AI-konsult
och utbildare.

Nu kan jag se varför Codex väljer bort nyheter till mitt AI-nyhetsbrev. Tidigare såg jag mest det färdiga urvalet och hade svårt att förstå vad som saknades.

Jag bad Codex visa även gränsfallen i redaktören. Det blev 18 förslag med lila bakgrund, en kort motivering och knapparna ”Ta med” och ”Välj bort”. De kommer inte med i utskicket förrän jag har valt dem och granskat texten.

Vi provade också TypeSafe för relevansbedömningen. Testet undervärderade bland annat en ny funktion i Magnific. Vi behöll därför Codex för urvalet och jobbade vidare med att göra bedömningarna synliga.

När jag ändrar ett val kan jag nu skriva varför och markera ”Använd som exempel för kommande urval”. Då får Codex med sig exemplet nästa gång brevet tas fram. Ett vanligt bortval gäller bara den aktuella utgåvan. Ändringar i de gemensamma reglerna får jag godkänna separat.

Jag tror att en stor del av frustrationen med AI-användning är på grund av att språkmodeller används till fel sorts uppgifter.

De används för att följa exakta regler när kod hade löst uppgiften bättre. Eller så så får de avgöra vilken riktning som är bäst trots att det är beslut vi borde ta själva.

Jag började framförallt fundera på det här mycket i våras när jag skulle hjälpa till med att göra ett urval i en stor mängd data dagligen.

Min första tanke var att låta en språkmodell gå igenom allt. Det blev ett alldeles för stort jobb som tog för mycket tid, blev för dyrt och inte tillräcklig kvalitet.

Så jag lät istället AI:n (Codex i det här fallet) skriva kod som skötte insamlingen och gjorde en första gallring med hjälp av sökord. Sen fick språkmodellen göra nästa urval bland det som återstod. En människa skötte sedan sista bedömningen och valde vad som faktiskt skulle användas.

Det gick snabbare och däremed billigare, med samma kvalitet som när hela urvalet sköttes av en människa. Men personen som gjorde sluturvalet slapp den första gallringen och kunde lägga mer tid på roligare uppgifter.

I det fallet behövdes både kod, AI och människa, men till olika delar.

Karusellen här är ett försök att förklara hur jag tänker 👇

Jag gjorde en karusell om hur jag fördelar arbete mellan människa, AI och kod. Codex tog fram bilder och layout, och jag granskade och tog bort sådant som inte behövdes.

Efter ett förslag från AI bytte vi från kvadratiskt till stående format. I LinkedIns förhandsvisning blev texten för liten. Jag vill utgå från kvadratiskt format för de här karusellerna framöver. När bildstilen satt paketerade vi den i skills för bilder, design och karuseller.

Till texten använde jag ett tidigare arbete där jag hade låtit en språkmodell gå igenom för mycket material. Det blev långsamt och dyrt. Jag hade sedan delat upp det i kod för första gallringen, en språkmodell för nästa urval och en människa för slutbedömningen.

Jag började också undersöka en idé med TypeSafe. Man skriver ett arbetssteg på en lapp och får ett förslag på vem eller vad som kan göra det. Än så länge är det en idé. Jag behöver framför allt förstå hur förslaget ska motiveras medan man skissar.

Jag startade eget! (för ett par månader sen)

Och här är några av mina tankar bakom det..

Att jobba med AI är det mest kreativt stimulerande jag någonsin gjort och för varje dag känner jag att det finns mer att utforska och upptäcka. Utvecklingen kommer dessutom att fortsätta, men även om den stannade helt i morgon skulle vi ha många år av förändring framför oss med de modeller som redan finns.

Jag vill lägga mer av min tid på att testa, bygga och nörda ner mig i vad som går att åstadkomma med tekniken. Följa en idé lite längre, prova den praktiskt och förstå både möjligheterna och begränsningarna ännu bättre. Som egen får jag ännu mer utrymme för det.

Det finns samtidigt mycket i AI-utvecklingen som bekymrar mig. Jag tycker att det hör till jobbet att ifrågasätta hur tekniken används, vilka konsekvenser det får och när det är bättre att avstå.

Allt det vill jag kombinera med min (förhållandevis nyfunna) passion att föreläsa och utbilda. Dvs göra tekniken begriplig och hjälpa människor och företag att använda den på ett effektivt sätt. Att få växla mellan att lära mig själv och att lära ut känns som ett väldigt roligt sätt att jobba.

Ett annat rätt trevligt plus är att kunna jobba från en plats som på bilden.

Just nu får jag också göra mycket av det här som kursansvarig för en del av Berghs School of Communication AI Lead-utbildning där jag får träffa en helt fantastisk och kompetent klass. Jag lär mig lika mycket av dem som de förhoppningsvis lär sig av mig.

Det känns väldigt spännande och roligt att vara igång!

Idag gjorde jag en interaktiv förklaring av workflow design med AI. Codex hjälpte mig formulera uppdraget och Claude byggde en HTML-sida med metodsteg och ett exempel att klicka sig igenom.

Första versionen blev för texttung. Jag bad om fler visuella förklaringar så att arbetsflödet gick lättare att följa.

En fråga fick komma före fördelningen mellan människa, AI och kod. Behövs steget överhuvudtaget? Jag använde AI som bollplank för att undersöka hur det hänger ihop med lean och designprocesser.

Jag tog också fram ett kursförslag där deltagarna utgår från ett verkligt arbetsflöde och prövar hur det kan göras om. Upplägget är fortfarande under utveckling.

Idag lät jag AI kartlägga mitt eget Obsidian-system och bygga en HTML-rapport med en graf över filernas kopplingar. Jag ville testa rapportinstruktionerna på mitt eget material.

Mina svar om hur jag använder systemet skulle återges ordagrant. Grafen fick visa strukturen, men inte privata filnamn eller innehåll. I en separat version fick agenten ett färdiginsamlat underlag att bygga rapporten från.

När jag beskrev systemet blev skillnaderna ganska tydliga. De dagliga och veckovisa att-göra-listorna fungerar bra. Wikin är jag mindre nöjd med. Material från X och LinkedIn sparar jag redan, men jag vill hitta ett bättre sätt att komma tillbaka till det. En veckosammanfattning är något jag vill testa.

I princip varje gång jag föreslår användning av kinesiska open weights-modeller så får jag tvärt nej, trots att det är på europeisk infrastruktur (tex Berget AI).

Jag har däremot aldrig fått några tydliga argument för varför, förutom att de är kinesiska.

Är det en rädsla för okända intränade beteenden?

Om det finns någon där ute som kan förklara risken med det så är jag uppriktigt tacksam 🙏

Rätt trist att skriva om produktuppdateringar, men chatgpt voice är en otrolig uppgradering av livskvalitet!

Jag kan få typ lika mycket gjort på en långpromenad med hunden som att sitta vid laptopen för en del arbetsuppgifter.

Nyckeln är att den kan styra alla mina trådar i chatgpt work/codex och browser och därmed kan utföra i princip vad som helst.

Jag kan dessutom be den använda claude fable när det behövs.

Såhär gör du:

1. Öppna ChatGPT på datorn och välj ”Set up Remote”.
2. Skanna QR-koden med mobilen.
3. Öppna Remote på din iPhone och välj datorn.
4. Starta Voice och börja delegera.

Mitt mål är verkligen inte att jobbet ska tränga in i fler delar av livet, utan jag vill kunna spendera mer tid ifrån datorn.

Gladare jag och gladare hund, win win!

Codex > Claude Code
Fable > GPT 5.6
Open > Closed

🤷‍♂️