När Collins Dictionary utsåg “vibecoding” till årets ord 2025 var det ett erkännande av att programmering, en färdighet ökänd för sin otillgänglighet, hade lämnat de invigdas och begåvades krets. Uttrycket myntades av Andrej Karpathy i februari 2025 och beskriver ett arbetssätt där man formulerar vad man vill ha med vanligt språk, låter en språkmodell (LLM) skriva koden och sedan låter bli att läsa den. Ett och ett halvt år senare är det värt att ställa den mindre entusiastiska frågan: vad har egentligen flyttat sig, och vad ligger kvar på exakt samma plats som förut?
Prototypen är billig, driften är det inte
Det som gjort vibecoding till ett kulturellt fenomen är hastigheten i första steget. En idé kan bli en fungerande demo på en eftermiddag, av någon som aldrig har öppnat en terminal. Den upplevelsen är svår att överskatta som demokratiserande kraft.
Problemet är att prototypen alltid har varit den billiga delen. Kostnaden ligger i allt som kommer efter: säkerhet, prestanda när tusen personer använder tjänsten samtidigt, felsökning klockan tre på natten och underhåll av kod som ingen faktiskt har läst. En språkmodell kan producera tusen rader på en minut. Det betyder inte att någon har förstått dem, och den dagen något går sönder är förståelsen hela skillnaden mellan en halvtimmes arbete och en vecka.
Detsamma gäller åt andra hållet. AI-verktygen presterar bäst på tomma ytor, där ingenting finns sedan tidigare. Ställ dem inför ett femton år gammalt system med odokumenterade beroenden och affärslogik som egentligen bara existerar som vanor hos personalen, och hastigheten försvinner. Merparten av världens mjukvara ser ut just så.
Det som ser enkelt ut vilar på avtal
Ett tydligt exempel finns i något så vardagligt som en registrering. I gränssnittet är det ett formulär och en knapp. Bakom knappen ligger tillstånd från en tillsynsmyndighet, avtal med leverantörer av e-legitimation och betaltjänster, rutiner för kundkännedom och penningtvättskontroll, samt kopplingar till register som måste svara på millisekunder.
När ett casino med snabb registrering gör den processen till några sekunders arbete för användaren är det resultatet av licenser och avtal som ingen språkmodell kan generera. Vem som faktiskt har tillstånd går att kontrollera i Spelinspektionens licensregister, och det registret är i sig en påminnelse om saken. Koden är den enkla delen. Rätten att köra den är det svåra.
Samma logik gäller banktjänster, vård, försäkring och all offentlig förvaltning. En AI kan bygga något som ser ut som en bank på en kväll. Den kan inte skaffa tillståndet, teckna avtalen eller bära ansvaret.
Ansvaret går inte att prompta fram
När en tjänst läcker personuppgifter, diskriminerar i ett urval eller fattar ett beslut som drabbar någon måste det finnas en juridisk person som svarar för det. Att modellen skrev koden är inget försvar, och regelverken går i motsatt riktning mot ansvarsflykt. EU:s AI-förordning började tillämpas stegvis från 2025, och transparenskraven gäller sedan augusti i år.
Ansvar förutsätter att någon förstår vad systemet gör. Det är själva definitionen av granskning, och den kan inte delegeras till samma verktyg som skrev koden. Ett företag som inte har någon i huset med tillräcklig kompetens för att läsa och underkänna maskinens arbete har egentligen inte automatiserat något. Det har flyttat risken till en plats där ingen tittar.
Frågan som ingen ställer åt dig
Den sista begränsningen är den minst tekniska. En språkmodell besvarar frågan den får, och den gör det övertygande även när frågan är fel ställd. Den säger inte att funktionen du beställt kommer att göra produkten sämre, att problemet du beskriver egentligen är ett organisationsproblem eller att det bästa svaret vore att låta bli.
Svårigheten i mjukvara har alltid varit att lista ut vad människor faktiskt behöver för att sedan välja bort resten. Den delen av arbetet består av samtal, konflikter, prioriteringar och ett mått av mod. Ingenting av det ryms i ett promptfönster.
Gränsen har flyttat, men inte försvunnit
Vibecoding har på kort tid utvidgat kretsen av människor som kan bygga något som fungerar. Det är en verklig förändring och den förtjänar entusiasm. Kretsen som kan ta ansvar för det som AI har byggt har däremot inte utvidgats alls. Ansvar kräver förståelse, tillstånd och någon som går att ställa till svars.
Yrkesrollerna som utmålades som utrotningshotade har därför i praktiken fått nya arbetsuppgifter i stället för färre. Att granska, avgränsa och säga nej har blivit den dyraste kompetensen på marknaden, just för att allt annat blivit så billigt.
