Det har blivit enklare att skapa fungerande kod. En AI-kodagent kan läsa ett projekt, skriva nya funktioner, köra tester och föreslå ändringar. Men betyder det att svenska företag nu bör bygga sina egna system i stället för att köpa färdiga lösningar?

Inte nödvändigtvis.

När kodproduktionen blir snabbare hamnar andra frågor i centrum: Vem ansvarar för säkerheten? Hur fungerar integrationerna? Och vad kostar systemet egentligen att äga och förvalta om fem eller tio år?

Enligt SCB använde 35 procent av svenska företag AI under 2025, jämfört med omkring 25 procent 2024. Inom IT och kommunikationsverksamhet var andelen hela 89,6 procent.

Siffrorna gäller AI generellt, inte specifikt AI-kodningsagenter. Någon officiell svensk tidsserie för dessa finns ännu inte. SCB nästa AI-publicering är planerad till maj 2027.

Inför 2027 handlar mjukvaruval därför inte bara om vad tekniken kan bygga. Det handlar om vad företaget faktiskt behöver äga.

AI-kodagenter förändrar mjukvaruutvecklingen

Utvecklingen går snabbt, även internationellt.

En studie av drygt 129 000 GitHub-projekt uppskattade att AI-kodningsagenter förekom i 15,85–22,60 procent av projekten under första halvåret 2025.

I februari 2026 hittades tydliga agentspår i omkring 22 procent av projekten, med en högre möjlig uppskattning på nära 29 procent.

Det är inte svensk marknadsstatistik, men visar hur snabbt arbetssättet sprids.

Samtidigt har utbudet vuxit. GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code, Cursor och Gemini Code Assist erbjuder olika former av agentbaserat utvecklingsstöd.

Det svenskanknutna företaget Lovable, med verksamhet i Stockholm, gör det möjligt att skapa webbapplikationer med AI. Plattformen erbjuder även företagsfunktioner som SSO, rollbaserade behörigheter, publiceringskontroller och regional datalagring.

För svenska företag är utvecklingen särskilt intressant. Enligt Tillväxtverket är 99,9 procent av företagen små eller medelstora.

För många av dem är den stora frågan inte längre om det går att bygga ett eget system.

Frågan är om företaget verkligen vill ansvara för arkitektur, drift, säkerhet och underhåll under många år framöver.

Build, Buy eller Extend – vad passar verksamheten?

Det finns fortfarande tre huvudsakliga vägar att välja mellan.

Build – bygg själv

Egenutveckling är mest relevant när mjukvaran skapar en tydlig konkurrensfördel, arbetsflödet är unikt eller standardlösningar inte klarar företagets särskilda krav på data, säkerhet och integration.

Fördelen är kontroll. Nackdelen är att företaget också får hela ansvaret för utveckling, drift och framtida förvaltning.

Buy – köp färdigt

För standardiserade behov, exempelvis utvecklarverktyg, samarbetsfunktioner eller generell automation, kan en etablerad tjänst ge snabbare start och mindre egen drift.

Men leverantörsberoende, avtalsvillkor och framtida kostnader behöver fortfarande vägas in.

Extend – vidareutveckla det som fungerar

Det tredje alternativet är att behålla företagets befintliga kärnplattform och komplettera den med API, AI-agenter, integrationer och automatiserade arbetsflöden.

Det kan ge stor nytta utan att hela systemmiljön behöver ersättas. Samtidigt behöver integrationsrisker och beroenden mellan olika leverantörer hanteras.

Faktor Build Buy Extend
Initial kostnad Hög Låg–medel Medel
Tid till lansering Längst Kortast Medel–kort
Kontroll Mycket hög Låg–medel Hög över kärnan
Huvudrisk Projekt och förvaltning Leverantörslåsning Integration och dubbla beroenden
Skalbarhet Hög vid rätt design, men egen driftbörda Ofta hög Hög med välbyggda API
Regelefterlevnad Fullt eget ansvar Beror på leverantör och avtal Delat ansvar
Nytta av AI-agenter Stor vid egen utveckling Inbyggd i leverantörens produkt Stor vid integration och anpassning

Diggs REST API-profil 2.0.0, som lanserades 2026, betonar interoperabilitet, spårbarhet och standardiserade API.

Det är viktiga egenskaper för företag som vill kunna vidareutveckla sina system utan att bli alltför beroende av en enda leverantör.

Vad kostar alternativen egentligen?

AI-agenter kan minska kostnaden för att producera kod. Men de tar inte bort kostnaden för att äga en digital produkt.

Ta ett illustrativt exempel.

Anta ett företag med 50 utvecklare och en fullt belastad intern kostnad på 100 000 kronor per utvecklarmånad. Det är ett räkneantagande, inte svensk lönestatistik.

Ett Build-projekt med fyra utvecklare under sex månader motsvarar då 2,4 miljoner kronor i utvecklingskapacitet.

Det är innan kostnader för molninfrastruktur, säkerhet, testning och framtida förvaltning räknas in.

Ett Extend-projekt med två utvecklare under två månader motsvarar med samma antagande 400 000 kronor, plus licenser och API-användning.

Som exempel på verktygskostnader på Buy-sidan angav researchunderlaget ett listpris för Codex via OpenAI Business på 21 euro per användare och månad vid årsbetalning.

För 50 användare motsvarar det cirka 12 600 euro per år, före eventuella andra användningskostnader.

Det är ett verktygspris, inte en jämförbar totalkostnad för ett färdigt affärssystem.

Även tidsplanerna behöver ses som uppskattningar. I ett illustrativt scenario kan företag planera för:

  • Buy: 2–6 veckor
  • Extend: 6–12 veckor
  • Build: 4–9 månader

Det är beslutsantaganden, inte officiell marknadsstatistik. Komplicerade integrationer eller regulatoriska krav kan förändra tidsåtgången kraftigt.

OpenAI har också publicerat ett kundexempel där Harvey uppger att Codex minskade tiden för tidiga iterationer med 30–50 procent.

Det är en leverantörspublicerad erfarenhet och bör inte användas som en generell prognos för svenska företag.

Den bättre metoden är att mäta resultatet i den egna verksamheten.

Säkerhet, GDPR och äganderätt kan avgöra valet

En AI-kodagent är mer än en intelligent chattfunktion.

Den kan läsa kod, ändra filer och köra kommandon. Därför bör den behandlas som automation med särskilda behörigheter.

Begränsad åtkomst, isolerade miljöer, skyddade kodgrenar, mänsklig kodgranskning, säker hantering av hemligheter och granskningsloggar blir viktiga delar av arbetet.

GDPR-frågan börjar med vad som faktiskt lämnar organisationen.

Vilken kod, vilka promptar, loggar, dokument och personuppgifter skickas till leverantören? Vilka underbiträden används? Hur länge lagras informationen? Får den användas för modellträning?

OpenAI uppger att Business-, Enterprise- och API-data som standard inte används för modellträning. Lovable anger motsvarande för Business och Enterprise och erbjuder regional datalagring.

Äganderätt till AI-genererad kod måste granskas separat från dataskyddet.

Att kunden enligt avtalet äger resultatet innebär inte automatiskt att tredjepartsrättigheter saknas.

Lovables villkor innehåller sådana förbehåll. GitHub erbjuder dessutom funktioner som kan upptäcka kodförslag som liknar kod i publika repositories och visa licensinformation.

Sveriges cybersäkerhetslag (2025:1506), som genomför NIS2, trädde i kraft den 15 januari 2026.

Även företag som inte själva direkt omfattas kan möta säkerhetskrav från kunder och upphandlande organisationer.

För offentlig upphandling gäller under 2026–2027 LOU tröskelvärden på 1 589 140 kronor för statliga myndigheter och 2 451 816 kronor för övriga upphandlande myndigheter.

Direktupphandlingsgränsen är 700 000 kronor exklusive moms.

Tillgänglighet får inte heller bli något som testas först när systemet är färdigt. AI-genererade användargränssnitt behöver genomgå samma tester för tangentbordsanvändning, skärmläsare och funktionalitet som annan kod.

Där EN 301 549, WCAG eller andra tillgänglighetskrav är tillämpliga behöver de finnas med från början.

Så fattar svenska företag bättre mjukvarubeslut inför 2027

Det viktigaste är att inte börja med att välja leverantör eller AI-verktyg.

Börja med problemet.

1. Definiera resultatet

Mät dagens ledtider, utvecklingskostnader, fel, granskningstid och hur ofta nya versioner kan lanseras.

2. Klassificera data och kod

Identifiera personuppgifter, affärshemligheter, säkerhetskritiska system och andra begränsningar.

3. Bestäm grundkraven

Ta ställning till personuppgiftsbiträdesavtal, datalagring, SSO, SCIM, granskningsloggar, lagringstider, kontroll över modellträning och mänskliga godkännanden.

4. Planera för ett framtida leverantörsbyte

Undersök dataexport, kodägande, dokumenterade API, modelloberoende integrationer och uppsägningsvillkor.

5. Genomför en verklig pilot

Jämför samma 20–30 utvecklingsuppgifter med det befintliga arbetssättet och med AI-stöd.

En pilot på 4–6 veckor kan ge underlag för att mäta tid till färdig kod, granskningstid, buggar, säkerhetsfynd, kostnad per uppgift och eventuella tillgänglighetsproblem.

6. Räkna på treårig total ägandekostnad

Ta med licenser, tokenförbrukning, införande, integration, utbildning, säkerhet, drift, modellbyten, support och framtida exit.

Titta inte bara på priset per användare.

7. Välj Build, Buy eller Extend först därefter

När verksamhetens behov, risker och totalkostnader är tydliga blir det betydligt enklare att fatta ett långsiktigt beslut.

För många etablerade svenska organisationer kan Extend vara den mest rationella startpunkten inför 2027.

Behåll den fungerande kärnan. Använd AI-agenter för att öka förändringstakten. Minska beroenden genom öppna gränssnitt.

Slutsats: AI gör Build billigare – men gör inte ägande gratis

AI-kodningsagenternas verkliga effekt är inte att alla företag nu bör bygga sin egen mjukvara.

Tvärtom.

När själva kodproduktionen blir billigare framträder de verkligt dyra problemen tydligare: fel arkitektur, svag säkerhet, dålig data, otydligt ägarskap, leverantörsinlåsning och många års förvaltning.

Den svenska mjukvaruköparen bör därför ställa en annan fråga inför 2027.

Inte: ”Kan AI bygga det här åt oss?”

Utan:

”Vilken del av det här systemet behöver vi faktiskt äga?”

Bygg det som skapar unik konkurrenskraft. Köp det som redan är en fungerande standardprodukt. Vidareutveckla det som fungerar och säkerställ att API, data och möjligheten att byta leverantör förblir under företagets kontroll.

AI-kodningsagenter ska inte vara en ursäkt för att skapa mer teknik.

De ska hjälpa svenska företag att fatta bättre teknikbeslut snabbare.