Hvad er generativ AI? Eksempler og anvendelse

Generativ AI er overalt. Den er i din indbakke. I din markedsføring. I den kode, du implementerer.

Hvad er generativ AI? I bund og grund er det en teknologi, der lærer mønstre fra data og skaber nye.

Fra begyndelsen af 2025, 75% af organisationer siger, at de bruger det regelmæssigt. Det er en stigning på 10 procentpoint i forhold til sidste år.

I 2024 trak det ind $33,9 milliarder kroner i private investeringer, hvilket er en stigning på 18,7%. Og det aftager ikke.

Det hjælper med at udforme e-mails, designe produktprototyper og skrive fuldgyldige marketingkampagner på få minutter.

Generativ AI ændrer den måde, vi tænker, bygger, sælger og vokser på.

Men der er også en anden side af sagen.

OpenAI's administrerende direktør Sam Altman advaret om, at det, du siger til ChatGPT, en dag kan blive brugt i retten.

Ja, du læste rigtigt.

Vi dækker alt om generativ AI i denne blog. 

Du vil lære, hvad generativ AI er i forhold til AI, hvordan det er anderledes, og de populære generative AI-modeller fra 2025. Vi kommer også ind på, hvordan generativ AI fungerer, fordele, begrænsninger, bekymringer og meget mere. 

Lad os dykke ned i det. 

---

Det vigtigste at tage med

• Hvad er generativ AI? AI-systemer, der lærer mønstre fra data og skaber nyt, originalt indhold (tekst, billeder, kode, lyd).

• Hvad er generativ AI vs. AI? Traditionel AI analyserer og forudsiger ud fra eksisterende data. Generativ AI skaber helt nyt indhold ud fra opfordringer

• Hvad er hovedformålet med generativ AI? At forstærke den menneskelige kreativitet ved at generere originalt indhold på tværs af alle medier.

• Gennemsnitlige gennemstrømningsgevinster på 66%, præstationsforbedringer på op til 40%, potentiel økonomisk værdi på $6-8 billioner.

• De førende modeller er GPT-4o til almindelig brug, Claude 4 til kodning, Midjourney til billeder og Sora til video.

• AI-hallucinationer, bias-problemer, miljøpåvirkning og behovet for menneskeligt tilsyn er stadig væsentlige bekymringer.

---

Hvorfor alle taler om generativ AI

ChatGPT blev lanceret den 30. november 2022. Det fik 1 million brugere på bare 5 dage og nåede 100 millioner månedlige brugere inden januar 2023.

Efter lanceringen er der dukket hundredvis (hvis ikke tusindvis) af generative AI-værktøjer op på tværs af forskellige brancher.

Det har fundamentalt forandret den måde, vi arbejder på, næsten et komplet 180-graders skift. Lad os se på et par eksempler:

Sammenligningstabel for industrien: Før og efter generativ AI

Industri	Før (før november 2022)	Efter (2023-25, med Gen AI-værktøjer)
Udvikling af software	Manuel kodning, fejlfinding og dokumentation i hånden	Værktøjer som GitHub Copilot muliggjorde 55,8 % hurtigere færdiggørelse af opgaver; udviklere sparede 30 % tid på dagligdags opgaver
Marketing og kundedrift	Oprettelse af indhold, kampagneanalyse og kundeservice gøres manuelt	Generativ AI automatiserer kreativt indhold (e-mails, annoncer), chatbots; McKinsey anslår 75 % af Gen AI-værdien i disse funktioner
Jura/kontrakter (in-house)	Advokater udarbejder og gennemgår kontrakter manuelt eller spørger eksterne rådgivere	Virksomheder som Unilever bruger CoCounsel og Copilot til at spare ~30 minutter pr. kontraktgennemgang og reducere eksterne advokatudgifter.
Byggeri og ingeniørarbejde	Design, planlægning, vedligeholdelsesprognoser og sikkerhedstjek udføres manuelt	Brug af generative modeller til kontraktforespørgsler (RAG) forbedrede kvaliteten med 5-9 % i byggeriet og øgede produktiviteten og sikkerheden.

Hvis vi ser på det fra et bredere perspektiv:

• Gennemsnitlige gennemstrømningsgevinster = cirka 66%.
• Øget ydeevne =. op til 40%
• Økonomisk værditilvækst = $2,6-4,4 billioner årligt
• Samlet potentiale = $6-8 trillioner.

Det er derfor, alle prøver at forstå, hvad generativ AI er? Fordi det giver målbare resultater.

Hvordan det adskiller sig fra traditionel AI

Det er afgørende for moderne teams at forstå, hvad der er generativ AI vs. AI.

Forskellen mellem generativ AI og traditionel AI er som forskellen mellem en detektiv og en romanforfatter. 

• Man er trænet i at analysere spor og finde ud af, hvad der er sket. 
• Den anden tager en idé og skaber en helt ny verden fra bunden.

Traditionel AI blev bygget til at genkende mønstre. 

For eksempel, Systemer til afsløring af svindel I banker ser man på tidligere data som f.eks. dine forbrugsvaner, steder, transaktionstyper og markerer alt, hvad der ikke passer.

Det er ikke at opfinde noget nyt, det er blot at spotte uregelmæssigheder.

Andre eksempler er:

• Spamfiltre, der klassificerer e-mails ud fra kendte mønstre.
• Anbefalingsmotorer som Netflix eller Spotify, som foreslår indhold baseret på din tidligere adfærd.
• Chatbots, der følger beslutningstræer for at give foruddefinerede svar.

Alle disse bruger prædiktiv AI, hvilket betyder, at de tager historiske data, anvender regler eller statistiske modeller og udsender et sandsynligt resultat. Målet er effektivitet, ikke kreativitet.

På den anden side, Generativ AI genererer noget nyt som aldrig har eksisteret før. 

For eksempel, du giver AI-chat en prompt som "Skriv en godnathistorie til mig om en flyvende brødrister"og den skriver en.

Du beder om et logo baseret på dit brands vibe, og det bliver designet.

Lad os se forskellen på dem side om side:

Aspekt	Traditionel (forudsigende) AI	Generativ AI
Formål	Genkende, klassificere, forudsige	Skabe, generere, forestille sig
Input	Historiske eller strukturerede data	Naturlige sprogbeskeder eller billeder
Output	Resultater, kategorier, forudsigelser	Tekst, billeder, kode, lyd, video
Eksempel	Advarsler om svindel, anbefalingssystemer, spamfiltre	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Proces	Følger indlærte regler fra eksisterende data	Lærer mønstre for at generere nye outputs

Hvis vi forenkler begge AI-typer, betyder det, at:

• Traditionel AI hjælper Netflix med at beslutte, hvad du måske har lyst til at se.
• Generativ AI kan hjælpe Netflix med at skrive et helt nyt afsnit baseret på dine præferencer.

Definition af generativ AI

Generativ AI refererer til systemer, der lærer mønstre fra data og derefter genererer nyt, originalt indhold, uanset om det er tekst, billeder, lyd, video eller kode. 

For eksempel, Dette billede er skabt af Sora AI og er aldrig blevet genereret før. Det er et helt originalt billede og koncept.

Lad os skære det ud i pap...

Disse generative AI-systemer er bygget på probabilistiske modeller.

Det betyder, at de forudsiger, hvad der kommer bagefter, baseret på indlærte mønstre i stedet for at følge et strengt regelsæt. 

Det er det, der gør det muligt for værktøjer som ChatGPT eller Midjourney til at skabe helt nyt indhold fra bunden. 

Sådan fungerer det i praksis:

• Trin 1: Modeller som (ChatGPT eller AI essayforfatter) er trænet på massive datasæt som lærebøger, kodebaser, lydklip og kunstværker.
  
• Trin 2: Den lærer mønstre i disse data som f.eks. struktur, tone, flow og hensigt.
  
• Trin 3: Når den bliver bedt om det, bruger den disse mønstre til at generere nye output, der føles originale.

Det er den vigtigste forskel:

• Generativ AI producerer nye outputs.

• Mens diskriminative modeller bare klassificerer eller mærker (f.eks. "dette er spam"), komponerer generative modeller f.eks. nye e-mails, nye billeder, nye kodelinjer, nye stemmer og endda nye sange.

Hovedformålet med generativ AI bliver klart her: at forstærke den menneskelige kreativitet ved at generere originalt indhold på tværs af alle medier, uanset om det er tekst, billeder, kode eller lyd.

Populære generative AI-modeller

At forstå, hvad generativ ai er, betyder at kende de førende værktøjer, der omformer industrier i 2025. 

Generativ AI går på tværs af modaliteter som tekst, billede, lyd, video og kode.

Hver kategori har nu førende og nye aktører:

Tekst og kode

• GPT-4o (OpenAI): Hurtig, intuitiv og generel
• Claude 4 (antropisk): Kendt for sin ræsonnering og kodningsnøjagtighed
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodal styrke på tværs af stemme, billeder og video
• LLaMA 3.3 (Meta): Open source-alternativ vinder frem
• Phi-4 (Microsoft): Let, men effektiv til uddannelse og læring
• Grok 4 (xAI): Placeret til afslappede og sociale interaktioner
• DeepSeek: Opmærksomhed på matematiktunge og R&D-applikationer

Billede

• Midt på rejsen: Stiliseret og kunstnerisk billedgenerering
• DALL-E 3 (OpenAI): Integreret med ChatGPT for problemfri billedskabelse
• Ideogram AI: Fokuseret på typografi og designelementer

Lyd

• Suno: Realistisk, AI-genereret musik i flere genrer
• Udio: Perfekt til stemmestyrede spor, lyd i podcast-stil

Video

• Sora (OpenAI): Frontløberen inden for AI-videogenerering, der forvandler tekstprompter til filmiske klip

Sådan fungerer generativ AI

I bund og grund handler generativ AI om mønsterforudsigelse.

Disse modeller "ved" ikke på samme måde som mennesker, de arbejder ved at beregne det mest sandsynlige næste ord, note, pixel eller kodetegn baseret på, hvad de har set før.

• Store sprogmodeller (LLM'er) som GPT

LLM'er som GPT-4.5 fungerer ved at nedbryde menneskeligt sprog i små stykker kaldet symboler. 

Disse tokens kan være ord, dele af ord eller endda tegnsætningstegn. Når de er tokeniseret, begynder modellen at genkende mønstre og relationer mellem dem.

LLM'er drives af en særlig type deep learning-arkitektur, der kaldes en Transformator. Det giver dem mulighed for at "være opmærksomme" på konteksten. For eksempel:

• Den forstår, at ordet "bank" betyder noget andet i "flodbred" end i "penge i banken".

Disse modellers intelligens skaleres med størrelsen. 

En model med milliarder (eller endda billioner) af parametre kan komme med mere nuancerede forudsigelser. Parametre er de interne indstillinger, som modellen justerer under træningen. 

For eksempel:

• GPT-4.5 har betydeligt flere parametre og kontekstuel dybde end ældre modeller som GPT-3, hvilket gør den i stand til at skrive med en tone, struktur og logik, der ofte ikke kan skelnes fra et menneskes.
  
• Træning på store datasæt

Så hvor kommer alt dette fra? "viden" komme fra?

LLM'er og andre generative modeller trænes på terabytes af forskellige data.

Det betyder, at alt kommer fra bøger og artikler til kodelagre, Reddit-tråde, akademiske tidsskrifter og endda brugervejledninger. 

Jo bredere og mere forskelligartede træningsdataene er, jo mere alsidig og sammenhængende bliver modellen.

Men mere er ikke altid bedre. Data af dårlig kvalitet fører til output af dårlig kvalitet. Derfor er datakuratering nøglen. 

Vigtig bemærkning: Nogle modeller er i søgelyset for at scrape indhold uden tilladelse. Det giver anledning til etiske og privatlivsrelaterede bekymringer, især når der bruges ophavsretligt beskyttede eller følsomme data.

Efterhånden som disse datasæt vokser, ser vi fremkomsten af nye evner. Det er færdigheder, som modellen ikke eksplicit er trænet i, men som ser ud til at udvikle sig, f.eks. at løse logiske gåder eller skrive digte.

• Finjustering og hurtig udvikling

Basismodellerne er trænet bredt, så de skal finjusteres for at blive specifikke.

For at opnå finjusteringen træner udviklerne modellen på nichedata som juridiske dokumenter eller medicinske notater, så den klarer sig godt i det pågældende domæne.

For brugerne er det stærkeste værktøj hurtig teknik. 

Eksempel på hurtig teknik: 

• Dårlig opfordring: Skriv om markedsføring.
  
• Optimeret prompt: Skriv et blogindlæg på 3 afsnit, hvor du introducerer influencer-marketing for ejere af små virksomheder i en afslappet tone og med eksempler fra den virkelige verden.

Jo mere specifik og omfattende du er med dit input (prompts), jo mere præcist og ønskværdigt output får du sandsynligvis. 

• Output: Tekst, billeder, lyd, kode

Det, der er generativ AI, spænder nu over næsten alle indholdsmedier:

• Tekst → blogindlæg, annoncetekster, sociale billedtekster (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Billeder → reklamer, illustrationer (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Lyd → musiknumre, lydeffekter (Suno, Udio)
• Kode → hele funktioner, fejlrettelser, logiske træer (GitHub Copilot, GPT-4o)

I 2025, multimodale modeller som OpenAI's o1 og Gemini 2.5 Pro kan håndtere stemme, video, billede og tekst på én gang. 

Almindelige eksempler på generative AI-værktøjer

Her er en oversigt over de mest indflydelsesrige værktøjer i 2025, der viser, hvad generativ AI er i stand til:

Kategori	Værktøjer	Brugssag	Anbefaling
Skrivning og skabelse af indhold	- ChatGPT- Claude- AI essayforfatter– AI SEO-skribent	- Blogindlæg, reklametekster, essays - SEO-indhold - finpudsning af tone og flow	Kombiner AI Essay Writer og AI SEO Writer for at få et komplet skriveworkflow
Generering af billeder	- DALL-E - Midjourney - Stable Diffusion	Visuals til annoncer, redaktionelt design, produktmockups	Ideel til designere, marketingfolk og kreative.
Generering af kode	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Kodegenerering, fejlsøgning, fuld-stack-stilladsering	Kan varmt anbefales til udviklere og tekniske teams
Lyd og video	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musik, videoredigering, produktion af podcasts/manuskripter	Brug til kreative produktionspipelines
Specialiserede værktøjer	– AI Humanizer	Forædler robottekst til menneskelignende skrift	Vigtigt for at forbedre den naturlige tone i AI-genereret indhold

Fordele ved generativ AI

Se her, hvordan generativ AI forandrer det kreative og produktive landskab:

1. Det sparer tid på indholdsproduktion. Markedsførere kan skalere deres output 10 gange og samtidig reducere skrivetiden med op til 70%.

2. Det reducerer de kreative omkostninger. Det kan være dyrt at ansætte forfattere, designere eller redaktører. Generativ AI erstatter gentaget kreativt arbejde med hurtig og billig generering. 

3. Det øger kvaliteten og kvantiteten af produktionen. Når du har fået det første udkast, kan du finjustere det med hensyn til tone og format, så det bliver af høj kvalitet og med høj frekvens.

4. Du behøver ikke længere at være professionel skribent, designer eller koder. Alle kan skabe polerede aktiver i professionel kvalitet. 

5. Det øger produktiviteten og det kreative flow. Generativ AI er en ubarmhjertig brainstorming-partner. Den hjælper dig med at komme ud af dødvandet og finde nye veje.

6. Det giver kreativ assistance 24/7. Den er klar, når som helst du har brug for indhold, inspiration eller problemløsning.

Begrænsninger og bekymringer

1. Problemer med hallucinationer

AI "hallucination" betyder, at man med sikkerhed genererer indhold, der er helt forkert.

For eksempel: En Reddit-bruger spurgte ChatGPT om homocystein og osteoporose, og den citerede en ikke-eksisterende tidsskriftartikel (PMID: 29033404), som faktisk beskrev flammehæmmende overalls.

2. Etiske bekymringer: Partiskhed, plagiat, misinformation

For eksempel: 

• A System til ansigtsgenkendelse var betydeligt mere præcis på lyshudede mænd end på mørkhudede personer, hvilket afspejler underrepræsentation i træningsdata. 

• A Revision af BBC fandt ud af, at chatbots som ChatGPT, Perplexity, Copilot og Gemini regelmæssigt fordrejer politiske fakta, fejlciterer offentlige personer og fordrejer nyhedskonteksten i over halvdelen af deres svar om aktuelle sager.

3. Udfordringer med detektion

Da AI-indhold bliver sværere at skelne fra menneskeskabt arbejde, bliver detektion stadig vigtigere, især i akademiske, juridiske eller journalistiske sammenhænge. Du kan bruge to værktøjer i dette tilfælde: 

• AI-plagiatkontrol identificerer genbrugt eller lånt tekst.

• AI-detektor og humanizer markerer AI-genereret indhold og skriver det derefter i en menneskelig tone og stil. 

4. Overdreven tillid og behov for menneskelig dømmekraft

Hvis man udelukkende stoler på AI-output uden redaktionelt tilsyn, kan det føre til faktuelle fejl, etiske fejltrin eller en tone i indholdet, der ikke stemmer overens med brandet.

AI mangler ægte forståelse, så menneskelig gennemgang er fortsat vigtig. 

5. Uoverensstemmelse i kvalitet og iterationstræthed

Outputkvaliteten varierer efter besked, kontekst og modeltype. Selv ekspertbrugere skal gentage beskeder flere gange for at få brugbare resultater, især når nuancer eller nøjagtighed er vigtig.

Det giver skjulte tidsomkostninger på trods af AI-hastighed. 

6. Miljøpåvirkning

For eksempel: 

• Træning af en enkelt NLP-model kan give over 600.000 pund CO₂ hvilket svarer til en bils livstidsproduktion eller hundredvis af transkontinentale flyvninger.
  
• GPT-3 er efter sigende blevet brugt ~700.000 liter vand under træning. Hver 10-50 svarforespørgsler bruger ca. 0,5 liter til køling af hardware.
  
• Deloitte rapporterer, at inden 2030 vil elforbruget fra AI kan stige 24×og generative modeller kan forbruge op til 4600× mere energi end traditionelle AI-systemer. 

Arbejd smartere - analyser og forbedr dit indhold med et enkelt klik nedenfor.

Ofte stillede spørgsmål om generativ AI

Afsluttende tanker

Vi står ved en skillevej nu. Generativ AI ændrer den måde, vi tænker på selve kreativiteten.

Tænk over det...

For første gang i menneskets historie har vi maskiner, der ikke bare beregner eller kategoriserer, men faktisk skaber.

De skriver historier, der får os til at grine.
Design logoer, der fanger brandets essens.
Kode løsninger på problemer, vi ikke engang har formuleret endnu.

Hvad betyder det for menneskets kreativitet?
Svaret afhænger helt af, hvordan vi vælger at bruge disse værktøjer.

Spørgsmålet er ikke, om generativ AI vil ændre din branche - for det har den allerede gjort.

Spørgsmålet er, om du vil være deltager eller tilskuer i det, der kommer til at ske.

Brug værktøjer som Undetectable AI's AI Plagiatkontrol, AI-detektor og humanizer, AI essayforfatter, AI SEO-skribentog AI-chat for at være på forkant med udviklingen - etisk, intelligent og kreativt.

Forsøg Uopdagelig AI nu og skab indhold, der er modigt, menneskeligt og fremtidssikret.