Copilot blir mer enn en chat. Men hvor skal vi starte?

Det har kommet flere store AI-nyheter på kort tid. OpenAI og Anthropic har lansert nye modeller, Microsoft gir Copilot-brukere flere modeller å velge mellom, og en ny Copilot-opplevelse som samler flere måter å arbeide på.

Det er mye å følge med på. Her er nyhetene jeg mener er mest relevante, og det jeg faktisk ville brukt tid på.

OpenAI og Anthropic lanserte nye og rimeligere modeller

OpenAI har lansert GPT-6 Sol, Luna og Astra, mens Anthropic har lansert Claude Opus 5.5.Fellesnevneren er at modellene blir stadig mer kapable, samtidig som kostnaden per oppgave fortsetter å falle. Astra er laget for mer krevende oppgaver, mens Sol og Luna gir rimeligere alternativer når hastighet og kostnad er viktig.

Microsoft Copilot får flere modeller å velge mellom

Microsoft har begynt å gjøre GPT-6 Sol og Claude Opus 5.5 tilgjengelig i Copilot. Tilgjengeligheten kan variere etter produkt, lisens, region og virksomhetens innstillinger.

Det interessante er ikke nødvendigvis hvilken modell som er best. Det interessante er at modellvalget i større grad flytter inn i verktøyene vi allerede bruker.

Det betyr at brukerne i større grad kan velge kapasitet etter behov. En raskere modell kan være tilstrekkelig for oppsummeringer og utkast, mens mer omfattende analyser kan ha behov for en kraftigere modell. Samtidig blir det mindre behov for å bytte mellom ulike AI-tjenester for å få jobben gjort.

Copilot får Home, Code og Autopilot

Dette er nyheten jeg synes er mest interessant, og som absolutt er verdt å få med seg!

Microsoft har presentert en ny Copilot-opplevelse bygget rundt Home, Code og Autopilot. Home samler Chat og Cowork på ett sted. Code gjør det mulig å bygge egne apper ved å beskrive hva man trenger. Autopilot kan følge opp arbeid mer selvstendig over tid. Du gir den et mål, og den kan jobbe videre i bakgrunnen.

Foreløpig er funksjonene i preview for et begrenset antall Frontier-kunder, men retningen til Microsoft er tydelig: Copilot er i ferd med å bli mer enn bare en chat. Vi kan stille spørsmål, delegere arbeid og bygge egne løsninger i samme opplevelse.

Når utviklingen går så raskt, hvordan holde følge?

Med så mange nye modeller og funksjoner er det lett å miste oversikten.

Hva skal vi ta i bruk? Hvilken modell bør vi velge? Og hvordan skal brukerne holde følge når verktøyene stadig endrer seg?

Dere trenger ikke teste alt på én gang.

For de fleste ligger den første verdien i å forbedre oppgaver som gjentas ofte. Start med en konkret arbeidsoppgave, prøv ut nye arbeidsmåter og del erfaringene med kolleger. Det er slik AI-kompetanse bygges i praksis.