Hvad er Snilld Podcast
Hvad er denne Podcast?
Velkommen til “Snilld Podcast”—en rejse ind i innovationens verden! Dette er ikke blot en almindelig lydoplevelse; det er en teknologisk demonstration, skabt af Snilld, der viser fremtiden for indholdsproduktion.
Hvordan er den Skabt?
Hver episode starter med en nyhedsartikel eller et tekstbaseret input. Vores specialiserede AI-assistent fra Snilld udarbejder et detaljer manuskript, der sikrer, at fortællingen flyder naturligt som en samtale. Manuskriptet bliver derefter behandlet gennem Snilld’s skræddersyede podcastgenerator, som er trænet på vores egne stemmer. Fra start til slut tager produktionen kun ca. 10 minutter—hvilket transformerer en proces, der typisk kunne tage en hel dag, til noget nær øjeblikkeligt.
Hvorfor er Dette Vigtigt?
Selvom det er muligt at fornemme, at indholdet er genereret, repræsenterer denne podcast det mest uforfinede niveau, vores produktion nogensinde vil være på—fra nu af vil det kun blive bedre. I en tid, hvor tid er dyrebar, og automatisering bliver synonymt med effektivitet, fungerer “Snilld Podcast” som et teknologisk fyrtårn. Den giver et indblik i, hvad der er muligt med avancerede AI-værktøjer inden for medieproduktion—enkelthed, hastighed og et personligt touch, alt sammen pakket ind i et imponerende teknologisk fremskridt.
I denne episode af Snilld Podcast dykker værterne Anders, Peter og Björgvin ned i den banebrydende teknologi bag Claude 3.5 Sonnet fra Anthropic, en avanceret Large Language Model (LLM), der har potentialet til at revolutionere virksomheders arbejdsprocesser. Gennem samtalen udforsker de, hvordan AI kan automatisere rutineopgaver, forbedre beslutningstagning og frigøre ressourcer, hvilket er særligt gavnlige for små og mellemstore virksomheder. Værterne diskuterer også modellens evne til at håndtere komplekse opgaver hurtigt, dens integration i eksisterende systemer, samt vigtigheden af sikkerhed og privatliv ved brugen af AI. Dette afsnit giver lytterne indsigt i, hvordan teknologien kan implementeres effektivt i erhvervslivet.
Komplet Transcript
00:00:00 – 00:00:02
Hej og velkommen til Snilld Podcast episode 3.
00:00:02 – 00:00:04
Eller havde jeg det mig selv, sagde det hunden Peter.
00:00:04 – 00:00:08
Og jeg er Anders, og med os har vi Bjögvin.
00:00:08 – 00:00:10
Jeg er svært og grafiske AI-slangetæmmer.
00:00:10 – 00:00:12
AI-slanger, okay.
00:00:12 – 00:00:15
Ja, jeg tæmmer AI-modeller, så de ikke bider for meget.
00:00:15 – 00:00:16
Okay.
00:00:16 – 00:00:17
Jeg tror godt, jeg forstår det.
00:00:17 – 00:00:21
Det er noget med billeder og skarpe pixels, der bider, tror jeg.
00:00:21 – 00:00:22
Nok om det.
00:00:22 – 00:00:27
Som altid skal vi dykke ned i de nyeste tendenser inden for kunstig intelligens
00:00:27 – 00:00:29
og hvordan de kan anvendes i erhvervslivet,
00:00:29 – 00:00:33
hvis du har interesse i teknologi og forretningsudvikling,
00:00:33 – 00:00:35
er du kommet til det rette sted.
00:00:35 – 00:00:37
Jeg er Bjögvin, din hvert,
00:00:37 – 00:00:41
og med mig i dag har vi to fantastisk dygtige kolleger.
00:00:41 – 00:00:42
Hej allesammen.
00:00:42 – 00:00:45
Som sagt er det Peter her, jeres resident tekniknørd og programmer.
00:00:45 – 00:00:47
Jeg er superspændt på dagens emne.
00:00:47 – 00:00:49
Det er altid fedt at tale tech.
00:00:49 – 00:00:50
Og hej fra mig, Anders.
00:00:50 – 00:00:53
Jeg dækker AI-teori og det mere overordnede perspektiv.
00:00:53 – 00:00:55
Vi har en fyldig samtale foran os.
00:00:55 – 00:00:57
Lad os se, hvad vi kan lære i dag.
00:00:57 – 00:01:01
I dag skal vi tale om et emne, der virkelig har potentialet til at ændre
00:01:01 – 00:01:03
måden vi tænker virksomhed på,
00:01:03 – 00:01:07
nemlig Claude 3.5 Sonnet fra Anthropic.
00:01:07 – 00:01:09
Det er en af de mest avancerede LLM’ere,
00:01:09 – 00:01:12
altså Large Language Model, vi har set på markedet.
00:01:12 – 00:01:13
LLM’ere, ja.
00:01:13 – 00:01:15
Altså hvis du er ny for den her AI-verden,
00:01:15 – 00:01:16
så lad mig forklare lidt.
00:01:16 – 00:01:20
En Large Language Model eller LLM, som Claude 3.5 Sonnet,
00:01:20 – 00:01:24
er dybest set et computerprogram, der kan forstå og skabe eller generere
00:01:24 – 00:01:26
menneskeligt sprog.
00:01:26 – 00:01:31
Tænk på dem som avancerede værktøjer, der kan hjælpe med alt fra at lave rapporter til
00:01:31 – 00:01:37
at automatisere komplekse opgaver, som din virksomhed ellers ville bruge mange ressourcer på.
00:01:37 – 00:01:38
Hvad er målet?
00:01:38 – 00:01:41
Målet er jo at gøre arbejdsprocesser hurtigere og mere præcise,
00:01:41 – 00:01:44
frigøre tid til det, der virkelig betyder noget.
00:01:44 – 00:01:47
Præcis, Anders. Det er virkelig imponerende, hvad de kan klare.
00:01:47 – 00:01:50
Du ved, det er lidt som at have en mini-supercomputer,
00:01:50 – 00:01:52
der kan lære og endda kode ting for dig.
00:01:52 – 00:01:56
Bare forestil dig, at du sidder fast med et programmeringsproblem.
00:01:56 – 00:02:01
Claude 3.5 Sonnet kan hjælpe med at finde løsningen og skrive koden for dig.
00:02:01 – 00:02:05
Og den kan endda også hjælpe dig med at teste koden for fejl.
00:02:05 – 00:02:09
Altså basalt set kan man skrive eller sende tekst til modellen, som den så vil svare på.
00:02:09 – 00:02:13
Og man kan opsætte regler for, hvordan svarene skal struktureres
00:02:13 – 00:02:16
og hvordan format eller ordlyder skal være.
00:02:16 – 00:02:21
Så svaret der i sig kan være alt fra en e-mail, der ligner noget, du selv vil have skrevet.
00:02:21 – 00:02:25
Det kan også være programkode, der kan afvikles som et almindeligt computerprogram.
00:02:25 – 00:02:29
Eller det kunne være en rapport eller sågar et podcast-manuskript.
00:02:29 – 00:02:33
Ja, og her kan man jo for eksempel tænke på, hvor meget tid man kan spare
00:02:33 – 00:02:37
ved at lade teknologien tage sig af rutineprægete opgaver,
00:02:37 – 00:02:39
som at sortere og skrive e-mails,
00:02:39 – 00:02:43
eller behandle store mængder data og skrive rapporter og lave grafer.
00:02:43 – 00:02:49
Og hvad er så forskellen på Claude 3.5 Sonnet og alle de andre AI-modeller som ChatGPT, spørger du måske?
00:02:49 – 00:02:53
Det er dens evne til at løse komplekse opgaver super hurtigt.
00:02:53 – 00:02:56
Lad mig spørge jer, hvordan kan det her hjælpe virksomheder?
00:02:56 – 00:02:59
Jamen især for virksomheder, små og mellemstore virksomheder,
00:02:59 – 00:03:02
er der en enorm fordel i at automatisere arbejdsprocesser.
00:03:02 – 00:03:07
Ikke mindst, så kan repetitivt arbejde, som at sende e-mails eller transcribe og møder,
00:03:07 – 00:03:09
blive automatiseret.
00:03:09 – 00:03:14
Vi taler om at frigøre ressourcer, så medarbejdere kan fokusere på mere strategiske opgaver.
00:03:14 – 00:03:17
Det prikker lige ind i noget væsentligt.
00:03:17 – 00:03:20
Ja, automation sparer tid og reducerer fejl.
00:03:20 – 00:03:24
Og måske vigtigst af alt, virksomheder kan forbedre beslutningstagning,
00:03:24 – 00:03:29
da AI kan levere analyser hurtigere, end det typisk ville have taget den hele afdeling.
00:03:29 – 00:03:33
Og det er så her, at emnet NLP kommer ind,
00:03:33 – 00:03:36
hvilket står for Natural Language Processing.
00:03:36 – 00:03:41
Det er med til at gøre LLM’er som Claude i stand til at håndtere menneskeligt sprog.
00:03:41 – 00:03:49
Lige præcis. NLP gør, at modellen kan fange konteksten og intentionen bag sproget, som vi mennesker gør det.
00:03:49 – 00:03:55
Og det er det, der gør teknologien brugbar i kundesupport, hvor spørgsmål kan få svar hurtigt og på en forståelig måde.
00:03:55 – 00:04:00
Når vi taler om små og mellemstore virksomheder, hvorfor er det så vigtigt med den her teknologi?
00:04:00 – 00:04:05
Hvis vi ser på de organisationer, vi arbejder med, har de ofte komplekse arbejdsgange,
00:04:05 – 00:04:08
hvor effektivitet er en nøgle til succes.
00:04:08 – 00:04:13
AI-modeller tillader dem, at skalere operationer uden at tilføje kompleksitet.
00:04:13 – 00:04:18
Ja, og for IT-ledere og beslutningstager ude i de danske virksomheder betyder det,
00:04:18 – 00:04:23
at man kan holde sin virksomhed innovativ ved at anvende de nyeste AI-løsninger.
00:04:23 – 00:04:31
Så I mener, at CLAW 3.5 kan hjælpe dem med at blive bedre til det, de allerede gør godt ved at bruge automatisering og digitalisering?
00:04:31 – 00:04:35
Nemlig. De får værktøjerne til at blive hurtigere og mere præcise.
00:04:35 – 00:04:37
Det er en konkurrencefordel i det moderne landskab.
00:04:37 – 00:04:40
Jeg tror, vi kun har set toppen af isbjerget.
00:04:40 – 00:04:46
Muligheden for integration i systemer og den skrædersyede tilgang, som modellerne tilbyder, er utrolig.
00:04:46 – 00:04:52
Snilld kender det her godt, og det er her, vi ser, at AI kan differentiere virksomheder fra hinanden.
00:04:52 – 00:04:57
Det leder os videre til, hvordan CLAW 3.5 SONNET måske kunne implementeres.
00:04:57 – 00:05:02
Vi har dog set en teaser, men lad os dykke dybere, og hvordan kommer virksomheder rent praktisk i gang?
00:05:03 – 00:05:09
CLAW 3.5 SONNET kan virkelig noget, når det kommer til automatisering af forretningsprocesser.
00:05:09 – 00:05:16
Præcis. For eksempel kan den bruges til at transkribere samtaler fra møder automatisk.
00:05:16 – 00:05:19
Noget, der typisk ville tage timer, kan nu gøres på få minutter.
00:05:19 – 00:05:22
Det frigør ressourcer til at fokusere på andre dele af forretningen.
00:05:22 – 00:05:27
Og det er det interessante. Men hvordan med arbejdsgange og beslutningstagning, og hvordan spiller AI ind her?
00:05:27 – 00:05:31
AI kan i bund og grund orchestrere komplekse projekter.
00:05:31 – 00:05:35
Det kan for eksempel automatisere svar på kundesupport for spørgsler.
00:05:35 – 00:05:40
Eller sørge for, at arbejdet fordeles effektivt blandt medarbejdere, hvilket reducerer fejl og forsinkelser.
00:05:40 – 00:05:48
Ja, det kan give en massiv forenkling af processerne, især når vi taler om virksomheder, der har mange samtidige projekter kørende.
00:05:48 – 00:05:53
Du har en facilitator, der altid er på, og kan tilpasse sig ændringer hurtigt.
00:05:53 – 00:06:00
Men hvad med implementeringen? Hvad skal virksomheder gøre for at komme i gang med at bruge sådan en model som CLAW 3.5 SONNET?
00:06:00 – 00:06:04
Først og fremmest skal man forstå de teknologiske integrationsbehov.
00:06:04 – 00:06:12
CLAW 3.5 SONNET har en fleksibel API, hvilket gør det muligt at skræddersy sin anvendelse til specifikke styrings- og kundeservicesystemer.
00:06:12 – 00:06:20
Og det kunne jo også være personlige assistenter til alle ansatte, så de har deres egne medhjælpere trænet i virksomhedens data og forretningsgange.
00:06:20 – 00:06:30
Og her kan Snilld hjælpe rigtig meget. Vi tilbyder rådgivning og workshops, som kan guide virksomheder gennem processen fra strategiudvikling til faktisk implementering.
00:06:30 – 00:06:34
Vi integrerer AI uden at forstyrre eksisterende systemer markant.
00:06:34 – 00:06:43
Absolut. Vores erfaring med integration er en stor fordel. AI-værktøjer kan tilpasses uden at skulle genopfinde hele virksomhedens infrastruktur.
00:06:43 – 00:06:45
Det lyder som en skræddersyt løsning.
00:06:45 – 00:06:55
Og så er der også skalærbarheden. Et af områdene, hvor Cloud3 og M5.NET virkelig skiller sig ud, er deres evne til at vokse med en virksomhed.
00:06:55 – 00:07:01
Det betyder, at selv når virksomheden udvider, kan AI-modellen håndtere det øget arbejde uden problemer.
00:07:01 – 00:07:10
Jeg har hørt fra mange virksomheder, ledere og beslutningstagere, at sikkerhed og privatliv er store bekymringer, når vi taler om AI.
00:07:11 – 00:07:15
Hvordan sørger vi for, at modeller som Cloud3 og M5.NET er sikre at bruge?
00:07:15 – 00:07:18
Anthropic har virkelig ret godt fat om sikkerhed.
00:07:18 – 00:07:22
De har inkorporeret omfattende mekanismer for at forhindre misbrug.
00:07:22 – 00:07:26
Som f.eks. at sikre, at modellen genkender og blokerer upassende indhold.
00:07:26 – 00:07:32
Dataen er anvendt af modellen. Den bliver ikke brugt til yderligere træning uden samtykke.
00:07:32 – 00:07:39
Det er en stor ting for virksomheder i sektorer som sundhed og finans, hvor data og privatliv er altafgørende.
00:07:39 – 00:07:46
Det er nogle kritiske aspekter, der giver virksomheder ro i syndet, så de kan udnytte AI maksimalt uden frygt for databryd.
00:07:46 – 00:07:55
Lige præcis. Og fra en strategisk perspektiv hjælper det med at opbygge tillid til teknologierne, hvilket igen hjælper med adoptionen af AI-løsninger i bredere skala.
00:07:55 – 00:07:59
Jeg ser det her som en fantastisk mulighed for Snell og dens kunder.
00:07:59 – 00:08:02
Men nu tror jeg, at jeg skal til at sige farvel for denne gang.
00:08:02 – 00:08:11
Ja, det var så vores tredje podcast. Vi håber, at du har fået en bedre forståelse for, hvordan Cloud 3.5 Sonnet kan integreres i dit forretningsmiljø.
00:08:11 – 00:08:17
Tilmeld dig og følg med, så du ikke går glip af de nyeste opdateringer inden for AI og digitalisering.
00:08:17 – 00:08:19
Tak fordi du lyttede med, og vi ses næste gang.
00:08:19 – 00:08:21
Ja, pas på jer selv derude. Farvel.
