Hei, denne uken bygde to ingeniører hos OpenAI en AI-assistent som 4 000 ansatte nå bruker daglig, Nvidia sjefen kalte et nytt AI-verktøy «den viktigste programvare lanseringen noensinne», og Anthropic lanserte et varslingssystem for hvilke jobber AI kommer til å påvirke mest. Her er det viktigste fra AI-fronten denne uken:

Ukens AI-nyheter som former morgendagen

• ​OpenAIs interne data agent ble bygd av to ingeniører, og brukes nå av 4 000 ansatte daglig. OpenAI har delt hvordan to ingeniører på tre måneder bygde en AI-agent som nå hjelper nesten alle selskapets 5 000 ansatte hver dag. AI-en skrev 70 % av sin egen kode. Agenten kobler seg til over 600 petabyte med data fordelt på 70 000 datasett, og lar ansatte i finans, produkt og andre avdelinger stille spørsmål på vanlig engelsk via Slack og få grafer, dashbord og analyser tilbake på minutter. OpenAI har ingen planer om å selge verktøyet, men sier at enhver bedrift kan bygge noe lignende med deres API. For norske bedrifter er dette et konkret eksempel på hva som er mulig: en intern AI-assistent som gjør data tilgjengelig for alle, ikke bare de tekniske.
  ​
• ​Nvidia-sjefen kaller OpenClaw «den viktigste programvarelanseringen noensinne». Jensen Huang mener AI-agentplattformen OpenClaw representerer et fundamentalt skifte i hvordan vi bruker AI, fra å stille spørsmål til å la AI utføre oppgaver. OpenClaw har passert 250 000 stjerner på GitHub og vokst raskere enn Linux gjorde på 30 år. Forskjellen er enorm: en vanlig AI-prompt gir ett svar, mens en OpenClaw-agent kan bruke opptil én million ganger flere tokens fordi den jobber kontinuerlig i bakgrunnen. Det betyr kraftig økt behov for datakraft, og forklarer hvorfor Nvidia er så begeistret. For deg betyr det at AI-agenter som jobber selvstendig over tid er i ferd med å bli den nye standarden.
  ​
• ​Anthropic lanserer «Economic Index» for å spore hvilke jobber AI påvirker. Anthropic har laget et varslingssystem som måler hvilke yrker som er mest utsatt for automatisering. De måler fem ting: oppgavekompleksitet, ferdighetsnivå, formål (jobb, utdanning eller privat), grad av AI-selvstendighet og suksessrate. Programmerere (75 % av oppgavene kan dekkes), kundeservicemedarbeidere og dataregistrerere er mest utsatt. Men her er det viktige: foreløpig har ingen av de mest utsatte yrkene sett vesentlig høyere arbeidsledighet enn andre. Ansettelsesraten for unge (22-25 år) i utsatte stillinger har bremset opp, men det er ennå ingen stor bølge av oppsigelser. For norske bedrifter er dette nyttig å følge med på, spesielt for de som planlegger bemanning fremover.
  ​
• ​EU lanserer EURO-3C: Europas eget skyprosjekt for å bli uavhengig av amerikanske techgiganter. EU-kommisjonen og et konsortium ledet av Telefónica har lansert EURO-3C, et prosjekt til 75 millioner euro som skal bygge Europas første storskala fødererte sky- og AI-infrastruktur. Over 70 organisasjoner i 13 land kobler sammen eksisterende nasjonal infrastruktur til et felles nettverk. Fokusområdene er helse, offentlige tjenester, bilbransjen og statlig sky. Prosjektet ble annonsert på Mobile World Congress i Barcelona. For norske bedrifter betyr dette at det på sikt kan komme europeiske skyalternativer som lagrer data på europeisk jord, noe som forenkler GDPR-etterlevelse og reduserer avhengigheten av amerikanske leverandører.
  ​
• ​DeepSeek gjør seg klar til å lansere en AI-modell med 1 billion parametre. Kinesiske DeepSeek forbereder lanseringen av V4, en multimodal modell som kan jobbe med tekst, bilder, video og lyd samtidig. Den har et kontekstvindu på 1 million tokens og er optimalisert for koding og lange, komplekse oppgaver. Det mest oppsiktsvekkende? Modellen er utviklet i samarbeid med kinesiske brikke produsenter Huawei og Cambricon for å redusere avhengigheten av amerikanske halvledere, og skal slippes som åpen kildekode. For norske bedrifter betyr dette at kraftige AI-modeller blir stadig mer tilgjengelige utenfor de store amerikanske selskapene, noe som gir flere valgmuligheter og kan presse prisene ned.

Ukens tips

Slik bygger du en enkel intern dataassistent for bedriften din, inspirert av OpenAIs tilnærming.

​

​

Steg 1: Identifiser de tre spørsmålene ansatte stiller oftest om bedriftens data, for eksempel «Hva var omsetningen forrige måned?», «Hvor mange nye kunder fikk vi denne uken?» eller «Hvilke produkter selger best?». Dette blir grunnlaget for hva assistenten skal kunne svare på.

​
Steg 2: Koble en AI-modell (som GPT-4 via API eller Claude via API) til datakildene dine. Start med én datakilde, for eksempel et regneark, et CRM-system eller en database. Bruk et verktøy som Zapier, Make eller en enkel Python-integrasjon til å la AI-en lese dataene. Hvis du ikke har teknisk kompetanse internt, bruk ChatGPT med Advanced Data Analysis og last opp regneark manuelt som et første steg.

​
Steg 3: Test med en liten gruppe ansatte i 2 uker. Be dem stille spørsmål som de normalt ville brukt tid på å finne svar på selv. Samle tilbakemeldinger og juster instruksjonene til AI-en basert på hva som fungerer og hva som mangler.
​
OpenAI brukte bare to ingeniører og tre måneder. Du trenger ikke starte like stort. Begynn med ett datasett og tre spørsmål, og bygg videre derfra.

​
​Vanlig feil: Ikke prøv å koble til alle data kildene på en gang. Start smått, bevis verdien, og utvid gradvis.

Ukens Verktøy

​

Julius.ai. En AI-assistent for dataanalyse som lar deg laste opp regneark, CSV-filer eller koble til databaser, og deretter stille spørsmål på vanlig norsk. Den lager grafer, diagrammer og analyser uten at du trenger å kunne formler eller koding. Perfekt for deg som bruker mye tid i Excel og ønsker raskere innsikt fra tallene dine.

​
Lenke: https://julius.ai​

​
Gratis for grunnleggende bruk med begrenset antall spørsmål per måned. Pro-plan fra ca. 200 kr/mnd med ubegrenset tilgang. Støtter norsk språk i spørsmål, men svar og grafer kommer ofte på engelsk. Godt alternativ: ChatGPT med Advanced Data Analysis (inkludert i Plus-abonnement).

Ukens prompt
​

Bruk denne neste gang du sitter med et regneark og trenger å finne de viktigste poengene raskt, for eksempel før et styremøte eller kvartalsrapport.

Ukens Ai-Utrykk forklart

​
Begrep: Føderert infrastruktur (federated infrastructure)
​
​Forklaring: Når flere uavhengige systemer kobles sammen og fungerer som ett, uten at dataene samles på ett sted. Tenk på det som et samvirkelag: hver bonde eier sin egen gård, men de deler et felles distribusjonssystem for å selge varene. EUs EURO-3C-prosjekt bruker denne tilnærmingen, der hvert land beholder sine egne servere og data, men de kobles sammen slik at tjenester kan flyte på tvers av landegrensene. For norske bedrifter betyr dette bedre kontroll over hvor dataene lagres, samtidig som du får tilgang til et større nettverk.
​

Det var alt for denne uken . Takk for at du leste denne utgaven av nyhetsbrevet. Svar gjerne på denne e-posten med tilbakemelding på hva du vil se mer av fremover.
​
Mvh
Eljar