87% säger att AI snabbar upp arbetet, men bara 28% ser mindre friktion

Atlassian publicerade sin State of Developer Experience Report 2026 den 20 oktober 2026, baserad på en undersökning med mer än 1 500 yrkesverksamma inom mjukvaruutveckling. Den visar att 87% av utvecklarna säger att AI hjälper dem att arbeta snabbare, medan bara 28% uppger att de upplever märkbart mindre friktion i det dagliga arbetsflödet jämfört med innan AI.

Vad undersökningen visade

Atlassian rapporterar att 80% av utvecklarna säger att AI hjälper dem att leverera mer utan att arbeta längre. Den friktion som länge bromsat mjukvaruleveranser kvarstår dock. Hälften av utvecklarna säger att de lägger för mycket tid på att hitta information och delta i möten, och 45% pekar på kontextbyte, enligt ITPros bevakning av rapporten.

Granskning av AI-utdata är en tydlig kostnad. Atlassian rapporterar att 49% av utvecklarna lägger fyra eller fler timmar i veckan på att granska AI-utdata, rätta till prompter och liknande arbete. Atlassian rapporterar också att 75% av utvecklarna säger att de bär ett större ansvar för att validera kvaliteten och säkerheten hos AI-genererat innehåll.

ITPro noterar att förra årets version av undersökningen visade att 68% av utvecklarna sparade minst tio timmar i veckan med AI, och att den siffran har sjunkit till 25% i år.

Strategi och mätning

Bara 17% av utvecklarna och 23% av ledarna säger att deras organisation har en tydligt kommunicerad och aktivt genomförd AI-strategi för hela livscykeln för mjukvaruutveckling, enligt Atlassian. När det gäller mätning uppger 64% av ledarna att ökad AI-användning korrelerar med bättre resultat, och 41% av utvecklarna säger att de använder AI mer än nödvändigt för att de känner sig förväntade att göra det. Atlassians egen sammanfattning är att AI-användning behandlas som en produktivitetssignal trots att den inte är det.

Andrew Boyagi, Customer CTO på Atlassian, berättade för ITPro att snabbare kod inte är detsamma som bättre mjukvara levererad tidigare. Merparten av AI-användningen i livscykeln fokuserar fortfarande på kodgenerering snarare än på att hitta information, tydliggöra krav eller flytta arbete mellan team.

Vad det betyder för utvecklingsteam

Undersökningen beskriver en förändring i var teknikarbetet läggs. Att skriva kod går snabbare, medan granskning, validering och koordinering tar en större del av veckan. Ett team som mäter AI-adoption enbart utifrån användning kan missa detta, eftersom användning säger lite om huruvida arbetet når kunderna tidigare.

Ledare som vill få en tydligare bild kan följa upp utfall som ledtid och granskningstid parallellt med adoptionssiffror. De kan också dokumentera var AI förväntas bidra, eftersom färre än en fjärdedel av ledarna i undersökningen säger att deras organisation har en tydlig strategi.

Vad det betyder när du anställer utvecklare

De 75% av utvecklarna som uppger ett större ansvar för att validera AI-utdata pekar på den färdighet som väger tyngst vid en rekrytering: omdöme kring kod de inte skrivit själva. Ingenjörer som använder AI varje dag och ändå granskar utdatan noggrant tillför hastighet utan att skapa merarbete för resten av teamet. Vår process för hur vi bedömer testar just detta i en verklig kodbas, och du kan läsa mer om våra AI-native engineers.