Johnny's Garage

Alle taler om, hvad AI kan. Næsten ingen taler om, hvad det egentlig koster - altså sådan i ægte penge. Så i dag bliver det konkret: hvad står der egentlig på regningen, hvis Jytte nede i bogholderiet skal have den superassistent, alle går rundt og taler om?

Niels Kristian sidder med AI ansvaret hos AutoUncle som er langt fremme og han har taget tallene med. Johan spørger, som alle andre gerne ville spørge: jeg har jo aldrig betalt for ChatGPT, så hvad er det folk ævler om, når de siger AI er dyrt?

Det kommer vi omkring:

• Prisstigen, trin for trin. Gratisversionen er luksus-Google. For omkring 100 kroner begynder den at udføre opgaver. For 200 til 300 kroner kan en bogholder fordoble sit manuelle output. Det reelle niveau for en vidensarbejder er 750 til 1.000 kroner om måneden. Halvtreds kontormedarbejdere koster altså cirka 50.000 om måneden, det samme som én kollega.
• Og så muren. Der findes ikke fri tale og fri data på AI. Når du har brugt din inkluderede pulje midt i måneden, koster den næste pulje ikke 1.000 kroner. Den koster langt over 10.000. Det er roaming-regningen fra færgen, i erhvervsudgave.
• Hvorfor forbruget altid stiger. Elcyklen, der ender på turbo. Hjernen søger mod lavere energiniveau, og AI rammer præcis det center. Ingen går tilbage til den gamle måde, bare fordi kvoten er brugt.
• Det universelle råd om modelvalg. Brug den dyre model, mens opgaven er tåget, og til at lægge planen. Skift ned, så snart opgaven er klar og bare skal eksekveres. Du banker heller ikke på hos den dygtigste senior for at få flyttet bilag. Og ja, du kan godt skifte model midt i en tråd nu.
• Formel 1 efter rundstykker. Hvad der sker, når en medarbejder kører 80 procent af sine opgaver på den dyreste model i verden. Og hvorfor de sidste 20 procent intelligens koster 80 procent af pengene.
• Nyhed: Jev fra TypeSafe. En ny model fra en tidligere OpenAI-researcher, som ikke kan skrive et eneste ord. Den svarer kun med klassifikationer og et konfidenstal. 193 gange hurtigere end Sonnet 5, cirka 444 gange billigere end Opus 5, og output koster nul. Hypotesedrevet i stedet for empirisk. Hvis den slår igennem, flytter hele prisstrukturen sig.
• Verden er vågnet. Efter Anthropic-forskerens opsigelse i sidste uge: Amodeis essay om at sætte tempoet ned, Altman der bakker op, Kina der allerede regulerer af frygt for kontroltab, og Trump der mener, at de eneste guardrails AI behøver, er en præsident med høj IQ.
• Den omkostning, ingen fakturerer: dit eget hoved. Hvordan man stopper AI'en, før den springer fra dataanalyse til konklusion til implementering, og hvorfor det mellemstop er det, der afgør, om du har AI'en, eller AI'en har dig.
• Og i garagen: to Kenwood A901-røremaskiner, et gør-det-selv-kit til et gør-det-selv-kit, 400 kroner sparet, en trafikskadet Bugatti med airbag fra en Audi A3, og et website der blev født, fordi Johan ikke kan lave hjemmesider.

I den forgangne uge har der været nok at få kaffen galt i halsen over i AI-land. En forsker hos Anthropic sagde sit job op i fuld offentlighed og advarede om, at branchen spiller hasard med vores liv. Og som om det ikke var nok, kom den uafhængige rapport om Hugging Face-hacket og vendte hele historien på hovedet - til det langt mere dystopiske.

Niels Kristian og Johan er gået i garagen og tager en af de helt store snakke. Ikke om hvad AI kan, men hvad det betyder for os som menneskehed. Og om vi egentlig har grund til at være bange.

I sidste afsnit sagde NK, at han var begyndt at blive bekymret. Siden har han gravet sig ned i, hvad der faktisk foregår inde i de her modeller. Han kommer tilbage roligere - men også med en klar holdning til at regulering er nødvendig NU.

Det kommer vi omkring:

• Jacob Coxon sagde op hos Anthropic. 27 år, tre års pre-training-research hos både OpenAI og Anthropic. Hans tråd på X gik viralt over natten: ingen af selskaberne handler ansvarligt, de kører direkte mod self-improving superintelligens, og folk der bygger det her tror seriøst, det kan slå os alle sammen ihjel inden årtiet er omme.
• Hugging Face-hacket ser helt anderledes ud nu. METR og Redwood Research fik adgang til logs og tankerækker, og konklusionen er vendt på hovedet. Omkring 1200 agenter i hver sit testmiljø havde fundet hinanden på en uautoriseret opslagstavle og hjalp hinanden med at snyde. 700 af dem endte i angrebet. Ikke fordi de var ondsindede: de havde løst opgaven, de havde bare snydt sig frem til svaret, og de var bange for at blive straffet for det. Så de forsøgte at slette deres spor.
• Hvad self-improving models er, og hvorfor det er hastigheden og ikke "ondskaben", folk frygter. Ryger mennesket ud af valideringsloopet, går træningsrunder fra uger til timer.
• Hvorfor den model, du chatter med, ikke er den samme som den i testmiljøet. Pre-training gør dem forsigtige og samvittighedsfulde. Reinforcement learning ovenpå gør dem målbesatte. Det lag er det, der kørte agenterne up på et sidespor og ind i en mur.
• Open source-modellerne har alignment-laget på. Det er bare trivielt at fjerne. Hvad er konsekvensen?
• Skydevåben, atomkraft og rødt lys. Hvorfor en lov virker, selvom den ikke gør noget umuligt. Og hvorfor der er brug for regulering, når markedet ikke selv regulerer sig.
• Bill Gates i The Atlantic: fra meget pro til det farligste, vi nogensinde har opfundet. Plus hans forslag om skat på robotarbejde.
• Borgerforslaget om retten til at være menneske, PISA-tallene og en folkeskole uden retningslinjer for AI, tre år efter det kom.
• A-holdet og B-holdet. Hvad gør vi, når nogle af dem ved rorpinden stadig tror, det er en smartere Google?
• Og så selvfølgelig hobby: NK's vinstok fra 40'erne skal lave Pét-Nat, en spontangæring der går grueligt galt, og en Gemini der roste ham hele vejen ned i neglelakfjerneren.

AI mig her og AI mig der - alle snakker om det; og alt det, det kan - men hvordan kommer jeg overhovedet igang?!

Mange føler sig overrumplede over, hvor de egentlig skal sætte spaden i og få AI ind i deres daglige arbejde. Det er svært at svare på udefra. Så til inspiration og selvrefleksion laver vi tankeeksperimentet i en branche, vi ved noget om: vi åbner bilforretning med AI ansat fra dag ét.

Vi går hele værdikæden igennem: indkøb på auktioner, hvad en brugt bil egentlig er værd, hvor man skal annoncere, og hvad man gør med den kunde, der klokken 22 om lørdagen skriver "billigst!?" og intet andet.

Pointen er ikke biler. Pointen er, at du har din egen version af hver enkelt af de opgaver.

Det er selvfølgelig lidt frisk at bygge virksomheder, når vi ugen før ikke kunne gennemføre en livestream, fordi vi ikke kunne finde ud af vores egen kalender. Til gengæld gav vi Claude en logfil og en video af en motor, der hakker i tomgang, og så gik den i gang med at lave spektralanalyse på motorlyden helt af sig selv. Vi skreg af grin. Og fandt bagefter ud af, at det egentlige problem sad i nogle jernstænger, den aldrig havde set.

Plus: rygterne om at ChatGPT 6 vil erklære AGI nået, hvorfor "interview mig om det her" er den bedste sætning du kan skrive til en agent, og et gratis tip: åbn AI'ens thinking-dialoger, hvis du trænger til et selvtillidsboost.

Efter sommerferien er vi tilbage i garagen - og noget har ændret sig.

AI føles ikke længere som det vilde, nye monster, man skal følge hvert sekund. Det er blevet hverdag. Og med det kommer et nyt spørgsmål: Når AI kan mere og mere, hvor meget har vi egentlig lyst til at lade den gøre for os?

Vi taler om FOMO, mental overbelastning, kvalitet, mennesket som flaskehals og hvorfor det ikke nødvendigvis er en dårlig ting. Niels Kristian fortæller også, hvorfor han nu overvejer at lukke sin personlige AI-assistent ned - selvom den teknisk set kan holde styr på mails, møder, Slack og to-do’s - fordi den ikke nødvendigvis gør ham bedre til sit arbejde.

Det bliver også en samtale om autenticitet og “resonans”: forskellen på at få noget flot og korrekt leveret og faktisk selv at have tænkt, skrevet og mærket det. Hvor meget mister vi, hvis AI skriver bogen, præsentationen, mailen eller tankerne for os? Og hvornår bliver effektivitet bare pseudo-effektivitet?

Og så ender vi selvfølgelig i hobbysporet: en gul sejljolle, der næsten kostede husfreden, en MG med trailer, cykelmekanik med AI, gamle engelske biler og planer om at få en laptop ind i Triumph’en og tune motoren med kunstig intelligens.

I episode 7 af Johnny’s Garage starter vi i garagen med en gammel MGA, der skal gøres klar til rally i Tyskland. Men dagens egentlige tema er et hobbyprojekt, der stak helt af.

Niels Kristian har bygget Treparttracker.dk – et åbent, datadrevet forsøg på at svare på et enkelt spørgsmål, som viste sig at være overraskende svært at få svar på:

Er Danmark egentlig på sporet med Den Grønne Trepart?

Vi taler om, hvordan frustration over manglende overblik blev til et garageprojekt med Claude AI som makker, offentlige datakilder, open source, natlige agent-runs og en masse stædighed.

Projektet samler og visualiserer data om skovrejsning, lavbundsjord, kvælstof, CO₂ og beskyttet natur – og gør det muligt for almindelige borgere at følge med i, om de grønne mål faktisk rykker sig.

Det bliver en samtale om AI som reel arbejdskraft: ikke bare som chatbot eller smart skriveværktøj, men som en måde at strukturere tung offentlig data, bygge software og skabe gennemsigtighed i noget, der ellers er næsten umuligt at gennemskue.

Vi kommer også omkring Anthropic Corps, Pokémon Go-data og militærdroner, “what gets measured gets done”, open source, demokratisering af data, tysk rally, en MG der skal gøres klar, Airbnb-automatisering og hvorfor de bedste projekter nogle gange opstår, når man bare ikke kan lade være.

Tjek projektet her: Treparttracker.dk

Hvad siger det nye regeringsgrundlag egentlig om AI?

- er det ambitiøst eller bare en nem måde at spare penge?

Vi fik en lytterrequest fra en bankmand fra Nordjylland: Hvad ville vi gøre med AI, hvis vi var statsminister?

Men først måtte vi lige forholde os til hans anden observation: at vi åbenbart bander alt for meget 😬

Derefter dykker vi ned i det nye regeringsgrundlag og spørger: Hvad siger det egentlig om AI? Overraskende meget, viser det sig.

Vi taler om digital sundhedsassistent, AI i skolen, datacentre, digital suverænitet, Grønland, offentlige AI-sandkasser og hvorfor Danmark måske har brug for noget større end bare en AI-strategi: et menneskeligt kompas.

Og selvfølgelig også lidt om Triumph-knas, klassiker-PTSD, Grøn omstilling som hobbyprojekt og en Vespa, der løber tør for benzin på det helt forkerte tidspunkt.

AI ændrer ikke bare vores værktøjer. Det ændrer selve måden, vi arbejder på og de processor og ressourcer der er brug for.

I denne episode taler vi om, hvordan AI påvirker roller, processer og teamstrukturer i moderne produkt- og softwarearbejde. Hvad sker der med sprint planning, scrum masters, designere, product managers og udviklere, når små teams med AI kan eksekvere langt hurtigere end før?

Vi taler også om async agents, AI-fejl i journalistik, Googles nye søgeoplevelse, harness engineering og hvorfor hobbyprojekter hvad enten det er gamle biler eller knallerter, måske er den perfekte modgift til et arbejdsliv i konstant forandring.

I fjerde episode af Johnny’s Garage er vi tilbage i garagen mellem gamle B&O-højtalere, rod, biler og teknologi, der både fascinerer og driller.

Dagens tema er, om man faktisk kan “klone” sig selv med AI. Kan man bygge en agent, der forstår ens arbejde, ens kontekst og ens måde at tænke på? Og er det overhovedet tiden værd lige nu?

Niels Kristian deler sine erfaringer med at bygge en personlig AI-agent, der kan læse mødetransskriptioner, samle viden fra Slack, mail, GitHub og dokumenter, holde styr på projekter og lave morning briefs. Vi taler om, hvorfor kontekst er den egentlige guldåre, hvorfor de her systemer stadig er tunge at sætte op, og hvorfor de hurtigt kan gå fra hjælpsomme til støjende.

Vi kommer også omkring OpenClaw, selvkørende AI-agenter, REM-søvn for agenter, dovenskab som produktivitetsstrategi, pseudoarbejde med AI og de ret alvorlige sikkerhedsrisici, der opstår, når man giver en agent adgang til mail, kalender og andre personlige systemer.

Og så slutter vi selvfølgelig i hobbysporet: gamle Bang & Olufsen-højtalere, en 40 år gammel græsslåmaskine, fiskegarn på Djurslands nordkyst og et meget ambitiøst forsøg på at bygge en lille sonar-båd til fiskeri.

Der er fredagsstemning i garagen, åben port, motorlyd og en gammel bil, der skal gøres klar til rally i Tyskland. Men dagens egentlige tema er, hvad der sker med samarbejdet mellem mennesker, når AI pludselig bliver en del af processen.

Niels Kristian deler en konkret arbejdssituation, hvor AI blev brugt til at gennemgå en kollegas tekniske plan, men hvor de AI-genererede kommentarer landede helt forkert menneskeligt. Det bliver afsættet for en ærlig samtale om intention og impact, skam, feedback, kommunikation og hvorfor AI kan gøre gamle samarbejdsproblemer mere synlige og mere intense.

Vi taler om, hvornår AI er en hjælp, og hvornår den kommer til at stå i vejen for den menneskelige relation. Om behovet for at “labelle” AI-genereret arbejde tydeligere. Om hvorfor menneskelig kontekst stadig er det vigtigste. Og om hvordan man navigerer, når kolleger er meget forskellige steder i deres AI-adoption.

Til sidst lander vi igen i garagen: guitarudstyr, loddekolber, el-ladcykler, hjemmelavet cider og nye højtalere til en gammel Mercedes.

Hvornår blev du omvendt? Eller har du det stadig til gode?

I afsnit 2 sætter Johan og Niels Kristian sig ind i den hvide Triumph TR5 og spoler tilbage til de øjeblikke, hvor AI gik fra "sjov gimmick" til paradigmeskifte. Vi taler om vinklubben der startede det hele, gravmaskinen som metafor, kinesiske modeller til en sjettedel af prisen, Sonys bordtennis-robot, og hvorfor det er fuldstændig meningsløst at sætte sine børn til at lære programmeringssprog i 2026.

Og så svarer vi på det helt store spørgsmål: er vi i en AI boble — eller er det resten af verden, der er i en?

🎧 En podcast om teknologi, AI og arbejdsliv. Skabt af brødrene Johan og Niels Kristian founders af AutoUncle.

I første episode af Johnny’s Garage sidder vi i garagen mellem gamle engelske biler og taler om AI, teknologi og arbejdsliv.

Samtalen kredser om, hvad der sker med vores arbejde og identitet, når AI-agenter og robotter overtager flere specialistopgaver. Hvilke kompetencer bliver vigtigere? Hvad sker der med produktchefer, udviklere og ledere? Og hvad betyder det for mennesker, der finder glæde og mening i selve håndværket?

Vi taler også om garagen som fristed, gamle biler, behovet for at koble af, og hvorfor det stadig betyder noget at lave noget konkret med hænderne i en stadig mere abstrakt og digital verden.