Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om ossTjänsterTeknikBranscherPortfölj
Först och främst lurade jag er lite med rubriken. Det finns egentligen ingen “Vibe-programmering kontra traditionell programmering” Krig. AI skriver kod numera. Människor använder den. Team utvecklar med hjälp av den. Vissa skapar till och med komplexa produkter med hjälp av den. Vi kan diskutera om det är spännande, riskabelt, irriterande eller alla tre på en gång, men vi kan inte låtsas att det inte händer.
Så, kommer AI att förändra programmeringen för alltid?
Ja. Det är det redan.
Men inte på det enkla sättet AI ersätter utvecklare på det sätt som folk gärna diskuterar på nätet. Den verkliga förändringen är mer praktisk: mjukvaruteam måste nu avgöra vad de tryggt kan delegera till AI, vad som fortfarande kräver mänsklig ingång och hur stor risk de är beredda att ta för att vinna tid.
Det är där jämförelsen kommer till sin rätt. Inte som en kamp mellan gammalt och nytt, utan som ett sätt att förstå avvägningarna.
I den här artikeln ska vi titta på Vibe-kodning kontra traditionell programmering inom områdena hastighet, kontroll, kodkvalitet, säkerhet, testning och långsiktigt underhåll – och var AI-stödd utveckling passar in mellan dessa två.
Utveckling av Vibe-kodning är när man berättar för ett AI-verktyg vad man vill bygga, och det skriver en stor del av koden åt en. Verktygen: Claude Code, OpenAI Codex, Replit, Lovable, Bolt m.fl.
I stället för att börja med en tom fil och skriva allt rad för rad börjar du med en uppmaning. Något i stil med: “Skapa ett enkelt bokningsformulär åt mig”, “Lägg till inloggning för användare” eller “Skapa en instrumentpanel med diagram”. Sedan ger AI:n dig kod, förklarar fel, åtgärdar buggar eller bygger till och med färdiga funktioner.
Begreppet blev populärt efter att Andrej Karpathy använde den för att beskriva ett mer relaxed sätt att koda med AI – där man följer idén, testar saker snabbt och låter verktyget sköta en stor del av det tunga arbetet.
Med Vibe Coding kan du skapa hela skärmbilder, funktioner, tester och appflöden. Om du frågar mig skulle jag säga att det känns som att leda en väldigt snabb juniorutvecklare, som dessutom ibland förstör saker med stor självförtroende.
Det är därför som vibe-kodning är perfekt för snabba idéer, prototyper, MVP:er, interna verktyg och experiment. Du kan bygga något som fungerar mycket snabbare än tidigare.
Om du redan har skyndat dig till ChatGPT för att bygga din nya ”unicorn”-app, vänta lite. AI vet inte alltid (nästan aldrig) vad som är säkert, skalbart eller snyggt. Den kan ge dig kod som fungerar idag men som blir ett problem nästa månad. Så även om det är bra att koda på känsla, krävs det ändå en mänsklig granskning.
Traditionell kodning är det vanligaste sättet att utveckla programvara: utvecklare skriver koden själva, granskar den, testar den, åtgärdar buggar och ser till att den klarar av att användas av riktiga användare.
Här bestämmer ingenjörerna hur produkten ska byggas upp. De väljer teknikstacken, planerar arkitekturen, skriver logiken, granskar koden, testar allt och tar hänsyn till säkerhet, prestanda och framtida förändringar.
Det går oftast långsammare än vibe-kodning, särskilt i början. Man får inte fram en färdig funktion utifrån en enda prompt. Det krävs planering, tekniska beslut och rent ingenjörsarbete. Mycket gammaldags. Mycket i stil med “öppna IDE:n och lida lite”.”
Men just den där extra kontrollen är ju poängen.
Vid traditionell programmering förstår utvecklarna vad som händer bakom kulisserna. De vet varför systemet fungerar, var riskerna finns och hur man åtgärdar problem när något går sönder. Detta är av stor betydelse för komplexa produkter, företagsprogramvara, fintech-appar, hälso- och sjukvårdssystem, SaaS-plattformar och allt som hanterar känslig information eller riktiga pengar.
Inget av dessa tillvägagångssätt är automatiskt bättre. Det beror på vad du utvecklar, hur stor risk du kan ta och om du behöver en snabb prototyp eller en produkt som fortfarande kommer att vara relevant för ditt team om ett år.
Här är Jämförelse mellan Vibe-kodning och traditionell kodning:
Det intressanta är att de flesta team inte längre håller sig helt på ena sidan av bordet. De använder AI för att effektivisera repetitiva arbetsuppgifter, generera standardkod och utforska idéer snabbare, samtidigt som de fortfarande förlitar sig på traditionella utvecklingsmetoder för att granska, testa, säkra och underhålla slutprodukten.
Med andra ord är framtiden förmodligen inte ”Vibe-programmering” kontra riktig programmering. Det handlar om AI-stödd utveckling.
Det största problemet med ”vibe-kodning” är att många risker inte syns direkt. En funktion kan se färdig ut, klara ett snabbtest och ändå dölja rörig logik, bristfällig säkerhet, dålig struktur eller beroenden som ingen har kontrollerat. Det är förstås inte alltid en katastrof. Men det är inte heller någon magi. Det är kod, och kod får konsekvenser.
Vi går mycket mer ingående in på säkerhetsaspekten av detta i vår separata artikel om säkerhetsbrister i Vibe Coding. Låt oss här istället fokusera på helheten: vad kan gå fel när AI-genererad kod blir en del av en faktisk produkt?.
AI kan skriva kod snabbt. Mycket snabbt. Ibland till och med för snabbt för sitt eget bästa.
När man bygger med hjälp av promptar kan varje ny förfrågan ge upphov till något olika mönster. En funktion kan använda en viss struktur, en annan funktion kan lösa samma problem på ett helt annat sätt, och en tredje kan komma på en “kreativ” genväg som ingen har bett om.
Till en början kanske det inte spelar någon roll. Appen fungerar, demon ser bra ut, alla är nöjda.
Men efter några veckor eller månader kan kodbasen bli svårare att förstå: filerna blir röriga, logiken upprepas och namngivningen är inkonsekvent. Enkla ändringar tar längre tid eftersom ingen är helt säker på vad som är beroende av vad.
Det är vad man kallar teknisk skuld: inte alltid felaktig kod, men kod som gör varje nästa steg mer besvärligt.
Vid traditionell kodning brukar teamen minimera detta genom arkitekturregler, kodgranskningar, gemensamma standarder och refaktorisering. Vid ”vibe-kodning” behöver du dessa saker i ännu högre grad – eftersom AI:n inte automatiskt kommer att hålla din kodbas ren bara för att du ber snällt.
AI-genererad kod kan se väldigt övertygande ut. Det är en del av problemet.
Det kanske går att kompilera. Det kanske klarar ett grundläggande test. Det kanske till och med åtföljs av en övertygande förklaring som låter som om den vore skriven av någon som bär en väldigt dyr huvtröja.
Men “ser rätt ut” är inte detsamma som “är rätt”.”
AI kan missa gränsfall, hoppa över validering, använda osäker logik eller generera kod som endast fungerar i det ideala fallet. Och eftersom resultatet ser färdigt ut kan människor acceptera det utan att granska det tillräckligt noggrant.
Detta innebär en risk för utvecklare, men är ännu mer riskfyllt för grundare utan teknisk bakgrund eller team som använder ”vibe coding” för att utveckla snabbt. Om ingen granskar koden ordentligt kan små fel hamna direkt i produktion.
AI är bra på att följa instruktioner. Däremot är den inte särskilt bra på att förstå hela din verksamhet.
Den känner inte automatiskt till era regler för regelefterlevnad, era äldre system, era kunders specialfall, era interna arbetsflöden eller era långsiktiga produktplaner. Om ni inte ger den rätt sammanhang fyller den i luckorna. Och när AI fyller i luckorna är det där det kan bli lite konstigt.
Det kan till exempel leda till att man skapar ett betalningsflöde utan att ta hänsyn till återbetalningslogiken. Eller att man bygger ett system för användarroller som fungerar för tre testkonton, men som inte fungerar när rollerna för försäljning, support, administration och partners alla kräver olika behörigheter. Eller att man skapar en databasstruktur som fungerar bra för en prototyp, men som blir ett problem när riktiga användare och riktiga data kommer in.
AI-verktyg hämtar ofta paket, bibliotek och installationsanvisningar för att få koden att fungera. Är det till hjälp? Ja. Är det alltid säkert? Inte direkt.
Ett AI-genererat projekt kan innehålla föråldrade beroenden, onödiga paket eller bibliotek som teamet aldrig har granskat. I vissa fall kan AI till och med föreslå paketnamn som inte finns eller som inte är de du trodde att du skulle installera. Jättekul. Helt normalt. Definitivt precis vad alla ville ha.
Konfigurationen är en annan svag punkt.
En app med Vibe-kodning kan köras lokalt och ändå ha allvarliga konfigurationsproblem: exponerade miljövariabler, bristfälliga behörigheter, offentliga administratörspaneler, öppna databaser, bristfällig loggning eller hemliga uppgifter som lagras på platser där de absolut inte borde finnas.
Dessa problem är lätta att förbise eftersom de inte alltid gör att appen slutar fungera. Allt kan fungera som vanligt samtidigt som säkerhets- och underhållsrisker uppstår i bakgrunden utan att man märker det.
Därför är beroendekontroller, miljögranskningar och säker konfiguration inte något valfritt. Särskilt inte om appen går vidare från demostadiet.
Det finns ytterligare en risk som låter tråkig men som snabbt blir mycket påtaglig: äganderätten.
Vem bär ansvaret för AI-genererad kod? Vem granskar den? Vem godkänner den? Vem dokumenterar den? Vem åtgärdar fel när den slutar fungera?
Om svaret är “ja, det var AI:n som skrev det”, så gratulerar jag – nu har du ett styrningsproblem.
Team som använder ”vibe-kodning” behöver tydliga regler. Till exempel bör varje AI-genererad funktion genomgå en kodgranskning. Säkerhetskänsliga ändringar bör granskas noggrannare. Beroenden bör godkännas. Tester bör vara obligatoriska. Dokumentationen bör inte utelämnas bara för att funktionen skapades på 15 minuter.
Det här kanske låter mindre spännande än att skapa en app över en kopp kaffe, men det är just det som skiljer ett användbart AI-stött arbetsflöde från ett framtida saneringsprojekt.
Det handlar varken om att “använda AI till allt” eller att “strunta i AI och fortsätta göra allt manuellt”.”
Det vore alldeles för enkelt. Och misstänkt snyggt.
I verkligheten beror det rätta tillvägagångssättet på vad du utvecklar, hur riskfyllt det är, hur snabbt du behöver agera och hur lång livslängd produkten är tänkt att ha. En prototyp som skapas under en helg, en fintech-plattform och ett internt rapporteringsverktyg bör inte utvecklas på samma sätt.
Så istället för att fråga sig om “vibe-kodning” eller traditionell kodning är ”bättre”, är den bättre frågan: vad behöver det här projektet egentligen just nu?
Vibe-kodning fungerar bäst när hastighet är viktigare än perfektion. Det är här som vibe-kodning verkligen kommer till sin rätt:
I grund och botten är det användbart när målet är att lära sig snabbt.
Kanske fungerar idén. Kanske avskyr användarna den. Kanske skrotas hela grejen efter ett enda möte. Det gör inget. Vibe-kodning hjälper dig att komma fram till svaret snabbare och billigare.
Traditionell utveckling kommer inte att försvinna. Jag ber om ursäkt till alla som väntar på “en enda kommandorad = en komplett företagsplattform”. Vi är inte där ännu.
När produkten är komplex, affärskritisk eller utsatt för reella risker spelar traditionell kodning fortfarande en mycket viktig roll. Utvecklare måste förstå arkitekturen, ha kontroll över logiken, planera integrationer, granska säkerheten och se till att systemet kan växa utan att förvandlas till ett oerhört kostsamt pussel.
Detta är särskilt viktigt för:
Traditionell utveckling ger teamen större kontroll över det svaret. Den skapar struktur: arkitekturplanering, kodstandarder, testning, kvalitetssäkring, DevOps, dokumentation, säkerhetsgranskning och långsiktigt ansvar.
Ja, det går långsammare i början. Men långsamt är inte alltid dåligt. Ibland innebär långsamt att någon faktiskt har funderat över vad som händer när produkten får 100 000 användare, kopplas ihop med fem externa system eller måste klara en säkerhetsgranskning.
Mycket irriterande. Mycket nödvändigt.
Det bästa arbetsflödet år 2026 är oftast varken ren ”vibe-kodning” eller gammaldags manuell kodning. Det är AI-assisterad utveckling: Ingenjörer använder AI som ett verktyg, men det är fortfarande de som ansvarar för arkitekturen, logiken, testningen, säkerheten och de slutgiltiga besluten.
Ett välfungerande hybridarbetsflöde kan se ut så här:
Hos Innowise ser vi till exempel inte AI som en ersättning för ingenjörskonsten. Vi använder den som ett verktyg för att öka hastigheten, ovanpå väl genomtänkta rutiner för arkitektur, granskning, testning och säkerhet. Vårt mål är att utveckla programvara snabbare utan att sex månader senare vakna upp mitt i en kodbas som ingen vill röra.
Så här ser det troligen ut framöver:
Så ja, AI kommer att skriva mer kod. Men människor kommer fortfarande att behöva avgöra vad som ska utvecklas, varför det ska fungera på just det sättet och om resultatet faktiskt är tillräckligt bra.
Det är just den delen som AI fortfarande inte kan ta sig igenom på känsla.
Vi samarbetar med företag som vill använda AI i utvecklingsarbetet utan att förlora kontrollen över kvalitet, säkerhet och långsiktig underhållbarhet. Ibland innebär det att granska en hastigt ihopkodad MVP före lansering. Ibland innebär det att rensa upp i en kodbas som vuxit för snabbt. Och ibland innebär det att hjälpa ett team att fastställa tydliga regler för hur AI-genererad kod ska skrivas, kontrolleras och levereras.
Här är några exempel på vad det kan innefatta:
Om ditt team alltså redan har utvecklat något med AI kan Innowise hjälpa till att granska det, säkra det och förvandla det till en produkt som du kan lita på.
Det finns ingen universell vinnare här. Vibe-kodning är utmärkt när man behöver agera snabbt, testa en idé eller bygga något som kan komma att förändras redan i morgon. Traditionell utveckling är fortfarande det bättre valet när produkten måste vara säker, skalbar och pålitlig. De smartaste teamen väljer inte en sida för alltid – de använder AI där det sparar tid och tillämpar ingenjörsdisciplin där misstag blir kostsamma.
Vibe-kodning utgår från instruktioner. Du beskriver vad du vill ha, och AI genererar koden. Traditionell kodning utgår från att utvecklare själva skriver och strukturerar koden. Den största skillnaden i debatten mellan vibe-kodning och traditionell kodning är alltså kontrollen: vibe-kodning ger dig snabbhet, medan traditionell kodning ger dig bättre insyn och ägarskap.
Ja, särskilt om produkten ska tas i produktion. AI kan hjälpa till att skriva kod, men någon måste ändå kunna bedöma om koden är säker, logisk, skalbar och faktiskt uppfyller verksamhetens behov. Utan programmeringskunskaper är det lätt att godkänna något som ser rätt ut men som slutar fungera senare.
Ja, men det är ingen magi. En bättre prompt kan ge bättre resultat, tydligare struktur och färre konstiga överraskningar. Men inte ens en perfekt prompt kan ersätta kodgranskning, testning eller säkerhetskontroller. Promptar är till hjälp. De sköter inte hela produkten åt dig.
Inte för seriös programvara. Vibe-kodning kan hjälpa icke-tekniska team att bygga prototyper och hjälpa utvecklare att arbeta snabbare, men det ersätter inte ingenjörernas omdöme. Utvecklare behövs fortfarande för arkitektur, felsökning, säkerhet, prestanda, integrationer och alla de besvärliga detaljerna som AI ofta hoppar över.
De största riskerna med AI-genererad kod är bristfällig säkerhet, rörig logik, osäkra beroenden, exponerade hemligheter, dålig arkitektur och teknisk skuld. Det knepiga är att koden fortfarande kan fungera, så problemet upptäcks inte alltid direkt. Detta är en av de viktigaste punkterna i diskussionen om för- och nackdelar med vibe-kodning jämfört med traditionell kodning: snabbheten är användbar, men bara om koden granskas, testas och säkras ordentligt.
Grundare, nystartade företag, produktteam, designers och interna team kan ha stor nytta av verktyget när de behöver testa idéer snabbt. Utvecklare kan också använda det för att effektivisera repetitiva arbetsuppgifter. Det är särskilt användbart för prototyper, MVP-experiment, demonstrationer och interna verktyg där det är viktigare att lära sig snabbt än att bygga den slutgiltiga versionen.
Ibland, men inte utan en noggrann granskning. Funktioner som bygger på stämningsanalys bör kontrolleras, testas, säkras och ofta omstruktureras innan de tas i drift. Det fungerar bra som utgångspunkt. Det bör inte behandlas som “lansera det bara för att AI:n sa det”.
Ja, och det är oftast det bästa tillvägagångssättet. AI kan vara till hjälp när det gäller utkast, standardtext, tester, dokumentation och snabba experiment. Traditionell utveckling ser till att de viktiga delarna hålls under kontroll: arkitektur, säkerhet, affärslogik, prestanda och långsiktig underhållbarhet.
Chef för Big Data
Philip bygger datainfrastrukturer som ger klarhet. Han fokuserar på “varför” bakom datan och skapar system som bearbetar stora volymer till användbara insikter samtidigt som han ser till att den tekniska visionen förblir skarp och ändamålsenlig.
