Erling Nupen: KI skriver kanskje 90 prosent av koden min

For Erling Nupen handler kunstig intelligens ikke om å erstatte utviklere. Det handler om å kunne løse flere oppgaver, utforske flere alternativer og levere bedre løsninger. I dag bruker han agentisk KI som en aktiv samarbeidspartner gjennom store deler av utviklingsarbeidet, men ansvaret for kvalitet og tekniske valg ligger fortsatt hos ham selv. 

Publisert 9. november 2026

– KI har gått fra å være et verktøy jeg brukte av og til, til å bli en helt sentral del av arbeidshverdagen min. Samtidig er det viktig å huske at det fortsatt er jeg som må forstå koden, vurdere løsningene og ta de endelige beslutningene, sier han.

Dette er en del av en artikkelserie der konsulenter i Accelerate forteller hvordan de bruker kunstig intelligens i arbeidshverdagen og i kundeprosjekter.

Fra data til produksjonsklare løsninger

Erling Nupen er dataingeniør og data scientist med erfaring fra data, maskinlæring og AI. Han jobber med alt fra analyse og utvikling til produksjonssetting og drift, og er spesielt opptatt av å forstå problemene som skal løses før teknologien velges.

– Jeg er opptatt av hvilke beslutninger løsningen skal støtte og hvem som faktisk skal bruke den. Teknologi er viktig, men den må alltid løse et konkret behov, sier han.

Ble fascinert av hvor mye KI kunne gjøre

Da de første generative KI-verktøyene begynte å bli tilgjengelige, var Erling først og fremst nysgjerrig.

– Jeg syntes det var utrolig kult hvor raskt KI kunne finne og rette syntaksfeil i koden min, forteller han.

Likevel var det ikke før verktøyene tok et stort steg videre at han virkelig begynte å bruke dem for alvor.

– Rundt starten av 2026 opplevde jeg at KI-modellene og de agentbaserte utviklingsverktøyene, som Claude Code, hadde blitt så gode at de kunne jobbe direkte i kodebasen min og løse hele oppgaver. Da så jeg virkelig verdien.

I dag er KI en integrert del av måten han jobber på.

Når flere agenter konkurrerer om den beste løsningen

I en typisk arbeidsoppgave bruker Erling KI gjennom store deler av utviklingsprosessen. Han beskriver behovet, setter retning og kvalitetssikrer resultatet, mens KI bidrar med selve gjennomføringen.

Det som spesielt skiller Erlings arbeidsmåte, er hvordan han bruker agentisk KI. 
I stedet for å la én agent løse en oppgave, setter han ofte flere agenter til å jobbe parallelt med samme problem. Deretter bruker han en egen agent til å analysere og sammenligne forslagene.

– Når jeg får flere ulike forslag å velge mellom, kan jeg vurdere styrker og svakheter ved hver løsning før jeg bestemmer hvilken retning vi skal gå videre med, forklarer han.

Hjalp til å navigere i et komplekst kundeprosjekt

Erling har også brukt KI aktivt i kundeprosjekter, spesielt når han må orientere seg raskt i store mengder informasjon.

I ett prosjekt sto han overfor et omfattende landskap av ulike teknologier, dokumentasjon og avhengigheter som måtte oppdateres.

– KI hjalp meg med å manøvrere gjennom jungelen av ressurser. Den kunne slå opp informasjon, sammenligne dokumentasjon og finne ut hvilke oppdateringer som faktisk måtte gjennomføres. Det gjorde at jeg kunne komme raskere frem til riktige beslutninger, forteller han.

For kunden betydde det raskere fremdrift og lavere risiko for at viktige detaljer ble oversett.

Effektivitet betyr ingenting uten kvalitet

Selv om KI gjør det mulig å jobbe betydelig raskere, mener Erling at den største gevinsten ligger et annet sted.

– Kunden får ikke bare raskere leveranser. De får også høyere kvalitet og mindre risiko for menneskelige feil. KI er flink til å oppdage svakheter, følge etablerte konvensjoner og bidra til mer lesbar kode.

Når han bygger større løsninger, som dataplattformer, følger han KI-agentene tett gjennom hele utviklingsprosessen. Han kontrollerer at løsningene følger beste praksis, at arkitekturen er robust og at koden er mulig å vedlikeholde over tid.

– Målet er å jobbe mer effektivt uten å gi slipp på kvaliteten eller kontrollen over de tekniske valgene.

Den største risikoen er å stole for mye på KI

Selv om han er en ivrig bruker av agentisk KI, mener Erling at teknologien også bringer med seg viktige utfordringer.

– En av de største risikoene er at man ikke alltid oppdager når KI leder deg i feil retning. Det er lett å stole på forslag som virker riktige ved første øyekast. Jeg er helt sikker på at jeg flere ganger har blitt ledet feil uten å oppdage det med en gang. 
Derfor har han utviklet et prinsipp som alltid gjelder:

– KI kan være en utrolig effektiv samarbeidspartner, men ansvaret ligger fortsatt hos meg.

Han er også bevisst på en langsiktig risiko som mange utviklere kjenner seg igjen i.

– Jeg ønsker ikke å bli så avhengig av KI at jeg mister evnen til å skrive god kode på egen hånd. Programmering er ikke bare et middel for å produsere kode effektivt. Det er også en kreativ og lærerik prosess som jeg fortsatt ønsker å være en aktiv del av.

Mer tid til de viktige vurderingene

For Erling er fremtiden ikke et valg mellom mennesker og KI. Det handler om å kombinere styrkene til begge.

KI kan analysere informasjon, generere kode og utforske flere løsninger på kort tid. Samtidig kreves det fortsatt mennesker som forstår problemet, vurderer konsekvensene og tar ansvar for resultatet.

– KI gjør at jeg kan bruke mindre tid på det repetitive og mer tid på de tekniske vurderingene som skaper verdi. Men den siste beslutningen kommer alltid til å ligge hos mennesker, sier han.