Vibe Coding

Vibe coding – Når programmering blir samtale

Hva er egentlig vibe coding?

Denne nye metoden har raskt etablert seg som det ferskeste begrepet innen programvareutvikling, og mange mener fenomenet vil endre måten vi jobber på. Begrepet ble først introdusert av Andrej Karpathy, AI-pionér fra OpenAI og Tesla, i februar 2025. Karpathy beskrev konseptet som en metode der man bruker naturlig språk til å styre store AI-modeller (LLM-er) som automatisk genererer programvare ut fra korte beskrivelser.

Karpathy selv oppsummerer metoden treffende:

«Det er egentlig ikke koding – jeg ser ting, sier ting, kjører ting, og kopierer ting. Og stort sett virker det.»

Men hva betyr det i praksis, og er det virkelig så enkelt?

Hvordan fungerer det i praksis?

I stedet for tradisjonell programmering med lange timer bak tastaturet, kan utviklere nå beskrive hva programmet skal gjøre i naturlig språk, og en AI-generert modell lager resten. Programmereren fungerer som dirigent heller enn musiker; det handler om å styre AI-en i riktig retning og korrigere underveis.

En typisk arbeidsflyt kan se slik ut:

• Du beskriver problemet på naturlig språk.
• AI genererer et kodeforslag.
• Du tester, evaluerer og gir tilbakemeldinger.
• AI forbedrer koden basert på din input.

Hvem kan bruke Vibe Coding?

Tilgjengeligheten er kanskje den største styrken. Metoden gjør det mulig også for ikke-programmerere å utvikle fungerende løsninger. Kevin Roose fra New York Times demonstrerte dette da han brukte metoden til å lage LunchBox Buddy, en app som anbefalte matretter basert på innholdet i kjøleskapet.

I Silicon Valley har denne trenden raskt vokst, særlig blant startups som trenger å lansere raske prototyper uten store tekniske ressurser. Y Combinator meldte nylig at hele 25 % av deres nyeste startups hadde en kodebase hvor 95 % var AI-generert.

Fordeler med Vibe Coding

1. Lav terskel Alle med gode idéer kan realisere dem uten å kunne avansert programmering.
2. Effektivitet og tidsbesparelser Raskere prototyping, kortere vei fra idé til lansering.
3. Økt kreativitet AI-en foreslår ofte kreative løsninger basert på enorme mengder tilgjengelig informasjon, som kan gi innovative og overraskende resultater.
4. Reduserte utviklingskostnader Mindre avhengighet av store utviklerteam, spesielt for mindre prosjekter.

Utfordringer du bør vite om

Samtidig som mulighetene er store, er det flere potensielle feller:

• Manglende kontroll og forståelse: AI-generert kode kan inneholde feil, sikkerhetsproblemer og ineffektivitet som går ubemerket hen fordi brukeren ikke fullt ut forstår koden.
• Uforutsigbarhet: AI kan «hallusinere», altså generere logiske feil eller misforstå instruksjoner. Dette øker behovet for grundig testing.
• Sikkerhet og vedlikehold: AI-generert kode kan være vanskeligere å vedlikeholde, noe som kan skape utfordringer i kritiske eller langvarige prosjekter.

Som AI-ekspert Simon Willison sier til Ars Technica:

«Å bruke denne metoden hele veien til en produksjonskodebase er tydelig risikofylt. Mesteparten av jobben vår handler om å videreutvikle systemer der kvalitet og forståelighet er avgjørende.»

Når passer metoden best?

Mens denne arbeidsformen egner seg glimrende til raske prototyper og personlige prosjekter («software for én»), bør man være forsiktig med å benytte metoden alene i profesjonelle, sikkerhetskritiske systemer. Flere eksperter anbefaler en hybridmodell, hvor AI-generert kode brukes som utgangspunkt, men alltid kvalitetssikres og forstås av fagfolk før produksjonssetting.

Eksempler fra virkeligheten:

• LunchBox Buddy: AI-generert app som foreslår måltider basert på tilgjengelige ingredienser.
• Enkle automatiseringsverktøy: Automatisk generering av rapporter og datahåndtering.
• Prototyping av applikasjoner: Rask utvikling av konsepter og idétesting.

Hvordan ser fremtiden ut?

Metoden vil sannsynligvis videreutvikles og integreres dypere i etablerte utviklingsverktøy. Fremtiden kan innebære at man i enda større grad stoler på AI som standard assistent, men fortsatt med krav om tydelige kvalitetskontroller og menneskelig innsikt.

Forbes påpekte nylig behovet for bedre rutiner når man benytter AI-generert kode:

«Selskaper som omfavner denne metoden må etablere solide rutiner for kodegjennomgang og investere i avanserte verktøy for feilsøking, slik at påliteligheten opprettholdes.»

Hva betyr dette for fremtidens arbeidsmarked?

Metoden kan forandre hvordan virksomheter vurderer kompetanse. Kravet til teknisk dybdekunnskap kan reduseres, samtidig som det blir viktigere med bred forståelse av prosesser og god evne til å kommunisere med AI-verktøy.

Ifølge Y Combinator hadde hele 25 % av startupene i vinteren 2025-kullet kodebaser som i hovedsak var AI-genererte. Denne trenden kan endre landskapet betydelig, særlig når det gjelder rekruttering, opplæring og krav til utviklere fremover.

Hvorfor du bør bry deg?

Denne måten å programmere på representerer en markant endring innen programvareutvikling, med store potensialer men også klare begrensninger. Metoden åpner dører for alle med gode idéer, men stiller samtidig store krav til forståelse, ansvarlighet og kritisk vurdering.

Enten du er utvikler, gründer eller nysgjerrig på teknologi, er dette noe du bør kjenne til. Denne utviklingen vil sannsynligvis prege arbeidsmarkedet og måten vi lager digitale løsninger på i årene som kommer.