Decerno AB

Åke är på semester. Ändå ringer telefonen. Exporten har hängt sig igen, och ingen annan vet hur man får igång den. Så Åke svarar. Han gör alltid det. Men nu börjar kollegorna tycka synd om honom. Jo, Åke kan få vara ledig. Men inte så länge systemet bara finns i hans huvud. Länge var ursäkten att det är för dyrt att modernisera. Den håller inte längre. Med AI går det i dag att läsa ut vad ett gammalt system faktiskt gör, snabbare och betydligt billigare än för bara några år sedan. Så vänta inte på att Åke går i pension. Börja med att ta reda på vad ert system gör och vad som krävs för att modernisera det. Då har ni en kalkyl att fatta beslut på i stället för en magkänsla. Vi hjälper er ta första steget.

Åke är på semester. Ändå ringer telefonen. Exporten har hängt sig igen, och ingen annan vet hur man får igång den. Så Åke svarar. Han gör alltid det. Men nu börjar kollegorna tycka synd om honom. Jo, Åke kan få vara ledig. Men inte så länge systemet bara finns i hans huvud. Länge var invändningen att det är för dyrt att modernisera. Den håller inte längre. Med AI går det i dag att läsa ut vad ett gammalt system faktiskt gör, snabbare och betydligt billigare än för bara några år sedan. Så vänta inte på att Åke går i pension. Börja med att ta reda på vad ert system gör och vad som krävs för att modernisera det. Då har ni ett underlag att fatta beslut på i stället för en magkänsla. Vi hjälper er ta första steget.

AI har snabbt blivit en självklar del av systemmodernisering. Men bara för att en leverantör använder AI betyder det inte att resultatet blir bättre. Alla systemleverantörer använder ju AI idag, vi också, så det säger inte så mycket i sig. Det som faktiskt spelar roll är allt som finns runt omkring. AI har gjort det enklare att skriva kod, men inte enklare att skriva rätt kod. Och i ett moderniseringsprojekt är det just det som avgör om det nya systemet blir värt pengarna, eller om det bara blir nästa legacy. I praktiken handlar det om sånt som kanske låter lite tråkigt, men som avgör väldigt mycket. Hur man analyserar den gamla koden. Hur utvecklare granskar det AI:n skriver innan det går till produktion. Hur man stämmer av affärslogiken med verksamheten innan något byggs om. Och hur AI blir en del av teamet i stället för något som körs vid sidan av. För myndigheter, kommuner och regioner handlar det också om hur känslig data skyddas när AI används. Det finns alltså inga genvägar här. Så när ni ska välja leverantör, fråga inte bara om de använder AI. Fråga hur. Fråga vem som granskar det AI:n gör och vad som händer när den har fel. Och fråga hur de säkerställer spårbarhet, alltså att det går att följa vad som har gjorts, varför och av vem. Står ni inför en upphandling är det just de frågorna som hör hemma i underlaget. Svaren säger ganska mycket om leverantörens erfarenhet och om de kan ta ansvar för helheten. Så här har vi byggt vårt arbetssätt runt AI: https://lnkd.in/drjqde42

Börjar ert migreringsprojekt i fel ände? Många gör det. De lägger första energin på det nya systemet, när de borde lägga den på att förstå det gamla. Ska ni modernisera? Då är det här den viktigaste frågan att ställa sig: vet vi egentligen vad vårt nuvarande system gör? I varje gammalt system finns beräkningar, kontroller och flöden som ingen längre kan förklara. Specialfall som lagts till genom åren. Undantag som infördes efter en incident som alla glömt. Den som byggde funktionen slutade för länge sedan. Dokumentationen stämmer inte. I offentlig sektor bär systemen dessutom ofta på år av lagändringar och regelverk som måste fortsätta fungera exakt som förut. Det här handlar inte om dålig kod. Det är decennier av beslut, anpassningar och kompromisser, allting inbakat i systemen. Bygger man ett nytt system utan att först ha kartlagt den där logiken, så försvinner den. Det nya systemet går i drift. Saker börjar bli fel på sätt som ingen kan förklara. Och verksamheten upptäcker att det gamla systemet gjorde mycket mer än någon hade koll på. Det är den vanligaste anledningen till att moderniseringsprojekt går i väggen. Det är inte tekniken. Inte budgeten. Utan att man trodde sig veta vad det gamla systemet gjorde. Så börja inte med att skriva kravspec på det nya. Börja med att kartlägga det gamla. Med AI tar det veckor istället för månader. Så här går en AI-driven kodanalys till: https://lnkd.in/drjqde42

Åke svarar alltid. Fredag eftermiddag, och han vet direkt vad du menar. Exportfunktionen? Jo, den buggar. Men kör den i två omgångar och lägg till radbrytningen manuellt, så går det bra. Han har gjort det i tolv år. Ingen letar i dokumentationen, alla frågar Åke, och han har aldrig svikit. Det är därför det känns tryggt. Men tryggheten bygger på att frågorna tar slut vid Åkes skrivbord, och det som stannar där finns inte nedskrivet någonstans. Så när ett nytt regelverk kommer, eller ett nytt uppdrag ska genomföras, börjar ni med att fråga en person om det går. Under tiden växer köerna. Åkes svar blir verksamhetens plan.

Åke byggde kanske inte systemet från början. Men han har arbetat med det så länge att han vet exakt vilka knappar man inte ska trycka på. Han vet varför integrationen till ekonomisystemet ser märklig ut och varför den där funktionen aldrig får ändras. Han minns specialanpassningarna som gjordes för tio år sedan, och varför de gjordes. När ett system bara går att förstå genom en person är det inte längre en personfråga. Det är en verksamhetsrisk. Varje förändring blir osäker. Varje nytt krav blir ett projekt. Och frågan ingen vill ställa högt är: vad händer den dag Åke går i pension? Att vänta med moderniseringen känns ofta tryggast. Men för varje år blir systemet lite svårare att förstå, Åke lite svårare att ersätta, och servicen till medborgarna lite sårbarare.