Filip började sin karriär på auticon med att leta efter det som inte stämmer. En felaktig rad kod, ett gränssnitt som beter sig oväntat eller en funktion som inte fungerar på alla enheter. Ögat för detaljer har han fortfarande, men vad han granskar har förändrats.
Vägen till auticon gick via en dröm om att bli designer. Som tonåring ville Filip måla och skapa världar. Det blev istället studier i digitala medier som gav honom en bred grund i utvecklingsarbete och hur människor interagerar med olika system.
I slutet av utbildningen fick han veta att han hade adhd och asperger. När han kom i kontakt med auticon (dåvarande Unicus) kändes det helt rätt att söka anställning som konsult. Från början arbetade Filip mycket med automatiserade tester. Nu har AI helt tagit över det arbetet.
– Jag har rört mig mot en mer användarfokuserad roll, förklarar Filip. Ofta kommer kollegor till mig med frågor om hur vi kan förbättra något utifrån användarens perspektiv.
I samtalet med Filip är det tydligt att det är människor och deras beteende som är hans stora drivkraft. Han reflekterar mycket kring sin egen roll i relation till både kollegor och användare. Att bolla idéer med andra beskriver Filip som något han verkligen gillar med sitt arbete.
– De senaste åren har vi blivit bättre på att prata om användarresor, lojalitet och beteenden. Och vi pratar om vad vi vill uppnå på ett väldigt tydligt sätt.
“Vårt arbetssätt har förändrats helt och hållet”
I Filips team jobbar man nära varandra. Alla uppgifter görs gemensamt enligt en arbetsmetod som kallas mobbprogrammering. Här sitter en grupp och löser ett definierat problem tillsammans. Tidigare var det en person som skrev koden och ansvaret förflyttades mellan medlemmarna i mobben under arbetets gång. Med AI behöver de inte lägga tid på att programmera, det sköter AI.
– Nu programmerar vi via ett konsolfönster i en LLM. Vi kodar på svenska, helt enkelt.
Det ger teamet mer tid för diskussion. Tillsammans granskar de resultatet och Filips roll är att säkerställa att leveransen håller hög kvalitet.
En risk han ser är att AI gör det lätt att ta fram snabba lösningar bara för att det är möjligt. Problemet är att det inte alltid blir rätt. Han tar upp ett exempel där han låtit AI lösa en uppgift där han själv har hög kompetens och att han då kan se var AI inte lyckas så bra. För uppgifter där hans egen kunskap är lägre upplevs den AI-genererade uppgiften betydligt bättre. Han poängterar att det därför är viktigt att förstå vad målet är med en viss uppgift.
– Nu handlar diskussionerna oftare om vilka effekter vi är ute efter. Det tycker jag är väldigt givande!
Kvalitet fortsatt viktigt när AI tar över
I takt med att teamet får fler AI-verktyg har arbetet förändrats på flera sätt. Hela teamet behöver lära sig nya verktyg och arbetssätt. Vilket verktyg fungerar bäst för en viss utmaning? Motsvarar lösningen behovet hos användaren? Det är utmanande att ständigt anpassa sig till den snabba tekniska utvecklingen:
– All förändring är svår, särskilt för oss neurodivergenta, förklarar han. Och det senaste året har vårt arbetssätt förändrats helt och hållet.
Som tonåring ville Filip skapa världar. Det gör han fortfarande. På fritiden moddar han spel och AI har gjort vägen från idé till resultat kortare, från små justeringar till att läsa och skriva mer avancerad kod. Samma nyfikenhet tar han med sig in i arbetet. För även om AI kan köra tester och skriva kod, kräver det fortfarande att någon granskar kvaliteten.
– Många säger att testare inte kommer att behövas i framtiden. Då måste man fråga sig vad det är man tänker på när man pratar om en testare. Det behövs inte längre någon som skriver standardiserade tester. Men det betyder inte att man inte behöver ett testperspektiv på saker och ting, avslutar Filip.
Från att ha arbetat med tester har Filips roll förändrats. När AI sköter fler arbetsuppgifter blir behovet av ett mänskligt perspektiv ännu viktigare. Det öppnar upp för Filip att jobba mer med det han gillar mest – att förstå hur människor tänker och vad de faktiskt behöver av ett system.
