17. July 2026
Google har valgt å døpe om sitt populære KI-verktøy NotebookLM til Gemini Notebook, samtidig som de ruller ut tettere integrasjoner i sin øvrige kontorportefølje. Endringen markerer en tydeligere satsing på verktøyet som har blitt en favoritt blant kunnskapsarbeidere for sine imponerende oppsummeringer og evne til å generere naturtro diskusjoner basert på egne dokumenter.
Bakgrunnen er Googles ønske om å samle sine mest avanserte KI-verktøy under én felles merkevare. Verktøyet, som startet som et eksperimentelt prosjekt, har vist seg å være en av de mest praktiske anvendelsene av store språkmodeller for folk flest, spesielt etter lanseringen av funksjonen som genererer podcaster av tørre rapporter.
For konsulentmiljøer, analysebyråer og juridiske avdelinger betyr denne oppgraderingen mer sømløs samhandling med eksisterende skyverktøy. I stedet for å bruke timer på å tråle gjennom hundrevis av sider med anbudsdokumenter eller markedsanalyser, kan team nå raskt laste opp materialet og sparre direkte med dokumentbasen for å hente ut kjernepoenger på sekunder.
Kilde: Google / Hacker News
Google har annonsert en stor oppdatering til sitt videoverktøy Google Vids, som nå inkluderer Gemini Omni-modellen og muligheten til å lage personlige KI-avatarer. Brukere kan nå generere, redigere og la en digital versjon av seg selv "spille" i profesjonelle videoer basert på enkle tekstinstrukser.
Videoproduksjon har lenge vært en flaskehals i mange organisasjoner på grunn av krav til utstyr, redigeringstid og skuespillerangst. Ved å demokratisere KI-genererte avatarer forsøker Google å gjøre video like enkelt å produsere som et vanlig lysbildeforedrag.
Dette åpner opp helt nye muligheter for HR-avdelinger og opplæringsansvarlige, som nå kan masseprodusere skreddersydde onboardings- og kursvideoer på en brøkdel av tiden. For globale salgsorganisasjoner betyr det at man kan sende personlige videotilbud til hundrevis av kunder, der avataren snakker mottakerens morsmål flytende, uten at selgeren faktisk må stå foran kameraet mer enn én gang.
Kilde: Google AI Blog
En fersk debatt reiser kritiske spørsmål rundt Norges totale avhengighet av amerikanske KI-giganter. Da tilgangen til de avanserte modellene Claude Fable og Mythos ble midlertidig sperret for norske brukere i tre uker, slapp vi billig unna – men hendelsen har utløst en debatt om behovet for nasjonal kontroll og digitale skanser.
Norge og Europa har i stor grad outsourcet kjerneinfrastrukturen for kunstig intelligens til Silicon Valley. Hvis geopolitiske spenninger eller nye handelskriger skulle føre til at amerikanske myndigheter eller selskaper begrenser tilgangen til sine ledende modeller, står store deler av norsk næringsliv i fare for å miste sine viktigste effektiviseringsverktøy over natten.
For IT-direktører og risikovurderere i kritiske samfunnsseksjoner understreker dette behovet for en hybrid modellstrategi. For å sikre kontinuerlig drift bør man unngå å legge alle eggene i én amerikansk kurv, og heller vurdere åpne kildekodemodeller (open-source) som kan kjøres på europeisk eller nasjonal skyinfrastruktur.
Kilde: Digi.no
Bane NOR tester ut et nytt system som skal bruke eksisterende fiberkabler langs jernbanen til å oppdage og varsle jernbaneskred. Ved hjelp av avanserte algoritmer håper de å kunne identifisere skred med minst 80 prosent sannsynlighet, noe som kan rulles ut relativt raskt over store deler av det norske tognettet.
Prosjektet ble startet i kjølvannet av en dødelig ulykke i 2024. Tradisjonell skredsikring er ekstremt kostbart og tidkrevende å bygge ut fysisk, mens mønstergjenkjenning på akustiske signaler i allerede nedgravde fiberkabler representerer en smart utnyttelse av eksisterende infrastruktur.
For eiere av lineær infrastruktur – som strømnett, rørledninger og transportårer – viser dette hvordan passive fysiske eiendeler kan transformeres til intelligente sensornettverk uten store nyinvesteringer. Ved å la programvare tolke vibrasjoner i bakken kan vedlikehold gå fra å være reaktivt til å bli prediktivt, noe som minimerer nedetid og øker sikkerheten for både personell og materiell.
Kilde: Digi.no
New York har som første amerikanske delstat innført en ettårig stopp i byggingen av de største datasentrene for å vurdere miljø- og strømkonsekvensene. Samtidig opplever energiselskaper en enorm bølge av børsnoteringer (IPOs) globalt, drevet av investorer som febrilsk leter etter måter å kapitalisere på KI-brikkenes enorme strømtørst.
De nyeste KI-modellene krever voldsomme mengder regnekraft, noe som har skapt et akutt behov for fysisk plass og gigawatt med strøm. Kampen om ressursene har flyttet seg fra programvare og over i den fysiske verdenen, der strømnettet i mange regioner nå kneler under vekten av KI-revolusjonen.
For teknologistartups og selskaper som planlegger tunge KI-satsinger, betyr dette at tilgangen på billig regnekraft ikke lenger kan tas for gitt. Denne flaskehalsen åpner imidlertid store muligheter for nordiske aktører med tilgang på stabil, grønn energi og kalde omgivelser, ettersom internasjonale aktører tvinges til å flytte sine tyngste treningsjobber til mer bærekraftige regioner.
Kilder: Digi.no, Ars Technica