Vad är generativ AI? Exempel och användning

Generativ AI finns överallt. Den finns i din inkorg. I din marknadsföring. I den kod du distribuerar.

Vad är generativ AI? I grund och botten handlar det om en teknik som lär sig mönster från data och skapar nya.

Från och med början av 2025, 75% av organisationer säger att de använder det regelbundet. Det är en ökning med 10 procentenheter från förra året.

År 2024 drog den in $33,9 miljarder kronor i privata investeringar, vilket är en ökning med 18,7%. Och det saktar inte ner.

Det hjälper dig att skriva e-postmeddelanden, utforma produktprototyper och skriva fullfjädrade marknadsföringskampanjer på några minuter.

Generativ AI förändrar hur vi tänker, bygger, säljer och växer.

Men det finns en annan sida av saken.

OpenAI:s VD Sam Altman varnade för att det du säger till ChatGPT en dag kan komma att användas i domstol.

Ja, du läste rätt.

I den här bloggen tar vi upp allt om generativ AI. 

Du kommer att lära dig vad som är generativ AI vs AI, hur det är annorlunda och de populära generativa AI-modellerna från och med 2025. Vi kommer också att gå igenom hur generativ AI fungerar, fördelar, begränsningar, problem och mycket mer. 

Låt oss dyka in. 

---

Viktiga slutsatser

• Vad är generativ AI? AI-system som lär sig mönster från data och skapar nytt, originellt innehåll (text, bilder, kod, ljud).

• Vad är generativ AI jämfört med AI? Traditionell AI analyserar och förutspår utifrån befintliga data. Generativ AI skapar helt nytt innehåll utifrån uppmaningar

• Vad är det huvudsakliga målet med generativ AI? Att förstärka den mänskliga kreativiteten genom att generera originalinnehåll i alla medier.

• Genomsnittliga genomströmningsvinster på 66%, prestandaförbättringar på upp till 40%, potentiellt ekonomiskt värde på $6-8 biljoner.

• Bland de ledande modellerna finns GPT-4o för allmän användning, Claude 4 för kodning, Midjourney för bilder och Sora för video

• AI-hallucinationer, partiskhetsfrågor, miljöpåverkan och behovet av mänsklig tillsyn är fortfarande viktiga problem.

---

Varför alla pratar om generativ AI

ChatGPT lanserades den 30 november 2022. Det fick 1 miljon användare på bara 5 dagar och nådde 100 miljoner kronor månatliga användare senast i januari 2023.

Efter lanseringen har hundratals (om inte tusentals) generativa AI-verktyg dykt upp inom flera olika branscher.

Det har i grunden förändrat vårt sätt att arbeta, nästan en fullständig 180-graders förändring. Låt oss titta på några exempel:

Jämförelsetabell för industrin: Före och efter generativ AI

Industri	Före (före november 2022)	Efter (2023-25, med Gen AI-verktyg)
Utveckling av programvara	Manuell kodning, felsökning och dokumentation för hand	Verktyg som GitHub Copilot möjliggjorde 55,8 % snabbare slutförande av uppgifter; utvecklare sparade 30 % tid på vardagliga uppgifter
Marknadsföring & Kundservice	Skapande av innehåll, kampanjanalys och kundservice görs manuellt	Generativ AI automatiserar kreativt innehåll (e-post, annonser), chatbots; McKinsey uppskattar 75 % av Gen AI-värdet i dessa funktioner
Juridik / Avtal (In-house)	Jurister upprättar och granskar avtal manuellt eller vänder sig till externa rådgivare	Företag som Unilever använder CoCounsel och Copilot för att spara ~30 minuter per avtalsgranskning, vilket minskar externa juridiska kostnader
Bygg- och anläggningsverksamhet	Design, planering, underhållsprognoser och säkerhetskontroller görs manuellt	Användning av generativa modeller för kontraktsförfrågningar (RAG) förbättrade kvaliteten med 5-9 % i byggbranschen, vilket ökade produktiviteten och säkerheten

Om vi ser på detta ur ett bredare perspektiv:

• Genomsnittliga genomströmningsvinster = ungefär 66%.
• Prestandaökning = upp till 40%
• Ekonomiskt mervärde = $2,6-4,4 biljoner årligen
• Total potential = $6-8 triljoner.

Det är därför alla försöker förstå vad generativ AI är? För att det ger mätbara resultat.

Hur det skiljer sig från traditionell AI

Att förstå vad som är generativ AI kontra AI är avgörande för moderna team.

Skillnaden mellan generativ AI och traditionell AI är som skillnaden mellan en detektiv och en romanförfattare. 

• Man är utbildad för att analysera ledtrådar och ta reda på vad som hände. 
• Den andra tar en idé och skapar en helt ny värld från grunden.

Traditionell AI byggdes för att känna igen mönster. 

Till exempel, system för upptäckt av bedrägerier i banker tittar på tidigare uppgifter som dina utgiftsvanor, platser, transaktionstyper och flaggar allt som inte passar in.

Det är inte att uppfinna något nytt, det är bara att upptäcka avvikelser.

Andra exempel är:

• Spamfilter som klassificerar e-postmeddelanden baserat på kända mönster.
• Rekommendationsmotorer som Netflix eller Spotify, som föreslår innehåll baserat på ditt tidigare beteende.
• Chatbots som följer beslutsträd för att ge fördefinierade svar.

Alla dessa använder prediktiv AI, vilket innebär att de tar historiska data, tillämpar regler eller statistiska modeller och ger ett troligt resultat. Målet är effektivitet, inte kreativitet.

Å andra sidan.., Generativ AI genererar något nytt som aldrig existerat tidigare. 

Till exempel, du ger AI-chatt en uppmaning som "Skriv en godnattsaga för mig om en flygande brödrost", och den skriver en.

Du ber om en logotyp baserad på ditt varumärkes atmosfär, och det designar den.

Låt oss se skillnaden mellan dem sida vid sida:

Aspekt	Traditionell (prediktiv) AI	Generativ AI
Syfte	Känna igen, klassificera, förutsäga	Skapa, generera, föreställa sig
Ingång	Historiska eller strukturerade data	Naturliga språkmeddelanden eller bilder
Utgång	Resultat, kategorier, förutsägelser	Text, bilder, kod, ljud, video
Exempel	Bedrägerivarningar, rekommendationssystem, skräppostfilter	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Process	Följer inlärda regler från befintliga data	Lär sig mönster för att generera nya utdata

Om vi förenklar båda AI-typerna innebär det att:

• Traditionell AI hjälper Netflix att avgöra vad du kanske vill titta på.
• Generativ AI kan hjälpa Netflix att skriva ett helt nytt avsnitt baserat på dina preferenser.

Definition av generativ AI

Generativ AI avser system som lär sig mönster från data och sedan genererar nytt, originellt innehåll, oavsett om det är text, bilder, ljud, video eller kod. 

Till exempel, den här bilden skapades av Sora AI och har aldrig genererats tidigare. Det är en helt originell bild och ett helt originellt koncept.

Låt oss bryta ner det enkelt...

Dessa generativa AI-system bygger på probabilistiska modeller.

Det innebär att de förutser vad som kommer härnäst baserat på inlärda mönster, istället för att följa en strikt uppsättning regler. 

Det är detta som gör att verktyg som ChatGPT eller Midjourney att skapa helt nytt innehåll från grunden. 

Så här fungerar det i praktiken:

• Steg 1: De modeller som (ChatGPT eller AI uppsatsförfattare) tränas på stora datamängder som läroböcker, kodsamlingar, ljudklipp och konstverk.
  
• Steg 2: Den lär sig mönster i dessa data, till exempel struktur, ton, flöde och avsikt.
  
• Steg 3: På uppmaning använder den dessa mönster för att generera nya utdata som känns originella.

Det är det som är den viktigaste skillnaden:

• Generativ AI producerar nya resultat.

• Medan diskriminerande modeller bara klassificerar eller märker (t.ex. "det här är skräppost"), komponerar generativa modeller t.ex. nya e-postmeddelanden, nya bilder, nya kodrader, nya röster och till och med nya låtar.

Huvudsyftet med generativ AI blir tydligt här: att förstärka den mänskliga kreativiteten genom att generera originalinnehåll i alla medier, oavsett om det är text, bilder, kod eller ljud

Populära generativa AI-modeller

För att förstå vad generativ ai är måste man känna till de ledande verktyg som omformar branscherna 2025. 

Generativ AI spänner över olika modaliteter som text, bild, ljud, video och kod.

Varje kategori har nu ledande och nya aktörer:

Text & kod

• GPT-4o (OpenAI): Snabb, intuitiv och allmänt användbar
• Claude 4 (Anthropic): Känd för sin noggrannhet i resonemang och kodning
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodal styrka över röst, bilder och video
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternativ med öppen källkod vinner mark
• Phi-4 (Microsoft): Lätt men effektiv för utbildning och lärande
• Grok 4 (xAI): Positionerad för avslappnade och sociala interaktioner
• DeepSeek: Ökad uppmärksamhet för matematiktunga och FoU-applikationer

Bild

• Midjourney: Stiliserad och konstnärlig bildgenerering
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrerad med ChatGPT för sömlös bildskapande
• Ideogram AI: Fokuserar på typografi och designelement

Ljud

• Suno: Realistisk, AI-genererad musik i flera genrer
• Udio: Perfekt för röstledda spår, ljud i podcast-stil

Video

• Sora (OpenAI): En föregångare inom AI-videogenerering som förvandlar textmeddelanden till filmklipp

Hur generativ AI fungerar

Generativ AI handlar i grund och botten om att förutsäga mönster.

Dessa modeller "vet" inte på samma sätt som människor gör, utan de arbetar genom att beräkna det mest sannolika nästa ordet, noten, pixeln eller kodtecknet baserat på vad de har sett tidigare.

• Stora språkmodeller (LLM) som GPT

LLM:er som GPT-4.5 fungerar genom att bryta ner mänskligt språk till små bitar som kallas symboler. 

Dessa tokens kan vara ord, delar av ord eller till och med skiljetecken. När symbolerna har identifierats börjar modellen känna igen mönster och relationer mellan dem.

LLM:erna drivs av en specifik typ av arkitektur för djupinlärning som kallas Transformator. Detta gör att de kan "uppmärksamma" sammanhanget. Till exempel:

• Den förstår att ordet "bank" betyder något annat i "flodbank" än i "pengar på banken".

Intelligensen hos dessa modeller skalas med storleken. 

En modell med miljarder (eller till och med biljoner) parametrar kan göra mer nyanserade förutsägelser. Parametrar är de interna inställningarna som modellen justerar under träningen. 

Till exempel:

• GPT-4,5 har betydligt fler parametrar och ett större kontextuellt djup än äldre modeller som GPT-3, vilket gör att den kan skriva med en ton, struktur och logik som ofta inte går att skilja från en människas.
  
• Utbildning på stora datamängder

Så vad betyder allt detta "kunskap" komma ifrån?

LLM:er och andra generativa modeller tränas på terabyte av olika data.

Det innebär att allt kommer från böcker och artiklar till kodarkiv, Reddit-trådar, akademiska tidskrifter och till och med användarhandböcker. 

Ju bredare och mer varierande träningsdata, desto mer mångsidig och sammanhängande blir modellen.

Men mer är inte alltid bättre. Data av dålig kvalitet leder till resultat av dålig kvalitet. Det är därför det är så viktigt att samla in data. 

Viktig anmärkning: Vissa modeller granskas för att ha skrapat innehåll utan tillstånd. Detta väcker frågor om etik och integritet, särskilt när upphovsrättsskyddade eller känsliga uppgifter används.

När dessa datamängder växer ser vi framväxten av nya förmågor. Det här är färdigheter som modellen inte uttryckligen tränades på men som verkar utvecklas, som att lösa logiska pussel eller skriva dikter.

• Finjustering och snabb teknik

Basmodellerna är brett utbildade, så de måste finjusteras för att bli specifika.

För att uppnå finjusteringen tränar utvecklarna modellen på nischdata som juridiska dokument eller medicinska anteckningar så att den fungerar bra i den specifika domänen.

För användarna är det mest kraftfulla verktyget snabb teknik. 

Exempel på snabb konstruktion: 

• Dålig prompt: Skriv om marknadsföring.
  
• Optimerad prompt: Skriv ett blogginlägg på tre punkter där du introducerar influencer-marknadsföring för småföretagare, med en avslappnad ton och exempel från verkligheten.

Ju mer specifik och omfattande du är med din inmatning (uppmaningar), desto mer korrekt och önskvärd utmatning kommer du sannolikt att få. 

• Utgångar: Text, bilder, ljud, kod

Det som kallas generativ AI omfattar nu nästan alla innehållsmedier:

• Text → blogginlägg, annonstexter, sociala texter (GPT-4,5, Claude 4, AI Chat)
• Bilder → annonsmaterial, illustrationer (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Ljud → musikspår, ljudeffekter (Suno, Udio)
• Kod → hela funktioner, buggfixar, logiska träd (GitHub Copilot, GPT-4o)

År 2025, multimodala modeller som OpenAI:s o1 och Gemini 2.5 Pro kan hantera röst, video, bild och text på en och samma gång. 

Vanliga exempel på generativa AI-verktyg

Här är en uppdelning av de mest inflytelserika verktygen 2025, som visar vad generativ AI är kapabel till:

Kategori	Verktyg	Användningsfall	Rekommendation
Skrivande och skapande av innehåll	- ChatGPT- Claude- AI uppsatsförfattare– AI SEO Skribent	- Blogginlägg, reklamtexter, essäer - SEO-innehåll - Förbättring av ton och flöde	Kombinera AI Essay Writer och AI SEO Writer för ett komplett arbetsflöde för skrivande
Bildgenerering	- DALL-E- Midjourney- Stabil diffusion	Visualiseringar för annonser, redaktionell design, produktmockups	Perfekt för designers, marknadsförare och kreatörer
Kodgenerering	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Kodgenerering, felsökning, full-stack scaffolding	Rekommenderas starkt för utvecklare och tekniska team
Ljud och video	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musik, videoredigering, podcast/manusgenerering	Används för kreativa produktionspipelines
Specialiserade verktyg	– AI Humanizer	Förädlar robottext till människoliknande skrift	Viktigt för att förbättra den naturliga tonen i AI-genererat innehåll

Fördelar med generativ AI

Så här förändrar generativ AI landskapet för kreativitet och produktivitet:

1. Det sparar tid på innehållsproduktion. Marknadsförare kan skala upp sin produktion 10 gånger och samtidigt minska skrivtiden med upp till 70%.

2. Det minskar de kreativa kostnaderna. Att anställa skribenter, designers eller redaktörer kan vara dyrt. Generativ AI ersätter repetitivt kreativt arbete med snabb generering till låg kostnad. 

3. Det ökar produktionens kvalitet och kvantitet. När du har fått det första utkastet kan du finjustera tonen och formatet så att det blir högkvalitativt och högfrekvent.

4. Du behöver inte längre vara en professionell skribent, designer eller kodare. Vem som helst kan skapa snygga, professionella tillgångar. 

5. Det ökar produktiviteten och det kreativa flödet. Generative AI är en obeveklig brainstormingpartner. Den hjälper dig att komma loss och hitta nya vägar.

6. Det ger kreativ hjälp dygnet runt. Den är redo när som helst när du behöver innehåll, inspiration eller problemlösning.

Begränsningar och farhågor

1. Problem med hallucinationer

AI "hallucination" innebär att man med tillförsikt genererar innehåll som är helt falskt.

Till exempel: En Reddit-användare frågade ChatGPT om homocystein och osteoporos, och ChatGPT hänvisade till en icke-existerande tidskriftsartikel (PMID: 29033404), som faktiskt beskrev flamskyddade overaller.

2. Etiska överväganden: Partiskhet, plagiat, felaktig information

Till exempel: 

• A System för ansiktsigenkänning var betydligt mer exakt på ljushyade män än på mörkhyade individer, vilket återspeglar underrepresentation i träningsdata. 

• A BBC granskning fann att chatbottar som ChatGPT, Perplexity, Copilot och Gemini regelbundet felaktigt återger politiska fakta, felciterar offentliga personer och ger en felaktig bild av nyhetssammanhanget i över hälften av sina svar om aktuella frågor.

3. Utmaningar vid detektering

Eftersom AI-innehåll blir allt svårare att skilja från mänskligt skapade verk blir det allt viktigare att upptäcka det, särskilt i akademiska, juridiska eller journalistiska sammanhang. Du kan använda två verktyg i det här fallet: 

• AI Plagiatkontroll identifierar återanvänd eller lånad text.

• AI-detektor och humaniserare flaggar AI-genererat innehåll och skriver det sedan i mänsklig ton och stil. 

4. Övertro och behov av mänsklig bedömning

Att enbart förlita sig på AI-resultat utan redaktionell tillsyn kan leda till faktafel, etiska felsteg eller en innehållston som inte stämmer överens med varumärket.

AI saknar verklig förståelse, så mänsklig granskning är fortfarande avgörande. 

5. Inkonsekvent kvalitet och iterationströtthet

Kvaliteten på resultatet varierar beroende på uppmaning, sammanhang och modelltyp. Även expertanvändare måste upprepa uppmaningar flera gånger för att få användbara resultat, särskilt när nyansering eller noggrannhet är viktigt.

Detta ger dolda tidskostnader trots AI:s hastighet. 

6. Miljöpåverkan

Till exempel: 

• Träning av en enda NLP-modell kan ge upphov till över 600.000 pund CO₂ vilket motsvarar en bils livslängd eller hundratals transkontinentala flygningar.
  
• GPT-3 enligt uppgift förbrukad ~700.000 liter vatten under träning. Varje 10-50 svarsförfrågningar använder cirka 0,5 liter för kylning av hårdvara.
  
• Deloitte rapporterar att år 2030 kommer elanvändningen från AI kan öka 24×och generativa modeller kan förbruka upp till 4600× mer energi än traditionella AI-system. 

Arbeta smartare - analysera och förbättra ditt innehåll med bara ett klick nedan.

Vanliga frågor om generativ AI

Avslutande tankar

Vi står vid ett vägskäl nu. Generativ AI håller på att förändra hur vi tänker kring själva kreativiteten.

Tänk på det...

För första gången i mänsklighetens historia har vi maskiner som inte bara räknar eller kategoriserar, utan som faktiskt skapar.

De skriver historier som får oss att skratta.
Designa logotyper som fångar varumärkets essens.
Kodlösningar på problem som vi inte ens har formulerat ännu.

Vad innebär detta för den mänskliga kreativiteten?
Svaret beror helt och hållet på hur vi väljer att använda dessa verktyg.

Frågan är inte om generativ AI kommer att förändra din bransch - för det har den redan gjort.

Frågan är om du kommer att vara en deltagare eller en åskådare i det som kommer härnäst.

Använd verktyg som Undetectable AI:s AI Plagiatkontroll, AI-detektor och humaniserare, AI uppsatsförfattare, AI SEO Skribent, och AI-chatt för att ligga steget före - etiskt, intelligent och kreativt.

Försök Odetekterbar AI nu och skapa innehåll som är djärvt, mänskligt och redo för framtiden.