Erling Nupen: AI skriver kanske 90 procent av min kod

För Erling Nupen handlar AI inte om att ersätta utvecklare. Det handlar om att kunna lösa fler uppgifter, utforska fler alternativ och leverera lösningar av högre kvalitet. I dag använder han agentisk AI som en aktiv samarbetspartner genom stora delar av utvecklingsarbetet, men ansvaret för kvalitet och tekniska beslut ligger fortfarande hos honom själv.

Publicerad 9. november 2026

– AI har gått från att vara ett verktyg som jag använde då och då, till att bli en självklar del av min arbetsvardag. Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att det fortfarande är jag som måste förstå koden, utvärdera lösningarna och fatta de slutgiltiga besluten, säger han.

Det här är en del av en artikelserie där konsulter på Accelerate berättar hur de använder AI i sitt dagliga arbete och i kundprojekt.

Från data till produktionsklara lösningar

Erling Nupen är dataingenjör och data scientist med erfarenhet inom data, maskininlärning och AI. Han arbetar med allt från analys och utveckling till driftsättning och förvaltning, och är särskilt engagerad i att förstå de problem som ska lösas innan tekniken väljs.

– Jag fokuserar på vilka beslut lösningen ska stödja och vem som faktiskt ska använda den. Teknik är viktigt, men den måste alltid lösa ett konkret behov, säger han.

Fascinerades av hur mycket AI kunde göra

När de första generativa AI-verktygen började dyka upp var Erling framför allt nyfiken.

– Jag tyckte att det var otroligt fascinerande hur snabbt AI kunde hitta och rätta syntaxfel i min kod, berättar han.

Trots det var det först när verktygen tog ett stort steg framåt som han började använda dem på allvar.

– I början av 2026 upplevde jag att AI-modellerna och de agentbaserade utvecklingsverktygen, som Claude Code, hade blivit så avancerade att de kunde arbeta direkt i min kodbas och lösa hela uppgifter. Det var då jag verkligen såg värdet.

I dag är AI en integrerad del av hans sätt att arbeta.

När flera agenter tävlar om den bästa lösningen

I en typisk arbetsuppgift använder Erling AI genom stora delar av utvecklingsprocessen. Han beskriver behovet, sätter riktningen och säkerställer kvaliteten i resultatet, medan AI bidrar med själva genomförandet.

Det som särskilt utmärker Erlings arbetssätt är hur han använder agentisk AI. I stället för att låta en enda agent lösa en uppgift låter han ofta flera agenter arbeta parallellt med samma problem. Därefter använder han ytterligare en agent för att analysera och jämföra förslagen.

– När jag får flera olika förslag att välja mellan kan jag bedöma styrkor och svagheter i varje lösning innan jag bestämmer vilken riktning vi ska gå vidare med, förklarar han.

Hjälpte till att navigera i ett komplext kundprojekt

Erling har också använt AI aktivt i kundprojekt, särskilt när han snabbt behöver orientera sig i stora mängder information.

I ett projekt stod han inför ett omfattande landskap av olika teknologier, dokumentation och beroenden som behövde uppdateras.

– AI hjälpte mig att orientera mig bland stora mängder information. Den kunde söka fram information, jämföra dokumentation och identifiera vilka uppdateringar som faktiskt behövde göras. Det gjorde att jag kunde komma fram till rätt beslut snabbare, berättar han.

För kunden innebar det snabbare framsteg och lägre risk för att viktiga detaljer skulle förbises.

Effektivitet betyder ingenting utan kvalitet

Även om AI gör det möjligt att arbeta betydligt snabbare menar Erling att den största vinsten finns någon annanstans.

– Kunden får inte bara snabbare leveranser, utan också lösningar av högre kvalitet och med mindre risk för mänskliga fel. AI är duktig på att upptäcka svagheter, följa etablerade principer och bidra till kod som är lätt att läsa och underhålla.

När han bygger större lösningar, som dataplattformar, följer han AI-agenterna noggrant genom hela utvecklingsprocessen. Han säkerställer att lösningarna följer etablerad bästa praxis, att arkitekturen är robust och att koden går att underhålla över tid.

– Målet är att arbeta mer effektivt utan att släppa kontrollen över kvaliteten eller de tekniska besluten.

Den största risken är att lita för mycket på AI

Även om han är en flitig användare av agentisk AI menar Erling att tekniken också för med sig viktiga utmaningar.

– En av de största riskerna är att man inte alltid upptäcker när AI leder en i fel riktning. Det är lätt att lita på förslag som verkar korrekta vid första anblicken. Jag är övertygad om att jag flera gånger har fått felaktig vägledning utan att upptäcka det direkt. Därför har han utvecklat en princip som alltid gäller:

– AI kan vara en otroligt effektiv samarbetspartner, men ansvaret ligger fortfarande hos mig.

Han är också medveten om en långsiktig risk som många utvecklare känner igen sig i.

– Jag vill inte bli så beroende av AI att jag förlorar förmågan att skriva bra kod på egen hand. Programmering är inte bara ett sätt att producera kod effektivt. Det är också en kreativ och lärorik process som jag fortfarande vill vara en aktiv del av.

Mer tid för de viktiga bedömningarna

För Erling handlar framtiden inte om ett val mellan människor och AI. Det handlar om att kombinera styrkorna hos båda.

AI kan analysera information, generera kod och utforska flera lösningar på kort tid. Samtidigt behövs fortfarande människor som förstår problemet, bedömer konsekvenserna och tar ansvar för resultatet.

– AI gör att jag kan lägga mindre tid på repetitiva uppgifter och mer tid på de tekniska bedömningar som verkligen gör skillnad. Men det sista beslutet kommer alltid att ligga hos människor, säger han.