In the tech world, there is a constant flow of changes and keeping up with them means the choice for tools and technologies which are the most appropriate to invest your time in.
In 2026 the best programming language or technology stack to learn really depends on your personal aims, hobbies, and apps you are going to create.
The use of AI is increasing. AI as a “Pair Programmer” is becoming the default. Code completion, refactoring, and boilerplate generation are used often. Devs spend more time reviewing and steering code than typing it. “Explain this error” and “why is this slow?” prompts are useful.
In prompt-Driven Development programmers describe the intent in natural language and then let AI generate first drafts of functions, APIs, or configs. Iterate by refining prompts rather than rewriting code. Trend: Knowing how to ask is becoming as important as syntax.
Strong growth in: Auto-generated unit and integration tests and edge-case discovery. Trend: “Test-first” is easier when AI writes the boring parts.
AI is moving up the stack. Trend: AI as a junior architect or reviewer, not the final decider.
AI comes to Security & Code Quality Scanning. Rapid adoption in: Static analysis and vulnerability detection, secret leakage and dependency risk checks. AI can give secure-by-default code suggestions. Trend: AI shifts security earlier in the SDLC (“shift left”).
Instead of one-off prompts: AI agents that plan → code → test → fix → retry. Multi-step autonomous tasks (e.g., “add feature X and update docs”) can be done in best cases. Trend: Still supervised, but moving toward semi-autonomous dev loops.
AI is heavily used for explaining large, unfamiliar codebases and translating between languages/frameworks. It helps onboarding new engineers faster.
What’s changing: Less manual boilerplate work
More focus on problem definition, review, and decision-making. There is stronger emphasis on fundamentals, architecture, and domain knowledge. Trend: Devs become editors, designers, and orchestrators.
AI usage policies and audit trails is necessary. Trend: “Use AI, but safely.”
Likely directions:
Deeper IDE + CI/CD integration
AI maintaining legacy systems
Natural-language → production-ready features
AI copilots customized to your codebase
561 Comments
Tomi Engdahl says:
https://www.infoq.com/articles/mcp-java-architectural-strategy-llm-integrations/
Tomi Engdahl says:
https://www.mql5.com/en/articles/21905
How to connect AI agents to MetaTrader 5 via MCP
Tomi Engdahl says:
https://www.infoworld.com/article/4163874/why-its-so-hard-to-create-stand-alone-python-apps.html
Tomi Engdahl says:
https://www.origina.com/guides/an-essential-guide-to-navigating-vmware-license-strategies
Tomi Engdahl says:
https://hackaday.com/2026/04/27/trying-pair-programming-with-an-llm-chatbot/
Tomi Engdahl says:
https://www.arihovi.com/mita-master-data/
Tomi Engdahl says:
https://hackaday.com/2026/04/30/atts-unix-pc-we-hardly-knew-you/
Tomi Engdahl says:
https://venturebeat.com/technology/hidden-it-problems-are-quietly-creating-risk-shadow-it-and-lost-productivity
Tomi Engdahl says:
https://towardsdatascience.com/how-to-make-claude-code-validate-its-own-work/
https://hackaday.com/2026/04/27/trying-pair-programming-with-an-llm-chatbot/
Tomi Engdahl says:
Agentti tappaa koodarin
https://etn.fi/index.php/13-news/18895-agentti-tappaa-koodarin
- Jos olemme rehellisiä, emme oikeastaan tiedä mihin olemme menossa. Näin arvioi AWS:n Euroopan pohjoisen alueen asiakasratkaisujen johtaja Peer Jakobsen esitellessään AWS Summitissa Tukhomassa Kiroa, AI-agenttia jota AWS:n omat kehittäjät jo käyttävät päivittäin. Jakobsenin mukaan ohjelmistokehityksen suurin muutos ei enää ole koodin kirjoittamisen nopeutuminen, vaan se, että itse koodin arvo alkaa lähestyä nollaa.
AWS:n Kiro perustuu avoimeen Visual Studio Codeen, mutta kyse ei ole enää tavallisesta AI-avustajasta. Jakobsen kuvasi kehityksen etenevän kolmessa vaiheessa: vuonna 2024 käytössä olivat assistentit, vuonna 2025 agentit ja vuonna 2026 siirrytään autonomisiin moniagenttijärjestelmiin.
Muutos näkyy jo käytännössä. Jakobsenin mukaan moni kehittäjä sanoo, ettei ole itse kirjoittanut koodia puoleen vuoteen.
Kiron ideana ei ole pelkkä ”vibekoodaus”, jossa promptia seuraa uusi prompti ilman selkeää rakennetta. Jakobsenin mukaan tällainen kehitys sopii prototyyppien tekemiseen, mutta tuotantotason ohjelmistokehityksestä puuttuvat silloin visio, arkkitehtuuri ja ymmärrys siitä, mitä ohjelmiston oikeasti pitäisi tehdä.
Demossa Kiro rakensi uutta analytiikkatoimintoa Youtube-videopalveluun. Agentti luki roadmapin, tarkisti kontekstin, muodosti vaatimukset ja alkoi toteuttaa ratkaisua. Yhdessä vaiheessa Kiro kirjoitti minuutissa 142 riviä JavaScript-koodia. Jakobsen arvioi, että sama työ olisi aiemmin vienyt vähintään puoli päivää.
- Kiro on parempi kuin suurin osa koodaajista, Jakobsen korosti.
AWS:n mukaan parhaimmillaan agenttipohjainen kehitys voi olla jopa sata kertaa perinteistä ohjelmointia nopeampaa. Samalla ohjelmistokehittäjän rooli muuttuu nopeasti. Jakobsen vertasi tilannetta ohjelmoinnin alkuvaiheisiin, jolloin konekieltä kirjoitettiin käsin ennen compilerien syntyä. Hänen mukaansa tulevaisuuden kehittäjä ei enää keskity syntaksiin, vaan järjestelmäarkkitehtuuriin, turvallisuuteen ja siihen, että agentit tekevät oikeita asioita.
Agentit voivat myös ratkaista yhden ohjelmistoteollisuuden pitkäaikaisista ongelmista eli legacy-koodin ylläpidon. Tutkimusten mukaan jopa 70 prosenttia it-osastojen työpanoksesta kuluu vanhan koodin ylläpitoon. Jakobsenin mukaan AI-agentit kykenevät jo muuttamaan esimerkiksi pankkien Cobol-pohjaisia järjestelmiä Javaksi tai modernisoimaan vanhoja Java-sovelluksia uudempaan muotoon.
Tomi Engdahl says:
Here is how software design would change if it were entirely “designed” by software:1. Shift from Craftsmanship to ArchitectureInstead of focusing on syntax and individual code lines, human engineers would pivot to defining intent, constraints, and business goals, letting AI handle the structural design (architecture, components, and interfaces).
2. High Optimization & Lower FlexibilitySoftware designed by AI might be highly efficient but perhaps brittle to change.
3. Agent-Centric DesignFuture software design (especially by 2026) is shifting toward “agent-focused” requirements. This means software will be designed to be used by other AI agents, not just human users, requiring more structured, predictable, and API-first designs.
4. Continuous, Real-Time EvolutionInstead of a “final” version, software designed by software could be in a state of permanent evolution.Self-Refactoring: If the AI agent detects a performance bottleneck, it could automatically redesign that module to be faster without human intervention.Instant Updates: New features could be imagined, designed, and implemented instantly based on usage data.In short: Software designing software means moving from “how do I write this code?” to “what problem do I want the computer to solve?”.