Bruk av kodeagenter øker produksjonen og skaper behov for flere testere
7. november 2026 · 3 min lesing
Utviklere som benytter seg av kunstig intelligens-agenter for koding produserer nå kodevolum på én dag som tidligere krevde en uke eller en måned med arbeid. Denne drastiske økningen i hastighet har ført til at testere blir identifisert som en flaskehals i programvareutviklingsprosessen, ettersom ingen kode kan lanseres til produksjon eller gjøres tilgjengelig for brukere før den er verifisert av testpersonell. Tidligere var det vanlig med en halv tester per utvikler, men med en produktivitetsøkning på tre til fem ganger argumenteres det for at forholdet nå bør være minst to testere per utvikler for å håndtere utdatamengden.
Det påpekes en ulik fordeling av produktivitet internt i utviklerteam, hvor det hevdes at tjue prosent av utviklerne står for åtti prosent av den totale kodemengden, mens de resterende åtti prosent kun bidrar med tyve prosent. Når selskaper forsøker å øke volumet ved å ansette flere utviklere, øker kostnadene ofte med to til tre ganger, mens arbeidsvolumet kun øker med femti prosent på det beste. Dette tilskrives vanskeligheter med å finne høyt presterende utviklere. Som en løsning foreslås det å omfordele budsjetter fra mindre effektive utviklere til å utvide staben av testere, samt å gi både utviklere og testere tilgang til kunstig intelligens-verktøy mot en kostnad på rundt tjue amerikanske dollar per måned per bruker. En slik omfordeling kunne potensielt redusere antallet utviklere med tretti prosent samtidig som det frigjøres midler.
Det reises spørsmål om hvorfor testere ikke i større grad benytter seg av kodeagenter selv. Et slikt verktøy kan gi testeren tilgang til den ferske kodebasen og kobles til billettsystemer via en protokoll for sammenkobling av verktøy. Testerne kan be agenten om å utforme billetter etter alle regler, inkludert analyse av kodebasen for avklaring, og sogar inkludere skjermbilder i forespørselen. Videre kan agenter automatisere skrivingen og vedlikeholdet av automatiserte tester for brukergrensesnitt ved å analysere prosjektkoden, noe som sparer testeren for tungt og tidkrevende manuelt arbeid som må oppdateres kontinuerlig når produktet endres.
Det rapporteres om en stor produktselskap med en nettbasert tjeneste som har gått enda lenger ved å la en agent sjekke skjermbilder i et designverktøy, kjøre tester på en emulator, rette feil, åpne en forespørsel om sammenslåing av kode, skrive beskrivelser med bilder og flytte oppgaver til en ferdig-status i et oppgavehåndteringssystem. Dette selskapet har angivelig fjernet testere helt under begrunnelsen av at den som utfører oppgaven også tester den. Denne tilnærmingen beskrives som fundamentalt feil, siden en utviklers oppgave er å bevise at noe fungerer, mens en testers oppgave er å bevise at noe ikke fungerer. Resultatet skal ha vært en reduksjon i kvaliteten på det som sendes til produksjon, selv om selskapet foreløpig tolererer situasjonen.
Det understrekes at kunstig intelligens ikke bør erstatte selve testingen, men kun brukes til å akselerere arbeidet med billettering og skriving av automatiserte tester. Testere beskrives som den siste forsvarslinjen mot dårlig kode generert av nevrale nettverk, og fjerning av denne funksjonen anses som en alvorlig feil. Selv om temaet møter motstand, indikerer diskusjonen at akselerasjonen av utvikling vil tvinge selskaper til å revurdere teamstruktur og bemanning. De som bidrar minst til resultatet risikerer først å bli berørt av nedskjæringer. Hovedpoenget er at hvis utvikling akselereres flere ganger, må ressurser til testing omfordeles tilsvarende for å unngå raskere produksjon av feil.