Guardian360
Start gratis prøveperiodeBliv partner
← Alle indlæg

Holdning

AI tog skrivearbejdet, ikke tankearbejdet: AI-udbrændthed, jobtab og udviklerens skiftende rolle

Af Jan Martijn Broekhof ·

Sidste uge skrev jeg om, hvordan en lille håndfuld mennesker hos Guardian360 genopbyggede vores Lighthouse-platform på tre måneder og tilføjede mere ny funktionalitet, end vi plejede at levere på over tre år. Jeg mente hvert eneste ord. Men det var kun halvdelen af historien, og jeg ville ikke være ærlig, hvis jeg lod det blive ved det.

Siden jeg udgav det indlæg, har jeg haft en række samtaler med vores egne udviklere og med udviklere og stiftere hos andre SaaS-virksomheder. Næsten ingen af dem handlede om hastighed. De handlede om træthed. Flere AI-kodeagenter, der kører parallelt, betyder flere kontekstskift. At holde styr på, hvad hver agent laver, at kontrollere dens output og at beslutte, hvad der skal ske derefter, koster enormt meget energi. Og for første gang hører jeg folk bruge begrebet “AI-udbrændthed”, om kolleger og af og til om sig selv.

Under det ligger en mere stille bekymring. Mange udviklere går rundt med en lille stemme i baghovedet, der spørger, om de er med til at bygge det, der erstatter dem. Hvis AI udvikler alting, hvad er der så tilbage til dem?

Begge bekymringer fortjener et seriøst svar. Mit svar starter med en enkel iagttagelse: AI tog skrivearbejdet, ikke tankearbejdet. Og vores hjerner blev aldrig bygget til at overvåge fyrre timers arbejde på en enkelt dag.

Hvorfor føles det mere udmattende, ikke mindre, at arbejde med AI-agenter?

Løftet var, at AI ville tage arbejde af vores hænder. I snæver forstand gør den det, men den erstatter én slags arbejde med en anden. En udvikler, der førhen skrev kode hele dagen, overvåger nu flere agenter, som hver producerer en dags arbejde. Hvert eneste af de resultater skal forstås, kontrolleres og enten godkendes eller afvises. Skrivearbejdet forsvandt; vurderingerne blev mangedoblet.

Forskningen er begyndt at sætte ord på det. I marts 2026 offentliggjorde forskere fra BCG Henderson Institute en undersøgelse i Harvard Business Review om det, de kalder “AI brain fry”: mental træthed forårsaget af overdreven brug eller overvågning af AI-værktøjer ud over ens kognitive kapacitet. Af de 1.488 fuldtidsansatte amerikanere, der blev spurgt, rapporterede 14 procent det, og overvågning af AI viste sig at være den mest mentalt belastende form for AI-brug. Dem med størst risiko var folk, der brugte flere værktøjer eller overvågede flere AI-agenter: de tidlige brugere og de mest entusiastiske. Medarbejdere med brain fry rapporterede 33 procent mere beslutningstræthed, og 34 procent af dem overvejede at forlade deres arbejdsgiver, sammenlignet med 25 procent af dem uden brain fry.

Den gruppe af entusiaster beskriver de udviklere, jeg taler med. De er ikke tøvende; de er begejstrede. Aruna Ranganathan og Xingqi Maggie Ye fra UC Berkeleys Haas School of Business fulgte omkring 200 medarbejdere i en amerikansk teknologivirksomhed i otte måneder og rapporterede i Harvard Business Review, at AI ikke reducerede deres arbejde, men intensiverede det. Medarbejderne arbejdede i et hurtigere tempo, tog en bredere vifte af opgaver på sig og arbejdede flere timer, ofte uden at blive bedt om det, blandt andet fordi AI føltes som en partner, der kunne hjælpe dem gennem arbejdsbyrden. Produktiviteten steg kraftigt, men det gjorde den kognitive træthed og de uholdbare arbejdstimer også. Selve begejstringen bliver risikoen. Ingen siger, at du skal stoppe, når værktøjet bliver ved med at sige ja.

Er “AI-udbrændthed” reel, eller er det bare forandringstræthed med et nyt navn?

Skeptikerens svar fortjener at blive hørt. Hvert større skifte i, hvordan software bygges, er kommet med klager over udmattelse. Forskere ved Oregon State University påpeger, at udbrændthed blandt udviklere også dukkede op under tidligere omvæltninger, fra agile metoders fremmarch til COVID-19-pandemien. Måske er det blot den næste bølge, og den går over, når værktøjer og arbejdsvaner modnes.

Jeg er delvist enig. Noget af det, vi ser, er tilpasning. Men denne bølge er anderledes på ét vigtigt punkt: den rammer direkte opmærksomheden og arbejdshukommelsen. Den samme undersøgelse fra Oregon State, præsenteret på softwareudviklingskonferencen ICSE 2026, spurgte 442 udviklere og fandt, at brugen af GenAI hænger sammen med udbrændthed via større arbejdsbyrde og organisatorisk pres. Forfatterne beskriver, hvordan AI flytter arbejdet fra skabelse mod kuratering og overvågning, arbejde der er kognitivt krævende og kræver dyb ekspertise, men som er sværere at se. En deltager sammenlignede det med en bilmotor, der konstant kører 100 miles i timen, når den fungerer bedst ved 60.

Det bredere udviklerfællesskab viser også belastningen. Stack Overflows Developer Survey 2026, med 30.903 besvarelser fra 169 lande, fandt, at 45 procent af udviklerne beskriver sig selv som selvtilfredse i deres nuværende job. Inden for den gruppe var udbrændthed eller tech-træthed den hyppigst nævnte årsag. Undersøgelsen beviser ikke, at AI er grunden, men den viser, at en betydelig del af faget er ved at løbe tør for energi netop på det tidspunkt, hvor tempoet accelererer.

Undersøgelsen fra Oregon State indeholder også opmuntrende nyheder. Autonomi og læringsressourcer reducerede effekten af AI-brug på udbrændthed. Udviklere, der selv bestemmer, hvornår og hvordan de bruger AI, lider mindre end dem, der bliver presset ind i det. Det er noget, enhver arbejdsgiver kan handle på.

Hjælper udviklere med at automatisere deres egne job væk?

Det er det ubehagelige spørgsmål, og jeg vil ikke besvare det med beroligelse. Som iværksætter og arbejdsgiver er jeg oprigtigt bekymret for det.

De tidlige data peger i én retning. Stanford Digital Economy Labs opdatering fra august 2026 af undersøgelsen “Canaries in the Coal Mine?”, baseret på ADP-lønningsdata, viser, at beskæftigelsen blandt 22- til 25-årige i de erhverv, der er mest eksponeret for AI, ligger omkring 19 procent under, hvor den ville have ligget, hvis den havde fulgt med mindre eksponerede erhverv, op fra 15 procent et år tidligere. Forskellen opstår primært, fordi arbejdsgivere ansætter færre unge, ikke fordi de afskediger eksisterende medarbejdere, og forskerne ser endnu ingen tegn på forskydning i hele økonomien. Softwareudvikling er et af de områder, de udtrykkeligt nævner. De yngste udviklere mærker det først.

Europa er ikke undtaget. Europa-Kommissionens Fælles Forskningscenter (Joint Research Centre) kortlagde AI-eksponeringen på tværs af det europæiske arbejdsmarked og fandt, at de kognitive evner, der er mest eksponerede, er opmærksomhed, forståelse og logisk ræsonnement. Fordi disse evner er nødvendige i næsten alle job, er AI-eksponeringen steget eksponentielt på tværs af alle erhvervskategorier, hvor højtkvalificeret arbejde er mere eksponeret end elementært arbejde. Det er ikke en softwarehistorie. Det er en historie om næsten alle skriveborde i Europa.

For at være retfærdig er skaden endnu ikke slået igennem her. Laura Lebastard og David Sondermann fra Den Europæiske Centralbank analyserede en undersøgelse blandt omkring 5.000 virksomheder i euroområdet og konkluderede i marts 2026, at AI endnu ikke erstatter job; virksomheder, der bruger AI intensivt, er endda en smule mere tilbøjelige til at ansætte ekstra personale. De var omhyggelige med at tilføje, at AI’s langsigtede indvirkning på beskæftigelsen fortsat er mindre klar. Jeg læser det som: ikke endnu, men ingen garantier.

Hvad sker der, når AI forlader skærmen?

Min bekymring stopper ikke ved software, eller endda ved kontorarbejde. Hidtil har AI mest levet på skærme. Det er ved at ændre sig. En ny generation af AI, såkaldte verdensmodeller, lærer, hvordan den fysiske verden opfører sig: hvad der sker med en genstand, når man skubber til den, hvordan et rum ændrer sig, når nogen går igennem det. Kombinér det med robotter, og AI flytter fra tastaturet til fabriksgulvet, lageret og plejehjemmet.

Det er ikke længere begrænset til et fjernt laboratorium. I marts 2026 rejste AMI Labs, den Paris-baserede startup medstiftet af Turing Award-vinderen Yann LeCun, 1,03 milliarder dollars til at bygge verdensmodeller, Europas største seed-runde til dato. De første målkunder omfatter producenter, bilfabrikanter, luftfartsvirksomheder og medicinalsektoren, og LeCun har understreget, at en hjemmerobot har brug for netop denne form for sund fornuft for at forstå den fysiske verden.

Selv AMI Labs forventer, at det kan tage år, før verdensmodeller bevæger sig fra forskning til kommercielle anvendelser. Jeg vil ikke sætte et tal på, hvor mange job det kommer til at berøre, for det kan ingen. Men jeg ville lyve, hvis jeg sagde, at det ikke holder mig vågen. Når jeg tænker på AI’s indvirkning på arbejde, tænker jeg ikke længere kun på udviklere. Jeg tænker på næsten alle.

Det svar har jeg ikke. Det, jeg har, er et syn på, hvad der forbliver værdifuldt, og det syn former de valg, vi træffer hos Guardian360.

Hvad er der tilbage til en udvikler, når AI skriver koden?

Mere, end mange frygter, selvom det er noget andet end før. Når AI producerer koden, skal nogen stadig beslutte, hvad der skal bygges, om resultatet er korrekt og sikkert, og hvordan det passer ind i alt det andet. Nogen skal stå til regnskab, når det går galt. Det er vurdering, arkitektur, review og ansvar, og intet af det kan uddelegeres til den agent, man overvåger.

Hos Guardian360 forbereder vores udviklere sig på den rolle: coaches og mentorer for AI-agenter frem for producenter af kode. Det er ikke en mindre rolle. Det er en mere krævende, og netop derfor er risikoen for udbrændthed reel. Hvis vi beder folk om at bære mere vurdering, må vi også give dem plads til at udøve den. Derfor begrænser vi bevidst antallet af parallelle spor. BCG-forskerne når til samme konklusion: de anbefaler øvre grænser for, hvor mange AI-agenter én person overvåger samtidig, og fandt, at selvrapporteret produktivitet faldt, når folk brugte fire eller flere AI-værktøjer. Autonomi og tid til at lære er allerede en del af vores måde at arbejde på, og alle tager sig tid til at eksperimentere og innovere. Det er netop de ressourcer, som undersøgelsen fra Oregon State om udbrændthed hos udviklere, præsenteret på ICSE 2026, peger på som en buffer mod udbrændthed.

Et værktøj er kun et værktøj

Ud over at coache AI-agenter er der et andet skifte i gang hos Guardian360, og det er det, jeg finder mest håbefuldt. Vores udviklere har altid arbejdet tæt sammen med vores partnere, de managed service providers (MSP’er), der leverer vores platform til deres kunder. Det samarbejde bliver snart langt vigtigere.

Et værktøj er kun et værktøj, selv når man tilføjer AI-funktioner til det. Ingen køber en platform for platformens egen skyld; man bruger den til at opnå noget. Det er dér, vi vil betyde mere for vores partnere. En AI-agent tager allerede manuelt arbejde af deres hænder inden for onboarding, rapportering og tilslutning af API’er, og pentest-handlinger, der før var manuelt arbejde, udføres i stigende grad automatisk. Hver eneste af de opgaver er tid, en partner kan bruge på sine kunder i stedet for på vores software. Og den tid betyder noget, for partneren er den, der står over for kunden. De har tillidsforholdet, som er en af de ting, der gør partnere så værdifulde. Den tillid kan ikke overdrages til et værktøj.

I de kommende måneder og år vil vores udviklere tage mere af det arbejde på sig sammen med vores partnere. En udviklers værdi vil i mindre grad blive målt på den kode, vedkommende leverer, og mere på det, partnere og deres kunder opnår med den.

Jeg bør være ærlig og sige, at det ikke passer til alle. Ikke alle udviklere vil arbejde så tæt sammen med partnere og deres kunder, og det er et legitimt valg. Men jeg tror, at de udviklere, der bevæger sig mod resultatet frem for outputtet, vil finde den mest solide grund under fødderne.

Så hvor ligger din værdi?

AI tog skrivearbejdet, ikke tankearbejdet. Hastigheden er reel, og det er den pris, vores folk betaler i opmærksomhed, også. At lade som om, det forholder sig anderledes, hjælper ingen, mindst af alle de udviklere, der er trætte og stille bekymrede for deres fremtid.

Hvis AI skriver koden, hvor ligger din værdi så? Og hvis du leder et team, beskytter du så de mennesker, der hver dag skal svare på det spørgsmål?

Kilder