AI i agil softwareudvikling: Echometer-fællesskabsundersøgelse 2026

I vores community er AI landet i agil softwareudvikling. Men ændrer det virkelig allerede teamenes måde at arbejde på? Eller optimerer enkelte teammedlemmer indtil videre kun deres programmering, mens reviews og kvalitetssikring kan blive til nye flaskehalse?

Det er præcis det, vi har gennemført en Echometer Community-undersøgelse om her i juni 2026. 66 personer fra vores nyhedsbrev og vores community har svaret på, hvordan AI ændrer deres agile softwareudvikling. Resultaterne er ikke et repræsentativt markedsstudie. De er snarere et øjebliksbillede fra boblen omkring agile, ofte remote-arbejdende softwareudviklingsteams.

Denne artikel er et databaseret supplement til vores tidligere indlæg:

• KI i agil softwareudvikling: studiebilledet 2026
• Guide til fremtidens KI-understøttede agile softwareudvikling
• Hvorfor KI fejler i agil software delivery

Her er allerede en kort forhåndsvisning af højdepunkterne fra undersøgelsesresultaterne:

45%

Bruger KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uden definerede workflows eller retningslinjer.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

36%

Ingen ændring i hverdagen: Trods KI tager møder og koordinering lige så meget tid som før.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

48%

Ser rollen som Scrum Master og Agile Coaches som vigtigere end nogensinde i KI-tiden.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

56%

Ledelsen forstår slet ikke eller som regel kun unøjagtigt Team Health og performance-blockere.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

52%

Fejlkultur er kontekstafhængig: Kritiske emner kan bringes op i teamet, men man tier stille, når ledelsen er til stede.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

Tidligere indsigt

45% Bruger KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uden definerede workflows eller retningslinjer.

Næste indsigt

Hvem deltog i undersøgelsen?

Stikprøven med 66 deltagere er tydeligt præget af agile roller. Dette er vigtigt for fortolkningen: Svarene afspejler ikke et generelt udviklerstudie, men primært perspektivet fra et agilt softwareudviklings-community.

50% Scrum Master / Agile Coaches

• 50% Scrum Master / Agile Coaches
• 24% Engineering Leads
• 14% Teammedlem
• 5% Product Owner / Product Manager
• 7% Andet

Hvor standardiseret er AI-brug i teams? 🤖

Det første indholdsmæssige spørgsmål viser et centralt mønster: AI bruges for det meste af enkelte teammedlemmer som et individuelt eksperiment:

45% Individuel afprøvning

• 45% Individuel afprøvning
• 33% Styret brug med enkle regler
• 10% Højt standardiseret / AI-first
• 12% Andet

45 % rapporterer, at teammedlemmer afprøver AI på egen hånd uden definerede team-workflows eller fælles retningslinjer. Yderligere 33 % har i det mindste grundlæggende processer og aftaler herom. Kun 10 % beskriver deres arbejdsmetoder som “AI First”.

Dette stemmer overens med en tese fra vores opsummering af den nuværende forskning: AI har i 2026 den største effekt på individuelt niveau, mens team- og organisationsniveauet følger langsommere efter. Til studiebilledet om KI i agil softwareudvikling .

Hvad ændrer AI egentlig i hverdagen? 🧑‍💻

Svarene om den daglige rutine er et godt referencepunkt mod overdrevne produktivitetsløfter.

36% Ingen ændring

• 36% Ingen ændring
• 36% Mere review-arbejde
• 10% Mere deep work
• 10% Større leveringspres
• 8% Andet

Den store overraskelse for mig: 36 % ser ingen ændring i deres hverdag på trods af AI-brug.

Yderligere 36 % producerer ganske vist resultater hurtigere, men bruger betydeligt mere tid på review af AI-output. Dette er en af de vigtigste erkendelser fra undersøgelsen. AI reducerer ikke automatisk koordinationsomkostninger. Ofte flytter den arbejdet: mindre indledende implementering, mere kontrol, mere kontekstopbygning, mere kvalitetsansvar.

Netop dette mønster beskrev vi i artiklen om typiske fejlsituationer: Mere kode kan føre til mindre forståelse, hvis teamet ikke kan følge med i review og verifikation. Hvorfor KI fejler i agil software delivery .

Kun 10 % rapporterer om mere Deep Work, fordi AI overtager rutineopgaver. Det er ikke uvæsentligt, men det er langt fra fortællingen om, at AI allerede fjerner admin-overhead, koordineringsindsats og monotone, gentagne opgaver over hele linjen.

Hvad sker der med Scrum Mastere og Agile Coaches? 👀

Det provokerende spørgsmål lyder: Hvis AI understøtter eller delvist automatiserer mere og mere udviklingsarbejde, har man så stadig brug for Scrum Mastere og Agile Coaches?

Community-svaret er overraskende tydeligt:

48% Vigtigere end nogensinde

• 48% Vigtigere end nogensinde
• 18% Rollen har aldrig været tydeligt til stede
• 18% Smelter sammen med andre roller
• 1% Bliver erstattet af KI-workflows
• 15% Andet

48 % siger, at rollen bliver vigtigere end nogensinde, fordi fokus flyttes endnu mere mod menneskelige dynamikker. Når teammedlemmer skaber mere output hurtigere ved hjælp af AI, kan enhver misforståelse, ethvert uafklaret krav og enhver afvigende kvalitetsforståelse få hurtigere konsekvenser.

Blandt svarene fra ledelsen ligger denne værdi endda på 56 %: Dette er vigtigt, fordi det i det mindste relativiserer den nærliggende bias. I denne delgruppe er det ikke kun Scrum Mastere og Agile Coaches, der forsvarer deres egen rolle. Ledere ser tilsyneladende også, at acceleration gennem AI ikke automatisk skaber bedre samarbejde.

Kun 1 % forventer, at rollerne kan erstattes af AI-drevne workflows. Det betyder ikke, at rollen ikke ændrer sig. Tværtimod: Det vil sandsynligvis ikke blive ved procesfacilitering alene. Evnerne hos Agile Coaches og Scrum Mastere, som AI ikke automatisk leverer, bliver mere værdifulde:

• At opfatte og adressere mellemmenneskelige dynamikker (stemning, spændinger, psykologisk sikkerhed, team-sundhed)
• Synliggøre og udfordre magt- og organisationsstrukturer (beslutningsveje, ansvarsområder, politiske dynamikker)
• Fremme refleksion og læring (udfordre antagelser, holdninger, processer og adfærdsmønstre)
• Muliggøre konstruktivt samarbejde (facilitere diskussioner, håndtere konflikter, styrke feedback- og læringskultur)

Erkendelsen af, at Scrum Master / Agile Coach-rollen bliver endnu vigtigere, passer til guiden for CTO’er og Engineering Managers: AI skalerer kun meningsfuldt, hvis menneskelig dømmekraft, Engineering Practices og organisatoriske feedback-loops kan følge med. Guide til KI-understøttet agil softwareudvikling .

Hvor godt forstår ledelsen Team Health og blokeringer? 🚧

Når AI accelererer udviklingen, kan blinde vinkler i ledelsen blive vigtigere. Mere output hjælper ikke meget, hvis lederne ikke forstår, hvor teams er mentalt overbelastede, og hvor de reelle performance-blokeringer ligger.

34% Delvist præcist

• 34% Delvist præcist
• 31% Komplet blind vinkel
• 25% Oftest unøjagtig
• 6% Meget præcist

Det skræmmende set fra mit synspunkt er, at 56 % anser deres ledelse for at være ude af trit med virkeligheden:

• 31 % taler om en komplet blind vinkel, hvor problemer først bliver synlige ved større kriser som burnout eller opsigelser.
• Yderligere 25 % anser ledelsens vurdering for at være for det meste forkert.

Kun 6 % siger, at ledelsen er opdateret og identificerer problemer proaktivt og præcist.

Det er ikke et sideemne i AI i Agile. Det er en kernerisiko. Når KI øger ændringsfrekvensen, men ledere ikke ser teamets tilstand, belastning og friktioner, stiger sandsynligheden for dårlig styring.

Dataene passer dermed til en ubehagelig følelse, som ikke er ny: Der er brug for en bedre opfattelse af det sociale og organisatoriske system på ledelsesgangene. Ellers er der i det mindste en risiko for, at det stigende produktivitetspres belaster medarbejderengagement, sundhed, innovationsevne og agilitet.

Hvad bliver det vigtigste performance-håndtag? ⚙️

Svarene på den vigtigste håndtag for de næste 12 måneder viser, at teams ikke betragter KI isoleret. De ser flere flaskehalse samtidig.

31% Skarpere alignment

• 31% Skarpere alignment
• 27% Bedre infrastruktur
• 22% Menneskecentreret tilpasning
• 12% Mindre overhead
• 8% Andet

31% ser skarpere alignment som den vigtigste håndtag: Når produktionen bliver hurtigere, bliver det mere kritisk at arbejde på det rigtige produkt. 27% nævner bedre infrastruktur, altså CI/CD, automatiserede tests og tekniske systemer, der skal kunne følge med KI-hastigheden.

Dette passer godt til tanken om Engineering-Harness: AI-værktøjer alene er ikke nok. Teams har brug for klare målsætninger, kvalitetsstandarder, delivery-pipelines og feedbackmekanismer, der muliggør og understøtter hurtigere ændringer.

22 % nævner menneskecentreret tilpasning, altså samhørighed, tillid og samarbejdsevne som det vigtigste performance-håndtag for AI-fremtiden. Kun 12 % ser det vigtigste håndtag i at reducere klassisk møde-overhead. Den egentlige opgave er mere krævende: bedre alignment, bedre tekniske fundamenter og bedre team-adaptivitet.

Hvor åbent kan teams tale om fejl? 💩

Psykologisk tryghed bliver ikke mindre vigtig med AI. Når AI øger outputtet, skal fejl, risici og tvivl blive synlige tidligere.

52% Afhængigt af konteksten

• 52% Afhængigt af konteksten
• 22% Ekstremt let
• 18% Ret svært
• 4% Slet ikke muligt

Den største gruppe med 52 % siger: Blandt tætte kolleger er åbenhed mulig, men så snart ledelsen er til stede, bliver der stille.

Kun 22 % beskriver en virkelig åben fejlkultur. 18 % formulerer kritik forsigtigt for at undgå konflikter, og 4 % ser endda kritik som en karriererisiko.

Det er måske det kulturelt vigtigste resultat af undersøgelsen. AI i Agile øger behovet for hurtig korrigering og åben feedback. Men hvis kritisk information forsvinder i ledelsens nærvær, mister lederne netop de signaler, de har brug for til ansvarlig KI-styring.

Kort sagt: Psykologisk tryghed er ikke et blødt bi-emne. Det er en feedback- og kontrolmekanisme for højtydende organisationer og delivery-systemer.

Hvad ændrer AI i retrospectives? 💬

Mellemmenneskelige emner ser ud til at forblive relevante, også i AI-tidsalderen. Derfor opstår spørgsmålet, om AI overhovedet ændrer retrospectives væsentligt: Skal vi snart reflektere over sprintet sammen med vores AI-agenter og diskutere vores prompts?

Indtil videre ændrer emnerne i retrospectives sig i hvert fald kun begrænset på grund af AI:

63% Emner uændrede

• 63% Emner uændrede
• 13% Menneske-KI-samarbejde
• 13% Ændrede teamdynamikker
• 11% Andet

63% siger, at retro-emnerne næsten ikke har ændret sig. Kun 13% hver især diskuterer i højere grad menneske-KI-samarbejde eller ændrede teamdynamikker.

Allerede før AI blev emner som review-indsats, rolleforståelse, psykologisk tryghed og alignment reflekteret i retrospectives. AI ændrer ganske vist indholdet af diskussionerne markant i 13 % af tilfældene, men mange grundlæggende emner i teams forbliver de samme.

Hvilke dashboard-insights har engineering-organisationer brug for? 🔢

Det sidste spørgsmål var bevidst formuleret bredere: Hvis du skulle bygge et dashboard til at forbedre din engineering-organisation, hvilke indsigter ville være vigtigst?

Her var flere svar mulige. Derfor summerer værdierne ikke op til 100 %:

52% Flaskehalse i workflow

• 52% Flaskehalse i workflow
• 46% Teamtrivsel og risiko for burnout
• 40% Kodekvalitet og teknisk gæld
• 37% KI-værktøjsimpact og ROI
• 34% Samarbejdsfriktion og alignment
• 28% Psykologisk sikkerhed og tillid
• 28% DORA og leveringstempo
• 10% Intet nyt dashboard nødvendigt

Resultatet var også for os hos Echometer særligt interessant for at se, om der kan afledes feature-idéer deraf til vores 1:1-værktøj, health-check-værktøj eller retro-værktøj.

Det vigtigste er workflow-bottlenecks med 52 %, team health og risiko for burnout med 46 % samt kodekvalitet og teknisk gæld med 40 %. Først derefter kommer “KI-værktøjsimpact og ROI” med 37 %.

Konklusion: Opfordring til ledere inden for agil softwareudvikling 👋

Et centralt resultat er efter min mening, at lederne er blevet udfordret:

• 52 % oplever fejl- og feedbackkultur som kontekstafhængig: Åbenhed er lettere blandt tætte kollegaer end i ledelsens nærvær
• Samtidig ser et flertal af deltagerne huller i ledelsens forståelse af team health og performance-blockers
• Teams ser de fremtidige KI-værdihåndtag især i bedre alignment, i bedre infrastruktur og i en bedre team- og arbejdskultur.

For ledere er det den vigtigste konsekvens: Den, der kun behandler KI som et produktivitetsværktøj, optimerer for kortsigtet. Den, der forstår KI som en stresstest for hele delivery-systemet og opbygger en feedbackkultur på tværs af hierarkier, ser tydeligere, hvor de store forbedringspotentialer for KI ligger.

Selvfølgelig har vi også en mening om, hvordan ledere kan få det til at lykkes: CTO-guide til KI-understøttet agil softwareudvikling .

De vigtigste indsigter at dele 👇

Jeg håber, at du kunne få nogle interessante eller inspirerende indsigter ud af undersøgelsen.

Hvis det er tilfældet, vil jeg blive glad, hvis du også selv deler indholdet videre!

45%

Bruger KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uden definerede workflows eller retningslinjer.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

36%

Ingen ændring i hverdagen: Trods KI tager møder og koordinering lige så meget tid som før.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

48%

Ser rollen som Scrum Master og Agile Coaches som vigtigere end nogensinde i KI-tiden.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

56%

Ledelsen forstår slet ikke eller som regel kun unøjagtigt Team Health og performance-blockere.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

52%

Fejlkultur er kontekstafhængig: Kritiske emner kan bringes op i teamet, men man tier stille, når ledelsen er til stede.

Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026

Tidligere indsigt

45% Bruger KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uden definerede workflows eller retningslinjer.

Næste indsigt

FAQ om community-undersøgelsen om KI i agil softwareudvikling

Er Echometer-community-undersøgelsen repræsentativ?

Nej. Undersøgelsen blev gennemført i juni 2026 blandt Echometer-brugere og personer fra vores nyhedsbrev. De 66 svar er et værdifuldt pulsmåling fra det agile softwareudviklingscommunity, som ofte arbejder remote, men ikke en repræsentativ markedsundersøgelse.

Hvad er undersøgelsens vigtigste indsigt?

Den vigtigste indsigt er, at brugen af KI og organisatorisk tilpasning stadig udvikler sig i forskellig takt. Mange teams eksperimenterer med KI, men review, alignment, team health, psykologisk tryghed og ledelsens transparens forbliver centrale flaskehalse.

Bliver Scrum Masters og Agile Coaches erstattet af KI?

Undersøgelsen taler klart imod det. 48% ser Scrum Masters og Agile Coaches som vigtigere end nogensinde, blandt svarene fra ledelse endda 56%. Rollen vil dog ændre sig: mindre ren procesfacilitering, mere fokus på teamdynamik, psykologisk tryghed og organisationens læringskapacitet.

Hvilke målinger er særligt vigtige for AI i Agile?

Svarene viser, at rene KI-brugsmetrikker ikke er tilstrækkelige. Særligt vigtige er workflow-flaskehalse, teamets sundhed og risiko for udbrændthed, kodekvalitet, alignment, psykologisk tryghed og først derefter også KI-værktøjets effekt og ROI.

Hvordan bruger agile softwareteams KI i dag?

I vores undersøgelse dominerer stadig eksperimentering: 45 % rapporterer om individuel KI-brug uden klare team-workflows. Yderligere 33 % har enkle retningslinjer. Kun 10 % beskriver deres arbejdsform som virkelig AI-first.

Sparer KI allerede tid i agile teams?

Ikke automatisk. 36 % ser ingen mærkbar ændring i hverdagen, yderligere 36 % får nok mere tempo på resultaterne, men investerer markant mere tid i reviews af KI-output.

Hvad er en hyppig flaskehals ved KI i softwareudvikling?

En hyppig flaskehals ligger ikke i at skrive kode, men i review, alignment og kvalitetssikring. Når KI skaber mere output, skal teams hurtigere kontrollere, prioritere og forstå i fællesskab, hvad der virkelig er værdifuldt.

Hvorfor forbliver psykologisk tryghed vigtig ved KI?

Fordi fejl og forkerte antagelser kan få virkning hurtigere. 52 % siger, at kritiske emner kun tages op åbent afhængigt af konteksten, især når ledelsen er til stede. Det er netop dér, vigtige tidlige advarselssignaler går tabt.

Ændrer KI retrospektiver i agile teams?

Indtil videre kun begrænset. 63 % diskuterer i retrospektiver de samme emner som før KI. Kun henholdsvis 13 % taler mere om menneske-KI-samarbejde eller ændrede teamdynamikker.

Hvad bør engineering leaders måle nu?

Det vigtigste er workflow-bottlenecks, team health, risiko for burnout, kodekvalitet, teknisk gæld og alignment. KI-impact er relevant, men uden disse kontekstdata er produktivitet svær at fortolke.