--- title: "Når byggingen blir billig, blir beslutningen dyr" description: "Hva 2025-målingene sier om AI og produktfart, hvorfor gevinsten føles større enn den er, og hvor produktrollen flytter når byggingen slutter å bremse." url: https://torn.studio/no/innsikt/nar-byggingen-blir-billig locale: no published: 2026-09-07 --- # Når byggingen blir billig, blir beslutningen dyr > **Kort svar:** AI-verktøy har gjort programvare billig å produsere, og gevinsten er mindre enn den føles: METRs studie fra 2025 fant erfarne utviklere 19 prosent tregere med AI mens de trodde de var 20 prosent raskere. Flaskehalsen flytter til beslutningene: hva som bygges, hvordan dere vet at det virket, og om brukeren kan stole på det. Det er produktrollen, som ble vanskeligere. Alle produktteam har kjent det i år: en funksjon som tok en sprint, tar en ettermiddag, og backloggen tømmes raskere enn noen rekker å fylle den med ting som er verdt å bygge. Denne artikkelen svarer på hva det gjør med produktrollen, med målingene som er publisert så langt, og med utvalg og dato oppgitt ved hvert tall. ## Er byggingen faktisk billigere? Ja, og det ærlige tallet er mindre enn følelsen. DORA-rapporten for 2025, publisert av Google Cloud 23. september 2025 med nesten 5 000 respondenter, finner at 90 prosent bruker AI i arbeidet og, for første gang, en positiv sammenheng mellom AI-bruk og leveransegjennomstrømning. Samme rapport finner at AI-bruk fortsatt har en negativ sammenheng med leveransestabilitet: mer endring leveres, og mer av den går i stykker. Lenny Rachitsky og Noam Segals undersøkelse blant 1 750 produktsjefer, utviklere, designere og gründere, publisert 23. desember 2025, fant at over halvparten sparer minst en halv dag i uken på sine viktigste oppgaver. Samme undersøkelse fant at 92,4 prosent rapporterer minst én betydelig ulempe med verktøyene. Begge tallene er sanne samtidig, og et team som bare siterer det første, planlegger etter en fiksjon. ## Hvorfor føles gevinsten større enn den er? Fordi de som opplever den, bommer i samme retning. METR kjørte en randomisert kontrollert studie, publisert 10. juli 2025: seksten erfarne utviklere i åpen kildekode, 246 reelle oppgaver fra deres egne repoer, hver oppgave trukket til å tillate eller forby AI-verktøy. Med AI tillatt tok oppgavene 19 prosent lengre tid. Før studien hadde utviklerne spådd 24 prosent raskere, og etter å ha opplevd nedbremsingen trodde de fortsatt at AI hadde gjort dem 20 prosent raskere. Seksten utviklere er et lite utvalg, og verktøyene var modeller fra tidlig 2025, noe forfatterne selv skriver. Det studien slår fast, er smalere og mer nyttig enn en dom over AI: opplevd fart er et upålitelig instrument. Et produktteam som vil vite sin reelle hastighet, må måle den — ledetid, andel mislykkede endringer, DORAs fire mål — med verktøyene på og av. ## Hvor flytter flaskehalsen seg? Til skjønnet. Når produksjonen slutter å være grensen, avgjør tre beslutninger utfallet, og ingen av dem går raskere med en kodeassistent. - Hva som skal bygges: hvilket problem, for hvem, hvor ofte det oppstår, og hva det koster å vente tre måneder. - Hvordan dere skal vite at det virket: tallet som må bevege seg, skrevet ned før byggingen, med datoen det skal leses av. - Om brukeren kan stole på det: for en AI-funksjon de tilfellene der den får svare, de tilfellene der den må avstå, og hvordan sikkerheten vises. Marty Cagan skrev 30. desember 2024 at «the PM role becomes more essential but also more difficult with generative AI-powered products, not less», og reserverte entusiasmen sin for kombinasjonen av «someone with very strong judgement» og verktøyene. Teresa Torres sa det samme fra discovery-siden i april 2026: «Building is very cheap now. That doesn’t mean we should build every idea we have.» Begge beskriver en rolle der den knappe innsatsfaktoren er skjønn om hva som fortjener å finnes. ## Hva gjør et produktteam med dette? Tre praktiske grep følger, og hvert av dem er billig å begynne med. - Mål hastigheten med verktøyene på og av i en måned, og les andelen mislykkede endringer ved siden av gjennomstrømningen. DORAs stabilitetsfunn er det de fleste team oppdager sent. - Skriv beslutningen før byggingen: én side med problemet, alternativene på bordet, hva som ble valgt bort, og hva som må være sant om to måneder. - Bruk de frigjorte timene på discovery og på evals. Et intervju som syntetiseres av en person og deretter av en modell, og en AI-funksjon som spesifiseres som testtilfeller før den første prompten, er dit uken nå går. Prioriteringsmetoden er beskrevet i [å bestemme hva som skal bygges neste](https://torn.studio/no/innsikt/hva-som-skal-bygges-neste). For en gründer med begrenset runway avgjør samme logikk hva den første byggingen skal bevise, og [siden for gründere](https://torn.studio/no/for/grundere) beskriver den rekkefølgen. ## Slik arbeider studioet med dette Torn Studios svar er en leveransemodell: én person holder produktrollen og bygger med AI-verktøy, slik at en beslutning tatt på mandag er i kode samme uke. Kostnaden sies like rett ut som gevinsten. Én persons uke er kapasiteten, og et team som trenger tre produktroller parallelt, gjør klokt i å ansette dem. Product Management prises per oppdrag, med omfanget satt på forhånd og prisen fast før arbeidet starter. **Les videre** - [Slik holder du kvaliteten når AI skriver koden](https://torn.studio/no/innsikt/kvalitet-nar-ai-skriver-koden) - [Product Management hos Torn Studio](https://torn.studio/no/tjenester/product-management) ## Vanlige spørsmål ### Gjør AI produktteamet vårt raskere? Målbart ja på gjennomstrømning, og med mindre enn det føles. DORA-rapporten for 2025 finner en positiv sammenheng mellom AI-bruk og leveransegjennomstrømning ved siden av en negativ sammenheng med stabilitet, og METRs studie fant erfarne utviklere 19 prosent tregere mens de trodde de var 20 prosent raskere. Mål det med verktøyene på og av. ### Hvilke tall bør vi følge når teamet tar i bruk AI-verktøy? DORAs fire mål: ledetid for endringer, utrullingsfrekvens, andel mislykkede endringer og tid til gjenoppretting. Les andelen mislykkede endringer ved siden av gjennomstrømningen, fordi 2025-rapporten finner at AI hever den siste og forverrer den første. ### Er METR-resultatet en dom over AI-kodeverktøy? Nei. Seksten utviklere, modeller fra tidlig 2025 og oppgaver i repoer utviklerne kjente i dybden. Det studien viser pålitelig, er at opplevd fart er et dårlig instrument: de samme personene spådde 24 prosent raskere, følte seg 20 prosent raskere og målte 19 prosent tregere. ### Hva bør en produktsjef bruke de frigjorte timene på? Discovery og evals. Å syntetisere hvert intervju for hånd før en modell gjør det, å skrive beslutningssiden før byggingen, og å spesifisere hver AI-funksjon som testtilfeller med en toleranse. Det er de tre stedene der skjønnet nå avgjør utfallet. ### Trenger vi en produktsjef hvis utviklerne kan bygge hva som helst? Ja, og Cagans lesning fra desember 2024 er at rollen blir mer sentral og vanskeligere. Noen må avgjøre hva som fortjener å finnes, hvordan suksess skal leses av, og hva en bruker kan stole på. Byggekapasitet gjør ingenting av det. ### Hvordan arbeider Torn Studio når studioet tar produktrollen? Én person holder rollen og bygger med AI-verktøy, priset per oppdrag med prisen fast før arbeidet starter. Gevinsten er en løkke fra beslutning til kode innen samme uke; grensen er én persons kapasitet, og studioet sier hvor den går før et oppdrag begynner. ## Kilder - [Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity — METR](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/) — Kilde for 16 utviklere, 246 oppgaver, 19 prosent tregere med AI, prognosen på 24 prosent og den opplevde gevinsten på 20 prosent. - [Announcing the 2025 DORA Report — Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report) — Kilde for nesten 5 000 respondenter, 90 prosent AI-bruk, sammenhengen med gjennomstrømning og den negative sammenhengen med stabilitet. - [AI tools are overdelivering: results from our large-scale AI productivity survey — Lenny’s Newsletter](https://www.lennysnewsletter.com/p/ai-tools-are-overdelivering-results) — Kilde for 1 750 respondenter, over halvparten som sparer minst en halv dag i uken, og 92,4 prosent som rapporterer minst én betydelig ulempe. - [AI Product Management 2 Years In — Silicon Valley Product Group](https://www.svpg.com/ai-product-management-2-years-in/) — Kilde for Cagans formulering 30. desember 2024 om at rollen blir mer sentral og vanskeligere, og om sterkt skjønn kombinert med verktøyene. - [“Building is cheap now, but don’t build everything”: Teresa Torres on AI product management — airfocus](https://airfocus.com/blog/teresa-torres-ai-product-management/) — Kilde for Torres’ sitat fra april 2026 om at byggingen er billig, og at det er ingen grunn til å bygge hver idé.