SmidigDig 2026 — program

Enkeltsporet program, Oslo Kongressenter 27. mai 2026. ✅ = deltatt · 👀 = vil se opptak. «om foredraget» kan utvides. Hentet fra smidig.no 1. september 2026.

TidForedragTaler(e)Notater
09:00Velkommen
om foredraget

Åpningen av dagen ved Smidig-styret. Setter rammene for dagens tema: hva betyr det at AI-agenter blir kolleger i produktteam, og hvordan navigerer vi mellom hype, reell verdi og fallgruver?

Tags: Åpning · AI i produktteam

Geir AmsjøÅpningen av dagen ved Smidig-styret. 📝 notater
09:10The new crossfunctional team: humans + agents
om foredraget

Kniberg viste hvordan Abundly-teamet på fem utviklere jobber som et kryssfunksjonelt team av mennesker og AI-agenter: AI skriver all koden, utviklerne reviewer, og en måneds leveranse tilsvarte det salen estimerte til 8–10 måneder. Han demonstrerte agentene Backlogger, Releaser og generalisten Grace, som selv orkestrerer Cursor-agenter og sto for 83 av månedens 306 PR-er. Mennesker beholder ansvaret, og kapasitetsøkningen bør brukes på kvalitet og arkitektur – «agile on steroids».

Tags: Keynote · AI-agenter · Produktteam · Samarbeid · Casestudie · Tooling

Henrik Kniberg (Abundly)AI skriver all koden i Abundly-teamet – ti ganger raskere leveranser, agentene Backlogger, Releaser og Grace, og mennesker som beholder ansvaret. 📝 notater
10:00AI-augmented produktteam
om foredraget

Moe presenterte SINTEFs aksjonsforskning på seks norske team som tar i bruk agentisk koding: uten baseline-data blir produktivitetsgevinster misvisende, teamene følger en J-kurve der det går tregere før det går fortere, og sju modenhetsfaktorer avgjør suksess – fra læringsmindset og psykologisk trygghet til redesign av arbeidsflyten for agenter. Uten slakk og tid til eksperimentering får man ingen fart.

Tags: Forskning · Produktteam · AI · SINTEF · AI-agenter · Ledelse

Nils Brede Moe (SINTEF)SINTEFs forskning på agentisk koding: J-kurve, sju modenhetsfaktorer og flaskehalser som blir synlige når teamene leverer raskt. 📝 notater
10:25Vill vibekoding og altfor smidig utvikling
om foredraget

Seres ser AI som uunngåelig ny kritisk infrastruktur og advarer samtidig mot vill vibekoding: driftsklare systemer krever arkitektur- og integrasjonskunnskap, og agenter som arver brukernes tilganger bygger enorm sikkerhetsgjeld. Med Janus-guden som bilde skiller hun mellom KI som effektiviserer dagens prosesser og KI som skaper helt nye forretningsmodeller. Ikke alle kan kode nå – men alle kan bli gode bestillere.

Tags: AI-koding · Hastighet vs kvalitet · Ledelse · AI · Karriere

Silvija SeresAI er uunngåelig infrastruktur, vibekoding er som å gi en 14-åring en superhammer – og bestillerkompetanse blir den nye nøkkelferdigheten. 📝 notater
11:05Derfor tar ikke KI jobben din
om foredraget

Gjøen-Gjøsæter snur på hypen: hvis KI tar alt den kan ta, sitter mennesker igjen med fire «superkrefter» – den fysiske verdenen (Moravecs paradoks), relasjoner, skjønn og ansvar. KI-agenter kjenner verken smerte eller skam og kan ikke straffes, så bare deleger det du selv kan ta ansvar for – og aldri oppover.

Tags: Karriere · AI · Rolleendring · LLM · AI-agenter

Nora Gjøen-Gjøsæter (Kantega)Menneskets fire superkrefter – fysisk verden, relasjoner, skjønn og ansvar – og regelen om å bare delegere det du selv kan ta ansvar for. 📝 notater
11:30Paneldebatt
om foredraget

Formiddagens panel debatterte AI-adopsjon i offentlig og privat sektor: Seres mente ledere ikke forstår KI godt nok og at vi ikke har råd til å la være, Gjøen-Gjøsæter advarte mot «bruk for å bruke», Kniberg kalte transformasjonen 70 % ledelse og kultur, og Moe advarte mot at parprogrammering forvitrer. Enighet om juniorfellen – uenighet om hvem som tar regningen.

Tags: Panel · Diskusjon · AI · Karriere

AI-adopsjon, lederes kompetansegap, juniorfellen og rådene: sokratisk KI-bruk, lek med formål og læring som tar tid. 📝 notater
13:00Når 200 utviklere gjør jobben til 2000!
om foredraget

Amiri fortalte hvordan han alene har bygget og drifter AI-plattformen som betjener hele Piano: utvikleren blir dommer mens AI løser oppgavene, Stanford-tall viser tolv ganger forskjell mellom AI-team og andre, og rangeringen av utviklere stokkes om fordi AI-bruk er skill-basert. Estimering bryter sammen – mål engineering outcome, alloker token-kostnader og vær agil på hvordan du er agil.

Tags: Casestudie · Produktivitet · AI-adopsjon · Skala · AI-agenter · Karriere

Alexander Amiri (Piano)Innsidetall fra Piano: utvikleren som dommer, 12× forskjell mellom AI-team og andre, og token-budsjetter som ny styringsmekanisme. 📝 notater
13:35All aboard the AI train! Men… hvor skal vi egentlig?
om foredraget

Gorman spør hva bransjen egentlig oppnår: Jevons paradoks spiser innsparingene, koding var aldri flaskehalsen, og LLM-er er «bullshitmaskiner» som frister oss til å slippe kvalitetssikringen. Kan en AI skrive rapporten, trenger du neppe rapporten. Konklusjonen er politisk: regulering, ansvarliggjøring og debatt om borgerlønn og kortere arbeidstid.

Tags: Kritisk blikk · AI-debatt · Kostnad · AI · LLM · Karriere

Christin Gorman (Kodemaker)Jevons paradoks, bullshitmaskiner og rapporter ingen leser – og kravet om at automatiseringen faktisk skal gi oss mer fritid. 📝 notater
14:35Kontinuerlige leveranser med parprogrammering, læring og AI
om foredraget

Team PM Konto i SpareBank 1 prodsetter flere ganger i timen med parprogrammering, TDD og små inkrementer – uten pull requests, Jira eller standups. «Claude first»-eksperimentet ga autonomi på skripting og analyse, men svekket kritisk tenkning (et umaskert token slapp ut i prod), så teamet koder igjen domenelaget manuelt og bruker Claude som «superkonsulent i hjørnet».

Tags: Casestudie · Parprogrammering · Continuous delivery · Læring · SpareBank1 · AI · Testing

Asgaut Mjølne Söderbom (SpareBank1)«Claude first»-eksperimentet i SpareBank 1: autonomi-gevinster, svekket kritisk tenkning – og retur til manuell koding i domenelaget. 📝 notater
15:00👀 Agentic AI i praksis
om foredraget

Monsvik delte Telenors pilot med Claude Enterprise: tokenforbruk opp 1500 %, topp 20 av 750 IT-folk står for 45 % av bruken, og token-budsjettet ligger an til rundt 20 millioner kroner. Vibe coding er inngangsdøren, verdien ligger i økosystemet – og skalering av AI er et organisasjonsproblem, ikke et teknologiproblem.

Tags: Casestudie · AI-agenter · Telenor · Agentic AI · Skala · LLM

Lars-Erik Monsvik (Telenor Norge)Telenors Claude-pilot: 1500 % vekst i tokenbruk, guardrails og human in the loop – og skalering som organisasjonsproblem. 📝 notater
15:30👀 Paneldebatt
om foredraget

Avslutningspanelet tok publikumsspørsmål om AI-psyke og søvn, miljøkostnad, organisering, leverandøravhengighet og «trykkefaktoren» når én person styrer agentene. Kniberg mente organisasjonsdesign i bunn består, Gorman håpet på «mer punkrock» – og appellene spente fra læring i team til å stresse ned og forbli mennesker.

Tags: Panel · Diskusjon · Avslutning · AI · AI-agenter

Publikumsspørsmål om psyke, miljø, organisering og avhengighet – med appeller om læring i team og å forbli mennesker. 📝 notater