15. July 2026
Thinking Machines, det nye oppstartsselskapet til tidligere OpenAI-teknologidirektør Mira Murati, har i dag lansert «Inkling» – en åpen modell (open-weights) med svimlende 975 milliarder parametere. Dette er en av de største åpne modellene som noen gang er gjort tilgjengelig for offentligheten, og lanseringen sender sjokkbølger gjennom teknologibransjen.
Etter at Murati forlot OpenAI, har spenningen vært stor rundt hennes neste trekk. Med Inkling viser hun at lukkede kommersielle API-er fra giganter som Microsoft og Google ikke lenger er den eneste veien til ekstremt kapabel kunstig intelligens. Ved å gjøre modellens vekter åpne, lar hun hvem som helst laste ned og kjøre modellen på egen infrastruktur.
For selskaper som utvikler egne proprietære verktøy og håndterer sensitive kundedata, gir dette en gyllen mulighet til å drifte en modell i verdensklasse på egne servere, helt uten risiko for at sensitiv informasjon sendes ut av huset. For teknologiledere som ønsker å redusere avhengigheten av enkeltleverandører, gir dette også et solid kort på hånden i fremtidige prisforhandlinger med de store skygigantene.
En fersk debatt i Digi.no reiser nå kritiske spørsmål rundt Norges dype avhengighet av amerikansk teknologi. Bakgrunnen er en nylig hendelse der tilgangen til de populære KI-modellene Claude Fable og Mythos ble stengt for norske brukere i tre uker på grunn av regulatoriske uenigheter mellom USA og Europa. Selv om vi slapp billig unna denne gangen, har episoden blitt en vekkerklokke for mange.
Norske virksomheter har kastet seg over KI-verktøy for å effektivisere alt fra kundeservice til saksbehandling, men nesten hele denne infrastrukturen kontrolleres av amerikanske selskaper. Hvis geopolitisk uro eller nye personvernregler fører til mer permanente blokkeringer, risikerer norske virksomheter at kritiske arbeidsverktøy forsvinner over natten.
For styrer og ledergrupper i både offentlig og privat sektor er dette et klart signal om at «digital suverenitet» må inn på risikoanalysen. Selskaper som baserer sine kjerneprosesser på én enkelt utenlandsk KI-leverandør bør snarest vurdere en såkalt multi-modell-strategi. Ved å spre risikoen og forberede systemene på å kunne bytte til europeiske eller åpne alternativer, sikrer man kontinuerlig drift uansett hvordan det geopolitiske landskapet endrer seg.
Anthropic har inngått et fellesforetak kalt Ode, som plasserer spesialiserte ingeniører direkte på innsiden av store virksomheter. Målet er å bevise at en liten gruppe høyspesialiserte KI-ingeniører kan utrette det samme som en hel hær av tradisjonelle management-konsulenter når det gjelder å transformere forretningsprosesser.
Tradisjonell IT-konsulentvirksomhet preges ofte av store team, lange tidslinjer og høye timepriser. Anthropic og partnerne utfordrer nå denne modellen ved å bruke dyp KI-kompetanse til å bygge skreddersydde løsninger direkte inn i kundenes eksisterende systemer, i et tempo som tidligere var utenkelig.
For etablerte konsulenthus og rådgivningsselskaper representerer dette en direkte utfordring til den tradisjonelle forretningsmodellen basert på fakturerbare timer. For beslutningstakere i tunge bransjer som finans, logistikk og produksjon viser dette at veien til vellykket KI-integrasjon ikke nødvendigvis går gjennom gigantiske og kostbare konsulentkontrakter, men heller gjennom tette, spissede partnerskap med selve teknologimiljøene.
Det nyoppstartede Y Combinator-selskapet Coasty har lansert et API for såkalte «computer-use agents». Dette er KI-programvare som ikke bare behandler tekst, men som faktisk kan styre musen, bruke tastaturet og navigere i programmer og nettlesere akkurat slik et menneske gjør.
Mange bedrifter sliter med at eldre fagsystemer (legacy-systemer) holder på verdifull informasjon, men mangler moderne integrasjonsmuligheter (API-er). Å bygge bro mellom disse systemene har tradisjonelt krevd millionbudsjetter. Coasty løser dette ved at KI-en rett og slett «ser» på skjermbildet og klikker seg igjennom oppgavene manuelt.
For selskaper med store administrasjonsavdelinger som bruker mye tid på rutinepreget punching og flytting av data mellom gamle programmer, åpner dette for en helt ny bølge av automatisering. Man kan nå i praksis sette en KI-agent til å gjøre kjedelig rutinearbeid i systemer som ble utviklet på 90-tallet, uten å måtte endre en eneste linje med kode i det gamle systemet.