När AI blir infrastruktur: Sam Altmans vision i en intervju med Rowan Cheung och omorganisationen av den digitala ekonomin

Den ostoppbara förändringen börjar inte imorgon, utan är redan igång – bara få märker den i tid

Dagarna då artificiell intelligens ansågs vara en futuristisk framtidsteknik är förbi. Det Sam Altman presenterade i sin intervju med Rowan Cheung i början av oktober 2025 är inte längre en vision, utan snarare en bedömning av en transformation som redan pågår. Med 800 miljoner aktiva användare varje vecka har ChatGPT nått den kritiska massa som krävs för att utvecklas från en produkt till en plattform. De fem centrala teserna från detta samtal – ChatGPT som distributionsplattform, Agent Builder som ett demokratiseringsverktyg, visionen om nollpersonsföretag, AI-drivna vetenskapliga genombrott och normaliseringen av syntetiska medier – markerar vändpunkter i hur företag kommer att skapa, distribuera och skala värde i framtiden. Denna analys undersöker de historiska rötterna till denna utveckling, dess nuvarande mekanismer och de strategiska konsekvenserna för företag som inte bara vill överleva utan också blomstra i denna nya era.

Mer om detta här:

• YouTube-intervju med Rowan Cheung: Sam Altman om personallösa AI-företag, Sora, AGI-genombrott och mer

Utvecklingen av distributionsmodeller: Från appbutiker till konversationsbaserade ekosystem

För att förstå betydelsen av ChatGPT som distributionsplattform är det värt att ta en titt på de digitala distributionskanalernas historia. Genombrottet för iPhone 2007 och lanseringen av App Store 2008 skapade ett helt nytt paradigm: programvara såldes inte längre i butiker, utan upptäcktes och laddades ner på digitala marknadsplatser. Apple kontrollerade distributionen och samlade in 30 procent av varje transaktion. Denna modell blev modellen för i stort sett alla efterföljande plattformar.

Nästa utveckling kom med sociala nätverk som Facebook, vilket möjliggjorde distribution direkt i nyhetsflödet snarare än via en separat butik. Reklam blev den dominerande affärsmodellen eftersom uppmärksamhet genererades där användarna redan var. Principen: Ta funktionalitet dit användarna är, snarare än att skicka dem till en separat plats.

ChatGPT markerar nu det tredje steget i sin utveckling. På DevDay 2025 presenterade OpenAI inte bara nya modeller utan initierade också ett grundläggande nytänkande. Med Apps SDK kan utvecklare integrera interaktiva applikationer direkt i chatten. Användare kan skapa Spotify-spellistor, söka efter objekt med Zillow eller skapa design med Canva utan att någonsin lämna ChatGPT. Själva konversationen blir gränssnittet, operativsystemet, distributionsplattformen. Denna utveckling skiljer sig fundamentalt från den tidigare GPT Store, som existerade som ett separat element. Appar är nu sömlöst inbäddade i konversationsflödet. OpenAI följer därmed iOS-strategin: kontrollerar intelligenslagret, tillhandahåller utvecklarverktyg och distribuerar över en massiv användarbas på 800 miljoner aktiva användare varje vecka.

Den historiska utvecklingen visar ett tydligt mönster: Varje ny plattform minskar friktionen mellan avsikt och utförande. App Store minskade friktionen jämfört med fysiska butiker, sociala nätverk minskade den jämfört med separata appar, och ChatGPT reducerar det nu till naturligt språk. Du behöver inte längre veta vilken app du behöver – du formulerar helt enkelt vad du vill uppnå.

Parallellt med denna utveckling har affärsmodellerna utvecklats. Medan tidiga mjukvaruföretag förlitade sig på licensförsäljning, dominerade prenumerationer och reklambaserade modeller senare. OpenAI introducerar nu en ny dimension med Agentic Commerce Protocol: transaktioner kan slutföras direkt i chatten. Instant Checkout möjliggör köp utan medieavbrott. Detta skapar en ny kategori av handel som varken är e-handel eller social handel, utan konversationshandel. Företag som inte är närvarande i detta ekosystem riskerar att förlora en massiv användarbas. Bara under de första veckorna efter att Apps SDK tillkännagavs registrerade sig över 50 000 utvecklare. Denna dynamik påminner om iPhones tidiga dagar, då utvecklare insåg att en ny plattform höll på att växa fram som de behövde vara närvarande på.

Den strategiska relevansen för företag är enorm. Den som inte kan hittas i chatten idag existerar helt enkelt inte för ett växande antal användare. Frågan är inte längre om du behöver en webbplats eller en app, utan om du har en konversationsnärvaro. Distribution omprövas – bort från funnels, SEO och appbutiksoptimering, och mot naturligt språk, synlighet och kontextuell relevans.

Agentbyggaren: Demokratisering av automatisering och dess omvälvande konsekvenser

Den andra centrala tesen från Altmans intervju handlar om den massiva sänkningen av inträdesbarriären för att bygga AI-agenter. Med Agent Builder har OpenAI skapat ett visuellt verktyg utan kod som gör det möjligt för alla kunskapsarbetare att skapa, testa och driftsätta autonoma agenter. Denna demokratisering är inte bara en marknadsföringsretorik, utan ett grundläggande skifte i frågan om vem som kan forma automatisering.

Historiskt sett har automatisering alltid varit specialisternas domän. Industrialiseringen under 1700- och 1800-talen krävde ingenjörer och maskiningenjörer. Digitaliseringen i slutet av 1900-talet krävde programmerare och IT-avdelningar. Robotisk processautomation under 2010-talet minskade de tekniska kraven men förblev ett verktyg för dedikerade team. Agent Builder bryter radikalt med denna tradition. En marknadschef kan bygga en agent som skapar veckovisa rapporter. En säljare kan konfigurera en agent som genererar offerter. En advokat kan utveckla en agent som kontrollerar kontrakt för specifika klausuler. Barriären mellan idé och implementering reduceras till ett minimum.

Denna utveckling följer ett välkänt mönster från programvaruhistorien: abstraktion möjliggör skalning. I takt med att programmeringsspråk utvecklades från maskinkod till högre språk, kunde fler människor utveckla programvara. I takt med att kalkylblad utvecklades från VisiCalc till Excel, kunde miljontals icke-programmerare utföra komplexa beräkningar. Agent Builder är nästa nivå av denna abstraktion. Den abstraherar inte bara kod, utan hela arbetsflöden, beslutslogik och integrationer.

Implikationerna är långtgående. Under de kommande tolv månaderna kommer företag att intensivt utforska användningen av agenter. Inte för att det är tekniskt fascinerande, utan för att deras konkurrenter gör det. Tidiga användare rapporterar redan betydande produktivitetsvinster. Den spanska banken BBVA skapade över 2 900 anpassade GPT:er på sex månader, och 80 procent av användarna rapporterar tidsbesparingar på mer än två timmar per vecka. Dessa siffror kan verka konservativa, men multiplicerade med tusentals anställda resulterar de i massiva effektivitetsvinster.

Altman betonade i intervjun att den genomsnittliga kunskapsarbetaren nu kan bygga agenter själv. Konsekvensen: Varje avdelning kan utveckla sin egen automatisering utan att förlita sig på centraliserade IT-resurser. Detta leder till en decentralisering av innovationskapaciteten. Automatisering bestäms inte längre av IT-budgeten, utan snarare av initiativ från enskilda team. Konkurrensfördelen ligger hos dem som experimenterar snabbt. Företag som fortfarande väntar på perfekta, centralt orkestrerade lösningar blir omkörda av agila team som börjar med enkla agenter och förbättrar dem iterativt.

Denna utveckling medför dock också risker. Decentraliserad agentutveckling kan leda till fragmenterade processer, säkerhetsbrister och styrningsutmaningar. Vem får använda vilka data? Hur granskas agenter? Vilka kvalitetsstandarder gäller? Företag måste utveckla ramverk som möjliggör innovation utan att tappa kontrollen. De framgångsrika organisationerna kommer att vara de som hittar en balans mellan experiment och styrning, mellan hastighet och säkerhet.

Agent Builder skickar också ett budskap till mjukvaruindustrin. Verktyg som Zapier, Make och traditionella RPA-lösningar står inför utmaningen att deras kärnfunktion – automatisering av arbetsflöden – nu integreras direkt i konversationsgränssnitt. Frågan är inte om dessa verktyg kommer att försvinna, utan snarare hur de behöver ompositionera sig för att förbli relevanta.

Från enmansföretag till nollmansföretag: Omorganisationen av värdeskapande och arbete

Den tredje tesen är den mest provokativa: Altman talade om en satsning bland teknikchefer om när det första nollpersonsföretaget värt en miljard dollar skulle dyka upp. Vadslaget var ursprungligen riktat mot det första enpersonsföretaget med en miljard dollar. Men utvecklingen går snabbare än väntat. Altman förutspår att detta kan bli verklighet inom år, inte årtionden.

För att förstå skalan måste man beakta den historiska utvecklingen av företagsstorlek och värdeskapande. Under industrialiseringen var intäkter och antalet anställda starkt korrelerade. Mer produktion krävde fler arbetare. Den digitala eran började bryta denna korrelation. Instagram såldes till Facebook för en miljard dollar år 2012 – med 13 anställda. WhatsApp nådde en värdering på 19 miljarder dollar år 2014 – med 55 anställda. Dessa exempel visade att mjukvaru- och nätverkseffekter kan generera extrem hävstångseffekt.

Nästa steg är enmansföretag som skalar upp med AI-agenter. Entreprenören använder agenter för kundtjänst, marknadsföring, produktutveckling, försäljning och ekonomi. Denna vision låter futuristisk, men är redan tekniskt genomförbar. AI kan skriva kod, skapa design, skriva marknadsföringstexter, svara på kundförfrågningar och analysera data. De begränsande faktorerna är inte längre främst tekniska till sin natur, utan mer strategiska: Vilket problem löser du? För vem? Och hur når du denna målgrupp?

Altman går ett steg längre: nollpersonsföretag. Agenter som arbetar autonomt, fattar beslut, allokerar resurser och skapar värde – utan mänsklig inblandning i verksamheten. Människor skulle inte försvinna, utan snarare övergå till orkestrerande, strategiska roller. De skulle definiera mål, sätta ramverk och övervaka resultat. Agenter skulle ta över genomförandet.

Denna vision väcker grundläggande frågor. Om en agent kan driva ett företag, vilket mänskligt bidrag återstår då? Altman menar att mänsklig drivkraft, kreativitet och omdöme inte försvinner, utan snarare flödar in i nya områden. Arbetet förändras från exekutivt till kreativt, från reaktivt till visionärt. Men denna omvandling är inte utan smärta. Hela jobbprofiler blir föråldrade. Kunskapsarbetare, vars verksamhet huvudsakligen består av informationsbehandling, står inför utmaningen att omdefiniera sin roll.

Altman använde en intressant metafor i intervjun: En bonde för 50 år sedan skulle förmodligen inte uppfatta dagens kontorsarbete som riktigt arbete. Jordbruk producerar mat, något som är livsviktigt. Ur detta perspektiv verkar många moderna jobb som spel för att fylla tiden. I jordbrukstiden skulle detta mönster kunna upprepa sig. Framtida generationer skulle kunna uppfatta vårt nuvarande arbete som mindre verkligt än vad de anser vara meningsfullt.

Denna filosofiska dimension berör kärnfrågan: Vad är arbete? Och varför arbetar människor? Om materiella behov kan tillgodoses effektivt genom AI och automatisering, skiftar frågan från nödvändighet till mening. Människor kommer att fortsätta att sträva efter betydelse, erkännande och självförverkligande. Formerna i vilka detta sker kommer dock att förändras dramatiskt.

För företag innebär detta: Framtidens konkurrensfördel är inte idén, utan hastigheten med vilken den implementeras med agenter. Traditionell skalning krävde kapital, talang och tid. AI-agenter minskar alla tre faktorer. Mindre kapital behövs eftersom driftskostnaderna minskar. Talang krävs på ett annat sätt – mindre exekutivt, mer strategiskt. Tiden minskar eftersom agenter arbetar dygnet runt, inte blir trötta och snabbt kan replikeras.

Konsekvensen: Marknaderna blir mer dynamiska, konkurrensfördelarna blir kortvariga och inträdesbarriärerna blir lägre. Etablerade företag måste fråga sig hur de kan anpassa sina processer, kulturer och affärsmodeller till en värld där ett litet team av intelligenta agenter kan störa en marknad de har dominerat i årtionden.

AGI-signal: När maskiner skapar ny kunskap

Den fjärde tesen handlar om ett kvalitativt språng: AI börjar göra genuina vetenskapliga upptäckter. Altman beskrev detta som det ögonblick då AI inte längre bara omorganiserar befintlig kunskap utan genererar ny kunskap – nya upptäckter. Denna förmåga är en avgörande egenskap hos artificiell generell intelligens.

Historiskt sett var vetenskapliga framsteg en uteslutande mänsklig strävan. Forskare formulerade hypoteser, genomförde experiment, analyserade data och drog slutsatser. Maskiner gav stöd – till exempel genom beräkningar eller simuleringar – men de kreativa, hypotesbildande stegen förblev mänskliga. Denna gräns suddas ut alltmer.

DeepMinds AlphaFold revolutionerade proteinveckning genom att förutsäga strukturer som det skulle ha tagit människor årtionden att uppnå. MITs generativa AI-modeller utformade nya klasser av antibiotika som är effektiva mot resistenta bakterier. OpenAIs o3 och Gemini Deep Think uppnådde guldmedaljstatus vid den internationella matematikolympiaden – inte genom memorering, utan genom autonom problemlösning. Dessa exempel visar att AI i allt högre grad kan navigera i okänd terräng och hitta originella lösningar.

Altman betonade att denna utveckling bara har börjat. Han förutspår att AI kommer att åstadkomma vetenskapliga genombrott inom områden som medicin, materialvetenskap och fysik under de kommande åren. Dessa genombrott kommer inte bara att vara stegvisa utan potentiellt förändra grundläggande paradigmer. Om AI kan bedriva forskning snabbare och mer exakt än människor, kommer vetenskapliga framsteg att accelerera exponentiellt.

Konsekvenserna för företag är enorma. Forsknings- och utvecklingscyklerna förkortas. Läkemedelsföretag kan upptäcka och utveckla nya läkemedel snabbare. Materialtillverkare kan simulera nya legeringar eller plaster innan de produceras. Energiföretag kan designa effektivare batterier eller solceller. Konkurrensfördelen flyttas från de med mest resurser till de med de mest intelligenta systemen.

Men denna förändring väcker också etiska och strategiska frågor. När AI gör vetenskapliga upptäckter, vem äger dem? Företaget som driver AI:n? AI-utvecklaren? Samhället? Svaren på dessa frågor är oklara och kommer att debatteras intensivt under de kommande åren.

Dessutom förändras mänskliga forskares roll. Istället för att själva utföra experiment blir de kuratorer, hypotesgeneratorer och tolkare. De definierar frågor, utvärderar resultat och sätter etiska gränser. Arbetet blir mer kreativt och strategiskt, mindre rutinmässigt och repetitivt. Detta kräver en omorientering av utbildningen. Forskare måste lära sig att samarbeta med AI-system, förstå deras styrkor och begränsningar och utveckla sina egna kompletterande färdigheter.

Altman gjorde en intressant förutsägelse: Mänskligheten kommer att vänja sig vid AI-drivna vetenskapliga genombrott. Inledningsvis kommer det att finnas en tvåveckorsperiod av spänning, sedan kommer upptäckten att bli normen. Denna normaliseringsprocess är karakteristisk för tekniska framsteg. Det som verkar extraordinärt idag kommer att bli vardagligt imorgon. Utmaningen för företag är att internalisera denna förändringshastighet och anpassa sina strategier därefter.

Syntetiska medier: När verklighet och AI suddas ut

Den femte tesen handlar om syntetiska medier och den snabba normaliseringen av AI-genererat innehåll. Altman beskrev hur konstigt det var till en början att titta på Sora-genererade videor – och hur snabbt denna konstighet försvann. Efter tre minuter var det helt enkelt en app full av genererade videor. Denna normaliseringshastighet har djupgående konsekvenser för varumärken, media och samhället.

Historiskt sett var produktionen av medieinnehåll komplex och dyr. Fotografier krävde kameror, filmer krävde studior och team, och musik krävde instrument och inspelningsutrustning. Dessa hinder säkerställde en viss nivå av kvalitetskontroll och autenticitet. Med digital teknik minskade dessa hinder gradvis. Smartphones gjorde det möjligt för vem som helst att skapa foton och videor. Sociala medieplattformar gjorde det möjligt för vem som helst att distribuera dem. Trots denna demokratisering kvarstod en kärna av autenticitet: Ett fotografi visade något som existerade framför kameran.

Syntetiska medier bryter i grunden mot detta antagande. Sora 2 kan generera videor som är fotorealistiska men som aldrig spelades in. Ansikten, röster, scener – allt kan syntetiseras. Med Cameo-funktionen introducerade OpenAI möjligheten att bädda in sitt eget ansikte och sin egen röst i AI-genererade videor. Detta öppnar upp kreativa möjligheter, men medför också betydande risker.

Deepfakes är redan ett väletablerat problem. Manipulerade videor av politiker, falska kändisreklamer, syntetiskt pornografiskt innehåll utan personens samtycke – möjligheterna till missbruk är många. OpenAI försöker motverka dessa risker med flerskiktade säkerhetsåtgärder. Promptfilter blockerar generering av innehåll med politiker eller kändisar utan tillstånd. Varje Sora-video har digitala vattenstämplar och metadata som identifierar den som AI-genererad. Klassificerare och mänskliga moderatorer övervakar genererat innehåll.

Trots dessa åtgärder kvarstår en kvarvarande risk. Reality Defender visade att Soras säkerhetsmekanismer kan kringgås. I tester klarade de framgångsrikt deepfakes av framstående personer, medan deras egna detekteringsverktyg identifierade dem med över 95 procents noggrannhet. Detta visar att säkerheten för syntetiska medier är en kapprustning mellan skyddsåtgärder och försök att kringgå dem.

För företag innebär detta att tydliga AI-riktlinjer och varumärkessäkerhetsprocesser är avgörande. Varumärken måste definiera hur de använder syntetiska medier – och hur de säkerställer att deras varumärkesvärden inte skadas av manipulerat innehåll. Transparens blir en nyckelprincip. Användare måste veta när innehåll genereras av AI. Förordningar som EU:s AI-lag kräver redan märkning av syntetiska medier. Företag som proaktivt sätter transparenta standarder bygger förtroende. De som försummar detta riskerar att skada sitt rykte.

Samtidigt öppnar syntetiska medier upp enorma kreativa och ekonomiska möjligheter. Marknadsföringskampanjer kan anpassas: en video som varierar något för varje tittare för att verka mer relevant. Produktvisualiseringar kan skapas på några sekunder, utan dyra fotograferingar. Utbildningsinnehåll kan automatiskt översättas till olika språk och kulturella sammanhang. Produktivitetsvinsterna är enorma.

Altman betonade behovet av att djärvt testa nya innehållsformat. Företag som förlitar sig på beprövade metoder kommer att bli omkörda av de som experimenterar. Utmaningen är att balansera innovation och ansvar. De som är för försiktiga missar möjligheter. De som är för slarviga riskerar skandaler.

Den sociala dimensionen bör inte underskattas. Om någon kan skapa fotorealistiska videor kommer förtroendet för visuella medier att urholkas. Det som en gång ansågs vara bevis – ett foto, en video – blir alltmer ifrågasättbart. Detta får konsekvenser för journalistik, rättsväsende och offentlig debatt. Organisationer måste utveckla mekanismer för att verifiera äkthet. Coalition for Content Provenance and Authenticity arbetar med standarder för digitala ursprungsbevis. Företag som stöder och implementerar sådana standarder bidrar till att stabilisera det digitala ekosystemet.

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Praktisk implementering: Hur företag integrerar de fem synpunkterna

De teoretiska insikterna är värdefulla, men praktisk implementering är avgörande. Två konkreta användningsfall illustrerar hur företag redan använder de fem påståendena.

Det första exemplet kommer från finanssektorn. Den spanska banken BBVA implementerade ChatGPT Enterprise och gjorde det möjligt för anställda att skapa sina egna GPT:er. Inom sex månader skapades över 2 900 anpassade applikationer. Juridiska avdelningar använder agenter för att granska kontrakt, marknadsföringsteam genererar personliga kampanjer och finansanalytiker automatiserar rapportering. Resultatet: 80 procent av användarna sparar mer än två timmar per vecka. Distributionen sker direkt i arbetsmiljön – anställda behöver inte öppna separata verktyg, utan arbetar i det välbekanta ChatGPT-gränssnittet. Utmaningen ligger i integrationen med befintliga system. BBVA arbetar med att koppla samman ChatGPT med interna databaser för att möjliggöra ännu djupare insikter. Detta exempel visar hur demokratiseringen av agentutveckling och plattformiseringen av ChatGPT samverkar för att uppnå massiva effektivitetsvinster.

Det andra exemplet kommer från bilindustrin. Toyota använder AI-assisterat prediktivt underhåll för att minska stilleståndstider. Sensorer på produktionsutrustning samlar in data som analyseras av AI-modeller. Dessa modeller identifierar mönster som indikerar förestående fel och möjliggör förebyggande underhåll. Resultatet: en 25-procentig minskning av stilleståndstider, en 15-procentig ökning av utrustningens totala effektivitet och årliga kostnadsbesparingar på tio miljoner dollar. Avkastningen på investeringen var cirka 300 procent. Detta exempel illustrerar hur AI inte bara kan optimera administrativa processer utan också integreras i fysiska produktionsmiljöer. AI:s förmåga att utvinna insikter och göra förutsägelser från stora mängder data motsvarar det fjärde påståendet: AI genererar ny kunskap – i det här fallet om när maskiner sannolikt kommer att haverera.

Båda exemplen visar på gemensamma framgångsfaktorer. För det första, en experimentkultur. Företag som ger anställda frihet att experimentera med AI-verktyg upptäcker användbara applikationer snabbare. För det andra, styrningsramverk. Utan tydliga riktlinjer för dataskydd, säkerhet och kvalitet uppstår risker. För det tredje, en iterativ metod. Att förvänta sig perfekta lösningar från början är orealistiskt. Istället bör företag börja med enkla applikationer, lära sig och kontinuerligt förbättra sig. För det fjärde, integration. AI-verktyg når sin fulla potential när de integreras sömlöst i befintliga arbetsflöden, snarare än att existera som separata öar.

Kontroverser och kritisk debatt: Risker med den modiga nya världen

Hur lovande dessa fem hypoteser än är, väcker de också betydande frågor och kontroverser. Den första gäller förlorade arbetstillfällen. Om agenter tar över uppgifter som tidigare utfördes av kunskapsarbetare, vad kommer att hända med dessa människor? Altmans argument att arbetet förändras är optimistiskt, men inte utan kontroverser. Historiskt sett har tekniska störningar skapat nya jobb, men ofta inte tillräckligt snabbt eller inom samma sektorer. Övergångsfasen kan orsaka social omvälvning. Goldman Sachs uppskattar att AI-automatisering av kunskapsarbete skulle kunna spara 1,5 biljoner dollar i globala arbetskraftskostnader – en eufemism för potentiella förlorade arbetstillfällen. Företag och samhällen måste utveckla omskolningsprogram, sociala skyddsnät och nya utbildningskoncept för att hantera denna övergång.

Den andra kontroversen gäller maktkoncentrationen. Med ChatGPT kontrollerar OpenAI en plattform med 800 miljoner användare och bygger ett ekosystem på den som omfattar utvecklare, användare och transaktioner. Denna koncentration påminner om Googles, Apples eller Amazons marknadsmakt. Faran: OpenAI kan diktera villkor, höja avgifter eller gynna vissa utvecklare. Tillsynsmyndigheter ser alltmer på denna utveckling med skepsis. Antitrustutredningar kan följa. Företag som är starkt beroende av ChatGPT riskerar att bli beroende av en plattform vars framtid är osäker.

Den tredje kontroversen gäller djupförfalskningar och desinformation. Trots säkerhetsåtgärder kan syntetiska medier missbrukas. Politisk manipulation, ekonomiskt bedrägeri, anseendeskador – riskerna är verkliga. OpenAI:s egna tester visade en felprocent på 1,6 procent i blockeringen av regelbrytande sexuella djupförfalskningar. Även små felprocenter kan leda till tusentals problematiska innehållsdelar för miljontals användare. Samhället måste utveckla detekteringstekniker, rättsliga ramverk och utbildningsåtgärder för att hantera denna nya verklighet.

Den fjärde kontroversen gäller dataskydd och övervakning. AI-agenter behöver tillgång till data för att arbeta effektivt. Företag måste se till att känslig information förblir skyddad. OpenAI:s företagserbjudanden lovar att inte använda företagsdata för att träna offentliga modeller. Förtroende för sådana löften behöver dock fortfarande byggas upp. Det finns också en risk att utbredd AI-användning leder till en övervakningskultur där varje handling dokumenteras och analyseras.

Den femte kontroversen gäller miljöpåverkan. Att träna stora AI-modeller kräver enorm datorkraft och därmed energi. OpenAI investerar kraftigt i datacenter och chips. Sam Altman har själv skiftat fokus till att skaffa mer datorkapacitet. Denna expansion har ett ekologiskt fotavtryck. Företag som använder AI bör beakta hållbarhetsaspekter och söka energieffektiva lösningar.

Dessa kontroverser visar att den omvandling som Altman beskriver inte är ren framsteg. Den medför utmaningar, risker och etiska dilemman. Företag måste agera ansvarsfullt, skapa transparens och aktivt delta i att hitta lösningar.

Framtidsutsikter: trender och potentiella omvälvningar

Vilka utvecklingar kan vi förvänta oss under de kommande åren? För det första, ytterligare demokratisering. No-code och low-code-verktyg kommer att bli ännu mer tillgängliga. Barriären för att bygga egna AI-applikationer kommer att fortsätta att minska. Detta kommer att leda till en explosion av applikationer, men också till fragmentering och kvalitetsproblem. Plattformar som erbjuder kurering, kvalitetssäkring och integration kommer att bli mer värdefulla.

För det andra kommer nivåerna av autonomi att öka. Agenter kommer i allt högre grad att kunna slutföra uppgifter som varar i flera dagar eller veckor autonomt. Altman föreslog att Codex snart skulle kunna ta sig an en veckas arbete autonomt. Detta kommer att ytterligare förskjuta mänskliga arbetares roll mot övervakning, strategi och kreativitet. Arbetet kommer att bli mindre transaktionellt och mer transformerande.

För det tredje kommer multimodalitet att bli standard. GPT-5 och Sora 2 visar att AI förstår och genererar inte bara text, utan även bilder, videor och ljud. Framtida system kommer att växla sömlöst mellan dessa modaliteter. En användare kan beskriva ett koncept, och AI:n genererar en video, ett designdokument och en presentation – allt i ett enda svep.

Fjärde: Personalisering på individnivå. AI kommer i allt högre grad att kunna förstå enskilda användares preferenser, inlärningsstilar och sammanhang och anpassa svaren därefter. Detta leder till hyperpersonliga upplevelser, men väcker också frågor om filterbubblor och manipulation.

För det femte intensifieras regleringen. Regeringar runt om i världen arbetar med AI-lagstiftning. EU:s AI-lag, kinesiska regleringar, amerikanska initiativ – alla syftar till att minimera risker och främja innovation. Företag måste inte bara följa dessa regleringar utan också aktivt utforma dem för att skapa ett praktiskt ramverk.

För det sjätte framträder nya affärsmodeller. Konversationshandel, AI som en tjänst, agentmarknadsplatser – monetiseringen av AI blir allt mer mångsidig. Företag som experimenterar tidigt kan säkra fördelar som först på marknaden.

Sjunde: Hybrida team bestående av människa och AI kommer att bli normen. Framtiden är inte människa mot maskin, utan människa med maskin. De mest framgångsrika företagen kommer att vara de som optimalt formar detta samarbete. Detta kräver nya ledarskapskoncept, organisationsstrukturer och kulturell förändring.

Åttonde: hårdvaruintegration. Altman arbetar med Jony Ive på nya enheter. När AI integreras i bärbara enheter, smarta glasögon eller andra formfaktorer kommer sättet vi interagerar med teknik att förändras fundamentalt. Konversationsgränssnittet kommer att bli allestädes närvarande, alltid tillgängligt och kontextmedvetet.

Syntes: Rekommendationer för åtgärder i den nya eran

De fem synpunkterna från Altmans intervju är inte isolerade trender, utan konvergerande krafter som omformar grunden för den digitala ekonomin. ChatGPT, som distributionsplattform, förändrar var och hur företag når sina målgrupper. Agent Builder demokratiserar automatisering och flyttar innovationskraften från centra till individer. Nollpersonsföretag utmanar förhållandet mellan arbetskraft och värdeskapande. AI-drivna vetenskapliga genombrott accelererar forskning och utveckling exponentiellt. Syntetiska medier öppnar upp kreativa möjligheter men kräver strikta etiska riktlinjer.

Detta skapar tydliga handlingsområden för företag. För det första: Experimentera. Starta små AI-pilotprojekt, lära och iterera. Vänta är inte ett alternativ. För det andra: Etablera styrning. Upprätta ramverk för dataskydd, säkerhet, etik och kvalitet innan problem uppstår. För det tredje: Utveckla talanger. Medarbetare måste lära sig att arbeta med AI, utnyttja sina styrkor och utveckla kompletterande färdigheter. För det fjärde: Etablera partnerskap. Inget företag kan hantera allt ensamt. Ekosystem, samarbeten och öppna standarder är avgörande. För det femte: Ta ansvar. Transparens gentemot kunder, rättvis behandling av anställda och bidrag till sociala lösningar – företag måste medvetet forma sin roll i transformationen.

Den era som Altman beskriver är inte en avlägsen framtid, utan en nutid som utvecklas. Vinnarna kommer inte att vara de största eller mest traditionella företagen, utan de mest anpassningsbara. De som lär sig snabbt, experimenterar djärvt och agerar ansvarsfullt. Förvandlingen från produktivitet till kreativitet, från verktyg till infrastruktur, från människoledd till människoorkestrerad – den händer nu. Och varje företag måste bestämma sig: forma den eller bli formad.

Vem är Rowan Cheun?

Rowan Cheung är en kanadensisk entreprenör, teknikkommunikatör och en av de mest inflytelserika rösterna inom artificiell intelligens. Han är grundare och VD för The Rundown AI, världens snabbast växande AI-nyhetsbrev med över 350 000 prenumeranter och miljontals läsare på sociala medier. Ursprungligen från Vancouver, British Columbia, har han etablerat sig som en viktig mediefigur sedan 2023 och presenterar AI-kunskap på ett begripligt, tillgängligt och strategiskt sätt.

Cheung började sin karriär inte inom teknik, utan som tävlingssimmare. Efter att ha drabbats av hälsoproblem under covid-19-pandemin vände han sig till teknikens och AI:s värld som självlärd entreprenör. Inom ett år lärde han sig att koda och grundade därefter Supertools, en databasplattform för AI-applikationer med över 250 000 månatliga användare. Hans innehåll och analyser av utvecklingen inom generativ AI, automatisering och AI-drivna företag gjorde honom snabbt till en del av den globala teknikscenen.

År 2023 vann han Twitter Growth Challenge som världens snabbast växande teknikkommunikatör på Platform X (tidigare Twitter). Idag är han en av de tio mest inflytelserika teknikgrundarna på sociala medier – i en kategori med personer som Elon Musk, Gary Vaynerchuk och Sam Altman.

Utöver sina medieprojekt är Rowan Cheung värd för podcasten "The State of AI", där han regelbundet intervjuar ledande teknikfigurer, inklusive Sam Altman, Mark Zuckerberg och Jensen Huang. Podcasten och nyhetsbrevet "The Rundown" anses nu vara viktiga informationskällor för chefer, entreprenörer och utvecklare inom AI-området.

Cheung är känd för sitt praktiska perspektiv på AI: hur företag kan uppnå konkreta produktivitetsfördelar, hur agenter kan användas på arbetsplatsen och hur individer kan skala upp genom AI utan att bygga stora team. I intervjuer betonar han regelbundet att hans lilla team på cirka 15 anställda fungerar som ett 50-personersföretag tack vare intelligenta AI-arbetsflöden.

Sammanfattningsvis representerar Rowan Cheung den nya generationen AI-grundare: självlärda, datadrivna, extremt onlinekunniga och med förmågan att omsätta komplex teknisk utveckling till konkreta, tillämpbara strategier för företag.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad