Session 3 · torsdag den 11. juni 2026
AI-landskabet, agenter og nye modeller
Forberedelse til en 60-minutters session om de vigtigste AI-nyheder siden sidst: Claude Fable 5, agentiske arbejdsgange, kinesiske open-weight modeller, Codex, Claude Code, NotebookLM, ChatGPT-sikkerhed, Copilot agents, LinkedIn job search, fysisk AI og Q&A.
📋 Emner
- · AI-landskabet juni 2026: agenter, open-weight modeller og governance
- · OpenAI Codex og Claude Code som praktiske agent-workflows
- · Fraktal-Modellen: interaktiv visualisering af prompts
- · Claude Fable 5 som den nyeste store AI-nyhed
- · Kinesiske modeller: DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM og MiniMax
- · NotebookLM og kildebaseret research
- · AI i jobsøgning: fra keyword-søgning til intent-søgning
- · ChatGPT Lockdown Mode, Copilot agents og fysisk AI
- · Q&A og næste eksperiment
⭐ Vigtigste pointer
- ✓ AI flytter sig fra chat til styrede workflows og agenter.
- ✓ Codex og Claude Code er konkrete måder at afprøve agentarbejde på.
- ✓ Kinesiske open-weight modeller presser markedet på pris, åbenhed, lang kontekst og performance.
- ✓ Stærkere AI kræver tydeligere datagrænser og review.
- ✓ Claude Fable 5 er dagens vigtigste modelnyhed og en god case til agentarbejde med guardrails.
- ✓ NotebookLM, LinkedIn AI job search og Copilot agents kan omsættes direkte til rådgiver- og organisationsworkflows.
🧭 Sessionens røde tråd
TL;DR: AI er ikke kun blevet bedre som chatbot. Den er blevet bedre som arbejdsproces. Derfor handler sessionen bredt om agentværktøjer, kinesiske modeller, Codex, Claude Code, Claude, NotebookLM, ChatGPT-sikkerhed, Copilot, LinkedIn, fysisk AI og de grænser der gør brugen forsvarlig.
Målet: Kunne forklare de nyeste AI-nyheder i et medlemssprog og omsætte dem til konkrete rådgivergreb.
🌀 Fraktal-Modellen – interaktiv visualisering
Oplev Fraktal-Modellen – en interaktiv visualisering, der afslører, hvorfor gode prompts er altafgørende. Zoom ind gennem AI'ens uendelige lag af viden, og se live, hvordan en vag instruks forvandles til en knivskarp system prompt, der eliminerer gætværk og leverer ekspertsvar.
Oplev Fraktal-Modellen →🚀 Hovedemne: Claude Fable 5
TL;DR: Anthropic lancerede Claude Fable 5 den 9. juni 2026. Det er den nye AI-nyhed, der er mest relevant til dagens session: en stærkere Claude-model bygget til lange, komplekse opgaver, agentarbejde og tydeligere sikkerhedsrammer.
Hvorfor det betyder noget: Brug den som skiftet fra "hvilken chatbot er bedst?" til "hvilken arbejdsgang kan vi trygt lade AI hjælpe med?" Det er mere relevant for rådgivning og train-the-trainer end en teknisk modeldiskussion.
Demo-idé: Bed AI om at planlægge en anonymiseret rådgiveropgave, lave første kladde og derefter markere hvilke påstande, data og anbefalinger et menneske skal kontrollere.
Læs Fable 5-posten på sitet → Anthropic — Claude Fable 5 announcement → YouTube — Fable 5 announcement →
🌍 Nyhedsoverblik: AI-landskabet juni 2026
TL;DR: Det vigtigste er ikke én model. Det vigtigste er bevægelsen mod agentiske arbejdsgange, billigere/open-weight modeller, længere kontekst og mere eksplicit governance.
Brug den nye oversigt: Den samler agentværktøjer, kinesiske modeller, benchmarks, jobmarked og konkrete samtalespørgsmål.
🧰 Codex og Claude Code: AI-agent som arbejdsform
TL;DR: Codex og Claude Code gør agentarbejde konkret. De kan arbejde med filer, planer, værktøjer, reviewpunkter og gentagelige arbejdsgange.
Hvorfor det betyder noget: Det viser, hvordan man går fra "stil AI et spørgsmål" til "giv AI en opgave, rammer, materialer og et reviewpunkt".
Demo-idé: Vælg en ufarlig gentagen rådgiveropgave, fx en anonymiseret CV/jobopslag-tjekliste. Bed agenten om først at vise plan, derefter kladde, og til sidst markere hvad mennesket skal kontrollere.
Læs Codex-posten på sitet → OpenAI — Codex app → Anthropic — Claude Code quickstart →
📓 NotebookLM: fra kilder til rådgivningskladde
TL;DR: Google har opgraderet NotebookLM med mere agentisk research, code execution og output som rapporter, charts, spreadsheets og slide decks for udvalgte Google AI/Workspace-planer.
Hvorfor det betyder noget for jer: Det passer godt til karriererådgivning, fordi værktøjet kan arbejde kildebaseret. En rådgiver kan samle CV, jobopslag, virksomhedsinfo og branchekilder og få en struktureret forberedelse tilbage.
Mini-demo-idé: Upload et anonymiseret CV, et jobopslag og en virksomhedsside. Bed NotebookLM finde styrker, huller, interviewspørgsmål og kilder der bør kontrolleres.
🌐 Codex Sites og workspace agents
TL;DR: Codex changelog beskriver Sites preview i Codex appen: små websites, dashboards, interne værktøjer, webapps og spil kan skabes, gemmes, deployes og inspiceres. OpenAI beskriver også workspace agents som Codex-drevne agenter der kan køre i skyen og deles i organisationer.
Hvorfor det betyder noget for jer: Det viser hvor AI-værktøjer bevæger sig hen: fra enkeltstående chats til delte arbejdsgange, interne værktøjer og organisatorisk styring.
OpenAI Developers — Codex changelog → OpenAI — Workspace agents →
🔐 ChatGPT Lockdown Mode og mere memory
TL;DR: OpenAI har gjort Lockdown Mode tilgængelig for logged-in users. Det er en opt-in sikkerhedsindstilling der begrænser web og eksterne services for at reducere risiko ved prompt injection og data-exfiltration. Release notes beskriver også bedre memory for udvalgte Plus/Pro-brugere i USA.
Hvorfor det betyder noget for jer: Det giver et konkret sprog for sikker AI-brug: nogle opgaver bliver bedre med adgang til web og memory; andre bør køres mere lukket.
💼 LinkedIn AI job search: søg efter mening, ikke kun keywords
TL;DR: LinkedIn beskriver AI-powered job search hvor jobsøgere kan formulere den rolle de ønsker i naturligt sprog og få semantisk matchende jobresultater.
Hvorfor det betyder noget for jer: Det flytter rådgivningsopgaven fra "find de rigtige keywords" til "hjælp medlemmet med at formulere et præcist job-intent".
Øvelse: Gør "remote jobs" bedre:
"Jeg søger en senior administrativ rolle i en medlemsorganisation, hvor jeg kan bruge projektkoordinering, rådgivning og digitalisering. Prioritér hybridstillinger i Storkøbenhavn og forklar hvorfor hver rolle matcher."
💼 Jobmarkedet: AI er nu også en karrieresamtale
TL;DR: Anthropic har sat fornyet fokus på AI's økonomiske effekt og jobmarkedet. Det gør AI-nyheder relevante som mere end værktøjstips.
Hvorfor det betyder noget: Rådgivningen bør også handle om hvilke opgaver der bliver automatiseret, og hvilke menneskelige styrker der bliver vigtigere: dømmekraft, relationer, kontekst, etik og kvalitetssikring.
Anthropic — Economic Research → AP — Anthropic economic impact fund →
🤖 Microsoft Copilot agents i organisationen
TL;DR: Microsoft 365 Copilot release notes fremhæver Agent Center og bedre håndtering af declarative Copilot agents. Det peger mod en hverdag hvor organisationer skal navngive, teste og styre små AI-agenter.
Hvorfor det betyder noget for jer: Train-the-trainer handler ikke kun om prompts. Det handler også om hvilke arbejdsgange der er stabile nok til at blive gentaget, delt og styret.
🦾 NVIDIA Cosmos 3: når AI flytter ud i den fysiske verden
TL;DR: NVIDIA lancerede Cosmos 3 som en åben foundation model for fysisk AI: vision, video, lyd, handling, simulation og robot-/autonomi-træning.
Hvorfor det betyder noget for jer: Det er ikke en medlemsdemo til i morgen, men det er en vigtig arbejdsmarkedsnyhed. AI handler ikke kun om tekst og kontorarbejde; den flytter også ind i robotter, produktion, logistik og fysiske arbejdsmiljøer.
Øvelse: AI-råd med datagrænse
Formål: Træn en kort forklaring der kan bruges med medlemmer.
Udfyld sætningen:
"AI kan hjælpe dig med [opgave], men du skal beskytte [data] og altid kontrollere [output]."
Eksempel:
"AI kan hjælpe dig med at omskrive en ansøgning, men du skal beskytte CPR, helbredsoplysninger og konfliktsager, og altid kontrollere at eksemplerne passer til din faktiske erfaring."
🗣️ Q&A-parkeringsplads
Brug under sessionen: Del spørgsmål i tre bunker.
- Svar nu: Spørgsmål der påvirker konkrete medlemsråd.
- Test næste gang: Spørgsmål der kræver demo eller sammenligning.
- Skriv på sitet: Spørgsmål der bør blive til guide, prompt eller nyhed.
Prioritet: Medlemsværdi først, intern train-the-trainer viden bagefter, værktøjsdetaljer til sidst.