AI-oppdateringen samler de viktigste utviklingene innen markedsføring, modeller, verktøy, Google-AI og globale investeringer de siste ukene, og forklarer hva de betyr i praksis for bedrifter, markedsførere, utviklere og beslutningstakere. Målet er enkelt: dere skal få oversikt over hva som skjer i AI akkurat nå, uten å måtte følge med på alt selv.
AI i markedsføring
AI og annonser blir tettere integrert i plattformene
Plattformene bygger stadig mer automatisering direkte inn i annonseverktøyene, og grensen mellom kreativ produksjon, dataanalyse og optimalisering blir mindre tydelig.
Den tydeligste utviklingen er at AI får mer kontroll over selve annonseprosessen. Plattformene beveger seg i retning av at annonsører bare trenger å oppgi mål, budsjett og produkt. AI genererer deretter annonsetekst, kreativt materiell og målgrupper, og optimaliserer kampanjene løpende. Dette bygger videre på systemer som Meta Advantage+ og Google Performance Max, hvor algoritmene allerede styrer budstrategi, målretting og kreativ testing mer autonomt.
Samtidig smelter kreativ produksjon og markedsdata sammen. Generativ AI kobles direkte til innsikt, søkedata og effektmåling, slik at dere kan generere innhold, analysere synlighet og optimalisere kampanjer i én og samme arbeidsflyt. Flere byråer og plattformaktører investerer tungt i systemer som foreslår kreative konsepter, analyserer resultater og genererer rapporter automatisk.
En annen viktig utvikling er hvordan kunder oppdager produkter og tjenester. Oppdagelse flytter gradvis fra tradisjonelle søkeresultater til AI-baserte svarflater og assistenter. Når brukerne får ett samlet svar i stedet for en liste med lenker, øker konkurransen om å bli nevnt i AI-svaret. Derfor snakker flere nå om GEO, Generative Engine Optimization: å optimalisere innhold for AI-svar, ikke bare for tradisjonelle søkeresultater.
Samtidig ser vi en motreaksjon mot det som oppleves som tydelig AI-estetikk. AI brukes fortsatt i produksjonen, men sluttresultatet skal oppleves menneskelig og autentisk.
Hva betyr dette for dere?
AI blir en integrert del av markedsføringsarbeidet, og konkurranseflatene endrer seg raskt. Dere må forstå hvordan automatisering påvirker annonseringen, hvordan kreativ produksjon kobles til data og innsikt, og hvordan dere blir synlige i AI-baserte søkeresultater uten å miste troverdighet.
ChatGPT, API-er og modeller
Nye funksjoner og endringer i plattformen
OpenAI utvikler ChatGPT i høyt tempo, og flere nye modeller, integrasjoner og utviklerverktøy har kommet i løpet av perioden.
GPT-5.2 er nå standardmodellen i ChatGPT. Modellen er også tilgjengelig via API og er rettet mot profesjonelt arbeid, med bedre ytelse på avansert resonnering, koding, dokumentanalyse og komplekse oppgaver. Samtidig har OpenAI lansert GPT-5.3-Codex, en utviklermodell tilpasset koding og agentbaserte arbeidsflyter. OpenAI oppgir at modellen kjører rundt 25 prosent raskere for Codex-brukere enn tidligere versjoner.
Flere eldre modeller er faset ut fra ChatGPT-grensesnittet, blant annet GPT-4o og GPT-4.1-variantene. Dette gjelder hovedsakelig ChatGPT og ikke nødvendigvis API-tilgangen, men det gjør det viktig å ha oversikt over hvilke modeller dere bruker i eksisterende arbeidsflyter.
ChatGPT fungerer også i økende grad som en plattform. OpenAI har bygget ut Apps i ChatGPT, som kobler ulike tjenester direkte inn i chatten, for eksempel Canva og Apple Music. Enkelte e-post- og filkilder kan kobles inn via apper eller connectors, avhengig av plan og tilgang. Adobe har integrert Photoshop, Adobe Express og Acrobat direkte i ChatGPT, slik at dere kan redigere bilder, lage grafikk og håndtere PDF-filer uten å forlate chatten. For kreative team betyr det færre verktøyskifter og en mer sammenhengende arbeidsflyt.
På utviklersiden er Responses API nå hovedsporet for å bygge nye AI-applikasjoner og agentiske arbeidsflyter. Samtidig har Model Context Protocol (MCP) vokst frem som en åpen standard for å koble AI til eksterne systemer og datakilder. OpenAI har også lansert Frontier, en plattform for å administrere og koordinere flere AI-agenter i virksomheter. Det peker mot en utvikling der AI ikke bare løser enkeltoppgaver, men inngår i sammenhengende systemer og automatiserte arbeidsprosesser.
Hva betyr dette for dere?
ChatGPT går fra chatbot til arbeidsplattform. AI kobles til apper, data og automatiserte arbeidsprosesser, og da må dere ha oversikt over modeller, integrasjoner og databruk.
Verktøy og testing
AI-verktøy som er relevante akkurat nå
Utvalget av AI-verktøy vokser raskt, og mange av dem gjør det enklere å produsere innhold, automatisere oppgaver og teste nye ideer.
Photoshop, Adobe Express og Acrobat kan nå brukes gjennom tekstkommandoer i ChatGPT via Apps, noe som gjør ChatGPT til et mer komplett kreativt arbeidsgrensesnitt. Tilgjengeligheten varierer med plan og tilgang. Adobe Firefly er fortsatt en sentral plattform for generativ AI innen bilde, video og design, integrert i flere Adobe-produkter, og egner seg godt til rask prototyping av visuelt innhold.
Andre verktøy verdt å følge med på er VO4 AI for generering av korte videoer, Hey Emmett for AI-drevet innholdsmarkedsføring og Imagable AI for visuell idéutvikling. Flere plattformer samler også flere AI-modeller i én løsning, som iMini AI, som kombinerer research, presentasjoner og generering av visuelt materiale.
Den tydeligste trenden er AI-agenter: assistenter som utfører oppgaver i stedet for bare å svare på spørsmål. De organiserer filer, analyserer dokumenter, genererer rapporter og automatiserer arbeidsflyter. Dette markerer overgangen fra AI-chat til autonome AI-systemer.
Hva betyr dette for dere?
AI-verktøyene går fra enkeltstående løsninger til integrerte arbeidsflyter der generering, redigering og publisering skjer i ett. Samtidig blir det viktigere å sjekke lisens, eierskap til output og databruk før dere tar verktøyene inn i kundeprosjekter.
Google-AI
Utviklingen i Googles AI-økosystem
Gemini er nå en modellfamilie med flere varianter for ulike oppgaver. Noen modeller er optimalisert for hastighet og kostnad, andre for avansert analyse og resonnering.
Gemini integreres også dypere i Googles tjenester, blant annet Gmail, Chrome, Android og Workspace. Gemini bruker kontekst fra flere apper og datakilder for å gi mer relevante forslag i arbeidsflyten. Dette krever aktiv tillatelse og styres av bruker eller administrator.
På enterprise-siden bygger Google videre på Vertex AI og andre utviklerverktøy, som gjør det enklere for virksomheter å bygge egne AI-applikasjoner og integrere generativ AI i eksisterende systemer.
Hva betyr dette for dere?
Google beveger seg mot et økosystem der AI fungerer som et lag på tvers av hele arbeidsmiljøet. For markedsførere, utviklere og innholdsprodusenter betyr det kraftigere verktøy og mer automatiserte arbeidsprosesser.
Globale AI-nyheter
Investeringer, regulering og teknologikappløpet
AI-utviklingen drives ikke bare av teknologi, men også av store investeringer og geopolitikk.
OpenAI har annonsert en finansieringsrunde på opptil 110 milliarder dollar som verdsetter selskapet til rundt 730 milliarder dollar (pre-money). Det gjør runden til en av de største i teknologihistorien og understreker hvor raskt AI-markedet vokser.
Samtidig investerer teknologigigantene enorme summer i datasentre, energi og AI-infrastruktur. Kampen om AI handler ikke bare om modeller og programvare, men om hvem som kontrollerer infrastrukturen som driver teknologien. Flere aktører undersøker alternative chip-leverandører for deler av behovet, både for å redusere avhengigheten av Nvidia og for å optimalisere kostnad og ytelse i inference. Kappløpet handler i økende grad om datakraft, energibruk og infrastruktur.
Regulering spiller også en større rolle. EU fortsetter innfasingen av AI Act, som trer i kraft gradvis frem mot full effekt i 2027, og flere land diskuterer egne krav til ansvarlig bruk av AI og transparens i AI-systemer.
Hva betyr dette for dere?
AI går raskt fra eksperimenter til industriell infrastruktur. For dere betyr det at AI ikke bare er et nytt verktøy, men en del av teknologigrunnlaget for fremtidige tjenester.
Kort oppsummert
Utviklingen de siste ukene peker i én retning: AI går fra enkeltverktøy til integrerte systemer. Flere arbeidsprosesser samles på samme plattformer, og generering, analyse og publisering skjer i én og samme arbeidsflyt.
For dere betyr det at verdien av AI først oppstår når teknologien kobles til konkrete arbeidsprosesser, gode data og tydelige forretningsmål.
Spørsmål og svar
Hva er GEO, og hvorfor bør bedriften vår bry seg om det?
GEO (Generative Engine Optimization) handler om å gjøre innholdet deres synlig i AI-genererte svar, ikke bare i vanlige søkeresultater. Når kundene får ett samlet svar i stedet for en liste med lenker, konkurrerer dere om å bli nevnt i det svaret.
Må vi gjøre noe når OpenAI faser ut eldre modeller?
Ja, sjekk hvilke modeller arbeidsflytene deres bruker. Utfasingen gjelder først og fremst ChatGPT-grensesnittet, men det er lurt å ha oversikt over modeller, integrasjoner og databruk uansett.
Hva bør vi sjekke før vi tar nye AI-verktøy inn i kundeprosjekter?
Lisens, eierskap til det som produseres og hvordan verktøyet bruker dataene deres. Det avgjør om resultatet trygt kan brukes kommersielt.