AI gør det muligt at lave spillefilm på få måneder i stedet for år
Det kinesiske AI-videoværktøj Kling AI har indgået et eksklusivt globalt partnerskab med produktionsselskabet Evolutionary Films om den animerede spillefilm Minibots.
Forestil dig en helt ny skole. Lyset virker, ventilationen kører. Men bag væggene gemmer der sig tusindvis af datapunkter fra forskellige leverandører — næsten umulige at få fat i. De fleste bygningsejere opgiver simpelthen at bruge dem, selvom der er penge at spare.
Nu løser et nyt dansk projekt, AI-Cx, problemet. Et AI-værktøj læser tegninger og 3D-modeller og organiserer automatisk alle data efter internationale standarder. En proces, der normalt tager specialister uger, klares nu på et par timer — med et besparelsespotentiale på op til 20 procent.
Et godt eksempel på AI, der ikke bare svarer pænt, men faktisk gør arbejdet.
Og det er præcis, hvad jeg viser dig på mit gratis webinar: forskellen mellem at bruge Claude og at sætte Claude i arbejde— med en rigtig opgave løst fra start til slut, mens du kigger med live på Zoom, optagelse sendes bagefter.
God læselyst med nyhedsbrevet!
/René 🤗
Her er dagens menu:
- AI gør det muligt at lave spillefilm på få måneder i stedet for år
- Chefer spørger nu: Skal vi betale for AI eller lønne en medarbejder?
- Anthropic lancerer Claude Opus 4.8
- Dansk softwareværktøj gør ugers ingeniørarbejde til et par timers computerarbejde
AI gør det muligt at lave spillefilm på få måneder i stedet for år
Det kinesiske AI-videoværktøj Kling AI har indgået et eksklusivt globalt partnerskab med produktionsselskabet Evolutionary Films om den animerede spillefilm Minibots.
Nyheden blev offentliggjort på Cannes Film Market i maj 2026. Manuskriptet skrives af et hold bestående af Michael Ferris, der er kendt fra Terminator 3, Alistair Audsley og Scott Christian Sava fra Animal Crackers. Bag produktionen står John Adams fra Evolutionary Films og BAFTA-nominerede Diane Shorthouse.
I forbindelse med annoncеringen holdt Kling AI et panel på Cannes' Palais des Festivals, hvor tre instruktører fortalte om deres erfaringer med at bruge AI i filmproduktion. En af dem, Jon Erwin, fortalte at hans serie House of David på Amazon Prime Video fik over 50 millioner seere i første sæson, og at hans næste projekt Moses med Ben Kingsley gik fra idé til færdigt første afsnit på blot fem måneder. En sydkoreansk instruktør fortalte desuden, at hans fulde AI-spillefilm Raphaelblev lavet af et hold på syv personer til en brøkdel af, hvad en traditionel produktion ville have kostet.
Kling AI lancerede samtidig et nyt program, der tilbyder udvalgte filminstruktører kontante tilskud og adgang til computerressourcer, hvis de vil bruge AI aktivt i deres produktioner. Platformen har nu over 60 millioner brugere globalt og mere end 30.000 virksomheder som kunder.
Hvorfor er det vigtigt?
Denne nyhed viser, at AI ikke længere er et eksperiment i filmverdenen – det er ved at blive en reel produktionsmodel. For uafhængige instruktører uden store budgetter kan AI-værktøjer som Kling AI åbne døre, der ellers ville være lukkede. Det rejser samtidig vigtige spørgsmål om, hvad filmproduktion kommer til at betyde i fremtiden, og hvem der får adgang til at fortælle historier.
Naman Ramachandran
Efter 7 uger arbejder Claude for dig — ikke omvendt
En sælger giver Claude en mappe med kundens mails, et mødenotat og sin prisoversigt. 12 minutter senere er tilbuddet færdigt — formateret og klar til afsendelse.
Det er ikke en demo. Det er hvad Claude faktisk kan i dag.
Men det kræver et setup de fleste ikke har.
Den Claude de fleste kender Du stiller et spørgsmål. Får et svar. Kopierer det ind i et dokument. Næste dag starter du forfra — som om I aldrig har mødt hinanden.
Den Claude de færreste kender Du giver den en mappe, en opgave og nogle regler. Den arbejder direkte i dine filer. Du vender tilbage til resultatet.
En økonomiansvarlig uploader tre års regnskaber. Fem minutter senere har hun et overblik med konkrete observationer — klar til bestyrelsesmødet.
En marketingmedarbejder sætter Claude op med sin tone og sine regler. Én gang. Hver uge leverer Claude et færdigt nyhedsbrevsudkast. Han retter to sætninger og sender.
Det er en anden måde at arbejde på.
Næste hold starter 20. august
Tilmeld dig her. Syv sessioner, én om ugen, live på Zoom. Begrænset antal pladser. Du ender med et setup der kender din virksomhed, genbrugelige skills til dine faste opgaver, og mindst én agent der løser en reel opgave fra din hverdag — bygget af dig, på dine egne filer.
Du starter med at forstå forskellen på chatbot og agent. Ingen teknisk baggrund krævet.
Chefer spørger nu: Skal vi betale for AI eller lønne en medarbejder?
Store amerikanske virksomheder er stødt ind i et overraskende dyrt problem med kunstig intelligens.
Udgifterne til AI er nemlig ikke faldet, som mange forventede – tværtimod er de steget markant. Ifølge Arvind Jain, direktør for AI-virksomheden Glean, er der virksomheder, der bruger hele deres årlige AI-budget op på bare én eller to måneder. Hver gang et nyt AI-model lanceres, koster det omtrent det dobbelte per "token" sammenlignet med den foregående version, og det sætter virksomhedernes økonomi under et voldsomt pres.
Det har ført til en helt ny og meget konkret diskussion i direktionsgangene: Skal pengene gå til AI eller til mennesker? Matan Grinberg, direktør for Factory AI, beskriver, hvordan virksomheder nu aktivt vejer antallet af medarbejdere op imod, hvad de bruger på AI per ansat. Det er en handel, man aldrig tidligere har set i erhvervslivet, fordi teknologi historisk set altid har været langt billigere end arbejdskraft.
En stor del af problemet er, at virksomhederne bruger de dyreste og mest avancerede AI-modeller til alt – selv til simple opgaver, der sagtens kunne klares af billigere løsninger. Hele 95% af AI-brugen i store virksomheder kører på de dyreste modeller. Løsningen er egentlig enkel: sortér opgaverne, og send de lette til de billige modeller. Det kan ifølge Jain give besparelser på op til ti gange.
Hvorfor er det vigtigt?
Denne udvikling viser, at AI langt fra er den billige og effektive vidunderkur, mange havde håbet på. Når selv de største virksomheder begynder at vælge mellem at ansætte mennesker og betale for AI, er det et signal om, at teknologien endnu ikke betaler sig selv hjem – og at millioner af arbejdspladser fremover kan afhænge af, om AI-regningen kan kommes ned på et fornuftigt niveau.
Anthropic lancerer Claude Opus 4.8
Anthropic har den 28. maj 2026 offentliggjort en ny version af deres AI-model: Claude Opus 4.8.
Den bygger videre på den tidligere version, Opus 4.7, og bringer forbedringer inden for kodning, ræsonnering, agentbaserede opgaver og praktisk vidensarbejde – alt sammen til samme pris som før.
En af de mest bemærkelsesværdige forbedringer er modellens ærlighed. Opus 4.8 er langt bedre til at indrømme, når den er usikker, og til at opdage fejl i sin egen kode – faktisk er den fire gange mindre tilbøjelig til at lade fejl passere ubemærket. Tidlige testbrugere fra virksomheder som Cursor, Databricks og juridiske platforme melder om en model, der er skarpere, mere pålidelig og lettere at samarbejde med over længere sessioner.
Sammen med modellen lanceres også flere nye funktioner. Brugere på claude.ai kan nu selv vælge, hvor meget "indsats" Claude skal lægge i et svar – mere indsats giver bedre svar, men bruger flere tokens, mens lavere indsats giver hurtigere svar. I Claude Code introduceres "dynamiske workflows", som gør det muligt at køre hundredvis af parallelprocesser i én session – eksempelvis store kodeflytninger på tværs af hundredtusindvis af kodelinjer. Desuden er den hurtige tilstand nu tre gange billigere end ved tidligere modeller.
Anthropic nævner også, at de arbejder på en endnu kraftigere modelklasse kaldet "Mythos", som i øjeblikket er tilgængelig i begrænset preview til cybersikkerhedsformål.
Hvorfor er det vigtigt?
Claude Opus 4.8 er et signal om, at AI-modeller bevæger sig væk fra blot at være imponerende og i stedet bliver mere troværdige og praktisk anvendelige i professionelle sammenhænge. Forbedringen i ærlighed og selvkritik er særligt betydningsfuld, fordi det er netop den slags pålidelighed, der er afgørende, når AI bruges til juridisk arbejde, finansielle analyser og kompleks softwareudvikling.
Dansk softwareværktøj gør ugers ingeniørarbejde til et par timers computerarbejde
Et nyt dansk projekt kaldet AI-Cx er ved at udvikle et AI-værktøj, der skal gøre det langt nemmere at arbejde med de enorme mængder data, der gemmer sig i moderne bygninger.
Når en ny skole eller kontorbygning tages i brug, indeholder den tusindvis af datapunkter fra ventilation, varme og køling – alle med forskellige navne fra forskellige leverandører, og typisk svære at få adgang til. Det gør det så besværligt at bruge dataene, at de fleste bygningsejere simpelthen opgiver, selv om der er penge at spare på energiforbruget.
AI-værktøjet er trænet til at læse tegninger, punktlister og 3D-modeller og kan automatisk organisere alle data efter internationale standarder som Brick Schema og RealEstateCore. En proces, der normalt tager specialister uger at udføre, kan nu klares på blot et par timer. Konceptet afprøves konkret på to nybyggede uddannelsesbygninger: TEC Ballerup og TietgenSkolen City i Odense.
Projektet løber over ti måneder i 2026 og er finansieret gennem Energy Cluster Denmark. Bag projektet står bl.a. Teknologisk Institut, commissioning-virksomheden Cx1 og PensionDanmark Ejendomme.
Potentialet er besparelser på 10-20 procent i selve commissioning-processen og yderligere 5-15 procent på den løbende energidrift af bygningerne.
Hvorfor er det vigtigt?
Bygninger står for en meget stor del af Danmarks samlede energiforbrug, og det er afgørende at udnytte de data, der allerede findes, for at nå klimamålene. Dette projekt viser, at AI kan fjerne en af de største praktiske barrierer for energioptimering – nemlig det enorme arbejde med at få styr på data – og dermed gøre det rentabelt og tilgængeligt for langt flere bygningsejere.
Sådan får du Claude til at gøre arbejdet
Du bruger AI hver dag — og gør stadig arbejdet selv
Du skriver et spørgsmål. Du får et svar. Så kopierer du teksten over, retter den til, sender den videre — og starter forfra næste gang.
Det føles som hjælp. Men du er stadig den, der gør arbejdet.
Det er ikke din skyld. Det er bare ikke det, du har lært.
Der er en anden måde
Der findes en version af Claude, der arbejder i dine filer, kender din virksomhed og løser opgaver for dig, mens du laver noget andet.
På dette webinar viser jeg dig forskellen — ikke med slides og teori, men med en rigtig opgave, fra start til færdigt resultat, mens du kigger med.
Du går derfra med en konkret fornemmelse af, hvad der faktisk er muligt i dag.
Det ser du på webinaret
Forskellen på at bruge Claude og at sætte Claude i arbejde — og hvornår du bruger hvad.
- En live demonstration af en reel opgave løst fra ende til anden.
- Hvad det betyder for en helt almindelig travl arbejdsdag.
- Tid til dine spørgsmål til sidst.
Tak for at du læste med!
Jeg glæder mig til at dele flere spændende AI-nyheder med dig i næste uges nyhedsbrev. Har du tanker, spørgsmål eller bare lyst til at dele din mening? Skriv endelig tilbage - jeg elsker at høre fra mine læsere og svarer altid personligt.
Kender du andre, der er nysgerrige på AI's muligheder? Del gerne nyhedsbrevet med dem- sammen bliver vi klogere! 🤗
Vi ses på tirsdag!
Mvh. René Hjetting
Mobil: +45 29 27 65 40
