1. Generativ AI – fra tekst til video og agent-økonomi
Først kom GPT-3. Så kom GPT-4, der ændrede spillet. 2025 byder på næste niveau, og GPT-5 står til at levere længere kontekst, bedre logik og indbyggede ai agenter. Sam Altman sagde i Davos: “GPT-5 bliver klogere, mere pålidelig og i stand til at integrere tekst, billeder og video.”
Sora har vist, at videogenerering ikke længere er science fiction. Gemini Ultra og Claude 4 presser på. Ifølge Gartner kører 44 % af virksomheder nu pilotprojekter i generativ AI – i marts 2023 var tallet bare 15 %. Graferne øverst i artiklen gør forskellen tydelig.
Generativ AI er på mange måder den mest banebrydende form for kunstig intelligens vi hidtil har set. Modsat traditionelle AI-systemer der er begrænset til at analysere eksisterende data, kan generative AI-modeller rent faktisk producere helt nyt indhold baseret på mønstre de selvstændigt identificerer i massive datamængder.
| År | Milepæl | Effekt på danske virksomheder |
|---|---|---|
| 2023 | GPT-4o: 128 k kontekst | Chatbots læser lange kontrakter |
| 2024 | EU AI Act træder i kraft | Krav om gennemsigtighed i prompts |
| 2025 | GPT-5 + Sora | Webshops laver produktvideoer på sekunder |
Vil du selv prøve kræfter? Kig på vores ai kurser eller spørg om ai rådgivning – begge dele kan skaleres til små teams uden kæmpe budget.
2. Prompt engineering – kunsten at styre modellen
Gode resultater begynder med gode prompter. I praksis betyder det korte, klare instruktioner med relevant kontekst. Tre tendenser dominerer:
-
Mega-prompts i sektioner. Skriv rolle, opgave, format som separate blokke.
-
Multimodale prompts. Kombinér billede, tal og tekst for dybere svar.
-
Selv-forbedrende prompts. Værktøjer som PromptLayer måler output og justerer automatisk.
Forskeren Ethan Mollick bemærker: “Prompten er ikke bare input. Den er en mikro-tjenestebeskrivelse, der definerer hele arbejdsflowet.”
Har du brug for en guide på dansk? Vores guide “Prompt engineering” dækker alt fra simple tone-skift til avancerede prompt skabeloner.
3. Maskinlæring og dyb læring – motoren bag magien
Under motorhjelmen finder du transformerarkitekturen, men 2025 er året hvor Mixture-of-Experts får momentum. Ved at tænde kun de relevante del-modeller reducerer man både strømforbrug og latency. Jensen Huang slog fast på GTC: “Vi har skabt en processor til den generative AI-æra.” NVIDIA Blog
Hardware springer et trin
NVIDIA Blackwell leverer 2,5× hurtigere træning end Hopper. Et enkelt GB200-rack kan køre 30× hurtigere inferens på billion-parameter-modeller. For danske SMV’er betyder det, at ai automation kan lejes som service i skyen uden investering i GPU-farm.
Edge AI rykker med
Kvantiserede 4-bit-modeller kan nu køre på en Raspberry Pi 5. Det åbner for ai detektion i IoT-sensorer, hvor modellen spotter fejl i realtid og sender alarmer før maskiner bryder ned.
SAP har laveret en rigtig god guide, hvis du ønsker at dykke endnu dybere.
4. Natursprogforståelse – broen mellem mennesker og maskine
Når en maskine skal afkode menneskelig tale, træder fagområdet natursprogforståelse – oftest kaldet NLP – i karakter. Det handler om at få algoritmer til at læse, tolke og endda selv skabe sprog som dansk eller engelsk. Kort sagt hjælper NLP computere med at forstå de små nuancer vi andre knap bemærker.
NLP er limen, der holder de nyeste generative AI-modeller sammen.
Systemer som ChatGPT hviler på årtiers sprogforskning og har tilføjet ekstra lag, så de ikke bare analyserer tekst, men også kan give svar, der virker både relevante og overraskende. Modellen læser først prompten gennem et avanceret NLP-filter; derefter spytter den nyt indhold ud med stor præcision – et smart parløb, hvor sprogforståelse og tekstproduktion løfter hinanden.
Uden den sproglige grundmotor ville de fleste moderne modeller bryde sammen. NLP er altså ikke kun et selvstændigt felt; det er fundamentet, som gør hele den generative bølge mulig.
Ny teknik som Retrieval-Augmented Generation (RAG) lægger endnu et lag ovenpå. Her henter modellen fakta fra virksomhedens egne dokumenter, og resultatet bliver både fastere i kødet og hurtigere serveret. Desuden hjælper den tilgang med at leve op til EU AI Act, hvor de første forbudsregler trådte i kraft 2. februar 2025, og de brede krav til generelle modeller gælder fra 2. august 2025.
5. Dataanalyse og big data – brændstoffet i revolutionen
Flere parametre kræver flere data. Men GDPR strammer. Gartner forudser, at over 60 % af træningsdata vil være syntetiske i 2025.
Hvorfor syntetisk?
-
Det dækker huller i følsomme datasæt.
-
Det mindsker bias, hvis det genereres korrekt.
-
Det giver ai detection tools en nem reference til at spotte model-svigt.
Cloud og edge smelter sammen
Hyperscalere presser lagringspriser nedad, mens edge-chips kører lokale LLM’er. Lavere latency forbedrer brugeroplevelsen og reducerer CO₂, fordi færre datapakker flyver over Atlanten.
Sådan kommer du videre
-
Start småt. Vælg én use case – fx en chatbot – og mål ROI.
-
Opbyg kompetencer. Book det rigtige ai kursus til dine medarbejdere.
-
Automatisér gradvist. Lad ai agenter tage simple opgaver først; byg videre når modellen har lært domænet.
-
Prioritér governance. Gem prompts, versionér modeller og indhent samtykke. Det gør tilsynet lettere.
Konklusion
AI er flyttet fra hype til drift. De fem nøgleområder – generativ AI, prompt engineering, dyb læring, NLP og datamanagement – danner rygraden i moderne konkurrenceevne. Tag næste skridt nu, og kombiner indsigt med handling, mens konkurrenten stadig læser pressemeddelelser.
Hvis du er en del af en mindre virksomhed og er tvivl om hvordan i kommer igang med AI. Så vil jeg anbefale, at du læser vores artikel: “AI i mindre virksomheder – Sådan kommer du i gang uden et stort budget”
