AI-2026: Hvem vinner når alle kan kode?

Uten noen form for kodeerfaring bygget jeg nylig flere fungerende applikasjoner ved hjelp av Claude Code. Det tok timer, ikke uker. Eksperimentet startet etter at jeg leste flere artikler om hvor enkelt det har blitt for nybegynnere å ta i bruk KI-verktøy for utvikling. Matt Shumer skrev om fenomenet i «Something big is happening» [1], og studenten Anders Eidesvik brukte Claude til å slå erfarne programmerere i et hackathon. Som Eidesvik poengterer: «For hver modell de slipper, krymper antall oppgaver bare et menneske kan løse[2].»
 
Utviklingen er markant. KI har gått fra å være en samtalepartner som hallusinerer, til en agent som opererer inne i mappene på datamaskinen: skriver kode, lager applikasjoner, analyserer data, lager grafer og automatiserer prosesser. Utviklingen går raskt, og vi har allerede nådd nivået hvor modellene opptrer selvstendig nok til å endre hvem som kan bygge programvare. Og vi er bare i tidlig fase.
 
Konsekvensen er fallende inngangsbarrierer og et potensielt økt tilbud av programvare. Men, det å bygge en app er én ting. Det å drifte, sikre og skalere den til tusenvis av brukere er noe helt annet. Skaleringsbarrierene består, og de favoriserer selskaper med varige strukturelle fortrinn: proprietær data ingen andre har, lisenser ingen andre får, eller nettverkseffekter som gjør plattformen mer verdifull jo flere som bruker den.

Det som er en teknologisk revolusjon for enkeltpersoner, har raskt blitt en trussel for hele sektorer. Den har utløst en frykt i markedet og ført til en fundamental reprising av hele programvaresektoren. Det negative synet på selskaper innen den digitale økonomien har fått sin egen merkelapp, «SaaSmageddon». Alternativt brukes «AI-2026», som trekker paralleller til COVID-19 og hvordan pandemien førte til store utslag på tvers av bransjer. Kunstig intelligens sprer seg nå tilsvarende og påvirker programvareselskaper, informasjonstjenester, finansselskaper, konsulentselskaper og andre forretningsmodeller som kan være i risikosonen. De potensielt negative konsekvensene utforskes blant annet i Citrini Research sin artikkel «The 2028 Global Intelligence Crisis». [3]
 
Narrativet har snudd. Tidligere handlet det om produktivitetsgevinster og de positive effektene av investeringssykelen, nå dominerer frykten for disrupsjon. Mange investorer stiller seg spørsmålet: Hvorfor betale dyrt for en spesialisert programvare når autonome KI-agenter kan utføre de samme arbeidsoppgavene for en brøkdel av kostnaden? Denne usikkerheten har ført til en massiv reprising av selskaper som tidligere ble ansett som strukturelle vinnere. Det er en påminnelse om at teknologi ikke bare skaper verdier, men også omfordeler verdier.

Grunnlegger og Administrerende direktør i Fintool, Nicolas Bustamante, skrev innsiktsfullt om dette[4]. Han peker på at programvareselskaper som lever av at brukeren har lært seg et brukergrensesnitt (UI), eller over tid bygget opp forretningslogikk eller offentlig tilgjengelig data, kan være særlig utsatt. Dersom KI kan erstatte funksjonaliteten reduseres differensieringen. Men, Bustamente identifiserer fire fortrinn som fortsatt fremstår som holdbare:

• proprietær data: tilgang til unik, kvalitetssikret og historisk opparbeidet informasjon.
• regulatoriske barrierer: lisenser, krav og sikkerhetsrisiko som begrenser konkurranse
• nettverkseffekter: verdien ligger i hvem som bruker plattformen, ikke teknologien
• transaksjonsinfrastruktur: selskaper som håndterer selve pengestrømmen er vanskelig å bytte ut.

Rammeverket er nyttig, og derfor blir spørsmålet for oss som investorer å vurdere disse fortrinnene. Noen fortrinn er sterkere enn andre. Eksempelvis er proprietær data og nettverkseffekter selvforsterkende. Jo mer unik data man eier, og desto større et nettverk er, desto høyere blir byttekostnadene. Regulatoriske barrierer gir beskyttelse, men er utsatt for politisk risiko. Transaksjonsinfrastruktur er solid, men kan med tid, skiftes ut.
 
Oppsummert betyr det at de tekniske og bruksmessige barrierene forvitrer. Fortrinnet ligger ikke i selve teknologien, men i hva man eier (data), relasjoner og hvem man har tilgang til (nettverk) og hvilken tillit man har bygget opp (regulering og infrastruktur).

Vi befinner oss i en periode der markedet er preget av dype emosjonelle svingninger, fra eufori rundt mulighetene KI gir, til panikk for disrupsjon. Så langt har markedet solgt ned bredt og relativt ufølsomt for forskjellene mellom selskapene. Frykten er antakeligvis overdrevet for selskaper med reelle strukturelle fortrinn, og underdrevet for de som kun har hatt et teknologisk forsprang. Differansen mellom disse to gruppene vil gjøre seg gjeldende over de neste årene.
 
Merk: denne artikkelen har også blitt skrevet i samarbeid med KI


[1] Schumer, Matt. 2026. Something Big is Happening: https://shumer.dev/something-big-is-happening
[2] Eidesvik, Anders. 2026. KI hjalp meg å slå Silicon Valleys beste hoder på et Hackaton: Det burde ikke være mulig». https://www.altinget.no/artikkel/ki-hjalp-meg-aa-slaa-silicon-valleys-beste-hoder-paa-et-hackaton-det-burde-ikke-vaere-mulig
[3] Citrini og Alap Shah. 2026. The Global Intelligence Crisis: https://www.citriniresearch.com/p/2028gic.
[4] Bustamante, Nicolas. 2026. 10 Years Building Vertical Software: My Perspective on the Selloff: https://x.com/nicbstme/status/2023501562480644501