Torvalds har sagt att han blir frustrerad när utvecklare hävdar att ”99 %” av deras kod är skriven av AI. Enligt honom kan AI vara användbart, men det bör fortfarande behandlas strikt som ett verktyg – inte som en ersättning för mänskliga ingenjörer.

Han menar att AI visserligen kan förändra hur programmerare arbetar, men att det inte ändrar de grundläggande realiteterna inom mjukvaruutveckling – som att förstå system, designa arkitektur och fatta beslut som automatiserade system har svårt att hantera.

Varför produktivitetsvinsterna kan vara mindre än utlovat

Java-experten och författaren Vlad Mihalcea har lyft fram en annan aspekt: även när AI genererar fungerande kod kan nettovinsterna i produktivitet vara blygsamma när hela utvecklingsprocessen tas i beaktande.

Att skriva kod är bara en del av mjukvaruutvecklingen. Utvecklare måste fortfarande:

• verifiera korrekthet
• felsöka kantfall
• integrera kod i större system
• säkerställa underhåll och säkerhet

Om AI-output är ”nästan rätt” lägger ingenjörer ändå tid på att validera och fixa den. Mihalcea menar att de verkliga produktivitetsförbättringarna efter sådant efterarbete blir marginella.

Branschundersökningar bekräftar denna oro. I Stack Overflows utvecklarundersökning för 2025 uppgav 66 % av utvecklarna att de lägger mer tid på att fixa AI-genererad kod som är nästan rätt men inte helt, och svar som är ”nästan rätt” var den vanligaste rapporterade frustrationen.

Viss forskning har till och med visat att erfarna utvecklare blir cirka 19 % långsammare när de använder AI-verktyg, trots att de själva tror att de arbetar snabbare.

Den företagsledande berättelsen: AI-ingenjörer och automation

Medan många veteranprogrammerare pekar på begränsningar framhäver techledare ofta AI:s potential att omvandla mjukvaruutveckling.

Flera företag satsar stort på AI-baserade kodningsverktyg och automationssystem. Metas vd Mark Zuckerberg har antytt att AI snart skulle kunna utföra arbete jämförbart med en medelstark mjukvaruingenjör och potentiellt skriva betydande delar av koden inom företaget.

Mer brett har ledare inom branschen förutspått att AI så småningom kan komma att generera den mesta mjukvaran. Vissa chefer har hävdat att AI inom några år skulle kunna skriva merparten av koden, vilket underblåst spekulationer om automatisering av juniora utvecklarroller.

Amazon investerar också tungt i AI-utveckling och infrastruktur. Vd Andy Jassy har argumenterat för att artificiell intelligens kommer att återuppfinna många digitala upplevelser och omforma hur företag bygger teknikprodukter.

Den verkliga oenigheten: vad betyder ”produktivitet”?

Debatten handlar mindre om huruvida AI hjälper utvecklare och mer om hur effekten bör mätas.

Teknikföretag fokuserar ofta på utdatahastighet: hur snabbt verktyg kan generera kod eller hjälpa små team att lansera funktioner.

Erfarna ingenjörer utvärderar dock produktivitet över hela mjukvarans livscykel:

• systemdesign
• korrekthet och tillförlitlighet
• säkerhet
• felsökning och testning
• långsiktigt underhåll

När dessa faktorer räknas in översätts snabb kodgenerering inte nödvändigtvis till lika stora produktivitetsvinster.

Den troliga mellanvägen

De flesta erfarna utvecklare hävdar inte att AI är värdelöst. I stället ser de det som en kraftfull assistent – särskilt för standardkod (boilerplate), prototyper och dokumentation.

Men de varnar för att mjukvaruutveckling fortfarande är mycket mer än att skriva kod. Arkitektur, omdöme, felsökning och systemförståelse förblir djupt mänskliga uppgifter.

För tillfället är den framväxande konsensusen bland veteranprogrammerare att AI förändrar hur utvecklare arbetar – men att tekniken inte på lång sikt eliminerar behovet av erfarna ingenjörer.

Torvalds har sagt att han blir frustrerad när utvecklare hävdar att ”99 %” av deras kod är skriven av AI. Enligt honom kan AI vara användbart, men det bör fortfarande behandlas strikt som ett verktyg – inte som en ersättning för mänskliga ingenjörer.

Han menar att AI visserligen kan förändra hur programmerare arbetar, men att det inte ändrar de grundläggande realiteterna inom mjukvaruutveckling – som att förstå system, designa arkitektur och fatta beslut som automatiserade system har svårt att hantera.

Varför produktivitetsvinsterna kan vara mindre än utlovat

Java-experten och författaren Vlad Mihalcea har lyft fram en annan aspekt: även när AI genererar fungerande kod kan nettovinsterna i produktivitet vara blygsamma när hela utvecklingsprocessen tas i beaktande.

Att skriva kod är bara en del av mjukvaruutvecklingen. Utvecklare måste fortfarande:

• verifiera korrekthet
• felsöka kantfall
• integrera kod i större system
• säkerställa underhåll och säkerhet

Om AI-output är ”nästan rätt” lägger ingenjörer ändå tid på att validera och fixa den. Mihalcea menar att de verkliga produktivitetsförbättringarna efter sådant efterarbete blir marginella.

Branschundersökningar bekräftar denna oro. I Stack Overflows utvecklarundersökning för 2025 uppgav 66 % av utvecklarna att de lägger mer tid på att fixa AI-genererad kod som är nästan rätt men inte helt, och svar som är ”nästan rätt” var den vanligaste rapporterade frustrationen.

Viss forskning har till och med visat att erfarna utvecklare blir cirka 19 % långsammare när de använder AI-verktyg, trots att de själva tror att de arbetar snabbare.

Den företagsledande berättelsen: AI-ingenjörer och automation

Medan många veteranprogrammerare pekar på begränsningar framhäver techledare ofta AI:s potential att omvandla mjukvaruutveckling.

Flera företag satsar stort på AI-baserade kodningsverktyg och automationssystem. Metas vd Mark Zuckerberg har antytt att AI snart skulle kunna utföra arbete jämförbart med en medelstark mjukvaruingenjör och potentiellt skriva betydande delar av koden inom företaget.

Mer brett har ledare inom branschen förutspått att AI så småningom kan komma att generera den mesta mjukvaran. Vissa chefer har hävdat att AI inom några år skulle kunna skriva merparten av koden, vilket underblåst spekulationer om automatisering av juniora utvecklarroller.

Amazon investerar också tungt i AI-utveckling och infrastruktur. Vd Andy Jassy har argumenterat för att artificiell intelligens kommer att återuppfinna många digitala upplevelser och omforma hur företag bygger teknikprodukter.

Den verkliga oenigheten: vad betyder ”produktivitet”?

Debatten handlar mindre om huruvida AI hjälper utvecklare och mer om hur effekten bör mätas.

Teknikföretag fokuserar ofta på utdatahastighet: hur snabbt verktyg kan generera kod eller hjälpa små team att lansera funktioner.

Erfarna ingenjörer utvärderar dock produktivitet över hela mjukvarans livscykel:

• systemdesign
• korrekthet och tillförlitlighet
• säkerhet
• felsökning och testning
• långsiktigt underhåll

När dessa faktorer räknas in översätts snabb kodgenerering inte nödvändigtvis till lika stora produktivitetsvinster.

Den troliga mellanvägen

De flesta erfarna utvecklare hävdar inte att AI är värdelöst. I stället ser de det som en kraftfull assistent – särskilt för standardkod (boilerplate), prototyper och dokumentation.

Men de varnar för att mjukvaruutveckling fortfarande är mycket mer än att skriva kod. Arkitektur, omdöme, felsökning och systemförståelse förblir djupt mänskliga uppgifter.

För tillfället är den framväxande konsensusen bland veteranprogrammerare att AI förändrar hur utvecklare arbetar – men att tekniken inte på lång sikt eliminerar behovet av erfarna ingenjörer.