För ett år eller två sedan kunde det ha varit en användbar extra fråga att ställa en ingenjör om de använde AI för att skriva kod, men idag blir det en normal del av hur mjukvara byggs.
Förändringen har skett överraskande snabbt. JetBrains Developer Ecosystem Survey 2026, baserad på mer än 15 000 professionella utvecklare, visade att 90 % av utvecklarna använde AI-kodningsagenter på jobbet minst veckovis mellan maj och juli 2026, med 68 % som använder dem dagligen. Claude Code användes ensamt på jobbet av omkring 39 % av professionella utvecklare världen över, upp från 18 % i januari. I USA nådde den siffran 47 %.
Det betyder inte att varje utvecklare plötsligt har slutat skriva kod själv. Det betyder att hur utvecklare arbetar förändras. Istället för att skriva varje rad manuellt använder många ingenjörer nu AI för att utforska idéer, skriva delar av en funktion, åtgärda buggar, förstå okänd kod, köra tester och lösa problem snabbare.
För startups skapar det en ganska viktig fråga: Om dina ingenjörer redan arbetar på det här sättet, bör din anställningsprocess fortfarande utvärdera dem som om AI inte fanns?
AI har förändrat hur ingenjörer arbetar
Under en lång tid var GitHub Copilot det namn som flest människor associerade med AI-assisterad kodning. Det blev en väl bekant del av utvecklarverktygslådan, särskilt för att det fungerade direkt inne i verktygen som utvecklare redan användes.
Men marknaden har förändrats snabbt.
Enligt JetBrains senaste undersökning sjönk GitHub Copilots adoption på arbetsplatsen från 29 % för ett år sedan till 21 % i maj-juli 2026. Claude Code växte under tiden från 18 % i januari till 39 % under samma period. GitHub Copilot är fortfarande mycket mer känt, med 79 % av utvecklare globalt som har hört talas om det, men medvetenhet och faktisk användning är inte längre samma sak.
Det är en viktig distinktion för alla som anställer ingenjörer.
Du behöver inte nödvändigtvis bry dig om vilket AI-verktyg som för närvarande är nummer ett. Verktygen kommer att fortsätta förändras. Det som spelar roll är att AI-kodningsagenter har gått från något som utvecklare experimenterade med till något som många nu använder som en del av sin normala arbetsdag.
Med andra ord kan verktyget förändras, men det nya sättet att arbeta är redan här.
Vad detta betyder för ditt team
Detta spelar en ännu större roll när du anställer för en startup.
Ett litet ingenjörsteam har inte lyxen att spendera månader på att bygga varje funktion manuellt. Du behöver människor som kan förstå ett problem, fatta bra beslut, röra sig snabbt och veta när något behöver en närmare titt.
AI kan hjälpa till med en del av det arbetet, men det ersätter inte personen som fattar besluten. Det är faktiskt den viktigaste delen av denna förändring.
En utvecklare kan be en AI-agent att bygga något på några minuter. Men tänk på vad som händer sedan:
1. Vad händer när svaret ser korrekt ut men inte är det?
2. Vad händer när AI-agenten missförstår ett viktigt krav?
3. Vad händer när det ändrar något på en del av applikationen och tyst bryter något någon annanstans?
Det är ingenjörsfrågor, och de blir viktigare, inte mindre.
JetBrains forskning visar att utvecklare som använder dessa verktyg fortfarande varierar betydligt i hur mycket de låter AI göra. Bland utvecklare som använder Claude Code mest använder till exempel omkring 32 % agenter som genererar mer än 80 % av deras kod. Det betyder att det inte finns något enda "AI-utvecklar"-arbetsflöde. Vissa människor använder agenter mycket, medan andra fortfarande skriver det mesta av koden själva.
Så målet med din intervju bör inte vara att hitta någon som låter AI skriva allt. Det bör vara att förstå hur de använder det och om de vet när de inte ska lita på det.
Fråga inte bara om de använder AI, fråga hur de använder det
Om du uppdaterar din intervjuprocess är en av de enklaste förändringarna också en av de mest användbara. Sluta behandla AI-erfarenhet som en enkel ja-eller-nej-fråga.
Har du använt Claude Code?
Ja.
Det säger inte så mycket.
Istället kan du be kandidaten att berätta om en verklig situation:
1. Var använde de ett AI-kodningsverktyg?
2. Vad försökte de bygga?
3. Vad lät de verktyget hantera?
4. Vad kontrollerade de själva?
5. Gjorde AI ett misstag? Hur upptäckte de det?
Svaret kan säga mycket mer än namnet på det verktyg de använder.
Någon som säger, "Jag använder AI för att generera kod snabbare," har egentligen inte berättat hur de arbetar. Men någon som säger, "Jag lät agenten hantera första versionen, men jag märkte att den gjorde fel antagande om hur våra databasrelationer fungerade, så jag stoppade den och skrev om den delen själv," ger dig något mycket mer användbart.
Den personen visar omdöme — och det är den färdighet som startups bör bry sig om.
AI-flytande betyder inte AI-beroende
Det finns också en fälla här. Bara för att någon använder AI mycket betyder det inte automatiskt att de är en bättre ingenjör. I själva verket kan motsatsen hända när någon accepterar allt som ett AI-verktyg producerar utan att förstå det.
De bästa ingenjörerna är inte nödvändigtvis de som ber AI att göra mest arbete. De är de som vet vilket arbete de ska ge det, hur de ska styra det, och hur de ska kontrollera vad som kommer tillbaka. Denna distinktion blir allt viktigare när kodningsagenter blir kapabla att hantera större delar av arbetet.
Anthropics analys av ungefär 400 000 Claude Code-sessioner visade att människor i allmänhet fattar planeringsbesluten, som att besluta vad som behöver göras, medan Claude hanterar mycket av genomförandet. Forskningen visade också att människor med större domänexpertis tenderar att få mer arbete gjort per instruktion.
Det är ett användbart sätt att tänka på framtiden för ingenjörskonst. Värdet ligger inte bara i att skriva kod snabbare. Det ligger i att veta vad som ska byggas, ge rätt vägledning, upptäcka problem och besluta om resultatet faktiskt är bra nog att skeppa.
Vad bör "Senior ingenjör" betyda nu?
Denna förändring väcker också en större fråga om anciennitet.
Traditionellt var en senior ingenjör någon som kunde lösa svåra tekniska problem oberoende, fatta arkitekturbeslut, granska andras arbete och hjälpa ett team att gå framåt. Dessa saker spelar fortfarande roll, men nu finns det ett annat lager.
En stark senior ingenjör bör i allt högre grad veta hur man arbetar effektivt med AI-verktyg utan att överlåta sitt omdöme till dem.
De bör kunna dela upp ett stort problem i mindre bitar, ge en AI-agent användbar vägledning, granska resultatet, upptäcka subtila misstag och förstå när det faktiskt är säkrare eller snabbare att göra något manuellt.
Det är en annan färdighet än att bara veta hur man skriver kod, och det är något din intervjuprocess faktiskt kan testa.
Skillnaden syns snabbt
Föreställ dig att du intervjuar två utvecklare för samma roll.
Den första kandidaten berättar att de har använt AI det senaste året och säger att det hjälper dem att "koda mycket snabbare."
Den andra kandidaten berättar om ett tidigare projekt där de använde en AI-agent för att arbeta genom en databasmigrering. Agenten producerade det mesta av den initiala implementeringen, men kandidaten märkte att den hade missförstått hur historiska poster var kopplade. De upptäckte problemet under testning, ändrade tillvagagångssättet och granskade den slutliga migreringen manuellt innan den kom någonstans nära produktion.
Den andra kandidaten har inte bara visat att de vet hur man använder ett AI-verktyg. De har visat något mycket mer värdefullt: omdöme. De vet när de ska delegera, när de ska ifrågasätta resultatet och när de ska ta kontroll själva.
Det är den typ av signal som din anställningsprocess bör leta efter.
Vad grundare bör ändra
Du behöver inte helt bygga om din intervjuprocess över en natt. Börja med några enkla ändringar.
Fråga kandidater hur AI passar in i deras normala arbetsflöde. Ge dem ett praktiskt problem och låt dem använända de verktyg de normalt skulle använda. Fokusera sedan dina frågor på de beslut de fattade, inte bara på koden de producerade.
Fråga vad AI fick fel, vad de kontrollerade och vad de inte skulle lita på att en AI-agent hanterade utan övervakning.
Dessa frågor ger dig en mycket tydligare bild av hur någon faktiskt kommer att arbeta på ditt team.
Och gör inte intervjun till ett test av vem som känner till flest AI-verktyg, eftersom verktygen kommer att förändras. Den viktiga färdigheten är att lära sig hur man arbetar med dem utan att förlora förmågan att tänka oberoende.
Det handlar om mer än Claude Code
Den största förändringen är inte att Claude Code har blivit populär. Det är att AI-assisterad utveckling blir en del av den normala definitionen av mjukvara-ingenjörskonst.
JetBrains fann att 90 % av professionella utvecklare använde AI-kodningsagenter på jobbet minst en gång per vecka i mitten av 2026. Det betyder inte att traditionella ingenjörsfärdigheter har försvunnit. Det betyder att jobbet nu inkluderar ett annat lager av arbete med maskiner som kan hantera allt större delar av implementeringen.
Så om din anställningsprocess fortfarande bara ber kandidater att bevisa hur väl de kan skriva kod utan AI, mäter du kanske bara en del av hur de faktiskt kommer att arbeta när de ansluter till dig.
Frågan är inte längre bara: "Kan den här personen skriva bra kod?"
Det blir: "Kan den här personen använda alla tillgängliga verktyg, inklusive AI, samtidigt som de fattar bra ingenjörsbeslut?"
Det är en mycket mer användbar fråga för en startup att svara på.
Och om du inte har tid att omforma din anställningsprocess omkring hur ingenjörer faktiskt arbetar idag, är det där MyNextDeveloper hjälper genom att koppla startups med kontrollerade ingenjörer och AI-talanger som förstår moderna utvecklingsarbetsflöden och kan bidra från dag ett.
TL;DR
AI-kodningsverktyg har snabbt blivit en normal del av hur utvecklare arbetar, särskilt på startups. Det betyder att anställa ingenjörer baserat på endast hur väl de kodar utan AI inte längre berättar hela historien. Det som spelar roll nu är om de vet hur de använder AI effektivt, upptäcker dess misstag och fattar bra beslut själva. De bästa ingenjörerna använder inte bara AI för att skriva kod snabbare — de vet när de ska lita på det, när de ska ifrågasätta det och när de ska ta över.
Vill du bygga ett högpresterande fjärrteam inom teknik?
Kolla in MyNextDeveloper, en plattform där du kan hitta de bästa 3 % av mjukvaruingenjörer som är djupt passionerade för innovation. Våra flexibla, dedikerade och grundliga lösningar för mjukvara-talang ger en omfattande lösning för alla dina mjukvareöversikter.
Besök vår webbplats för att utforska hur vi kan hjälpa dig att sätta ihop ditt perfekta team.
