AI är nästa stora källa till teknisk skuld

Alla älskar AI. Den lovar effektivisering, billigare kod och smartare lösningar. Men bakom de glänsande demo filmerna och peppiga pitcharna gömmer sig ett monster som IT-cheferna börjar få mardrömmar o teknikskuldens AI-version. AI skulle bli räddningen från gammal kod och rörig infrastruktur. Istället växer ett nytt berg av digitalt kaos, nu bara snyggare paketerat och genererat med hjälp av språkmodeller.

Ai som städar gammalt men bygger nytt skräp

Det låter som en dröm. AI som går igenom gammal java-kod och blåser liv i uråldriga dotnet-applikationer. Microsoft sjösatte till och med autonoma AI-agenter som gör just det. Men vad händer när dessa agenter i sig själva blir det nya problemet?

Att modernisera kod med AI kan vara effektivt tills man inser att AI-genererad kod tenderar att vara mer generös än exakt. Fler rader kod, fler beroenden och till slut sitter man där med ännu en hög digitalt skräp, bara mer polerat.

När piloter aldrig lyfter men alltid kostar

It-konsulter talar nu om ett nytt begrepp. Pilotförlamning. Organisationer som rullar ut dussintals AI-piloter som aldrig skalas upp, men ändå kräver underhåll, övervakning och ibland säkerhetspatchar. Man får en känsla av att AI-projekten är som gamla möbler på vinden. Ingen använder dem, men man kan inte riktigt slänga dem heller.

Varje litet testprojekt som startas utan en tydlig strategi lämnar efter sig kod, datamodeller och dokumentation (om man har tur). Och gissa vem som får underhålla det när teamet bakom projektet gått vidare till nästa AI-hype?

Alla springer åt olika håll med samma verktyg

Ett annat problem är att AI initiativen ofta sprider sig som ogräs genom organisationen. Alla vill bygga sin egen agent, vibe koda mvpér men få frågar it-chefen om lov. Resultatet blir en flora av experimentella lösningar, mcp-servrar i skymundan, agenter som ingen har koll på och när något kraschar, ja då är det ingen som vet vem som egentligen äger projektet.

Det här är inte bara dålig struktur. Det är en tickande bomb. När agenterna dessutom inte är integrerade med faktiska affärsprocesser blir de ungefär lika användbara som en powerpoint utan internetuppkoppling. Snygg men tom.

För mycket kod för lite kontroll

AI-kodningsassistenter är som den där kollegan som aldrig kan vara tyst. De producerar hela tiden. Och ibland lite för mycket. Om utvecklare inte är vaksamma accepterar de överflödig kod som inte gör annat än att göda teknikskulden.

Dessutom, om inte hela utvecklingsteamet jobbar med samma AI-verktyg, slutar det ofta med att delar av applikationen talar ett annat språk. Resultatet blir ett frankensteinmonster av kod där testare, produktägare och ingenjörer pratar förbi varandra och tappar kontrollen.

Styrning eller död

För att undvika fullständig anarki behövs styrning och inte av det där fluffiga, konsultvänliga slaget. Vi pratar om riktiga styrverktyg som håller koll på datasäkerhet, kostnader och användning. Det räcker inte att cio:n säger vi har koll, det måste finnas bevis för det.

Att dessutom koppla agenterna tätt till affärsprocesser är avgörande. Annars förlorar användarna förtroendet och man står där med en AI som ingen vågar använda, men alla måste betala för.

Misslyckas snabbt eller misslyckas dyrt

Fail fast har blivit ett modernt mantra. Men det kräver att man inte bara är villig att misslyckas man måste också förstå varför man gör det. AI-agenternas funktionalitet måste anpassas konstant. För om affärsmålen förändras, vilket de alltid gör, måste också agenterna göra det. Annars sitter man där, ännu en gång, med ett AI-projekt som samlar digitalt damm.

Vad kan man göra för att förebygga AI skuld?

Källor

https://www.infoworld.com/article/3707831/ai-tools-can-create-technical-debt.html