Effekt frem for aktivitet

Det har aldrig været nemt at måle produktivitet i softwareudvikling.

Emnet dukker op igen på min radar, efter at vi har taget AI i form af store sprogmodeller (LLMs) og agenter til os.

Hvordan måler vi produktivitet i softwareudvikling, når vi ikke længere selv skriver koden?

Vi skriver nu i stigende grad ikke længere den kode, som vi tidligere blev målt på. Eller: Som i hvert fald tidligere har været dét som udviklere blev betalt for at producere.

Måske er du som udvikler aldrig blevet målt direkte på antal linjer kode (LOC) som du har produceret på en dag, en uge eller en måned. Jeg er personligt aldrig blevet målt på dette tal, på de arbejdspladser jeg har arbejdet for i Danmark. Vi var heldigvis klogere end at betale forfatteren pr. ord han skrev!

Det er nok mere sandsynligt, at du er blevet målt på antal story points eller antal features eller antal tasks lukket i en sprint.

Uanset om eller hvad du er blevet målt på tidligere, så er AI agenter en kærkommen lejlighed til opdatere hvordan vi ser på produktivitet og effektivitet. For det har aldrig været nemmere at producere en masse linjer kode.

Jeg genbesøgte Martin Fowler for nylig. Han udgav tilbage i 2020 en artikel med titlen:

Outcome Over Output

Det er ret interessant at genlæse denne artikel nu, for den er skrevet 2 år før AI-bølgen begyndte at rulle.

I november 2022 frigav OpenAI deres første store sprogmodel, ChatGPT, som startede bølgen for de fleste. Nogen vil måske sige, at det mest af alt blot lignede en krusning på havet dengang. Right, det var da sjovt at få ChatGPT til at skrive vilde historier om en lods som redder en delfin fra en spækhugger ved at forsvare delfinen med sin lodsbåd. Eller producere en konfirmationssang, som fik gæsternes tæer til at nærme sig deres knæhaser. Men for mange var det mest en gimmick, et party-trick. Jeg havde svært ved dengang at se, hvordan en kunstig intelligens, som ikke var i stand til at tælle antallet af i'er i “Mississippi" kunne revolutionere programmering. Eller forandre eller påvirke stort set alle fag, for den sags skyld. Fast forward til 2026, og tingene ser noget anderledes ud.

Fowler skriver i artiklen om, at “du får hvad du måler”. Mao: Hvis du måler (og belønner) direkte på output - så får du sandsynligvis mere output. Hans pointe dengang var, at vi i stedet skal måle og belønne outcome - effekten af det vi leverer.

Han skriver bl.a. (begge er mine oversættelser):

“Hvis et team leverer masser af funktionalitet - uanset om vi måler det i antal linjer kode, features eller story points - så betyder den funktionalitet ingenting, hvis den ikke hjælper brugerne med at forbedre deres aktivitet.”

Og:

“Hvis du belønner og fejrer successer baseret på output, så tænker alle på at øge outputtet. Så selvom det kan være svært at afgøre hvordan et teams arbejde påvirker effekten (outcome) så betyder dét, at vi i stedet begynder at tænke på effekten og hvordan vi forbedrer den, så meget mere, end ethvert forsøg på at måle et teams dygtighed i at producere de forkerte ting."

AI som en organisatorisk forstærker

AI er med rette blevet kaldt en “organisatorisk forstærker” eller en “force multiplier” (f.eks. i DORA 2025 rapporten) og i denne sammenhæng betyder det, at hvis du i forvejen måler på det forkerte, eller ikke får de ønskede resultater, ja, så bliver det kun værre hvis du smider AI på toppen af det hele.

Aktivitet er blevet meget nemmere: AI agenter står klar 24/7 til at levere kode, designs, slides, dokumenter etc. i det uendelige - hvis du har styr på din tokenomics (yes, det ER et ord).

Derfor: Effekt frem for aktivitet

Det hele er lidt som med omsætning vs. resultat:
Omsætningen kan være tårnhøj - men uden at generere et overskud.
Og megen aktivitet og output kan sagtens være der - men uden effekt.

I en verden med AI agenter som producent af software, bliver det endnu vigtigere at gå efter:

Effekt frem for aktivitet.

Værdi fremfor volumen.

Eller: Gør en forskel - gør ikke bare en masse.

Uanset hvilken punchline vi vælger, så er det mere aktuelt end nogensinde, at se på hvilke effekter (outcomes) du ønsker, for hvert eneste initiativ, projekt eller forandring du sætter i søen.
Det kan måske virke svært at definere effekt, men at måle på aktivitet i stedet er ikke løsningen. Og husk - som Fowler siger - at måle på output er heller aldrig rigtig gået godt.

Så prøv at gøre forsøget: Gå efter at få defineret outcome over output i dit næste projekt/iteration/sprint/rumrejse.

For det er ligegyldigt hvor hurtigt du løber, hvis du ikke løber i den rigtige retning.