Det går stærkt i den digitale marketingverden – og det gælder ikke mindst for AI. Derfor har Tobias og Daniel inviteret Rune Jensen, Group CTO og AI-ekspert, ind i Generaxions podcast Marketing Perspektivet for at komme helt i dybden med emnet. Og for at få svar på det store spørgsmål:
Hvad kan AI gøre for digital marketing i 2025?
Tag en dyb indånding og kom med – det er tid til at snakke om AI.
1. Hvad betyder kunstig intelligens?
Bag begrebet AI gemmer der sig et enormt komplekst maskineri:
- Machine learning: den proces, der gør det muligt for en computer at efterligne menneskers evne til at lære og udvikle sig igennem ny information.
- Shallow learning: machine learning med enkelte processeringslag, typisk brugt til at håndtere hurtigere og simplere opgaver.
- Deep learning: machine learning med adskillige lag, der i sidste ende minder om, hvordan den menneskelige hjerne også er opbygget.
Men når vi åbner kølerhjelmen og kigger nærmere på AI-motoren, dukker der et nyt og vigtigt spørgsmål op:
Er det, vi kalder AI, overhovedet AI?
Med mere end 12 års erfaring giver Rune os indsigt i machine learning, hvordan vi definerer AI – og hvorfor ChatGPT var lidt af et gennembrud.
Episode 1
2. Large Language Models
Det konkrete gennembrud for AI skete med ankomsten af de så kaldte Large Language Models (LLMs) som ChatGPT, Google Gemini og senest også DeepSeek. Disse modeller er alle baseret på natural language processing – en af de mest komplekse discipliner inden for maskinlæring.
Det er dette, der gør det muligt for dig at give komplekse prompts og endda føre samtaler, da de ser ud til konstant at lære af hver input, du giver dem.
Alligevel viser det sig, at på trods af deres kompleksitet er modellerne faktisk ikke i stand til at blive decideret klogere.
Der er mange der tror, at ChatGPT og de her modeller bliver klogere og klogere – det gør de altså ikke. Det kan godt være, at den får lidt mere information og kontekst, men modellen er trænet op til et vist punkt. Og sådan er det.
Selvom dette måske kan virke som om, det fjerner noget af magien ved AI, er der en meget god grund til det – en, som Rune heldigvis er klar til at uddybe.
Episode 2
3. Hvordan udvikler vi AI?
Vi har slået fast, at modellerne ikke kan tænkere længere end de datasæt, de er blevet givet. Men hvordan bliver de til?
Forklaret helt enkelt er procesen ofte således:
1/ AI-engineers bestemmer formatet for modellen
2/ De hyperparametre, som skal fokuseres på i udviklingen, udvælges
3/ Der oprettes agenttyper, og agenterne som fodres med datasæt
4/ Agenterne testes på forskellige parametre – og de dårligste sorteres fra
Rune uddyber selvfølgelig de forskellige trin i rejsen i tredje afsnit af Perspektivet på AI.
Episode 3
4. Kunstig og menneskelig intelligens
“Robotterne kommer!”
AI er i konstant udvikling, og der er efterhånden et kapløb mellem store og små aktører. Der har derfor i mange kroge floreret en frygt for, om AI i sidste ende vil tage jobs og gøre et bedre stykke arbejde end mennesker.
Men i virkeligheden er der ikke så meget at frygte. I hvert fald ikke ifølge Rune.
Alligevel er diskussionen relevant at tage op. Hvad skulle der til, før vi ville turde lægge ansvar og opgaver fuldt ud i hænderne på AI? Har vi overhovedet en teknologi, der på nogen måde tillader dette på nuværende tidspunkt? Og hvis ikke, hvornår har vi så?
Episode 4
5. Digital marketing og AI
Så hvordan kan AI bruges i digital markedsføring, som det ser ud i 2025?
AI er allerede til stede i de fleste marketingværktøjer, men (ikke overraskende, givet hvad Rune sagde i de to foregående episoder) endnu ingen af dem har evnen til at erstatte menneskelig kvalitet. Der er dog områder, hvor AI allerede nu kan være utroligt nyttigt at implementere:
- AI er markant hurtigere til matematik og statistik end mennesker, så det kan f.eks. være meget nyttigt til at forudsige resultaterne af en kampagne.
- Værktøjer som Metas Advantage+ gør det lettere at opsætte målgrupper til dine annoncekampagner – med en præcision, der sandsynligvis er højere, end hvis du gjorde det manuelt.
- AIs processorkraft overgår menneskers med længder, hvilket gør det muligt at analysere store mængder data – på en brøkdel af den tid, det ville tage dig at gøre det manuelt.
Kort sagt: Du kan og bør bruge det som hjælpeværktøjer. Hvis du vil have den lidt længere forklaring, så lyt med nedenfor.
Episode 5
6. Fremtiden for AI
Kommer alt i sidste ende bare til at være AI?
Hvem ved. Men det er ikke ligefrem en virkelighed, der venter rundt om hjørnet.
Det er endnu ikke lang tid siden, at vi oplevede et stort gennembrud med ChatGPT – og siden har der egentlig ikke været noget af helt samme størrelse.
Nu har vi lige haft et kæmpe breakthrough – men der kommer ikke et kæmpe breakthrough hver måned. Der kommer måske et nyt stykke værkstøj, måske kommer der en ny version af en model – og det er også rigtig fint.
What the future holds is difficult to predict, but Rune will offer his best guesses in final episode below.
Hvad fremtiden specifikt har i gærde for AI er svært at forudse – men Rune giver sit bedste bud i den sidste episode.
Episode 6
