Från Notepad till AI

Vad händer när tekniken går från att vara ett verktyg till att bli en tänkande kollega? Vår vd reflekterar över sin egen utvecklarresa – från första intranätet i Notepad till dagens AI-drivna integrationer.

En gång för länge sen… med Notepad och MS Access

Mitt första utvecklingsprojekt i jobbsammanhang var när jag hösten 2003 byggde ett intranät åt min dåvarande arbetsgivare. Jag var anställd i kundtjänst och kundtjänstade telefonabonnemang, dagarna kändes som en enda lång älgvandring. Men så vips dök en möjlighet upp. Jag hörde platschefen i korridoren säga:

”Vi skulle behöva någon form av nyhetskanal.”

Tre lögner senare:

1. Det här kan jag

2. Jag har gjort det förut

3. Det tar tre månader

…så började jag bygga.

Mitt verktyg var Notepad och språken HTML, ASP och JavaScript. Databasen var MS Access. Det var ungefär som att skruva ihop Ikea-möbler med en tandborste, MEN jag var singel och dygnet hade 24 timmar, så någon gång under senhösten var jag klar.

Jag kunde koden utantill. Varenda hakparentes, varenda krullparentes. På Microsoft Build i Seattle såg jag en tjej prompta en liknande lösning på 2 minuter.

AI-agenter: mer än bara snabbhet

Microsofts satsning på AI-agenter handlar inte bara om att göra saker snabbare, det handlar om att tänka nytt.

Tänk dig en liten, outtröttlig assistent som jobbar dygnet runt och gör precis det du lärt den, med hjälp av smarta prompts.

Agent Loop – integration med intelligens

Inom systemintegration har det här tagit form i något som kallas Agent Loop, ett sätt att koppla in generativa modeller som GPT, Claude, Groq eller Gemini direkt i integrationsflödena.

Till skillnad från traditionella, deterministiska system som alltid ger samma svar på samma input, har de generativa modellerna en förmåga att tänka till, resonera och föreslå lösningar. Det öppnar upp helt nya möjligheter för hur vi bygger smarta, självlärande integrationer.

Superanalytikern i fickan

Tänk dig att du jobbar på marknadsavdelningen och vill förstå hur dina kunder egentligen uppfattar ert senaste erbjudande eller kampanjbudskap.

Problemet? Informationen finns utspridd överallt, i supportärenden, formulär, CRM-system och annat, ofta i ostrukturerad form.

Här kommer den generativa modellen in som din smarta analystolk. Den går igenom stora mängder text, hittar mönster och drar slutsatser, som att ha en superanalytiker som snabbt kan säga:

“Så här verkar dina kunder resonera.”

Plötsligt får du en tydligare helhetsbild, utan att behöva läsa igenom tusentals datapunkter själv.

Framtiden är här – och den vill jobba

Det är lätt att bli nostalgisk över tiden då man satt med Notepad och tandborstade fram lösningar sent in på natten. Men ännu lättare är det att bli nyfiken på vad vi kan åstadkomma idag, och i morgon, när tekniken hjälper oss tänka, förstå och agera smartare än någonsin.

Nu handlar det inte om om vi ska använda AI i vår vardag, utan hur vi gör det på bästa sätt.

Framtiden knackar inte längre på dörren.
Den har klivit in, och den är redo att börja jobba.