Användningen av AI-verktyg har ökat markant de senaste åren, inte minst inom systemutveckling. Denna uppsats syftar till att undersöka hur systemutvecklare på en statlig myndighet använder och upplever AI-verktyg i sitt dagliga arbete. För att analysera utvecklarnas attityder används Technology Acceptance Model (TAM), vilket kompletteras med People-Process-Data-Technology Framework (2PDT) för att fånga organisatoriska och kontextuella aspekter.

Studien är en kvalitativ fallstudie och datainsamlingsmetoden bestod i semi-strukturerade intervjuer med systemutvecklare av varierande erfarenhet. Resultaten visar att AI-verktyget främst används för att lösa mindre avgränsade problem som inte kräver djup kontextuell förståelse, då verktyget saknar tillgång till hela kodbasen och annan intern dokumentation samt. Deltagarna upplevde även att AI-verktyget gav snabbare och mer situationsanpassade svar än en traditionell Google-sökning. Vidare visade det sig att juniora utvecklare tenderade att använda AI-verktyget mer frekvent än seniora kollegor även om skillnaden inte var markant. 

Det studien kom fram till var att AI-verktyg kan förbättra utvecklarupplevelsen, men idag inte nämnvärt påverkar produktivitet och effektivitet.

The use of AI tools has increased significantly in recent years, particularly within system development. This thesis aims to investigate how system engineers at a Swedish government agency use and experience AI tools in their daily work. To analyse developers’ attitudes, the Technology Acceptance Model (TAM) is employed, complemented by the People-Process-Data-Technology Framework (2PDT) to capture organizational and contextual factors.

The study is a qualitative case study, and data was collected through semi-structured interviews with system developers of varying levels of experience. The results show that the AI tool is primarily used to solve smaller, well-defined problems that do not require deep contextual understanding, as the tool lacks access to the full codebase and internal documentation. Participants also found that the AI tool provided faster and more contextually relevant answers compared to traditional Google searches. Furthermore, junior developers tended to use the AI tool more frequently than their senior colleagues, although the difference was not significant.

The study concludes that while AI tools can enhance the developer experience, they currently have a limited impact on productivity and efficiency.