KI i smidig programvareutvikling: Echometer-fellesskapsundersøkelse 2026
I vårt fellesskap har KI gjort sitt inntog i smidig programvareutvikling. Men endrer det virkelig allerede måten teamene jobber på? Eller er det foreløpig bare enkelte teammedlemmer som optimaliserer kodingen sin, mens vurderinger og kvalitetssikring kan bli nye flaskehalser?
Det er nettopp dette vi har gjennomført en fersk Echometer-fellesskapsundersøkelse om i juni 2026. 66 personer fra vårt nyhetsbrev og vårt fellesskap har svart på hvordan KI endrer deres smidige programvareutvikling. Resultatene er ingen representativ markedsstudie. De er snarere et øyeblikksbilde av stemningen i «boblen» rundt smidige, ofte fjernarbeidende programvareutviklingsteam.
Denne artikkelen er et databasert supplement til våre tidligere innlegg:
- KI i smidig programvareutvikling: status for forskningen 2026
- Veiledning til fremtiden for KI-støttet smidig programvareutvikling
- Hvorfor KI mislykkes i smidig programvareleveranse
Her er allerede en kort forhåndsvisning av høydepunktene fra spørreundersøkelsesresultatene:
45%
Bruker KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uten definerte arbeidsflyter eller retningslinjer.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
36%
Ingen endring i hverdagen: Til tross for KI tar møter og koordinering like mye tid som før.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
48%
Ser rollen til Scrum Mastere og Agile Coacher som viktigere enn noensinne i KI-tiden.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
56%
Ledelsen forstår ikke Team Health og hindringer for ytelse i det hele tatt, eller som oftest bare unøyaktig.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
52%
Feilkultur er kontekstavhengig: Kritiske temaer kan tas opp i teamet, men man blir stille når ledelsen er til stede.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
45% Bruker KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uten definerte arbeidsflyter eller retningslinjer.
Hvem deltok i undersøkelsen?
Utvalget med 66 deltakere er tydelig preget av smidige roller. Dette er viktig for tolkningen: Svarene gjenspeiler ikke en generell utviklerstudie, men først og fremst perspektivet til et smidig programvareutviklingsfellesskap.
- 50% Scrum Master / Agile Coaches
- 24% Engineering-ledere
- 14% Teammedlem
- 5% Product Owner / Product Manager
- 7% Annet
Hvor standardisert er KI-bruk i team? 🤖
Det første innholdsmessige spørsmålet viser et sentralt mønster: KI brukes i stor grad av enkelte teammedlemmer som et individuelt eksperiment:
- 45% Individuell utprøving
- 33% Styrt bruk med enkle regler
- 10% Høyt standardisert / AI-first
- 12% Annet
45 % rapporterer at teammedlemmer prøver ut KI på egen hånd, uten definerte team-arbeidsflyter eller felles retningslinjer. Ytterligere 33 % har i det minste grunnleggende prosesser og avtaler om dette. Bare 10 % beskriver arbeidsmåtene sine som «AI First».
Dette stemmer overens med en tese fra vår oppsummering av forskningssituasjonen: KI har størst effekt på individnivå i 2026, mens team- og organisasjonsnivået følger etter i et langsommere tempo. Til forskningsstatusen om KI i smidig programvareutvikling .
Hva endrer KI egentlig i arbeidshverdagen? 🧑💻
Svarene om den daglige rutinen er et godt referansepunkt mot overdrevne produktivitetsløfter.
- 36% Ingen endring
- 36% Mer review-arbeid
- 10% Mer deep work
- 10% Høyere leveringspress
- 8% Annet
Den store overraskelsen for meg: 36 % ser ingen endring i hverdagen sin til tross for bruk av KI.
Ytterligere 36 % produserer riktignok resultater raskere, men bruker betydelig mer tid på gjennomgang av KI-output. Dette er en av de viktigste erkjennelsene fra undersøkelsen. KI reduserer ikke automatisk koordineringskostnader. Ofte forskyver den arbeidet: mindre innledende implementering, mer kontroll, mer kontekstbygging, mer kvalitetsansvar.
Akkurat dette mønsteret beskrev vi i artikkelen om typiske feilaktige mønstre: Mer kode kan føre til mindre forståelse hvis teamet ikke holder tritt med review og verifikasjon. Hvorfor KI mislykkes i smidig programvareleveranse .
Bare 10 % rapporterer om mer «Deep Work» fordi KI tar over rutineoppgaver. Dette er ikke uvesentlig, men det er langt unna fortellingen om at KI allerede fjerner administrasjonskostnader, avklaringsbehov og monotone, repeterende oppgaver over hele linja.
Hva skjer med Scrum Mastere og Agile Coacher? 👀
Det provoserende spørsmålet er: Hvis KI støtter eller delvis automatiserer stadig mer av utviklingsarbeidet, trenger man da fortsatt Scrum Mastere og Agile Coacher?
Svaret fra fellesskapet er overraskende tydelig:
- 48% Viktigere enn noen gang
- 18% Rollen har aldri vært tydelig til stede
- 18% Smelter sammen med andre roller
- 1% Blir erstattet av KI-arbeidsflyter
- 15% Annet
48 % sier at rollen blir viktigere enn noen gang, fordi fokuset skifter enda mer mot menneskelig dynamikk. Når teammedlemmer skaper mer output raskere ved hjelp av KI, kan enhver misforståelse, ethvert uavklart krav og enhver avvikende kvalitetsforståelse få raskere konsekvenser.
Blant svarene fra ledelsen ligger denne verdien til og med på 56 %: Dette er viktig fordi det i det minste relativiserer den nærliggende partiskheten. I denne delgruppen er det ikke bare Scrum Mastere og Agile Coacher som forsvarer sin egen rolle. Også ledere ser tilsynelatende at akselerasjon gjennom KI ikke automatisk skaper bedre samarbeid.
Bare 1 % forventer at rollene kan erstattes av KI-drevne arbeidsflyter. Det betyr ikke at rollen ikke endrer seg. Tvert imot: Det vil sannsynligvis ikke stoppe ved prosessledelse alene. Ferdighetene til Agile Coacher og Scrum Mastere som KI ikke automatisk leverer, vil bli mer verdifulle:
- Oppfatte og adressere mellommenneskelig dynamikk (stemning, spenninger, psykologisk trygghet, teamhelse)
- Synliggjøre og utfordre makt- og organisasjonsstrukturer (beslutningsveier, ansvarsområder, politisk dynamikk)
- Fremme refleksjon og læring (utfordre antakelser, meninger, prosesser og atferdsmønstre)
- Muliggjøre konstruktivt samarbeid (moderere diskusjoner, håndtere konflikter, styrke tilbakemeldings- og læringskultur)
Erkjennelsen av at Scrum Master / Agile Coach-rollen blir enda viktigere, passer med veiledningen for CTO-er og Engineering Managers: KI skalerer bare fornuftig hvis menneskelig dømmekraft, Engineering Practices og organisatoriske tilbakemeldingssløyfer holder følge. Veiledning til KI-støttet smidig programvareutvikling .
Hvor godt forstår ledelsen Team Health og blokkeringer? 🚧
Når KI akselererer utviklingen, kan blinde flekker i ledelsen bli viktigere. Mer output hjelper lite hvis ledere ikke forstår hvor team er mentalt overbelastet og hvor de reelle ytelsesblokkeringene ligger.
- 34% Delvis presist
- 31% Fullstendig blind flekk
- 25% Stort sett unøyaktig
- 6% Svært presist
Det som etter mitt syn er skremmende, er at 56 % anser ledelsen sin for å være virkelighetsfjern:
- 31 % snakker om en komplett blind flekk, der problemer først blir synlige ved større kriser som utbrenthet eller oppsigelser.
- Ytterligere 25 % mener ledelsens vurdering for det meste er feil.
Bare 6 % sier at ledelsen er orientert og identifiserer problemer proaktivt og nøyaktig.
Dette er ikke et sideemne i AI i Agile. Det er en kjerne-risiko. Når KI øker endringstakten, men ledere ikke ser teamtilstand, belastning og friksjoner, øker sannsynligheten for dårlig styring.
Dataene passer dermed med en ubehagelig følelse som ikke er ny: Det trengs en bedre oppfatning av det sosiale og organisatoriske systemet på ledernivå. Ellers er det i det minste en risiko for at økende produktivitetspress belaster medarbeiderengasjement, helse, innovasjonsevne og smidighet.
Hva blir den viktigste ytelsesfaktoren? ⚙️
Svarene på den viktigste driveren for de neste 12 månedene viser at team ikke betrakter KI isolert. De ser flere flaskehalser samtidig.
- 31% Skarpere samkjøring
- 27% Bedre infrastruktur
- 22% Menneskesentrert tilpasning
- 12% Mindre overhead
- 8% Annet
31 % ser skarpere samkjøring som den viktigste driveren: Når produksjonen blir raskere, blir det viktigere å jobbe med riktig produkt. 27 % nevner bedre infrastruktur, altså CI/CD, automatiserte tester og tekniske systemer som må holde tritt med KI-hastigheten.
Dette passer godt med tanken om Engineering-Harness: KI-verktøy alene er ikke nok. Team trenger klare mål, kvalitetsstandarder, leveranse-pipelines og tilbakemeldingsmekanismer som muliggjør og støtter raskere endringer.
22 % nevner menneskesentrert tilpasning, altså samhold, tillit og teamevne som den viktigste ytelsesfaktoren for KI-fremtiden. Bare 12 % ser den viktigste faktoren i å redusere klassisk møte-overhead. Den faktiske oppgaven er mer krevende: bedre samkjøring, bedre teknisk fundament og bedre team-adaptivitet.
Hvor åpent kan team snakke om feil? 💩
Psykologisk trygghet blir ikke mindre viktig med KI. Når KI øker outputen, må feil, risikoer og tvil bli synlige tidligere.
- 52% Avhengig av kontekst
- 22% Ekstremt lett
- 18% Ganske vanskelig
- 4% Ikke i det hele tatt mulig
Den største gruppen med 52 % sier: Blant nære kolleger er åpenhet mulig, men så snart ledelsen er til stede, blir det stillere.
Bare 22 % beskriver en virkelig åpen feilkultur. 18 % formulerer kritikk forsiktig for å unngå konflikter, og 4 % ser til og med kritikk som en karriererisiko.
Dette er kanskje det viktigste kulturelle funnet i undersøkelsen. AI i Agile øker behovet for rask korrigering og åpen tilbakemelding. Men hvis kritisk informasjon forsvinner når ledelsen er til stede, mister lederne nettopp de signalene de trenger for ansvarlig styring av KI.
Kort sagt: Psykologisk trygghet er ikke et mykt tilleggstema. Det er en tilbakemeldings- og kontrollmekanisme for høyytelsesorganisasjoner og leveransesystemer.
Hva endrer KI i retrospektiver? 💬
Mellommenneskelige temaer ser ut til å forbli relevante også i KI-tidsalderen. Derfor stilles spørsmålet om KI i det hele tatt endrer retrospektiver i stor grad: Skal vi snart reflektere over sprinten sammen med våre KI-agenter og diskutere våre prompts?
Foreløpig endrer i hvert fall temaene i retrospektiver seg bare i begrenset grad gjennom KI:
- 63% Temaer uendret
- 13% Menneske-KI-samarbeid
- 13% Endrede teamdynamikker
- 11% Annet
63 % sier at retro-temaene knapt har endret seg. Bare 13 % hver diskuterer oftere menneske-KI-samarbeid eller endrede teamdynamikker.
Allerede før KI ble temaer som review-arbeid, rolleforståelse, psykologisk trygghet og alignment reflektert over i retrospektiver. KI endrer innholdet i diskusjonene sterkt i 13 % av tilfellene, men mange grunntemaer i team forblir like.
Hvilken dashboard-innsikt trenger Engineering-organisasjoner? 🔢
Det siste spørsmålet var bevisst formulert bredere: Hvis du måtte bygge et dashboard for å forbedre engineering-organisasjonen din, hvilke innsikter ville vært viktigst?
Her var det mulig å velge flere svar. Derfor summerer ikke verdiene seg til 100 %:
- 52% Flaskehalser i arbeidsflyten
- 46% Teamhelse og risiko for utbrenthet
- 40% Kodekvalitet og teknisk gjeld
- 37% KI-verktøypåvirkning og ROI
- 34% Samarbeidsfriksjon og samkjøring
- 28% Psykologisk trygghet og tillit
- 28% DORA og leveringshastighet
- 10% Ikke behov for nytt dashboard
Resultatet var også spesielt interessant for oss i Echometer, for å se om vi kan utlede funksjonsideer for vårt 1:1-verktøy, Health-Check-verktøy eller Retro-verktøy fra det.
Viktigst er flaskehalser i arbeidsflyten med 52 %, teamhelse og utbrenthetsrisiko med 46 %, samt kodekvalitet og teknisk gjeld med 40 %. Først deretter kommer «KI-verktøy-impact og ROI» med 37 %.
Konklusjon: En oppfordring til ledere innen agil programvareutvikling 👋
Et sentralt resultat er etter min mening at lederne blir utfordret:
- 52 % opplever feil- og tilbakemeldingskultur som kontekstavhengig: Åpenhet er lettere blant nære kolleger enn i nærvær av ledelsen
- Samtidig ser et flertall av deltakerne hull i ledelsens forståelse av teamhelse og ytelsesblokkeringer
- Teamene ser fremtidige KI-verdiskapere primært i bedre samhandling (alignment), bedre infrastruktur og en bedre team- og arbeidskultur.
For ledere er dette den viktigste konsekvensen: De som bare behandler KI som et produktivitetsverktøy, optimaliserer for kortsiktig. De som forstår KI som en stresstest for hele leveransesystemet og bygger en tilbakemeldingskultur på tvers av hierarkier, ser tydeligere hvor de store forbedringspotensialene for KI ligger.
| Perspektiv | Formulering |
|---|---|
| ❌ Feil spørsmål | «Hvordan får vi alle til å bruke mer KI?» |
| ✅ Riktig spørsmål | «Hvilke ferdigheter må teamene våre og organisasjonen vår utvikle for at KI virkelig skal forbedre vår agile programvareutvikling?» |
Vi har selvfølgelig også en mening om hvordan ledere kan oppnå dette: CTO-guide til KI-støttet agil programvareutvikling .
De viktigste innsiktene til deling 👇
Jeg håper du kunne ta med deg noen interessante eller inspirerende innsikter fra undersøkelsen.
Hvis det er tilfelle, blir jeg glad om du deler innholdet videre selv!
45%
Bruker KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uten definerte arbeidsflyter eller retningslinjer.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
36%
Ingen endring i hverdagen: Til tross for KI tar møter og koordinering like mye tid som før.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
48%
Ser rollen til Scrum Mastere og Agile Coacher som viktigere enn noensinne i KI-tiden.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
56%
Ledelsen forstår ikke Team Health og hindringer for ytelse i det hele tatt, eller som oftest bare unøyaktig.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
52%
Feilkultur er kontekstavhengig: Kritiske temaer kan tas opp i teamet, men man blir stille når ledelsen er til stede.
Kilde: Echometer Community Survey, juni 2026
45% Bruker KI individuelt: Teammedlemmer eksperimenterer på eget initiativ med KI, uten definerte arbeidsflyter eller retningslinjer.
FAQ om community-undersøkelsen om KI i agil programvareutvikling
Er Echometer-community-undersøkelsen representativ?
Nei. Undersøkelsen ble gjennomført i juni 2026 blant Echometer-brukere og personer fra nyhetsbrevet vårt. De 66 svarene er en verdifull pulse check fra det agile programvareutviklingsmiljøet, som ofte jobber remote, men ikke en representativ markedsstudie.
Hva er det viktigste funnet i undersøkelsen?
Det viktigste funnet er at KI-bruk og organisatorisk tilpasning fortsatt ikke utvikler seg i takt. Mange team eksperimenterer med KI, men review, alignment, team health, psykologisk trygghet og ledelsens transparens forblir sentrale flaskehalser.
Blir Scrum Mastere og Agile Coaches erstattet av KI?
Undersøkelsen taler tydelig imot det. 48% ser Scrum Mastere og Agile Coaches som viktigere enn noen gang, blant lederes svar til og med 56%. Rollen vil imidlertid endre seg: mindre ren prosessmoderering, mer fokus på teamdynamikk, psykologisk trygghet og organisatorisk læringsevne.
Hvilke metrikker er spesielt viktige for AI i Agile?
Svarene viser at rene KI-bruksmetrikker ikke er nok. Særlig viktige er flaskehalser i arbeidsflyten, team health og risiko for utbrenthet, kodekvalitet, alignment, psykologisk trygghet og først deretter også effekt av KI-verktøy og ROI.
Hvordan bruker agile programvareteam KI for øyeblikket?
I undersøkelsen vår dominerer fortsatt eksperimentering: 45 % rapporterer om individuell KI-bruk uten klare arbeidsflyter i teamet. Ytterligere 33 % har enkle retningslinjer. Bare 10 % beskriver arbeidsmåten sin som virkelig AI-First.
Sparer KI allerede tid i agile team?
Ikke automatisk. 36 % ser ingen merkbar endring i hverdagen, ytterligere 36 % øker tempoet på resultater, men investerer betydelig mer tid i gjennomgang (reviews) av KI-output.
Hva er en vanlig flaskehals for KI i programvareutvikling?
En vanlig flaskehals ligger ikke i skriving av kode, men i gjennomgang, samhandling og kvalitetssikring. Når KI genererer mer output, må teamene raskere kontrollere, prioritere og i fellesskap forstå hva som virkelig er verdifullt.
Hvorfor forblir psykologisk trygghet viktig med KI?
Fordi feil og gale antakelser kan få effekt raskere. 52 % sier at kritiske temaer bare tas opp åpent avhengig av kontekst, spesielt når ledelsen er i rommet. Det er nettopp der viktige tidlige varselsignaler går tapt.
Endrer KI retrospektiver i agile team?
Foreløpig bare i begrenset grad. 63 % diskuterer lignende temaer i retrospektiver som før KI. Bare 13 % snakker mer om samarbeid mellom menneske og KI eller endret teamdynamikk.
Hva bør Engineering Leaders måle nå?
Viktigst er flaskehalser i arbeidsflyten, teamhelse, utbrenthetsrisiko, kodekvalitet, teknisk gjeld og samhandling (alignment). KI-impact er relevant, men uten disse kontekstdataene forblir produktivitet vanskelig å tolke.
