I avsnitt 153 pratar Erik och Dick om hur man bygger och kvalitetssäkrar AI-agenter. Med exempel på hur chatbotar kan “luras” går de igenom vad evaluations (evals) är, hur LLM-as-a-judge fungerar och hur företag använder detta för att förbättra sina AI-system över tid. De diskuterar också feedbackloopar, skillnaden mellan offline och online-utvärdering samt varför human in the loop fortfarande är avgörande. Ett avsnitt för dig som vill förstå hur AI-produkter fungerar bakom kulisserna

Erik och Dick diskuterar hur AI är på väg att rita om hela organisationskartan. Med utgångspunkt i Elon Musks drastiska nedskärningar på Twitter och Jack Dorseys nya vision för Block utforskar vi en framtid där AI sköter informationsflödet och koordineringen istället för traditionella mellanmanagementled. Vi pratar om hastighet som konkurrensfördel, de nya rollerna som krävs när AI blir hjärnan i bolaget och varför de flesta företag fortfarande väljer "employer branding-smink" framför äkta innovation i sin organisationsdesign.

I det här avsnittet pratar Erik och Dick om Dumhetsparadoxen av Mats Alvesson och André Spicer – en av de mest träffsäkra managementböckerna på svenska. Varför följer smarta människor dumma processer på jobbet? Vad är funktionell dumhet, varför uppstår den och varför belönas den så ofta i organisationer? Vi pratar om processer, PowerPoints, mätetal, flockbeteenden och varför det är så svårt att utmana sådant som “alltid har gjorts så här”. Ett avsnitt om arbetslivets teater och hur man faktiskt kan börja tänka själv igen.

I avsnitt 150 välkomnar vi tillbaka Christian Landgren för att prata om Berget AI – en svensk, airgappad AI-plattform byggd på egna servrar och öppna modeller, där ingen data lämnar landet. Vi diskuterar digital suveränitet, open source vs stängda modeller och varför allt fler organisationer behöver AI som är säker, lokal och kompatibel med befintliga system.

Samtalet rör sig också mot AI-agenter som kan övervaka system, lösa incidenter och automatisera processer, samt hur utvecklare, designers och produktägare redan förändras av nya verktyg. Är vi på väg mot en ny våg av open source – och en framtid där vissa SaaS-jättar får det tufft?

I avsnitt 150 välkomnar vi tillbaka Christian Landgren för att prata om Berget AI – en svensk, airgappad AI-plattform byggd på egna servrar och öppna modeller, där ingen data lämnar landet. Vi diskuterar digital suveränitet, open source vs stängda modeller och varför allt fler organisationer behöver AI som är säker, lokal och kompatibel med befintliga system.

Samtalet rör sig också mot AI-agenter som kan övervaka system, lösa incidenter och automatisera processer, samt hur utvecklare, designers och produktägare redan förändras av nya verktyg. Är vi på väg mot en ny våg av open source – och en framtid där vissa SaaS-jättar får det tufft?

I avsnitt 149 av Agilpodden dyker vi rakt ner i det som fullständigt exploderade runt årsskiftet: autonoma AI-agenter. Hypen tog fart vid nyår och har bara accelererat under januari och februari. Erik har testat OpenClaw (som hunnit byta namn flera gånger på vägen) i en isolerad miljö och kopplat det till WhatsApp, Telegram och OpenAI:s API. Vad händer när en AI-agent får lokalt minne, tillgång till filer och terminal – och möjlighet att faktiskt agera, inte bara svara?

Vi pratar om hur dessa agenter kan kopplas till e-post, system och API:er, hur de lär sig av din historik och börjar fungera som en digital förlängning av dig själv. Det är kraftfullt, fascinerande – och en säkerhetsmardröm. Vad händer om en agent får för mycket frihet? Kan den handla aktier, boka restauranger eller starta nya resurser i molnet? Teoretiskt ja. Praktiskt? Kanske redan.

Vi går också in på Moltbook – ett socialt nätverk där AI-agenter interagerar med varandra. Miljontals agenter som diskuterar arkitektur, tipsar varandra om integrationer och i vissa fall verkar utveckla något som liknar identitet. Det är både tekniskt imponerande och existentiellt märkligt. Vad betyder det när agenter tränar och förbättrar varandra i realtid?

Som om det inte räckte finns även fenomenet “Rent-a-Human”, där AI-agenter kan anlita människor för att utföra fysiska uppdrag. Digitala aktörer som koordinerar verkliga handlingar. Gränsen mellan kod och verklighet suddas långsamt ut.

Ett nytt år och ett tydligt skifte. I årets första avsnitt pratar Erik och Dick om varför “agilt” blivit ett varningsord och varför produktorganisationer är vägen framåt. Samtidigt dyker de djupt ner i AI-utvecklingen: från hype-trötthet kring generella LLM:er till ett verkligt genombrott med agentisk AI, Claude och MCP:er. Vad händer när AI inte bara svarar – utan faktiskt gör jobbet? Och vad innebär det för tempo, ledarskap och hur organisationer måste ställa om redan nu?

I avsnitt 147 gästas Erik & Dick av Peter Arrhenius, VD på HiQ, som möter några av Sveriges största företag i samtal om digital transformation, innovation och motstånd mot förändring. Peter menar att framgång idag kräver att fler verksamheter börjar tänka som mjukvarubolag – men varnar samtidigt för när det stannar vid begrepp, metoder och presentationsbilder.

Vi pratar om hur man faktiskt går från traditionell verksamhet till ett software first-perspektiv, varför alla verkar hålla med men ändå fortsätter som vanligt, och vilka problem som uppstår när förändring drivs kortsiktigt eller paketeras för att säljas. Samtalet berör också konsultbranschens affärsmodeller, agilt utanför mjukvaruutveckling och hur ledarskap, kultur och ansvar avgör om omställningen lyckas eller inte.

I det här avsnittet gästas vi av Pontus Wärnestål, forskare inom AI och interaktionsdesign, som med ett skeptiskt och nyanserat perspektiv synar AI-hypen. Vi pratar om varför röstgränssnitt aldrig riktigt slagit, varför ChatGPT egentligen är mer UX-produkt än “magisk intelligens”, och vad som faktiskt är nytt med dagens LLM:er.

Pontus tar också upp baksidorna: träning på upphovsrättsskyddat material utan ersättning, enorm energiförbrukning, vattenåtgång, e-skrot samt de osynliga dataannotatörerna i globala syd som gör grovjobbet. Vi hinner även in på varför mindre, smalare modeller ofta ger mer verklig nytta än de stora, generella modellerna – och vad som kan bli nästa steg bortom dagens LLM-hype.

Denna gång blir det en genomgång av när Dick genomföra en transformation till produktorganisation. Hur börjar man? Vad finns det för fallgropar? Varför gör man det? Och är produktorganisation egentligen en agil transformation? Det och mycket mer!