AI-live

Action Items

Skicka över länk till ljudströmningstjänst

Posta ut länkar till ljudström på LinkedIn och andra plattformar

Lansera ny webbplats nästa vecka

Möjlig skärmdelningsdemonstration nästa fredag

Fortsätta testa och finjustera AI-chatbot på webbplatsen

Ljudströmningstjänst

Ny funktion för ren ljudstreaming lanseras för att möjliggöra lyssning "live radio"-stil

Lösningen svarar på begränsningar i LinkedIn (kan inte stänga av skärm) och YouTube (kräver Premium)

Testkörning idag, med planerad samlingsplats från nästa vecka

Anthropics Mythos-modell och Cybersäkerhet

Anthropic har officiellt tillkännagivit Mythos, en ny AI-modell som är exceptionellt skicklig på cybersäkerhet

Modellen släpps inte öppet eftersom den kan hacka de flesta system i världen

Mythos har upptäckt säkerhetshål som ingen människa hittat tidigare, inklusive en 26 år gammal bugg i OpenBSD

Anthropic har sammankallat ett konsortium av techföretag (Microsoft, Google, Apple, Samsung) för att identifiera och åtgärda sårbarheter innan liknande modeller blir allmänt tillgängliga

Oro för att AI-modeller blir så kraftfulla att allmän tillgång blir riskabel

Skillnaden mot tidigare: modellen är så självständig att användare bara behöver säga "hacka den här banken" och den utför uppgiften

Marknadspåverkan: säkerhetsföretag rasade på börsen, amerikanska finansmyndigheter har sammankallat möten med Wall Street

Ironiskt att amerikanska militären nyligen bröt samarbetet med Anthropic

AI-marknaden och Investeringar

OpenAI har slutfört en finansieringsrunda på $122 miljarder från Microsoft, Nvidia, Amazon och andra

Företaget värderas nu på $852 miljarder trots att de kontinuerligt går back

Osäkerhet kring OpenAI:s position som ledare - Anthropics Opus och Gemini presterar ofta bättre på många uppgifter

OpenAI har förlorat mycket av sin "brain power" till andra företag

Förtroendekris på börsen kring AI-sektorn generellt

Google har tekniskt sett alltid varit längst fram men var långsamma med produktlansering

Kina ligger också långt fram med sina modeller

AI-modellutveckling och Konsolidering

Flera företag börjar integrera sina appar: OpenAI konsoliderar ChatGPT och Codex, Gemini inkluderar Notebook LM

Strategi för att låsa in användare i ett ekosystem

Utmaning för företag som har satsat på ChatGPT när andra modeller kan vara bättre

Fokus på att inte låsa in sig i en enda modell

Minneshantering för AI

MemPalace: nytt open source-projekt för att bygga egna minnesbanker för AI

Kan hostas var som helst, även lokalt

Fungerar med vilka modeller som helst

Baserat på minnestekniker utvecklade för människor

Komprimerar information effektivt för att minimera token-användning

Vision: användare har sina egna AI Memory Palace-utrymmen och arbetar med olika modeller för olika syften

Lokala AI-modeller

Google släppte Gemma 4, en open source-modell som kan köras helt lokalt, även i telefon

Testad i mobil med all internetuppkoppling avstängd via Edge Gallery-appen

Snabb och användbar, har tänkandelägen, kan tolka bilder och transkribera ljud (upp till 30 sekunder)

Nära att mycket kan köras lokalt istället för via molntjänster

Qwen 3.6 Plus från Alibaba är också en stark open source-modell

Kulturella skillnader: kinesiska utvecklare delar mer öppet på grund av kulturella värderingar om familj och vänskap

Om open source-modeller fortsätter förbättras kan stor del av arbetsflödet flyttas lokalt inom ett halvår

Microsoft Copilot-utveckling

Copilot börjar integrera Anthropic-modeller, inklusive Claude

Microsoft både distanserar sig från och investerar i OpenAI

Ny "counsel-funktion" och kritikfunktion: användare får svar från både OpenAI och Anthropic och kan jämföra

Microsoft rör sig mot modell-agnostisk position

Om Gemini-modeller också inkluderas kan Copilot bli mycket mer attraktivt

Rätt affärsbeslut men frågetecken kring kostnader för att drifta alla modeller

AI-samarbetsmodeller

Apple kommer köra Gemini bakom Siri

I avtalet kör Apple Gemini på sina egna datacenter - Google tillhandahåller modellen men ser inte datan

Trend: modellägare tillåter körning på kundens infrastruktur mot stora licenskostnader

Framtida scenario: många olika "hjärnor" bakom med bättre modellväljare som automatiskt väljer rätt modell

Praktisk AI-användning i Affärsverksamhet

Parallella chattar och modeller: låt AI ifrågasätta annan AI:s arbete för nya perspektiv

Automatisering av ekonomireview och periodiseringar: uppgift som tidigare tog en dag nu klar på tre minuter

Plan att bygga agent för veckovis automatisk genomgång

Utmaning: ingen standard MCP-server för Google Chat, svårt att integrera agenter

Vision: agenter som lever som kollegor i chattrum och kommunicerar initiativtagande

Ny Webbplatsutveckling

Helt ombyggd webbplats lanseras nästa vecka

Byggd från grunden på ren data direkt från system

Live streaming-funktioner för att visa när teamet är live

Färdig kursbokning och andra funktioner

Utveckling har skett i "spare time" tack vare AI-kodning - hade tagit hundratals timmar för sex månader sedan

AI-chatbot istället för traditionell sökfunktion

Chatbot grundad i affärsdata, kontextmedveten och kan rekommendera rätt resurser

Total utvecklingstid för chatbot: under en timme initial uppbyggnad, 2-3 timmar totalt för justering

Byggd med ren datastruktur istället för traditionellt CMS

Systempromptad för att hantera off-topic frågor och styra konversation tillbaka

Framtida plan: AI-agent som bevakar prompter och automatiskt finjusterar systeminstruktioner

Strategiska Rekommendationer

Fokusera inte för mycket på att bygga speciallösningar - standardlösningar dyker upp snabbt

Bygg små projekt med direkt värde istället för stora långsiktiga satsningar

Experimentera och testkör för att bygga tillit till AI

Många företag kan ersätta dyra systemlicenser genom att bygga egna AI-drivna system

Sweetspot nådd där AI är tillräckligt bra och mycket billigare än traditionella system

Investera frigjorda resurser i datastruktur och uppstädning

Jag har fortfarande inte på mig vad jag ska säga. Jag har dagen till ära börjat tänka på det där och där vi ska kunna ha ren ljudstreaming för de som mer vill lyssna på det här som typ live radio istället som kanske är på språng på lunchen och betalar man, LinkedIn klarar inte av att släcka skärmen och lyssna på ljud och Youtube måste man ha premium för att få göra det.

Så då har vi byggt en egen känsla att man ska kunna lyssna på en ren ljudström om man är på språng på lunchen eller bara vill ha en hörlur i och lyssna med. Och just idag har vi kanske inte postat ut det på rätt ställen men från och med nästa vecka så finns det förmodligen en bra samlingsplats där man hittar allt det här så vi testkör idag.

Och så kanske vi postar inne på LinkedIn och kanske vi kan få upp lite länkar till de här grejerna i efterhand som kommentarer så kan man avancera inlägget i efterhand, gå dit och... Lyssna också! Förhoppningsvis!

Ja, men precis. Var hittar jag den länken då? Du skickar. Ja, men det är samma länk fortfarande. Ja, men just det. Så då kan vi ju test köra där också.

Du får skicka över länken igen så kan jag posta ut den där.

Ja men precis, vi ska ju prata AI och dels har vi en massa reflektioner och sånt, vi sitter ju och experimenterar med massor av grejer just nu men jag tänker lite på nyhetsfronten så har det ju varit lite... Lite crazy den här veckan också tycker jag, å ena sidan, men det har också varit, det har inte kommit en massa nya modeller och sånt, jag kan inte säga att gå in och testa de här exakta sakerna och sånt, utan det är snarare en massa nyhetssläpp och jag tycker väl att det största den här veckan har varit att

som vi har pratat mycket om de senaste veckorna, de gick ju ut, det läckte ju förra veckan, men den här veckan gick de ut officiellt och berättade att de har en ny modell som de kallar för Mythos och Den kommer de inte att släppa öppet, för den är för bra på cybersäkerhet, så den kan hacka typ alla system i världen. Nu överdriver vi kanske.

Det som är den stora grejen med mytos är väl att den har hittat massa buggar i massor av kända system eller säkerhetshål som ingen människa upptäckt, bland annat så är det i ett av de... större open source operativsystem än en av BSD, jag tror den var OpenBSD, så hittade den ett säkerhetshål som tydligen har funnits i den kodbasen i 26 år, eller 80-talet, och ingen upptäckte. När man hittar massa sådana exploits eller hål i massa kärnsystem så har de istället kallat ihop en...

typ krisgruppet konsortium av alla techföretagen som Microsoft, Google, Apple och så vidare Samsung för att försöka hitta alla fel och täppa igen dem innan fler sådana här modeller kommer för även om Entropiq är först att berätta om det så är det väldigt troligt att andra AI-labb och företag

har något liknande och därför behöver vi vara försiktiga just nu med det.

Ja, inte ännu i alla fall. Det är väl det som är grejen. Det kommer väl att dröja lite innan den släpps ut öppet, liksom så. Men det är fascinerande att vi har kommit till en tid där potentiellt så kommer alla AI-modeller som tränas upp nu vara så kraftfulla att det är lite riskabelt att släppa ut dem till allmänheten för då kan vem som helst göra väldigt skadliga saker.

Och då pågår det lite diskussioner samtidigt om att man kan göra mycket av det här ändå. Om man vet vad man gör så kan man göra mycket. Det man egentligen är rädda för är väl att det blir så pass enkelt. Alltså att den är så pass självtänkande, så pass självgående att du bara säger så här Jag vill hacka den här banken och så bara gör den det.

Vi har ju fortfarande otroligt duktiga på de här grejerna, men då måste du veta lite vad du gör, du måste planera lite steg själv och sådär, men nu har vi kommit till en sån nivå där den är väldigt liksom. Aktiv som.

Ja.

Ja, det är spännande och det är spännande också lite effekterna av det här. För dels, det här har ju hänt de senaste dagarna, de berättade om det här, vad var det mellan natten? Den tisdag till onsdag, det är faktiskt svensktid idag i Sverige, var det onsdags. Det är verkligen de senaste dagarna. Och det första som hände var ju att massa säkerhetsföretag rasade på börsen. Och sen så har det kommit lite andra grejer. Och sen så såg jag nyhet nu idag på förmiddagen som jag inte hunnit sätta mig in i helt heller.

Nu har väl typ, jag heter inte finansminister i USA, men liksom head of, så kallat ihop någonting med Wall Street och liksom, alltså det är väldigt oroligt på börsen just runt allt det här för det blir så mycket potentiella. Det kan påverka så många branscher om den här typen av cybersäkerhet. Om man tror på Google nu, då kanske också någon kinesisk modell kan det, eller någon annan.

Jag satt och tänkte igår i alla fall, att jag undrar hur arga amerikanska militärer är nu att de bröt samarbetet med Antropic, för det var ju bara några veckor sedan, och så kommer de och bara, men vi har tränat en modell som kan hackas in i typ vilket system som helst.

Den måste vara lite jobbig, liksom, i hela...

Man får ju också känna, det där är väl också en grej, för de har ju stängt en sån seed round eller finansieringsrunda, 122 miljarder dollar har OpenAI fått in nu från. Jag ska skriva upp lite här, bland annat Microsoft och Nvidia och Amazon och många har investerat igen så nu är de värderade på 852 miljarder dollar.

typ, vilket är såhär, absolut, för ett företag som alltid går back hela tiden och de ska ju, de pratar ju om att de ska liksom bli publikt noterade och det vågar de inte riktigt bli ännu för de går ju så mycket back och lite sånt där, och så sitter Samuel Altman i andra ändan och är liksom...

Både ifrågasatt och säga att de har bra modeller och det är väldigt svajigt runt OpenAI på något sätt men det investeras ändå i det och jag får ju känslan, vi som testar flera olika modeller. hela tiden så är liksom även om OpenAI senaste 5.4 är bra så tycker jag fortfarande att liksom Anthropics opus är bättre på de flesta task sen jag gör den och jag tycker fortfarande gemerna är bättre på massa saker också så att.

Jag vet inte om OpenAI, de påsar att de har någon nyheter, typ Spud eller någonting, i arbetsnamnet eller så, som ska komma. Men jag är väldigt osäker på om OpenAI faktiskt är med i toppen på det, för de har ju tappat väldigt mycket av... liksom, the brain power, de är ju på andra företag nu, de har ju liksom inte de bästa AI-researcherna riktigt längre.

–Kom. –Det är större.

Nej.

Det är lite förtroendekris mot hela AI-grejen tror jag, alltså det är mycket osäkrare på börsen överlag och det är nog lite för att man har tänkt att OpenAI är liksom the frontrunners, de är bäst och när de svajar lite då svajar liksom alltihop litegrann men egentligen är de

De är kanske inte en frontrunner, det är liksom som jag pratade om tidigare, Google har ju liksom egentligen alltid legat längst fram i det här, de var bara inte snabba ut med produkten och sånt, och sen har ju liksom de riktigt bra personerna, de har ju gått till andra ställen, till Entropic eller XAI eller liksom så.

Och Kina är väldigt långt fram med alla sina modeller också, och de har också väldigt bra forskare på det här, eller utvecklare runt det, så man behöver på något sätt... fundera på hur ser den här spelplanen ut och en reflektion där också är att det är ganska många utav företagen den här veckan som har gått ut och pratat, eller de senaste två veckorna kanske, som har pratat mycket om att de ska bygga ihop sina appar.

ChatGPT ska bygga ihop alla, eller OpenAI, ChatGPT och Kodex, alla de ska bli en grej och Gemini har släppt så att Notebook LM finns inne i Gemini-chatten, såg jag kom med det typ går eller föregår, så att det är också lite det här, då man vill bara låsa in användarna, man vill att liksom hela ekosystemet är på ett ställe så att folk stannar kvar där, för nu är man rädd att börja tappa användarna för någon annan gör en bättre modell eller sånt.

Jag tycker man märker det lite där vi är ute och coachar företag och håller för det här sånt också, att de är lite såhär, men shit, nu har vi ju satsat på köttgrupitet länge och så kommer du att säga att de inte är bäst just nu, ska vi då direkt byta?

Det är såhär, nej man kanske inte måste swappa direkt men... Men det kanske är dumt att låsa in sig och börja fundera på var vad lägger vi våran kontext och vad lägger vi det. Och så har vi det här med OpenClo och att man kan bygga sin egen minnesbank. Jag såg att det hade släppts ett nytt open source projekt nu.

som heter MemPalace, alltså du bygger ditt eget MemoryPalace för AI som egentligen du kan hosta var som helst men även lokalt på datorn. Och då kan du egentligen koppla till vilka modeller som helst, eller ta upp en klo eller sånt, så kan du få den att minna saker. Då gör den det utifrån egentligen minnesmemoreringsregler som man har tagit fram för människor, för de har tydligen bevisat sig funka ganska bra på de här också.

Så den bygger de här liksom korridorerna och rummen och drawers och så kan den komprimera det här på något sätt så att den kan ta liksom jättemycket information och skicka som pyttelitet tokens, så de har knäckt något sätt för det och det är kanske dit vi kommer, att folk behöver ha sina egna AI Memory Palace Spaces som man lägger någonstans och sen kanske man jobbar runt med olika modeller och olika verktyg för olika syften.

Och så måste jag bara kasta, nu är jag bara rabblar på, ni som lyssnar kommer bli helt förvirrade över allting vi säger men dessutom så släppte ju Google Jemma 4 i veckan som är en open source modell och som man kan köra helt lokalt även i sin telefon.

De har ju släppt, jag har kört den lite i mobilen bara för att testa, så man kan liksom slå av allt internet och allting. Och så kan man köra Jemma 4 i en app då som heter AI Edge Studio. Heter den det? Jag kommer inte ihåg. De var så konstiga namn på alla sina appar. Men det kommer från Edge Computing då helt enkelt att den körs liksom.

på ens enhet, Edge Gallery heter den. Och då kan man köra helt lokalt, i mobilen om man har en någorlunda ny iPhone i alla fall. Och den svarar snabbt, den är bra. Den har tänkandelägen, den är liksom inte lika bra som Gemini är, men vi är uppe på nivån av användbar. Och den kan tolka bilder och den kan transkribera ljud, bara upp till 30 sekunder. Och den gör allting lokalt på enheten. Och vi är också väldigt nära att det mesta ljusgränsen vi har varit till, det kan vi köra lokalt.

Memory Palace eller AI flyttar någonstans och de här supermodellerna blir en annan sak.

Mycket av det Kina gör kommer ju också som open source, jag lyssnade på en lång intervju med Jensen Wang heter han, Nvidias vd i alla fall, jag glömde vart han hette, men något åt det hållet, han pratade ganska, det var en jättebra intervju. Men han har också pratat lite om den kinesiska marknaden, för Nvidia jobbar ju med alla marknaderna och mycket med chiptillverkning. Han sa det inte, han sa att den kinesiska...

Arbetskulturen är väldigt annorlunda i östvärlden, för där är familjen det viktigaste, sen är det vänner, sen är det jobbet. Och det gör att affärshemligheter existerar inte. Kommer du på någonting på jobbet, då pratar du med din familj och dina vänner om det.

Och eftersom de flesta inom AI-området har typ pluggat ihop, så är det helt naturligt för dem att dela alla insikter och modeller och sådant med varandra. För de är liksom open source, någon slags... och det är det vi har märkt för där kommer ju nästan alla modeller läggs ut helt öppet för kulturen säger inte att man inte delar med sig av de sakerna på något sätt och därför kommer det ju jättestarka open source modeller som nu ihop med Gemma eller Gemma, vad det nu ska heta, fyra

kom så kom också Quen 3.6 plus och det är ju Alibabas modell och den verkar också ligga väldigt mycket i topp. Så att de här liksom open source modellerna som du kan köra lokalt och som. Både drar mindre energi på det sättet då, för de är inte lika tunga modeller, men också blir mycket, mycket säkrare att jobba i. Om de nu börjar bli så bra att de är användbara, om ett halvår så är ju de...

Sjukt bra. Då kanske vi kan lägga stor del av workflowet lokalt istället.

Det är många av dem vi träffar som är i Microsoft-världen och vi pratar ju ganska lite om dem så vi kan väl ta något... från Copilot-sidan också. Jag tror vi pratade om det här förra veckan också, att Copilot, eller förra två veckor sedan var det, förra påsk förra veckan, men vi pratade om att Copilot också har börjat bygga in Entropic-modellerna, så man kan komma åt Klod där inne också.

Och lite att de håller på att lite separera sig från OpenAI, och andra sidan så investerar de också i OpenAI nu och bygger typ datacenter ihop, så de är liksom på alla spår. Microsoft försöker Men de har ju gjort en intressant tak att, och jag har inte testat det så mycket in i Copilot än när vi har fått det påslaget hos oss, men de har ju byggt någon form av counsel-funktion och en kritikfunktion som går ut på att...

Men när du kör en grej så får du både svaret från OpenAI, alltså ChatGPT-modellerna, och du får det från Atropic-modellerna. Och sen får du jämföra och välja vilken du gillar. mellan de här två på något sätt och det är spännande för då börjar Microsoft ta positionen av att vi kanske också ska vara modelloberoende, vi kanske också ska vara en sån här samlingspunkt för det är det vi har i Notion som vi visade lite sist vi körde att

Att vi kan swappa mellan modellerna, att vi kan liksom säga, men nu kör vi vår data i om det här eller om det här. Och då upptäcker man ju mycket snabbare vad saker funkar, inte liksom vara låst i en app, inte sitta i chatt, gpt och störa så att det inte går.

Om Microsoft tar sig dit, då tror jag att de har jättestora fördelar, för då blir det ju lättare att välja Copilot för där kan vi köra alla modeller. Tänk om de får in Gemini-modellerna också, nu är det ju längre till att Microsoft och Google samarbetar kanske.

Det är ändå en bra trend, och då kanske de också kan hitta sådana här open-source-modeller som man kan köra lokalt. De kanske kommer till den här... kombinationen av det och då tror jag Co-Pilot blir mycket mer attraktivt som tjänst än som det har varit tidigare när det egentligen bara varit ett lager uppe på chat-GPT som har

Till viss del har det varit bättre och till viss del har det varit sämre. Så jag tror Microsoft gör rätt affärsbeslut just nu. Sen vet jag inte om de ska ha råd att drifta allt det här. För volymen av användare de har som ska skicka saker mot Entropiq är det, ja...

Ja, det blir spännande.

Ja, den kan man köra en hel instans av.

De kanske har gjort det, jag har inte grävt så djupt i det, men det är ju mycket möjligt att de har fått modellerna för att köra dem på egna datacenter. Men det här är ju en spännande grej, för en grej som är på väg också är ju att Apple kommer ju köra Gemini bakom Siri.

Så att när man pratar med sin iPhone så kommer det ju vara Gemini bakom. Och i det avtalet så är det ju tydligen så. tidigare, men det är ju inte att, Apple kommer ju inte att anropa Google servrar, alltså Google kommer inte att se datan, utan Google har gått med på att köra upp Gemini i Apples egen infrastruktur, så den körs på Apples datacenter, så de lånar egentligen bara modellen och kör den hos sig, så att Apple fortfarande har kontroll på all data och kan garantera all säkerhet och sånt där runt det.

Så det börjar nog bli lite vanligt att de tillåter att vi har tränat modeller men ni får köra in på ert datacenter mot någon slags, det måste vara helt galna licenskostnader på det, vi snackar ju liksom miljarder dollar förmodligen i kostnader. eller något åt det hållet i alla fall. Så att det kanske blir mer så att vi har massa olika hjärnor bakom. Vi kanske får bättre och bättre modeller som väljer mellan dem. Det kommer ju mer och mer sådana här autofunktioner som plockar rätt modell till rätt sak.

Eller som du har OpenAI, eller Copilot och Microsoft testar med någonstans accountsillifikation. Du får se båda. Tittar på båda och bestämmer, liksom skickar fram det som är bäst och sådär. Och jag gör mycket sånt. Jag sitter ju innan vi kör i Notion, då kan jag ju köra med en modell och få jämställdhet. Så kan jag ju byta modell och säga liksom, men kan inte du också titta på det här nu?

Och så går den i, då har den hela historiken och allting och så säger den så här, men jag tycker att det här blev dumt. Så den kommer med ett nytt perspektiv och det är otroligt användbart på det sättet. Jag svarade fast i lite av vibe-codingen när vi håller på att bygga massa system just nu.

Så tyckte jag bara inte, och då var det Gemini inne i AI Studio som liksom inte klarade av att göra en grej. Då gick jag till vanliga Gemini och bara, men det här är det projekt jag håller på med just nu, det ser ut så här och så här. Jag får de här svaren av AI härinne, hur tänker den fel? Och då började den resonera och så kunde jag liksom ta vad den sa tillbaks och då sade den sig Ja men den tänker lite fel och så var det liksom lite diskussion så det var som att ta in en konsult som skulle prata med den andra programmeraren.

Och det löste ju till slut problemet, för jag kände bara att nu är vi lite beyond vad jag... Jag orkar inte gå igenom all kod själv, så jag ville liksom bara ha fler perspektiv på det här. Och då var det till och med samma modell, men det var olika instanser av den, så den hade inte varandras kontext, och då kunde du ju tänka på nya sätt.

För den kom med ett annat färskt perspektiv på det. Och det tror jag fler ska utforska. Så ska man ta med sig någonting så är det just det. Kör igång flera chattar, kör parallellt, alltså låt AI ifrågasätta AIns arbete och liksom... Ja, bygg ett team.

Ja.

Mm.

Jag och jag har börjat i veckan, vi har gjort lite ekonomireview av, det är ett kvartal som har stängt nu och sånt där, så vi har kollat på lite sånt. och då började jag också testa test promptar till saker och en grej var så här, men nu vi måste liksom kolla på om det är någon, för vi ska stänga liksom förra året och det är en vanlig fråga, periodiseringar, är det någonting vi fakturerade förra året som vi gjorde det här året eller vice versa och ska man liksom flytta pengar mellan åren för det man ska städa upp och

Liksom lägga in tid på en sida och det har varit ganska manuellt att gå igenom alla projekt och sånt. Så jag bara körde igång det eftersom vi har all data och bara, kan du inte bara hjälpa mig att ta fram ett förslag på vilka grejer som borde periodiseras?

Och då bara, alltså vi har all data som sitter i den hela projektet och alla fakturer. Och så gick den och jag kollade alla kommentarer på saker och bara, den här verkar ni redan ha tänkt på att ni ska periodisera, men den här och den här tänker jag så här och här på.

När jag kollar tidsloggarna på den här och det här så borde det här flytta. Och jag bara, det här hade tagit mig liksom en dag att gå igenom allt det här manuellt. Och det tog tre minuter och så kom det tillbaka. Så då var jag så här, okej, men då kan vi också göra en agent utav det här. Så då kan ju den egentligen sitta varje vecka och göra en liten briefa.

Men nu är det något ni borde ha periodiserat. Här är något ni borde ha gjort. Här är en faktura som skulle ha gått, men som nu har stått still på grund av det här och det här. En av våra största hinder just nu är att det inte finns en standard MCP-server för Google Chat som är vårt ställe där vi chattar på. Så vi kan inte sätta agenterna på att kommunicera, vi håller på att titta på det också. För vi vill ju att de här agenterna lever inne som kollegor inne i våra chattrum och sånt också.

Det går ju bättre om man sitter i CoPilot så kan man lättare finna en CoPilot inne i Teams och sånt där. Just i Google-ekosystemet så är det ganska svårt att få in någon i chatten. Kör man i Slack eller något annat så är det lätt. Så för dem som känner att det där borde man experimentera med, det går typ överallt.

lika udda som oss och sitter i Google-chatt, vilket nästan ingen gör, men vi har gjort det massor av år. Där är det svårt, för det finns ingen etablerad sätt för AI att kommunicera dit. Man får liksom hacka sig lite runt och bygga egna lösningar och sånt där.

Men det är nästa steg, för då är det ju liksom när den märker saker i vad vi jobbar med så kan ju den bara kommunicera till rätt person, samla in det via chatten. Så den behöver inte gå till ett annat system, utan folk är bara där de ändå pratar med alla kollegor.

ger feedbacken där och sen jobbar agenten vidare. Så det är nästa nivå utav det där den bara är med hela tiden och pratar och reagerar. För det är ju så mänskliga administratörer gör just nu. Det här verkar lite konstigt, jag går in och kollar om det är någon som har skrivit det i chatten eller ställer en fråga.

Vi vill ju få A in dit också, att den är lite initiativtagande. Det är de bitarna.

Vi kanske bara ska byta chattapp eller så kommer Notion komma med en chatt snart och då är vi ändå i samma verktyg och vi har all data på samma ställe. Det här har jag sagt ett tag nu och framförallt mycket när jag har varit ute och AI coachat det här.

Lägg inte för mycket resurser på att bygga en speciallösning, för det kommer ta två månader. Sen finns det det här som en standardlösning, en nästan modellklarare och liksom bara is i magen. Bygg de små grejerna, de grejer som går att få ut till direkt värde redan nu med lite arbete, det är värt att göra.

Jag har gått och väntat. Vi har ändå AIK-kodat en del tidigare, men det har inte varit så effektivt. För några veckor sedan blev det det. Nu sitter jag och bygger tre system parallellt och du bygger några system också. Och vi kommer ju lansera vår förhoppningsvis klokaste nya webbplats nästa vecka och den är ju liksom helt ombyggd från grunden på våran rena data direkt ur våra system så att vi får allting dit direkt och den kommer ha lite live streaming funktioner som man kan se när vi är live direkt där och vi har mycket sånt och vi har en färdig kursbord

spokning och alla andra bitarna. Och det är sånt där som det hade ju gått att bygga tidigare också, men för ett år sedan hade vi fått göra det med människor. För ett halvår sedan så hade det ändå tagit hundratals timmar, men nu har det varit lite lite småpromtar här och var och väldigt mycket användartestning, att vi är nöjda med grejerna och ger feedback tillbaks.

Men den faktiska arbetstiden har inte varit så mycket. Det har ju i stort sett skett av sig själv i lite spare time. Så då är ju det värt att göra just nu. Sen är ju frågan vad... Vad är inte värt att göra just nu? Att man hittar liksom...

Jag tänker nästa fredag så är den väl live, hoppas jag. Då kan vi ju prata lite om processen.

Ja.

Det kanske vi kan göra som en liten kur, vi kan göra en liten visning också, vi behöver inte säga vad man kommer åt där någonstans, jag kan ju gömma allting annat, ska vi se om vi lyckas gå. Live med skärmen också. Ja, nu är det live, eller nu är vi uppe. Jag har en sån dålig skärmdelning här bara, så att man ser liksom inte hela sidan uppenbarligen. Jag har inte byggt en bra live-by här heller. Men det vi har gjort som en grej i den här, alltså vi ska testa nu så får det alla som

bryr sig sen, får väl gå in och testa själv. Vi har ju valt att inte ha en sökfunktion, det är så det syns att vi är live här just nu, men vi har valt att inte ha en sökfunktion utan vi har en AI, så man kan prata med varan AI är och så är den kontexten av allting, den behöver veta, jag ska starta om den så att den hade en konversation kvar, vi testar massor, och då tänker vi att det vanliga när man kommer till ett företag och sånt är att man letar efter en och så söker man eller navigerar runt i menyn och så kanske man liksom öppnar upp menyn och känner att det är inget av det här som riktigt passar vad jag letar efter.

Jag kanske liksom letar efter någonting helt annat och då har vi börjat experimentera med att köra en ganska billig AI-modell där vi kan ställa frågor, så att om jag vill veta mer om Copilot som jag vet att Vi har ingen kurs som heter just CoPilot, vi har inget exakt kunskapsmaterial eller sånt just nu på sidan som handlar om bara CoPilot, vilket handlar om AI. Men då behöver ju den förstå att CoPilot är en AI-grej och liksom rekommenderas från det, och då gör den ju det.

För den förstår ju det och så har den våran kontext och vissa grejer hämtas direkt inifrån vårt. vår affärsdata, men den är inte direkt kopplad på allt internt, utan det finns ett mellanlager på det här. Och då kan jag gärna komma och säga saker och säga att, till exempel, AI-praktiken är väldigt bra om man vill komma igång med att använda saker som Copilot, men också att det finns en gratis resurs.

Det är en ny grej med vår nya hemsida, att vi lägger upp mycket gratis material på den. Och då hittar den promptguiden här och säger att där kanske du kan börja. Eller så säger den att du kanske ska testa AI-coaching och boka in tid med en rådgivare. Och det här blir ju bättre än en sökfunktion, så vi ska ju testa att gå live utan att ha en vanlig sök. Vi ska liksom bara ha den här AI-konversationsgrejen för att guida folk runt i allt material. Och det här ser ju ut som att det är jättekrångligt, men den är grundad i vårt material, det var jätteenkelt att bygga.

Och sen har vi testkört den lite och märkt att det här kanske vi behöver ge lite mer info om och vi kanske behöver styra lite i prompten runt det, men alltså total utredningstid för att få den här att funka, det är ju... För mig tog det väl under en timme att bygga upp det och sen så har lite personer hos oss varit inne och testkört lite i den så att vi kanske två tre arbetstimmar totalt för att justera till den.

Och så var det ju inte för ett halvår sedan. Det var ju jättekrångligt att bygga en bra, trimmad chatbot på sin webbplats. Jag skulle säga att det är superenkelt. Bara man har bra datastruktur i grunden. Och hela vår webbplats är ju då inte byggt med ett vanligt CMS-verktyg. Vi har liksom ingen Word-presentering, vi har liksom ren data. Och sen har vi byggt ett skal på det som ser ut som en webbplats.

Med ganska mycket AI-funktioner i, så att den löser allting. Och då får vi full kontroll. Så att när vi ville bygga den här live-grejen, så man ser att vi är live. Det tog fyra minuter att bygga till, för den ska bara hämta, märka att en viss grej står i datan och visa någonting visuellt. Den behöver inte bråka med hela WordPress eller Episerver eller ett annat verktyg, utan vi har ett väldigt rent, lätt verktyg uppe på.

Och det, där tror jag att fler behöver röra sig åt det hållet till den typen av verksamhets...

Nej.

Ja, och den är också systempromtad i bakgrunden, så det är som om jag ställer en helt annan fråga, typ såhär, hur tar jag hand om...

förstår att okej, jag ska twista det här till någonting. Alltså vi har fortfarande bett oss för att det är det, så då säger det ju saker som det låter som en grönskande utmaning, jag måste erkänna att mina kretsar är betydligt bättre på algoritmer än på klorofyll, som var i robot här, på klok är jag.

specialist på digitalisering, AI, verksamhetsutveckling, snarare än trädgårdsskötsel. Om du däremot är nyfiken på hur du kan använda modern teknik för att effektivisera ditt arbete och så går den över, där du försöker driva konversationen, någonting måste du säga, du kanske är nyfiken på AI eller något annat.

Och det är lite olika varje gång, för det är fortfarande en AI så den gör ju något slags eget beslut och genererar någonting. Allt det här körning vi har gjort har vi inte fått sticka åt ett annat håll och det var ju svårt för ett tag sedan att få den att respektera de här systemprompterna och sånt. Någon kommer säkert kunna prompta sig förbi det där. Då har vi lite loggar på vad folk pratar mer om och sen har vi en plan på en AI-agent som ligger och bevakar vad alla prompterar den här om.

Och så kommer den lägga till nya systeminstruktioner. som coachar vår AI här. För det här är en ganska billig modell vi kör, men det kan vara en dyrare modell som ligger internt hos oss och rullar, och som tittar kanske en gång om dagen på vad har folk promptat till den här och ändrar dem.

ändrar instruktionerna och ändrar bakomliggande så att den hela tiden är fine-tunad. Då kanske inte vi behöver mänsklig arbetskraft på att bedöma om den här funkar, utan vi kanske kan ha en AI, en tyngre AI-modell som gör den kollen. Så det är jag.

Ja, precis. Jag tänker att vi måste avrunda för vi har pratat på jättelänge som vanligt, vi kan liksom inte hålla oss korta, men bara för att kasta in en sista reflektion från mig där också så är det ju, jag tror att... Vi måste testköra mer, man behöver inte låta angöra allting själv. Vi kan fortfarande gå på de här principerna, men om du känner att den måste göras rätt i nio fall av tio, så kör det tio gånger då och bedöm själv. Välj din mänskliga gräns i när tycker jag att det är tillförlitligt.

Och ju mer man gör sådant, desto mer bygger man upp den här tilliten till AI, och desto bättre kommer det att funka och lämna över det. Så man måste experimentera, helt enkelt. Så får vi kanske massa skäl att komma tillbaka till det här nästa vecka, när vi kanske har sidan live och lite andra grejer.

Och vi håller ju också på att bygga... med helt andra typer av system där vi inser att vi kan ju styra hela vårt flöde. Nu är vi på nivån att det är lätt att bygga system som gör precis så som vi vill och som är mycket, mycket billigare. Vi kan ersätta massa licenser vi redan har och det tror jag vi kommer få själv att prata om igen.

För jag tror att många av de verksamheter jag jobbar med betalar många hundratusen år i systemlicenser för CRM-verktyg och sådant som vi pratade om för två veckor sedan. Och det är nu vi börjar komma till sweetspotten där. Det nog är tillräckligt bra och så mycket, mycket billigare att bygga systemen själv och städa upp sin data. Att man faktiskt, man kan liksom säga upp en licensbyggare själv på bara någon vecka eller två och de har frigjort massor av pengar som man kan använda i att investera i de här datastrukturerna, uppstädningen och förflyttningen.

Och det är spännande, tycker jag. Vi säger väl tack för idag.

Om det är någon som har lyssnat nu hela vägen till slutet så tycker jag att då får ni skriva en kommentar om det eller göra en blommemojje för att det är våren. För jag tror att ingen lyssnar 40 minuter på de här vårdrabbeln. Men det vore kul att få reda på om det är någon som har lyssnat hela vägen.

Men trevlig helg och vi ses nästa vecka! Det var det.