psykologiske og atferdsbaserte perspektiver på hvordan utviklingsteam arbeider i kodebaser