”I dag skriver AI stora delar av min kod”
Johan Winther har använt AI-verktyg sedan han började som ingenjör 2019. Kerstin Johnsson har utvecklat AI i nästan 10 år.
AI-verktyg blir allt vanligare i ingenjörers vardag, men sparar de verkligen tid – och hur påverkar de yrkeskunnandet? Vi pratade med två ingenjörer som arbetat länge med AI. Här är deras erfarenheter – och deras bästa råd.
Johan Winther, mjukvaruutvecklare på Icomera, har använt AI-språkmodeller som ChatGPT sedan han började som ingenjör 2019.
De första kodexemplen AI genererade var inte särskilt imponerande. Men utvecklingen har gått snabbt.
– I dag gör jag största delen av kodgenereringen med Github Copilot. När jag börjar skriva ger autocomplete förslag direkt. Mycket av mjukvaruutveckling handlar om att någon redan gjort något liknande – då är verktygen väldigt bra, säger han.
Passagerarräkning på tåg
Nyligen utvecklade Johan Winthers team ett system för automatisk passagerarräkning för två tågflottor i Storbritannien.
– AI-modeller är mycket bättre än klassisk programmering på att upptäcka objekt i bilder. Jag tror inte att vi hade kunnat bygga det här systemet utan AI.
På Icomera har alla tillgång till företagets AI-verktyg. Olika team har olika behov och tipsar varandra om hur verktygen bäst används.
– AI är inte bara en hajp. Vi måste förstå vad den kan – och vad den inte kan.
AI ger ofta fel svar – men tillräckligt bra för att komma vidare
När Johan Winther gör research, till exempel om två verktyg fungerar ihop, vet han att AI:ns svar ofta är en hallucination. Men ändå nyttiga.
– Det ger mer att gå på än om jag sökt utan att veta exakt vad jag letar efter. Ofta är svaret tillräckligt nära för att jag ska kunna fortsätta själv.
Det är fortfarande inte självklart att AI sparar tid. Ibland genererar den mycket kod, men också många fel.
– Vi experimenterar och lär oss hela tiden var AI gör nytta. Målet är att få ut så mycket som möjligt – utan att lägga orimligt mycket tid.
Måste kunna grunden själv
Behöver framtidens ingenjörer ens kunna programmera, eller räcker det med AI?
– Det är som att kunna ett plus ett innan man använder en miniräknare. Tar man genvägar direkt får man problem. Samtidigt är allt grundläggande inte nödvändigt. Som att vi inte kodar i Assembly eller andra lågnivåspråk längre.
Uppfann stabilt internet på tåg
Johan Winther jobbar på Icomera, som är världsledande på internetlösningar för tåg.
En av företagets grundare, Mats Karlsson, tilldelades Polhemspriset 2025 för tekniken.
Läs mer: Han uppfann stabilt internet på tågen – nu får han Polhemspriset
”Det gäller att hitta sin nisch”
En annan ingenjör vi pratat med är Kerstin Johnsson, som har jobbat i nästan 10 år med att utveckla AI. Sedan maj 2025 är hon senior data scientist på Region Skånes nya enhet för AI och maskininlärning.
När hennes team får ett uppdrag har man alltid gått igenom befintliga lösningar först.
– Finns det ett externt program så används det. Men handlar det om regionens egna data kan det vara bättre att utveckla en egen AI-motor.
Utmaningar: känsliga data och snabb utveckling
Regionen hanterar känslig information, och på de servrar där data lagras får externa AI-verktyg inte användas.
En annan utmaning är att AI utvecklas så snabbt.
– När vi utvecklat något kan det komma en extern lösning som är bättre. Det gäller att hitta sin nisch där man kan göra nytta, och fortsätta göra nytta om flera år. Att bedöma nyttan av AI är komplext, men på Region Skåne prioriterar vi att noggrant utvärdera var tekniken ger verkligt värde för verksamheten. Nyttan är alltid vår utgångspunkt, vi skapar inget bara för att det är en cool AI-modell.
”Bra att ha levt båda världarna”
Kerstin Johnsson använder Copilot i VS Code när hon programmerar. När hon skriver kod får hon automatiska förslag och använder också agentläget.
Nyligen bad hon agenten göra en refaktorering (omstrukturering av kod) och sedan benchmarka den nya koden – blev det samma svar och hur mycket snabbare gick det?
– Det körde inte snabbare, men jag fick en tydlig redovisning och kunde snabbt göra rätt vägval. Det är ett väldigt kraftfullt verktyg.
Hon har mest jobbat i Python tidigare, men i Region Skåne används även mycket SQL. För att lära ett nytt språk har AI-verktygen varit till stor hjälp.
För de som programmerar är Kerstin Johnssons råd att använda AI-verktyg, men att inte göra det hela tiden.
– För sin egen anställningsbarhet är det är bra att ha levt båda världarna. Att kunna programmera, men att använda AI för att inte gå miste om effektiviteten. Ibland jobbar jag utan AI. Det är bra för min egen kompetens.
Kerstin Johnssons råd
- Kom igång med AI-verktyg – det är inte för sent.
- Du kan komma långt med vanliga chatbottar. Får du dåliga svar, prova andra verktyg, formulera om frågorna eller vänta några månader och se om AI:n blivit bättre.
- Ha ett nätverk att diskutera med.
- Har ni känslig data: hitta projekt vid sidan av, till exempel hackathon så att du får testa.
- Gör dig inte helt beroende av AI. Upprätthåll din egen kompetens.
- Använd AI som coach – fråga hur du ska börja.
Johan Winthers råd
- Sätt er in i vad AI kan göra och inte kan göra.
- Använd modellerna till det de är bra på.
- Även om AI hallucinerar kan svaret ge vägledning.
- Tipsa varandra – men experimentera också själv för att hitta vad som fungerar för dig.
