HverdagsAI

Jacob Lynov Mindak

Velkommen til HverdagsAI – podcasten hvor kunstig intelligens bliver konkret, praktisk og forståelig. AI er ikke kun for tekniknørder og udviklere – det er for dig, din hverdag og din virksomhed. I hver episode deler Jacob Lynov Mindak og Mads Bang viden, erfaringer og tips fra virkeligheden, så du lærer at bruge værktøjer som ChatGPT og andre AI-modeller mere effektivt. Du får indsigt i, hvordan AI kan hjælpe dig med at spare tid, arbejde smartere og skabe bedre resultater – uden buzzwords og uden kompleksitet.

  1. Koger vi kloden med hver prompt?

    6 DAYS AGO

    Koger vi kloden med hver prompt?

    Hver gang du sender en prompt afsted, sætter det gang i store datacentre verden over. Men hvor slemt står det egentlig til med AI og klimaet? Er det sandt, at en enkelt prompt koster 10 mobilopladninger, eller er sandheden mere nuanceret? I denne episode af HverdagsAI dykker vi ned i "maskinrummet". Vi ser nærmere på, hvorfor AI kræver enorme mængder vand og strøm, og hvordan innovation faktisk er med til at gøre modellerne mere effektive år for år. Vi kommer blandt andet omkring: Datacentrenes "varmeproblem": Hvorfor AI-servere kræver voldsom køling og hvad det betyder for vandforbruget. Træning vs. Brug: Hvorfor 80-90% af energien i dag bruges på vores daglige prompts frem for selve træningen af modellerne. Google vs. AI: Er en prompt virkelig tungere end en klassisk Google-søgning? Den praktiske vinkel: Tips til hvordan du selv kan bruge AI mere klimabevidst  Fremtiden: Hvordan man forsøger at løse energikrisen gennem smartere hardware og software. Få overblikket over AI’s klimaaftryk, og lær hvordan du bliver mere klimabevidst når du bruger AI. (00:00) Intro (01:03) Hvorfor koster AI-modeller så meget strøm og vand? (02:34) Datacentre og behovet for køling (04:34) AI vs. andre digitale tjenester (Netflix, Google, Cloud) (05:53) Den eksponentielle vækst i energibehov (07:38) Betydningen af datacentrets placering og energikilde (08:58) Forskellen på energi til træning vs. brug af modeller (Inference) (10:20) Sammenligning: AI's CO2-aftryk vs. New York City (11:31) Udfordringer med elnettet og placering af datacentre (14:21) Fremtiden: Kan modellerne gøres mere effektive? (17:23) Nvidias rolle i energieffektivisering (19:33) AI-prompt vs. Google-søgning: Hvad koster mest? (21:18) Energiforbrug ved billeder og video (23:25) Tips til mere klimabevidst brug af AI (27:32) Optimering af AI-automatiseringer og agenter (28:32) Opsamling: Værdi vs. ressourceforbrug

    30 min
  2. AI Automations: N8N, Make eller Zapier - hvor skal du starte?

    25 FEB

    AI Automations: N8N, Make eller Zapier - hvor skal du starte?

    Automation er ikke et nyt begreb, men med AI er mulighederne eksploderet. I denne episode dykker Mads og Jacob ned i, hvad AI automation egentlig er, hvilke værktøjer der findes, og hvordan du som virksomhed kommer i gang, uden nødvendigvis at have en teknisk baggrund. Jacob giver konkrete eksempler på, hvordan automations allerede bruges i praksis: Fra automatisk sortering af indkomne e-mails til komplekse flows, der researcher, skriver og publicerer blogindlæg helt uden menneskelig indgriben. Og vigtigst af alt: Hvordan du vurderer, om det overhovedet giver mening at automatisere en given opgave i din virksomhed. I episoden kommer vi blandt andet ind på: Hvad AI automation er, og hvordan det adskiller sig fra traditionel regelbaseret automationDe mest udbredte værktøjer: Power Automate, Zapier, Make.com og N8NKonkrete eksempler på automations i praksis – fra e-mailsortering til fakturabehandlingHvordan du bryder en arbejdsproces ned og vurderer automatiseringspotentialetHvorfor valget af platform fra start kan spare dig for store omstillings omkostningerDenne episode er for dig, som har hørt meget om AI og automation, men endnu ikke rigtig ved, hvor du skal starte, eller for dig, der allerede er i gang og vil blive klogere på, hvilke værktøjer og metoder der giver mest mening for din virksomhed. Læs mere om hvordan vi kan hjælpe dig med AI automations: https://hverdagsai.dk/ai-loesninger/ai-automation/Eller læse mere om vores kursus i n8n/ AI autimation: https://hverdagsai.dk/ai-kurser/ai-agent-kursus/ (00:00) Intro (01:00) Velkomst og dagens emne: AI Automations (02:20) Hvad er en automation? Fra regler til AI (06:10) Hvordan AI løfter traditionel automatisering (07:25) Gennemgang af værktøjer: Power Automate (09:40) Zapier: Fordele og ulemper (GDPR og pris) (11:50) Make.com: En god middelvej for begyndere (13:10) N8N: Hvorfor eksperterne foretrækker open source (17:20) Case: Automatiseret nyhedsovervågning og artikelskrivning (20:30) Kvalitetssikring: AI detection I flows (24:35) McKinsey rapport: Hvor meget kan automatiseres? (28:40) Interne flows: Reminders og opfølgning på opgaver (30:10) Guide: Hvordan vurderer man, om en opgave skal automatiseres? (36:10) Fremtiden: Automations direkte i ChatGPT og AI platforme (38:15) Hvordan man kommer i gang i virksomheden (AI Audits) (40:00) Afrunding og opsummering

    41 min
  3. Mistral AI: Har Europa et reelt modsvar til ChatGPT?

    18 FEB

    Mistral AI: Har Europa et reelt modsvar til ChatGPT?

    Er vi for afhængige af amerikansk tech? Da Trump fik Microsoft til at lukke for ICC's adgang til Outlook, blev det pludselig meget konkret. I denne episode kigger Mads og Frederick på Mistral AI – det europæiske alternativ til ChatGPT og Gemini – og hvorfor det måske er på tide at diversificere. I denne episode kommer vi blandt andet ind på: Hvorfor europæiske virksomheder begynder at stille spørgsmål ved deres afhængighed af Silicon ValleyHvad Mistral AI er, og hvad der adskiller det fra de amerikanske modellerHvordan open source-modeller giver virksomheder mulighed for at køre AI lokalt på egne servereMistral og Le Chats styrker inden for GDPR, datasikkerhed og europæiske sprogHvad det koster, og hvor nemt det er at komme i gangDenne episode er for dig, som bruger ChatGPT eller Gemini i hverdagen og er begyndt at spekulere på, om du putter for meget data i hænderne på amerikanske tech-giganter, eller bare er nysgerrig på, hvad Europa egentlig har at byde på inden for AI. 00:00) Intro (00:59) Velkomst og dagens emne: Europæiske alternativer til Silicon Valley (01:44) Hvad er Mistral AI og chatrobotten "Le Chat"? (02:30) Sikkerhed, compliance og GDPR i en europæisk kontekst (03:45) Risikoen ved amerikansk tech-afhængighed og dataudlevering (04:50) Eksemplet med Microsoft og ICC: Når der bliver slukket for strømmen (07:25) Open Source og Open Weight: Kør AI lokalt på egne servere (08:53) Hvordan klarer Mistral sig mod amerikanske modeller (benchmarks)? (10:05) Fordelen ved europæisk sprogforståelse og kulturel kontekst (11:35) Økonomi: Værdiansættelse og nye europæiske investorer (ASML) (13:49) Er det nemt at komme i gang? (Brugervenlighed og agenter) (14:55) Coding skills, tekstforfatning og billedgenerering med Flux (16:30) Udfordringen med manglende europæiske økosystemer (Outlook/Google-pendant) (17:42) Hvorfor Mistral er et godt alternativ til gratisversioner af ChatGPT (18:25) Memory og kontekstvindue: 10x bedre end andre gratis modeller (19:35) Pris: Gratis vs. Paid (15 Euro pr. måned) (20:19) Kommunikation uden "amerikansk facon": Mere direkte og kulturelt præcis (22:20) Opsamling: Derfor skal du prøve Mistral AI

    23 min
  4. Microsoft Copilot 365: Giver det mening at investere i den betalte version?

    11 FEB

    Microsoft Copilot 365: Giver det mening at investere i den betalte version?

    Gratis vs. Betalt: Her er hvad du reelt får for pengene i Microsoft Copilot 365. Er Microsoft Copilot bare en dyr opgradering af din stavekontrol, eller giver det adgang til en AI assistent, som er investeringen værd? I denne episode af HverdagsAI dykker Mads Bang og Frederick Krause, partner i HverdagsAI og ekspert i Enterprise AI, helt ned i Microsofts økosystem for at finde ud af, om de 220 kr. om måneden per medarbejder er givet godt ud Vi kommer omkring: Sikkerheden først: Hvorfor "Enterprise Data Protection" er afgørende for, at din virksomheds data ikke lander hos OpenAI eller konkurrenterne. Microsoft Graph: Hvordan Copilot får adgang til dine e-mails, Teams-chats og filer for at give dig svar med fuld kontekst. De nye agenter: Vi ser nærmere på "Researcher" og "Analyst", der kan lave deep research og dataanalyser på baggrund af din virksomheds data Slut med Copy-Paste: Fordelene ved at have AI integreret direkte i Word, Excel og Outlook fremfor at hoppe frem og tilbage til ChatGPT. A- og B-holdet: Hvorfor det kræver træning og kulturændring at få succes med udrulningen, så AI ikke bare bliver "penge ud af vinduet". Uanset om du er beslutningstager eller bare gerne vil have en nemmere hverdag i Office-pakken, giver denne episode dig svaret på, hvordan du kommer i gang. (00:00) Intro (01:15) Velkomst og introduktion af Frederik Krause (02:30) Hvad er Microsoft Copilot 365? (04:02) Sikkerhed i højsædet: Enterprise Data Protection (05:05) Integration i Office-pakken (Word, Excel, Outlook) (06:20) To typer AI: Den genererende vs. den analyserende Copilot (07:05) Motoren bag: Samarbejdet med OpenAI og GPT-modellerne (09:10) Hvorfor Copilot er mere sikkert end gratis chat-modeller (10:00) Den betalte version: Adgang til Microsoft Graph og egne data (11:55) Avancerede agenter: Researcher og Analyst (13:02) Pris og ROI: Kan det betale sig at spare 11 minutter om dagen? (15:15) Bedre output gennem kontekst og "Tone of Voice" (17:55) Outlook-tricks: Hurtigere og mere personlige e-mailbesvarelser (20:00) Kreativt arbejde: LinkedIn-posts og billedgenerering (21:00) Risikoen ved at dele sensitive data med andre AI-værktøjer (23:05) Adgangsstyring: Copilot ser kun det, du har adgang til (24:35) Deep Research: Kombinationen af interne og eksterne data (27:15) Gode råd til virksomheder: Implementering og træning af medarbejdere (28:35) Afslutning og tak for i dag

    29 min
  5. Google AI overview - Godt eller skidt?

    4 FEB

    Google AI overview - Godt eller skidt?

    Kan du stole på Google AI Overview?   Øverst i dine Google-søgninger popper der nu oftest et flydende, sammenhængende svar op, før du overhovedet når de klassiske links. Det er Google AI Overview.   I denne episode af HverdagsAI dykker Jacob og Mads ned i, hvad Google AI Overview er for noget, hvilken betydning det får for vores online adfærd i fremtiden, og om du kan stole på de resultater, som du får.   I denne episode kan du blive klogere på: Hvad er AI Overview egentlig? Vi forklarer forskellen på Googles opsummeringer og klassiske chatbots som ChatGPT eller Gemini.Risikoen for fejl: Hvorfor AI’en mangler menneskelig intuition, og hvad det kan betyde for de svar, du får.Kildekritik 2.0: Hvordan du spotter, hvornår du kan nøjes med AI-svaret, og hvornår du absolut skal klikke videre til kilden.Deep Research vs. Overview: Hvornår skal du bruge de tunge værktøjer, og hvornår er den hurtige søgning nok?Googles dilemma: Hvordan balancerer tech-giganten mellem at give dig hurtige svar og samtidig tjene penge på annoncer og compute-kraft?  Vi giver dig de praktiske tommelfingerregler til, hvordan du bruger AI Overview effektivt i din hverdag, uden at lade dig snyde af smarte opsummeringer. (00:00) Intro (01:13) Hvad er Google AI Overview? (02:56) Hvordan fungerer AI-opsummeringerne i praksis? (05:34) Kildekritik og risikoen for forældet data (06:22) Hvornår fungerer AI Overview godt (og mindre godt)? (07:26) Deep Research som alternativ til komplekse spørgsmål (09:06) Eksempel på fejl (12:10) Sådan undgår du fejl med præcis prompting (14:26) Udfordringer med sammenkobling af forskellige kilder (fx Mary vs. Margrethe) (15:45) Reddit som kilde og troværdighed (17:42) Sundhedsrelaterede søgninger og niche-emner (19:50) Ændring af vaner: Fra klassisk Google til AI-søgning (22:42) Googles fremtid og "Cashcow"-dilemmaet (24:50) Omkostninger ved AI-søgning og computerkraft (26:36) Opsamling: Tænk over konsekvensen af fejl

    28 min
  6. Bliver AI ulovligt - EU’s AI ACT/ AI forordningen

    28 JAN

    Bliver AI ulovligt - EU’s AI ACT/ AI forordningen

    Er EU AI Act bare endnu en omgang tung bureaukrati, eller er det din virksomheds nye rettesnor? I denne episode af HverdagsAI dykker Jacob og Mads ned i netop AI ACT, også kendt som AI-forordningen. Vi skærer igennem de juridiske gloser og fokuserer på det praktiske: Hvad betyder det for dig, der bruger AI i hverdagen, og hvad er dit ansvar som virksomhedsejer? I episoden lærer du bliv klogere på: De 4 risikokategorier: Fra "uacceptabel risiko" til "minimal risiko" Kravet om AI-literacy: Hvorfor virksomheder nu har pligt til at sikre, at medarbejdere har modtaget træning i de AI-værktøjer, de bruger. Labeling & Gennemsigtighed: Hvornår skal du markere dine billeder og videoer som "AI-genereret"? Bøder og konsekvenser: Er det lige så alvorligt som GDPR, og hvem holder øje med os i Danmark? Lyt med og få styr på, hvordan du navigerer sikkert i det nye AI-landskab. Læs mere om hvordan HverdagsAI kan hjælpe dig med AI ACT: https://hverdagsai.dk/ai-act/ 00:00) Introduktion: Bliver AI ulovligt? (01:06) Hvad er EU’s AI Act / AI-forordningen? (03:07) Hvem rammer lovgivningen? (Forbrugere vs. Virksomheder) (04:46) Tidsplan: Hvornår træder de forskellige regler i kraft? (06:05) Udbydere vs. Anvendere (Provider vs. Deployer) (07:41) Krav om træning og viden for medarbejdere (08:43) Krav om gennemsigtighed og labeling af AI-indhold (10:57) Hvordan sikrer man undervisning i virksomheden? (12:34) Læring fra GDPR: Bølgeeffekten til resten af verden (14:45) Konsekvenser og bøder ved overtrædelse (16:15) Tilsynsmyndigheder: Digitaliseringsstyrelsen i Danmark (17:43) Behovet for en klar AI-politik (19:51) Praksis: Case-eksempler fra forskellige brancher (21:03) Klassiske fejl og hvordan man minimerer dem (25:39) De 4 risikogrupper i AI Act (Uacceptabel, Høj, Begrænset, Minimal) (26:56) Hvad er decideret forbudt? (Følelsesgenkendelse, Social scoring mm.) (28:16) Højrisiko-systemer: Krav om dokumentation og bevisbyrde (31:05) Ansvar ved tilpasning (customization) af AI-løsninger (31:57) Opsummering og gode råd til fremtiden

    34 min
  7. NotebookLM: Google's skjulte perle

    21 JAN

    NotebookLM: Google's skjulte perle

    I denne episode af HverdagsAI dykker vi ned i NotebookLM, måske Googles mest oversete AI-værktøj lige nu. Jacob deler ud af sin erfaring med Google NotebookLM og fortæller, hvordan værktøjet kan bruges til mere end man skulle tro ved første øjekast. Vi taler om, hvordan du kan tage tunge dokumenter, rapporter, lovtekster eller YouTube-videoer og forvandle dem til podcasts, præsentationer, mind maps, quizzes og infografikker. Alt sammen i et lukket og kontrolleret miljø, hvor AI’en kun bruger dit eget materiale. Særligt dykker vi ned i den populære Audio Overview-funktion, hvor NotebookLM automatisk laver en podcast baseret på dine egne kilder. Et stærkt værktøj, hvis du vil lære nyt på farten, forberede dig til møder eller gentage stof på en måde, der faktisk hænger fast. Vi taler også om: hvorfor NotebookLM adskiller sig markant fra klassisk chat-AI hvad den nye Gemini-model betyder for kvaliteten, også på dansk konkrete brugsscenarier fra hverdagen og arbejdslivet faldgruber, fejl og hvordan du får mest muligt ud af platformen En episode fyldt med konkrete eksempler, erfaringer og ærlige vurderinger af, hvor NotebookLM virkelig skinner, og hvor du stadig skal være kritisk. (00:00) Intro (01:12) Hvad er NotebookLM? (04:47) Hvorfor navnet "Notebook"? (Forskellen på NotebookLM og andre AI'er) (06:30) Kildemateriale: Sådan uploader du PDF, Word og YouTube-links (08:27) Præcision og kontrol over data (Minimering af hallucinationer) (10:15) Gratis vs. betalt version (Begrænsninger og kilder) (11:34) Audio Overview: Lav dine dokumenter om til podcasts (14:45) Praktiske eksempler: Forberedelse til kundemøder og AI Act (16:06) Interaktiv podcast: Stil spørgsmål til værterne (Engelsk vs. Dansk) (17:40) Andre funktioner: Video Overview, Mindmaps og rapporter (20:14) Flashcards, quizzer og præsentationer (21:30) Datatabeller og strukturering af information (22:45) Cases: Deling af viden og medarbejderhåndbøger (28:51) Brug YouTube-links til at opsummere og huske indhold (30:10) Afrunding og kommende emner

    32 min
  8. AI Detection: Kan man se, at din tekst er skrevet af AI?

    14 JAN

    AI Detection: Kan man se, at din tekst er skrevet af AI?

    AI kan i dag skrive tekster, der ligger meget tæt på det, vi selv ville formulere. Spørgsmålet er bare, om man stadig kan gennemskue, når noget er lavet med AI. I denne episode af HverdagsAI tager vi fat på AI Detection med særligt fokus på tekst. Vi ser også på, hvorfor emnet er blevet relevant for langt de fleste. AI bruges i dag overalt. I mails, SoMe-opslag, jobbeskrivelser og ansøgninger, rapporter, markedsføring og meget mere. Det er i sig selv ikke et problem. AI kan være et effektivt værktøj og en stærk hjælp i hverdagen. Men der findes situationer, hvor det personlige udtryk betyder noget. Og hvor du ikke ønsker, at modtageren sidder tilbage med indtrykket af, at teksten bare er hurtigt genereret af et AI-værktøj. Derfor giver det mening både at kende de typiske tegn på AI-genereret tekst og at vide, hvilke værktøjer man kan bruge til at tjekke og justere sit indhold, før det sendes videre. Vi taler bl.a. om: Hvad AI Detection egentlig er, og hvad det ikke erHvorfor jobansøgninger, jobopslag og marketingtekster ofte begynder at ligne hinandenRisikoen for at få falsk positive svar, også på tekster skrevet af menneskerHvordan vores eget sprog langsomt bliver påvirket af tekster skrevet af AIKlassiske sproglige kendetegn, der ofte afslører AIForskellen på AI som sparringspartner og AI som et dovent shortcutHvilke AI-detection-værktøjer der faktisk fungerer på danskEn episode for dig, der allerede bruger AI og gerne vil gøre det på en måde, der stadig føles gennemtænkt, personlig og troværdig. Faktisk vurderer Smodin (AI detection værktøj), at denne tekst med 60% sandsynlighed er skrevet af AI. Det er især ordet AI detection, der skubber sandsynligheden op, samt det at ”AI” bliver nævnt flere gange. Men da vi mener beskrivelsen af podcasten er god, så justerer vi det ikke til. (00:00) Intro (01:03) Definition af AI Detection (02:53) Hvorfor er det relevant at kende til AI detection? (07:11) Hvordan fungerer teknologien bag? (08:38) "Kattens leg med musen" og etik (12:10) AI-brug i skoler og virksomheder (14:54) Hvordan AI påvirker vores eget sprog (17:09) Eksempler på fejl (falske positiver) (19:31) Undgå at blive "doven" med AI (22:27) Klassiske tegn på AI-tekst (25:32) Anbefalede værktøjer til dansk tekst (29:14) Skjulte vandmærker fra Google og OpenAI (32:36) Opsamling og gode råd til bedre prompts

    33 min
See All (20)

Ratings & Reviews

5
out of 5
4 Ratings

About

Velkommen til HverdagsAI – podcasten hvor kunstig intelligens bliver konkret, praktisk og forståelig. AI er ikke kun for tekniknørder og udviklere – det er for dig, din hverdag og din virksomhed. I hver episode deler Jacob Lynov Mindak og Mads Bang viden, erfaringer og tips fra virkeligheden, så du lærer at bruge værktøjer som ChatGPT og andre AI-modeller mere effektivt. Du får indsigt i, hvordan AI kan hjælpe dig med at spare tid, arbejde smartere og skabe bedre resultater – uden buzzwords og uden kompleksitet.

Information

  • Creator
    Jacob Lynov Mindak
  • Years Active
    2025 - 2026
  • Episodes
    20
  • Rating
    Explicit
  • Copyright
    © Jacob Lynov Mindak
  • Show Website
    HverdagsAI

You Might Also Like