Vad fan ska jag ha AI till?

Marc Hillander

En podd om AI och automation, för dig som hellre testar än läser manualen. Vi pratar vardag, verktyg, fails och riktiga exempel på hur AI faktiskt kan göra skillnad. Värd: Marc Hillander säljare, entreprenör och nyfiken flödessnubb(e) som inte är teknisk, men älskar att testa. Varje vecka bjuder han in gäster som gjort något konkret med AI och vågar berätta exakt hur det gick. 🎧 För dig som undrar: "Vad fan ska jag ha AI till egentligen?" Svar: Du får se. Och kanske testa själv. Nya avsnitt varje Fredag. Följ mig gärna på LinkedIn https://www.linkedin.com/in/marc-hillander

  1. 2d ago

    Vad fan ska vi inte automatisera? med Sara Breman

    AI förändrar arbetet men vad fan ska vi inte automatisera? Alla pratar om vad AI kan göra. Färre pratar om vad AI absolut inte borde göra. Och kanske är det där den riktiga frågan finns. I det här avsnittet möter vi beteendevetaren Sara Breman och pratar om varför AI-omställning inte handlar om att köpa Copilot, hålla en workshop och sedan kalla sig AI-driven. För så funkar det inte. De flesta företag har inte ett AI-problem. De har ett beteendeproblem. Man köper nya verktyg men fortsätter jobba på exakt samma sätt som tidigare. Samma möten. Samma processer. Samma beslutsvägar. Samma gamla sätt att skapa värde, fast med en chatbot bredvid. Vi pratar om varför det inte räcker. Om varför AI borde få oss att ifrågasätta hela arbetsflöden, inte bara göra gamla uppgifter snabbare. Om varför ledare som inte förstår tekniken kommer att få svårt att leda förändringen. Och om varför målet kanske inte alls ska vara att bli färre människor, utan att få samma människor att skapa mycket mer värde. I avsnittet pratar vi bland annat om: Varför Copilot-licenser inte betyder att ni har genomfört en AI-transformation Varför många AI-projekt egentligen bara automatiserar dåliga processer Vad som händer när vissa medarbetare blir tre till fem gånger effektivare medan andra fortfarande jobbar som vanligt Varför beteendeförändring är viktigare än ännu ett nytt AI-verktyg Hur AI-agenter kan förändra hela arbetsflöden, inte bara enskilda uppgifter Varför chefer måste våga förändra arbetssätt, inte bara prata om innovation Och den kanske jobbigaste frågan av alla: vilka delar av ditt jobb borde AI faktiskt inte få ta över? För AI kommer inte bara att förändra hur vi arbetar. Det kommer också att synliggöra vilka företag som faktiskt vågar förändras och vilka som bara köper licenser och hoppas på det bästa. Sara Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sara-breman-ai-expert/

    Vad fan ska vi inte automatisera? med Sara Breman
  2. Sep 25

    Fabian Ruben om AI, vården och framtidens telefonsamtal

    AI förändrar redan vården. Men det stora genombrottet behöver inte handla om futuristiska diagnosverktyg. Det kan börja med något betydligt enklare: telefonen. I det här avsnittet gästar läkaren och entreprenören Fabian Ruben, som har arbetat i gränslandet mellan medicin, produktutveckling och AI. Han var bland annat med och byggde Hälsa Hemma, där digital vård kombinerades med hembesök, och arbetar idag med nya lösningar för framtidens sjukvård. Vi pratar om varför svensk vård fortfarande fastnar i manuella processer, telefonköer, upprepade frågor och gamla system, och vad som händer när AI faktiskt kopplas in i de riktiga arbetsflödena. I avsnittet får du bland annat höra: • Varför en vårdcentral kan hantera 200 till 300 telefonsamtal om dagen • Hur en AI agent kan svara i telefon, förstå patientens ärende och sammanfatta samtalet • Varför rätt kontext är helt avgörande när AI används i vården • Hur transkribering, bokning och journalföring kan kopplas ihop • Hur AI kan kapa samtalstider från ungefär sex minuter till tre • Varför vissa patienter kanske inte behöver ringa eller bli uppringda alls • Hur Fabian använder AI för att bygga och testa nya produktidéer på bara några timmar • Varför patientsäkerhet, reglering och medicinsk domänkunskap inte går att kompromissa med Vi pratar också om humanoida robotar, AI säkerhet och den större frågan: vad ska vi människor göra när maskiner kan göra allt mer av jobbet? Ett samtal om AI, sjukvård och entreprenörskap, men framför allt om hur teknik kan frigöra mer tid för det som faktiskt behöver vara mänskligt.

    Fabian Ruben om AI, vården och framtidens telefonsamtal
  3. Sep 18

    Anna Willstedt, Mindact: AI är ingen engångssatsning – så skapar företag verkligt värde

    AI är inte ett projekt som blir färdigt. Det är en förändringsresa som behöver ledas, utvecklas och förankras i hela organisationen. I veckans avsnitt gästar Anna Willstedt, grundare av Mindact, för att prata om varför så många företag fortfarande har svårt att få verklig affärsnytta av AI – och vad som faktiskt krävs för att lyckas. Anna berättar om Mindacts arbete med AI-kompetensutveckling för ledningsgrupper, styrelser och organisationer. Hon förklarar varför det inte räcker att köpa in Copilot eller ChatGPT, varför många bara använder en liten del av verktygens potential och varför en av de största möjligheterna finns hos medarbetarna själva. I avsnittet pratar vi bland annat om: Varför AI måste kopplas till företagets verkliga målVilka kompetenser organisationer behöver bygga för att lyckasVarför kontinuerligt lärande slår enstaka AI-workshopsHur språkmodeller kan användas för att bygga smartare arbetsflödenVarför AI inte bör begränsas till ett litet specialistteamHur arbetsroller och kompetensbehov kommer att förändrasVarför fler kvinnor behöver vara med och forma AI-utvecklingenAnna delar också sina tankar om skolan, framtidens arbetsliv och risken för ett växande kompetensgap mellan de som lär sig använda AI och de som inte gör det. Ett avsnitt för dig som vill gå från att prata om AI till att faktiskt skapa värde med det. Annas Linkedin: https://www.linkedin.com/in/anna-willstedt/ Mindact hemsida: https://mindact.ai/ Kvinnor leder: https://kvinnorleder.se/

    Anna Willstedt, Mindact: AI är ingen engångssatsning – så skapar företag verkligt värde
  4. Sep 11

    AI in Practice: API or Your Own Model?

    AI isn’t magic, but when used in the right way, it can create a real competitive advantage. This week’s guest is Vlad-Adrian Ilie , Senior AI Lead at CUBE , joining for a practical conversation about one of the most important decisions companies face when building with AI: when should you use an existing AI API, and when does it make sense to build your own model? Vlad shares lessons from real-world AI projects across healthcare, manufacturing, drone technology, computer vision, and enterprise solutions. He explains why starting with an API-based prototype is often the fastest and smartest way to validate an idea — but also why APIs aren’t always enough when the problem requires highly specialized data, greater precision, control, or strict data privacy. In this episode, we discuss: •⁠ ⁠How to decide between an AI API and building your own machine learning model •⁠ ⁠Why data quality is often more important than the model itself •⁠ ⁠How synthetic data can help when real-world datasets are limited •⁠ ⁠Data governance, sensitive information, and European regulation •⁠ ⁠How combining multiple AI models can improve accuracy •⁠ ⁠Practical AI applications in coding, sales, computer vision, and automation •⁠ ⁠Where AI still struggles to replace human judgement •⁠ ⁠Why context becomes critical when building and deploying AI agents This is a practical episode for founders, developers, product leaders, and business decision-makers who want to move beyond AI hype and understand how the technology can create real value in production.

    AI in Practice: API or Your Own Model?
  5. Sep 4

    Theo Zätterström – AI för säljare: mindre admin, bättre affärer

    AI kommer inte ersätta de bästa säljarna. Men det kommer bli väldigt tydligt vilka som fortfarande lägger alldeles för mycket tid på administration, dålig research och generiska uppföljningar. I det här avsnittet träffar jag Theo Zätterström för ett konkret snack om hur AI faktiskt förändrar försäljning och hur säljteam kan använda tekniken för att förstå kundens problem bättre, lägga mindre tid på administration och i slutändan göra bättre affärer. Theo berättar om sin egen resa inom försäljning. Från att ha hamnat på PIP två gånger till att idag hjälpa grundare, vd och säljorganisationer att bygga struktur och metodik för att skala sin försäljning. Vi pratar bland annat om: Hur AI kan ta bort mycket av det tråkiga säljarbetet: mötesanteckningar, CRM-uppdateringar, uppföljningsmejl och mötesförberedelser.Varför cost of inaction ofta är ett starkare argument än klassisk ROI.Hur du kan använda transkriberingar från kundmöten för att förstå exakt vilka ord kunderna använder, hitta invändningar och skapa bättre innehåll.Skillnaden mellan att bara jaga aktivitet och att faktiskt driva komplex B2B-försäljning där kunden behöver utbildas och problemet måste förstås på riktigt.Vilka delar av försäljningen AI redan idag kan göra betydligt snabbare – och varför förtroende, omdöme och passion fortfarande är väldigt mänskliga delar av jobbet.Theo delar också med sig av verktygen och arbetsflödena han själv använder samt hur han analyserar LinkedIn-data för att skapa innehåll som blir mer relevant utan att kännas AI-genererat. Ett avsnitt för dig som är grundare, säljchef, jobbar inom SaaS eller helt enkelt säljer själv och funderar på hur du kan göra mer med ett mindre team. Frågan är inte om AI ska användas i försäljning. Frågan är vad AI ska göra och vad människan måste vara bäst på.
 Theo Zätterström linkedin och hemsida:: https://www.linkedin.com/in/tzatterstrom/ https://www.theoz.eu/

    Theo Zätterström – AI för säljare: mindre admin, bättre affärer
  6. Aug 28

    Christian Wederbrand – Från ChatGPT till riktiga AI-system: så bygger du utan att vara utvecklare

    AI gör allt snabbare. Men det betyder också att den mänskliga fördelen blir viktigare. I det här avsnittet gästar Christian Wederbrand podden och pratar om hur AI kan användas för att bygga riktiga system, kapa manuellt arbete och göra faktiska verktyg av problem som tidigare hade krävt utvecklare, tid och stora budgetar. Samtalet börjar i ChatGPT och vibe coding, men blir snabbt mycket mer konkret: hur bygger man faktiskt med AI idag, även om man inte är utvecklare? Christian och Marc pratar bland annat om: Hur man kan gå från ett vardagsproblem till ett fungerande AI-system. Varför olika verktyg som Claude Code, Lovable, Grok, Gemini, NotebookLM och OpenAI passar för olika delar av ett arbetsflöde. Hur AI-agenter kan användas för outreach, CRM, support, rapportering och administration. Hur små automationer kan frigöra flera timmar varje vecka. Varför de sista 20 procenten i ett AI-projekt ofta är de viktigaste – och samtidigt där de flesta ger upp. De går också igenom konkreta exempel som ligger långt bortom att bara skriva texter och sammanfatta möten. Bland annat offertarbete i offentliga upphandlingar, automatisering av kvitton och bokföringsunderlag och hur AI kan användas för att snabbt bygga hjälpmedel för människor med särskilda behov. Den röda tråden är enkel: De mest intressanta AI-projekten börjar sällan med en stor AI-strategi. De börjar med ett konkret problem. Om du driver bolag, arbetar som konsult, coach, chef eller bara känner att du lägger alldeles för mycket tid på repetitiva uppgifter är det här ett avsnitt om vad som faktiskt går att bygga redan idag. Du behöver inte vara utvecklare. Men du behöver börja bygga. Christian linkedin: https://www.linkedin.com/in/hackadittliv/

    Christian Wederbrand – Från ChatGPT till riktiga AI-system: så bygger du utan att vara utvecklare
  7. Aug 21

    Från osexiga problem till miljonbesparingar: Så skalar Voi sin AI – med Magnus Dahlbäck.

    Att implementera AI behöver inte börja med ett gigantiskt transformationsprogram. I veckans avsnitt träffar jag Magnus Dahlbäck på Voi Technology för att prata om hur de har gjort exakt tvärtom genom att börja med små, konkreta problem ute i organisationen och låta medarbetarna själva bygga lösningarna. Vi diskuterar hur manuella och ofta ganska osexiga processer, allt från hantering av parkeringsböter till lagerrutiner, har förvandlats till interna AI-verktyg som faktiskt används. Resultatet talar för sig självt: över hundra aktiva användare varje månad, mer än 200 egenbyggda applikationer och effektiviseringar värda miljontals kronor. Samtalet belyser varför de allra snabbaste vinsterna och den högsta ROI:n ofta hittas i verksamhetens minsta problem, snarare än i de storslagna strategiska business casen. När användningen väl börjar skala ställs nya krav på verksamheten, och Magnus delar med sig av hur VOI framgångsrikt har gått från fria experiment till en tydligare struktur kring governance, säkerhet och skenande tokenkostnader. Vi går igenom hur de resonerar kring gränsen för "build vs buy" och varför en "good enough"-lösning ofta slår tunga interna IT-projekt. Vi dyker även ner i det tekniska fundamentet och diskuterar varför intern data och semantiska lager är avgörande för att AI ska bli användbart på riktigt. Trots framgångarna internt har VOI valt en betydligt mer försiktig och kalkylerad linje när det gäller att släppa in AI i kundsupporten. Det som kanske gör starkast intryck från samtalet är hur man lyckas få hundratals medarbetare att de facto börja bygga med tekniken genom att följa en väldigt enkel filosofi: börja smått, ta bort friktionen och låt människorna bygga. Lägg först därefter på strukturen när den faktiskt behövs. Det är exakt så man går från några spridda ChatGPT-licenser till faktisk förändring i verksamheten.

  8. Aug 14

    From AI experiments to professional video pipelines – with Akmalidin Alimov.

    Creating AI-generated video has become easy, but making it actually look professional is still genuinely difficult. In this week’s episode of Vad fan ska man ha AI till?, I sit down with Akmalidin Alimov, a former telecom engineer at Ericsson who now works full-time with commercial AI content and automated creative workflows. We discuss what it actually takes to deliver professional results and why a single prompt is rarely enough. It is about building complex pipelines where ideas, images, video, music, and different AI models work seamlessly together, and why he sometimes needs 27 iterations on a single clip before it actually feels human. We break down the tools required to build scalable workflows in practice, exploring how platforms like Higgsfield, Magnific, Claude, and ChatGPT serve fundamentally different purposes. However, the conversation extends far beyond content production. Akmalidin’s company is a prime example of building an AI-native organization: they coded their own course platform using Claude Code and created an autonomous agent to manage their Meta Ads instead of outsourcing the work. This episode highlights the fundamental difference between merely playing with generative AI and actually building workflows that function in reality as repetitive specialist work becomes automated. Perhaps the most important takeaway from our conversation is that the technology itself does not solve everything. Context matters far more than the specific model you use, and professional production still heavily relies on human creativity. AI does not automatically know what feels natural or human. We still have to teach it. Akmalidin Linkedin: https://www.linkedin.com/in/akmalidinalimov/

    From AI experiments to professional video pipelines – with Akmalidin Alimov.

About

En podd om AI och automation, för dig som hellre testar än läser manualen. Vi pratar vardag, verktyg, fails och riktiga exempel på hur AI faktiskt kan göra skillnad. Värd: Marc Hillander säljare, entreprenör och nyfiken flödessnubb(e) som inte är teknisk, men älskar att testa. Varje vecka bjuder han in gäster som gjort något konkret med AI och vågar berätta exakt hur det gick. 🎧 För dig som undrar: "Vad fan ska jag ha AI till egentligen?" Svar: Du får se. Och kanske testa själv. Nya avsnitt varje Fredag. Följ mig gärna på LinkedIn https://www.linkedin.com/in/marc-hillander

You Might Also Like