Kurs

Hele kurskatalogen

Kursene går over 10 måneder: 20 felleskurs som alle Ignitere tar sammen, pluss egne sporkurs per retning. Katalogen er levende — vi justerer den etter hvor markedet er.

kurs totalt: 44
felleskurs (alle): 21
unike kurs per spor: 8

Viser alle kurs i kullet

Felleskurs — tas av alle sporSporkurs — spesifikt for Builder/Tuner/Shaper

Foundations

September 20262 kurs totalt

Responsible AI
Alle
Etabler grunnreglene for AI-arbeid: ansvar, sporbarhet, kundekonfidensialitet.
ons. 9. sep.90 min masterclass (onsdag 15:00–16:30)
Introduksjon til ansvarlig AI-levering. Hva betyr det å bygge systemer som er transparente, kan revideres og respekterer regulatoriske krav? Kurset etablerer kvalitetsstandarden alle senere kurs bygger på.
Hva du går ut med
Kan forklare forskjellen mellom bias, hallusinering og driftsavvik i AI-systemer
Kan kategorisere en AI-løsning etter EU AI Act sine risikoklasser — og vet hva som gjelder nå vs. fra desember 2027
Kan forklare de vanligste agent-risikoene (prompt injection i agentflyt, verktøymisbruk) med konkrete eksempler
Kan identifisere etiske risikoer i en kundecase og foreslå avbøtende tiltak
Hva du lærer
EU AI Act etter Digital Omnibus (juli 2026): hva som håndheves nå (transparens, GPAI) og hva som kommer i 2027/2028
Norge: EØS-prosessen pågår — Nkom blir tilsynsmyndighet
Agent-risikoer forklart enkelt: instruksjoner gjemt i innhold agenten leser, verktøy som misbrukes, og hvorfor mennesker må godkjenne viktige handlinger
Bias-kilder: data, modell, prompt, evaluering
Transparens, forklarbarhet og sporbarhet som leveranseprinsipper
Datagovernance og personvern (GDPR-intersection)
Audit-spor: hva må logges for å kunne forsvare løsningen
Teknologier
EU AI Act (post-Omnibus)
OWASP Top 10 for Agentic Applications (introduksjon)
ISO/IEC 42001
NIST AI RMF
GDPR
Forutsetninger
Ingen tekniske forutsetninger. Grunnleggende forståelse for AI som bransjebegrep holder.
LLM Foundations
Alle
Fundamentet: hvordan språkmodeller tenker, svarer og bruker kontekst.
ons. 23. sep.90 min masterclass
Hvordan LLM-er egentlig fungerer: tokens, context, attention, temperature. Ingeniørens mentale modell av en språkmodell — ikke marketing-forenklinger.
Hva du går ut med
Kan forklare token-økonomi og kontekstvindu som ingeniørbeslutninger
Vet hvordan man styrer modellens resonnering — effort-nivåer hos Anthropic, sampling-parametere hos de fleste andre — og at ingen av delene gir reproduserbarhet
Kan få garantert gyldig JSON ut av modellen med native structured outputs
Kan estimere kostnad per kall, og vet at prompt caching er den viktigste kostspaken
Hva du lærer
Tokenisering — hvordan tekst blir tall (og hvorfor tokenizere er modellspesifikke)
Context window i 1M-æraen: hva modellen faktisk 'ser', og hvorfor mer kontekst ikke alltid er bedre
Prompting + context engineering: skriv gode instruksjoner OG kurater hva modellen får se
Resonneringskontroll: adaptive thinking og effort-nivåer — arvtakeren etter temperature
System/user/assistant-meldinger, streaming og tool use
Structured outputs: garantert JSON-skjema, og forskjellene mellom leverandørene
Robusthet fra dag 1: håndter refusals og stop_reason før du leser svaret
Prompt caching: opptil 90 % billigere når prompten struktureres riktig
Teknologier
Anthropic Claude API
OpenAI API
Google Gemini API
Python
TypeScript
Structured outputs
Prompt caching
Effort / adaptive thinking
Forutsetninger
Har kalt en LLM-API minst én gang (eller har fulgt responsible-ai-kurset).

Discover

Oktober 20267 kurs totalt

Provider-uavhengig LLM-arkitektur
Builder
Hvorfor du bør snakke tre språk med LLM-er.
søn. 18. okt.90 min Builder-breakout på helgesamling 1 (søndag 18. oktober)
Praktisk innføring i multi-provider-arkitektur: hvorfor ikke binde seg til én LLM-leverandør, og hvordan bytte uten at koden rives opp. For Builder-sporet.
Hva du går ut med
Kan implementere provider-abstraksjon i Python og TypeScript
Forstår trade-offs mellom Anthropic, OpenAI og Azure for ulike oppgaver
Kan migrere et prompt-sett mellom providers uten tap av kvalitet
Vet hvordan måle kvalitetsforskjeller objektivt
Hva du lærer
Provider-SDK-er: fellestrekk og ulikheter
Model router-mønsteret
Feature-forskjeller: tool calling, streaming, vision
Fallback-strategier for leverandørfeil
Teknologier
Anthropic SDK
OpenAI SDK
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model router-patterns
Google Vertex AI (Gemini)
Forutsetninger
llm-fundamentals. Komfortabel med Python eller TypeScript.
AI-økonomi og FinOps
Alle
Token-kost, caching, routing og hvordan forsvare et AI-budsjett.
ons. 21. okt.90 min masterclass
Unit economics for AI-løsninger. Hva koster en request, hvordan prissetter vi mot kunde, hvor er break-even, og når lønner fine-tuning seg.
Hva du går ut med
Kan kalkulere kostnad per request for en konkret arkitektur — inkludert thinking-tokens
Vet hvilke knotter som påvirker kostnad mest: caching, effort-nivå, modellvalg og batch
Kan bygge en TCO-modell for en AI-tjeneste over 12 måneder
Kan vurdere RAG vs. long-context vs. fine-tuning økonomisk
Hva du lærer
Prislandskapet — og hvorfor du lærer å slå opp live i stedet for å pugge tall
Input vs. output — og thinking-tokens som usynlig kostnadsdriver
Prompt caching-økonomi: 0,1× på lesing, break-even etter 2–3 kall
Batch-API: 50 % rabatt hos alle de tre store
1M-kontekst-økonomi: hva det koster å fylle vinduet — og å gjøre det 50 ganger i en agent-løkke
TCO: modell + infrastruktur + vedlikehold + eval
Åpne modeller og self-hosting: når det (sjelden) lønner seg
Markup-strategier for konsulent-leveranse
Teknologier
Token pricing (Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini, DeepSeek)
Prompt caching
Batch API
Langfuse
LiteLLM
TCO-modellering
Forutsetninger
llm-fundamentals.
AI-readiness assessment-metodikk
Shaper
Kartlegg om kunden faktisk er klar — eller bare snakker om AI.
søn. 18. okt.Shaper-breakout på helgesamling 1 (søndag 18. oktober)
AI-readiness assessment: hvordan vurdere om en organisasjon er klar for AI-adopsjon, hvor hullene er, og hvilke grep som faktisk hjelper.
Hva du går ut med
Kan gjennomføre en readiness-assessment hos kunde
Vet hvordan score på 6 dimensjoner: strategi, data, verktøy, prosess, kultur, governance
Kan foreslå konkrete grep per modenhetsnivå
Har rammeverk for å rapportere til ledelse
Hva du lærer
Capgeminis AI Readiness-rammeverk
Fra adopsjons-readiness til execution-readiness: kan kunden faktisk skalere?
Datamodernisering som følgesvenn: datagrunnlaget er ofte det som stopper agent-prosjekter
Orkestreringsinfrastruktur og agent-identitet som nye assessment-dimensjoner
Intervju-teknikk for ærlige svar
Scoring og gap-analyse
Hvordan unngå teater-assessment
Teknologier
Capgemini AI Readiness-rammeverk
Gartner AI Maturity
MIT Sloan AI Index
Notion-templates
Forutsetninger
«Business case for AI-initiativ» anbefales (går 4. nov — etter denne økten); kjernebegrepene introduseres i økten.
Modellvalg og benchmark-lesing
Tuner
Hvilken modell skal kunden bruke — og hvordan vet du at du har rett?
søn. 18. okt.2,5 timer Tuner-breakout på helgesamling 1 (søndag 18. oktober)
Det første spørsmålet du får hos kunden er «hvilken modell skal vi bruke?». Kurset gir deg et etterprøvbart svar i stedet for en magefølelse: lese offentlige benchmarks kritisk, sette opp en rask blindet head-to-head på kundens egen oppgave, og veie kvalitet mot kost og latens. Dette er Tuner-sporets inngangsport — grunnlaget alt senere evalueringsarbeid hviler på.
Hva du går ut med
Kan lese en offentlig benchmark kritisk — og forklare hva den IKKE sier om kundens oppgave
Kan sette opp en blindet head-to-head-sammenligning av tre modeller på en reell oppgave
Kan begrunne et modellvalg med kvalitet, kostnad og latens — og dokumentere avveiingen
Vet hva som skal utløse en revurdering av modellvalget senere i leveransen
Hva du lærer
Benchmark-landskapet: hva de måler, og hvor de lekker
Kontaminering og metning — hvorfor toppscore ikke er nok
Blindet head-to-head: samme prompt, samme data, skjult modellnavn
Beslutningsmatrisen: kvalitet vs. kostnad vs. latens
Modellkort og revurderingskriterier — valget som dokument
Teknologier
Claude
Microsoft Foundry
Python (notebook)
Regneark
Forutsetninger
Felleskurset «LLM Foundations» (23. september). Ingen kodeerfaring utover å kunne kjøre en ferdig notebook.
Leveransekvalitet i AI-prosjekter
Alle
Ignite-lagets arbeidsvaner. Hva 'klar' og 'ferdig' betyr på et AI-prosjekt.
ons. 7. okt.90 min masterclass + workshop
Team-praksis for AI-leveranse: hva er ferdig, hvordan jobber vi, hvem tar ansvar for hva. Ignite-kullets Definition of Ready og Definition of Done.
Hva du går ut med
Har egen DoR og DoD definert for teamet
Vet hvordan en oppgave beveger seg fra klar til ferdig i teamet
Kan fasilitere en teamsjekk og konfliktløsning
Har etablert felles språk for leveransekvalitet
Hva du lærer
Definition of Ready vs. Definition of Done — hva betyr det for AI-caser
Ansvarsfordeling Builder · Tuner · Shaper i et par/team
Retrospektiv-praksis — rask og ærlig
Konflikthåndtering og når å eskalere
Teknologier
Definition of Ready / Done
Git workflow
GitHub
Notion / Confluence
Forutsetninger
Ingen.
AI-assistert utvikling i kundens kodebase
Alle
Bygg programvare med AI som aktiv samarbeidspartner
lør. 17. okt.Workshop på helgesamling 1, 17.–18. oktober
Utviklerhverdagen har endret seg fundamentalt — Claude Code, Cursor, Windsurf og lignende verktøy lar deg programmere med AI som aktiv samarbeidspartner, ikke bare autocomplete. Dette kurset er grunnleggende for alle Ignitere uansett spor: alle skal kunne jobbe effektivt med disse verktøyene i 2026.
Hva du går ut med
Kan bruke Claude Code eller Cursor effektivt for ekte utvikling
Kan jobbe plan-først: beskriv → planlegg → del opp → implementer, og vet når full spec er overkill
Kjenner forskjellen på instruksjoner (CLAUDE.md/AGENTS.md), kunnskap (Agent Skills) og håndheving (hooks/permissions)
Kan jobbe trygt med AI-verktøy i en kundes kodebase — og vet hva som aldri deles
Hva du lærer
Verktøylandskapet 2026: Claude Code, Cursor, Codex CLI, Devin — og hvorfor det endrer seg raskt
Plan-først-arbeidsflyt og spec-driven development (GitHub Spec Kit) — og når det er overkill
CLAUDE.md/AGENTS.md: den åpne standarden du møter i kundenes repos
Verktøykassen forklart enkelt: hooks håndhever, Skills lærer bort, subagents delegerer
MCP-servere mot interne systemer — med allowlisting og sunn skepsis
Verifiseringsloop: agenten skal bevise med tester, ikke påstå
Konsulent-regelen: kundens godkjente AI-stack gjelder. Alltid.
Kostnad og hastighet — når lønner AI-koding seg?
Teknologier
Claude Code
Cursor
OpenAI Codex CLI
GitHub Copilot
AGENTS.md
Agent Skills
MCP
GitHub Spec Kit
Forutsetninger
Grunnleggende programmering. Anbefales etter `llm-fundamentals`.
Presentasjonsteknikk
Alle
Trygg formidling, og demoer som sitter.
lør. 17. okt.2,5 timer workshop under helgesamlingen 17.–18. oktober
2-timers workshop som kombinerer generisk presentasjonsteknikk med AI-spesifikt demo-håndverk. Du lærer å presentere en AI-leveranse strukturert, gjennomføre live-demo uten å fryse hvis modellen svikter, og håndtere skeptiske spørsmål med kalibrert selvtillit og ydmykhet.
Hva du går ut med
Kan presentere en AI-leveranse på under 5 minutter med klar Problem-Løsning-Verdi-struktur
Kan gjennomføre live-demo av et AI-system uten å miste roen hvis modellen feiler
Kan svare på «hva gjør AI når det går galt»-spørsmål uten å overselge
Vet hvordan kalibrere selvtillit og ydmykhet i AI-pitch
Hva du lærer
Strukturen i en god teknisk presentasjon (Hook → Problem → Løsning → Bevis → Forslag)
Pitch-fortelling for AI: konkret, ikke abstrakt
Live demo-håndverk: prep, fallback og hva du gjør når det feiler
Stemme, tempo, pauser — det stemmelige verktøyet
Q&A under press — håndtere kritiske spørsmål
Etikk og ærlig kalibrering av AI-løfter
Teknologier
Minto Pyramid
Slides (Google / Figma)
Loom
Live demo-håndverk
Forutsetninger
Ingen forutsetninger. Alle Ignitere tar dette tidlig i Foundations-fasen så de kan bruke det gjennom resten av året.

Build

November–Desember 202610 kurs totalt

AI Act i praksis: FRIA, DPIA og teknisk dokumentasjon
Shaper
De to vurderingene kunden må ha — og forskjellen på dem
ons. 25. nov.90 min masterclass + case-arbeid
Praktisk AI Act-implementering for Shaper-sporet: ikke bare forstå loven, men faktisk rulle ut compliance-prosesser hos kunde.
Hva du går ut med
Kan forklare kunden hvorfor en gjennomført DPIA ikke oppfyller FRIA-plikten, og hva som mangler
Kan lede en AI Act-compliance workshop hos kunde
Har mal for risk register og dokumentasjonspakke
Kan sette opp compliance-gates i leveranse-pipeline
Vet hvordan trene kundens team til å opprettholde compliance
Hva du lærer
FRIA (art. 27): grunnrettighetsvurdering før høyrisikosystemer settes i drift — hvem den gjelder for og hva den skal inneholde
DPIA (GDPR art. 35) mot FRIA: hva de overlapper på, og hvorfor en gjennomført DPIA ikke dekker FRIA-plikten
Rådgiverens budskap etter Omnibus: utsatt er ikke avlyst — bruk pusterommet til gap-analyse
Compliance som del av leveranseprosessen (ikke tillegg)
Risk register-mal og vedlikehold
Gate-based compliance-checklist
Sannsynlig audit-scenario og forberedelse
Teknologier
EU AI Act compliance-prosesser
ISO/IEC 42001
Risk register
Audit-prep
Forutsetninger
ai-act-risk, shaper-readiness.
Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge
Tuner
Når maskinen skal dømme — kalibrer den mot mennesker du stoler på.
ons. 9. des.90 min masterclass + 3 timer lab
Påbygg på felleskurset «Evaluering i praksis»: der lærte alle å sette opp en eval-suite. Her går du dypere inn i selve håndverket — skrive rubrikker flere vurderere er enige om (inter-rater agreement), kalibrere en LLM-judge mot menneskelige dommere, og vite når judgen ikke kan stoles på. Dette er ferdigheten som skiller en Tuner fra en som «har satt opp evals».
Hva du går ut med
Kan skrive en eval-rubrikk der to uavhengige vurderere lander likt (Cohen's kappa over 0,7)
Kan kalibrere en modell-dommer mot menneskelige vurderinger
Vet hvordan oppdage at evalueringen har begynt å måle noe annet enn den gjorde
Kan presentere evalueringsresultater for folk uten teknisk bakgrunn
Hva du lærer
Rubrikk-design og iterasjon
Inter-rater reliability (Cohen's kappa, Fleiss')
LLM-as-judge: bias og kalibrering
Eval-drift og mitigering
Rapportering: charts som beslutningstakere forstår
Teknologier
LLM-as-judge
Cohen's / Fleiss' kappa
Rubrikk-design
Langfuse
Statistical evals
Forutsetninger
evaluation-discipline.
Robuste AI-tjenester i produksjon
Builder
Streaming, retries, circuit breakers — patterns som holder agenter levende i produksjon.
ons. 11. nov.90 min masterclass
Produksjonsmønstre for AI-tjenester: rate limits, retries, circuit breakers, idempotens, observability. Ikke forskjellig fra vanlig distribuert system — men LLM-er har egne quirks.
Hva du går ut med
Kan bygge en resilient LLM-tjeneste med retry/circuit-breaker
Forstår token-rate-limits og hvordan unngå dem
Kan designe idempotent calls med LLM-involvering
Vet hvordan håndtere provider-outages
Hva du lærer
Retry-strategier: exponential backoff, jitter, budget
Circuit breakers og rate limits — design med gateway-primitiver
Idempotens i LLM-sammenheng
Structured outputs i produksjon: native schema-håndheving, verdi-validering, retry-design (arvet modul)
Streaming kombinert med strukturert output
Feilhåndtering: refusals, truncation og verktøy-feil
Teknologier
Retry / circuit breakers
OpenTelemetry
Sentry
Structured output (Zod/Pydantic)
Rate-limit handling
Forutsetninger
builder-multi-provider.
Business case for AI-initiativ
Alle
Bygg en ROI-modell som tåler møtet med kundens CFO.
ons. 4. nov.90 min masterclass + workshop
Hvordan skrive en AI-business-case som blir bevilget. Fra idé til tall kunden faktisk godtar.
Hva du går ut med
Kan skrive en business case som adresserer riktige beslutningstakere
Vet hvordan estimere ROI uten å overselge
Har verktøy for å sanity-sjekke egne antagelser
Kan presentere case-et i 10 minutter for en kundeledelse
Hva du lærer
Problem-statement: riktig dybde for målgruppen
Fra pilot-ROI til skaleringsøkonomi: hvorfor mange piloter aldri blir satt i drift — og hva som kjennetegner de som gjør det
Workflow-redesign som verdidriver: AI oppå eksisterende prosess gir sjelden effekt
ROI-beregning: tidsbesparelse, kvalitet, risiko-reduksjon
Outcome-basert prising: kost per fullført oppgave som regnemodell
Antakelser vs. fakta — og sensitivitetsanalyse (hva hvis kostnaden dobler?)
Beslutningstaker-persona: hva CFO vs. CIO vs. driftssjef faktisk spør om
Teknologier
ROI-rammeverk
Sensitivitetsanalyse
Stakeholder-mapping
Notion/Figma
Forutsetninger
ai-economics.
Prosess-redesign med AI
Shaper
Kart eksisterende prosess, finn AI-leverage-punkter, redesign verdistrøm.
ons. 9. des.90 min masterclass + workshop
AI uten prosess gir fragmentert verdi. Du lærer å kartlegge en kundeprosess (BPMN-style), identifisere hvor AI faktisk gir leverage versus hvor den bare introduserer kompleksitet, og redesigne verdistrømmen slik at mennesker og AI komplementerer hverandre. Inkluderer reelle case fra norsk bank, energi og offentlig sektor.
Hva du går ut med
Kartlegge en eksisterende kundeprosess med strukturerte metoder
Identifisere AI-leverage-punkter med kvantifisert businesscase
Designe ny prosess som balanserer automatisering og menneskelig kontroll
Lede en redesign-workshop med kunde og fagfolk
Hva du lærer
BPMN-grunnlag og verdistrøm-mapping
Leverage-analyse: hvor AI faktisk gir gevinst
Mennesket-i-loopen-design og godkjenningspunkter
Tids- og kost-modellering før/etter
Endringsstrategier og rollovergang
Case-studier: bank, energi, offentlig
Teknologier
Celonis process mining
Miro / FigJam
BPMN
Service blueprints
Forutsetninger
Felleskurset business-case og diskovery-bolken som helhet.
Kontekst-engineering: hva modellen faktisk får se
Tuner
Styr kontekstvinduet som en ingeniør, ikke som en forfatter
ons. 6. jan.90 min workshop + 2 timer lab
De fleste kvalitetsproblemer i en LLM-løsning er ikke modellproblemer — de er kontekstproblemer. Feil ting kom inn i vinduet, riktig ting falt ut, eller ingen vet hva som lå der da svaret ble feil. Dette kurset handler om å behandle konteksten som et budsjett du styrer og en artefakt du versjonerer: hva som må inn, hva som kan komprimeres, hva som skal ut, og hvordan du måler effekten av en endring i stedet for å gjette.
Hva du går ut med
Kan sette opp et kontekstbudsjett for en konkret oppgave: hva som er systeminstruksjon, hentet materiale, historikk og verktøysvar — og hva hver del koster
Kan komprimere samtalehistorikk og hentede dokumenter uten å miste det svaret faktisk avhenger av
Kan behandle prompter som versjonerte artefakter med endringslogg, og A/B-teste en endring mot et evalueringssett i stedet for å vurdere den for hånd
Kan designe structured output med skjemavalidering som ikke knekker når modellversjonen byttes
Kan finne ut hvorfor caching ikke slår inn, og hva som må endres for at den skal gjøre det
Hva du lærer
Kontekstbudsjett: de fire delene av vinduet og hva hver av dem koster
Komprimering av historikk — oppsummering, vindusstrategier og hva som går tapt
Retrieval-budsjett: hvor mange dokumenter er nok, og når flere gjør svaret dårligere
Prompt som versjonert artefakt: endringslogg, gjennomgang og utrulling
Structured output og skjemavalidering som overlever modellbytte
Cache-strategi: hva som må stå fast for at et treff skal skje, og hvorfor korte prompter ofte ikke kvalifiserer
Feilsøking: hvordan finne ut hva som faktisk lå i vinduet da svaret ble feil
Teknologier
Azure OpenAI / Microsoft Foundry
Anthropic og OpenAI API-er
Skjemavalidering (JSON Schema, Pydantic eller tilsvarende)
Versjonskontroll for prompter
Tokenisering og telleverktøy
Forutsetninger
Felleskurset LLM Foundations og felleskurset om evaluering. Du bør ha kjørt minst én prompt mot et API selv.
Kvalitetsporter i leveransepipelinen
Builder
Regression-test prompts og agenter — bryt bygget hvis kvaliteten faller.
ons. 9. des.90 min masterclass + lab
Evaluering i CI/CD-pipelinen. Hvordan kjøre evals på hver PR, stoppe regresjoner, og ha en release-gate for kvalitet.
Hva du går ut med
Kan sette opp eval-kjøring i GitHub Actions / Azure DevOps
Vet hvordan holde kostnader under kontroll i CI
Kan definere release-gates basert på eval-score
Har rapport-dashboard for eval-utvikling over tid
Hva du lærer
Cost-aware eval-scheduling
Flaky eval-håndtering
Parallell kjøring og caching
Release-gates og branch protection
Eval-dashboard-oppsett
Teknologier
GitHub Actions
Langfuse / LangSmith
Promptfoo
Release gates
Cost-aware scheduling
Forutsetninger
evaluation-discipline, builder-production-patterns.
RAG-engineering og hybrid-søk
Alle
Hvordan finne riktig kontekst og levere forankrede svar.
ons. 16. des.90 min masterclass + 4 timer lab
RAG — retrieval-augmented generation. Fra enkel vector search til hybrid pipelines, re-ranking og graph-RAG. Det som faktisk funker i enterprise-data. For deg som ikke koder: du jobber i par med en Builder i laben og eier kvalitets- og innholdsdelen — å vite hvorfor en RAG-løsning svarer feil er gull i kundemøter, uansett spor.
Hva du går ut med
Kan designe en RAG-pipeline basert på kundens dataformater
Vet hvordan velge embedding-modell og chunking-strategi
Kan måle retrieval-kvalitet med recall@k og MRR
Behersker hybrid søk (vector + BM25) og re-ranking
Hva du lærer
Fra pipeline-RAG til agentic retrieval: agenten bestemmer når og hva som hentes
Context architecture: kuratering, komprimering og just-in-time-henting
Managed knowledge bases vs. DIY: beslutningsrammen
Hybrid retrieval + re-ranking som produksjonsbaseline
Retrieval-lagring: pgvector som default — og når spesialisert DB faktisk trengs
Chunking og embedding-valg (bakgrunn)
Retrieval-evals som styrende disiplin: recall@k, MRR, nDCG
Graph RAG: når kunnskapsgraf slår vektorer
Teknologier
pgvector
Azure AI Search (agentic retrieval)
Bedrock Managed Knowledge Base
Hybrid retrieval
Re-ranking (Cohere, Voyage)
Langfuse
Forutsetninger
llm-fundamentals.
EU AI Act-risikoklassifisering
Alle
Klassifiser et system i riktig kategori og dokumenter hvorfor.
ons. 18. nov.90 min masterclass + lab
EU AI Act i dybden: risikoklassifisering i praksis, dokumentasjonskrav for høyrisiko, og hvordan legge compliance inn som del av leveransen — ikke tillegg.
Hva du går ut med
Kan klassifisere en konkret AI-løsning etter AI Act artikkel 6
Kan forklare den nye tidslinjen etter Digital Omnibus: hva gjelder nå, hva kommer i 2027/2028
Kan skrive risk-management dokumentasjon som tilfredsstiller artikkel 9
Vet hva som kreves for logging og human oversight (art. 12 & 14)
Hva du lærer
Digital Omnibus (2026): den nye tidslinjen og hva den betyr for kundene
Risikoklassene: forbidden, high-risk, limited, minimal
Transparency obligations for generativ AI (Art. 50) — gjelder NÅ
Risk management system — art. 9
Data governance — art. 10
Human oversight — art. 14
Dokumentasjon — Annex IV
Norge: EØS-status og Nkom som kommende tilsyn
Teknologier
EU AI Act (Art. 6, 9, 10, 14, 50)
Digital Omnibus (2026/1744)
Annex IV-dokumentasjon
Risk register-maler
ISO/IEC 42001
Forutsetninger
responsible-ai.
Evaluering i praksis
Alle
Golden sets, LLM-as-judge og en eval-rigg du kan stole på.
ons. 2. des.90 min masterclass + 2 timer lab
Evalueringskultur som håndverk. Fra ad-hoc smoke tests til regresjonssikre evals, golden sets og kalibrerte LLM-dommere. For deg som ikke koder: evaluering er minst like mye metode som kode — du bidrar med testdesign og vurderingskriterier, som er kjernen i faget.
Hva du går ut med
Kan sette opp et evalueringssett for en konkret oppgave, og forklare hva det faktisk måler
Kan vedlikeholde et golden set etter hvert som kravene flytter seg
Vet når en modell-dommer er riktig verktøy og når den ikke er det
Forstår falsk positiv-raten i egen evaluering, og hva den betyr for beslutningen
Hva du lærer
Hva evaluering er — og hva den ikke kan fortelle deg
Rubrikker og scoring-manual: grunnprinsippene
Golden set-curation og vedlikehold
Modell-dommere: når de gir mening (kalibrering dekkes i Tuner-sporet)
Fra manuell vurdering til automatisert kjøring (oppsettet dekkes i Builder-sporet)
Teknologier
Promptfoo / Braintrust
DeepEval / Ragas
Anthropic eval-rammeverk
Langfuse
LLM-as-judge
Golden sets i git
Forutsetninger
llm-fundamentals.

Operate

Januar–Februar 202713 kurs totalt

AI-rollout og lansering
Shaper
Slik tar du en AI-leveranse fra ferdig til faktisk i bruk
ons. 20. jan.90 min masterclass + caseøvelse
Shaper-fokus i Ship-fasen: rollout-strategi for AI-løsninger. Phased deployment, A/B-testing av AI-features, GO/NO-GO-kriterier, og kommunikasjon ved kvalitetshendelser. Lanseringen er ofte der AI-prosjekter fortsatt feiler — selv etter teknisk vellykket build.
Hva du går ut med
Kan designe en phased rollout-plan for en AI-leveranse
Vet hvordan måle suksess i en AI-launch — utover «den er ute»
Kan kommunisere ved kvalitetshendelser uten å miste tillit
Kan utforme GO/NO-GO-kriterier for AI-lansering
Hva du lærer
Phased rollout-mønstre: canary, dark launch, percentage rollout
A/B-testing av AI-features (med eval-er som baseline)
GO/NO-GO-kriterier for AI-launch — beslutningsrammer
Rollback-strategier og «kill switch»
Lanseringskommunikasjon: internt vs. eksternt
Håndtering av «AI gjorde noe rart»-hendelser
Teknologier
Feature flags (LaunchDarkly, Unleash)
A/B-testing
Statsig
Canary / blue-green deploy
Forutsetninger
Forutsetter forståelse av AI-leveranseprosessen — tas etter Build-fasen.
Distillation og små modeller for kost og latens
Tuner
Når det lønner seg å trene, og når du bare skal la være.
ons. 17. feb.90 min masterclass + lab
Fine-tuning: når lønner det seg, hvilke modeller, hvilken data. Fra LoRA til full fine-tune — og hvorfor RAG ofte er bedre.
Hva du går ut med
Kan vurdere om fine-tuning er riktig tiltak
Kan gjennomføre LoRA fine-tuning på åpen modell
Forstår data-krav og evaluering etter fine-tuning
Kjenner kostnads- og vedlikeholds-trade-offs
Hva du lærer
Beslutningen først: RAG vs. long-context vs. fine-tuning — fine-tuning er sjelden svaret
Det kommersielle caset: distillation til små/åpne modeller for kost og latens
SLM-er i praksis: når en liten modell gjør jobben til brøkdelen av prisen
QLoRA på åpne modeller (Qwen, DeepSeek, Mistral) med Unsloth/TRL
Data-curation: 500–2000 kuraterte eksempler slår volum
Eval før og etter: overfit og distributional shift
Modell-management etter tuning: versjonering og utrulling
Teknologier
Unsloth · TRL/PEFT
Åpne modeller (Qwen, DeepSeek, Mistral)
Modal / RunPod
Bedrock custom models / RFT
Hugging Face
LoRA / QLoRA
Forutsetninger
rag-engineering, evaluation-discipline.
Azure-deployment for norske kunder
Builder
Sky-arkitektur som oppfyller norske datakrav og tåler sikkerhetskomiteen.
ons. 6. jan.90 min masterclass + Bicep-lab
Azure dominerer Capgemini Norges leveranser. Du lærer hvordan du arkitekterer AI-løsninger som respekterer norsk datasuverenitet — region-valg, BYOK-mønstre, Private Endpoints — og hvordan du argumenterer for skyvalg overfor sikkerhetsbevisste kunder i finans, energi og offentlig sektor.
Hva du går ut med
Velge riktig Azure-region for norske kundedata
Sette opp Azure OpenAI / AI Foundry med Private Endpoints
Implementere BYOK-mønster med Azure Key Vault
Argumentere for sky-arkitektur i sikkerhetskomité
Hva du lærer
Norway East (Oslo) vs. Sweden Central vs. North Europe — datalagring og residens
Azure OpenAI / AI Foundry-arkitektur
Private Endpoints og VNet-isolasjon
BYOK med Azure Key Vault, dobbel-kryptering
DPA-er, GDPR og residens-krav
Bicep / Terraform for AI-infra
Teknologier
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Google Vertex AI
Bicep
Terraform
Container Apps / Fargate / Cloud Run
Forutsetninger
Grunnleggende Azure-kjennskap (subscription, resource group, RBAC).
Agentisk arkitektur og orkestrering
Alle
Bygg en agent som planlegger, bruker verktøy og håndterer tilstand.
ons. 13. jan.90 min masterclass + 4 timer lab
Fra ett prompt til et agentisk system. Hvordan designe, bygge og drive agenter som faktisk utfører oppgaver mot eksterne systemer — med sporbarhet. For deg som ikke koder: du deltar i design- og evalueringsdelen av laben — å forstå hvordan agenter samspiller er kjernekompetanse når du skal forklare løsninger for kundeledelse, og ingen forventer at du skriver koden.
Hva du går ut med
Kan implementere en multi-step agent med verktøybruk
Forstår forskjellen mellom ReAct, Plan-and-execute og Hierarkisk orkestrering
Kan designe godkjenningspunkter og fallback-håndtering
Kan spore agent-beslutninger for audit
Hva du lærer
Agent-mønstre: ReAct, plan-og-utfør, og harness/subagent-mønstre
Tool/function calling på tvers av providers
MCP (Model Context Protocol) — 2026-spec, stateless kjerne
Agent Skills og A2A: standardene rundt agent-økosystemet (kjenne til)
LangGraph, Pydantic AI (v2) og Microsoft Agent Framework — landskapsoversikt
Godkjenningspunkter og human-in-the-loop
Observability for agentbeslutninger
Teknologier
LangGraph
Pydantic AI (v2)
Claude Agent SDK
MCP (2026-spec)
Agent Skills
A2A
Microsoft Agent Framework
Forutsetninger
Felleskurset «LLM Foundations». Buildere har i tillegg nytte av multi-provider-kurset, men det er ikke et krav.
Datasett-håndverk og labeling
Tuner
Bygg gylne datasett som faktisk lærer modellen — og kunden — noe.
ons. 20. jan.90 min masterclass + lab
Modell-kvaliteten settes av dataene. Du lærer å designe gylne datasett, drive labeling-pipelines, kalibrere annotators, og iterere på data når evals viser hvor modellen feiler. Dette er det daglige håndverket i Tuner-rollen — og det som skiller en konsulent som forstår modellen fra en som bare bytter prompt.
Hva du går ut med
Designe et gyllent datasett som speiler reell kundebruk
Sette opp og kalibrere et team av annotators
Bruke active learning og hard-case mining til å forbedre modellen
Avdekke skjulte skjevheter og dekningshull i datasett
Hva du lærer
Datasett-design og statistisk dekning
Annotator-guidelines og inter-rater agreement
Active learning og uncertainty sampling
Hard-case mining fra produksjons-trafikk
Bias- og dekningsanalyse
Synthetic data — når og hvordan
Teknologier
Annoteringsverktøy (Label Studio eller tilsvarende)
Label Studio / HumanSignal
Active learning
Syntetisk datagenerering
Statistisk dekningsanalyse
Forutsetninger
Felleskurset evaluation-discipline — du må kunne kjøre en eval-loop før du designer datasett.
MCP-integrasjoner og custom server-design
Builder
Koble agenter til virksomhetsdata og -handlinger med Model Context Protocol.
ons. 3. feb.90 min masterclass + 3 timer lab
Model Context Protocol (MCP): hvordan eksponere interne systemer for AI-agenter på en standardisert måte. Bygg egne MCP-servere og koble dem til klienter som Claude Desktop og egen stack.
Hva du går ut med
Kan bygge en MCP-server i Python eller TypeScript
Forstår protokoll-semantikken: resources, tools, prompts
Kan koble MCP-server mot interne API-er med auth
Vet hvordan teste MCP-server med Claude Desktop og eget verktøy
Hva du lærer
MCP 2026-spec: stateless kjerne, header-basert ruting, extensions-rammeverket
Resources, tools, prompts — de tre primitivene
Tasks og MCP Apps: langvarige jobber og server-rendret UI
Enterprise-Managed Authorization: OAuth/OIDC-integrasjon hos kunder
Sikkerhet: allowlisting, scoping og NSAs MCP-veiledning (Cybersecurity Information Sheet, mai 2026)
Testing og debugging av MCP-servere
Distribusjonsstrategi internt hos kunde
Teknologier
Model Context Protocol (2026-07-28-spec)
MCP-server SDK
Enterprise-Managed Authorization
JSON-RPC
MCP Inspector
Claude Desktop / Cursor som klient
Forutsetninger
agent-orchestration.
Forvaltning og driftsavtaler for AI-løsninger
Shaper
Hva kunden faktisk kjøper når løsningen er levert
ons. 17. feb.90 min masterclass + case-arbeid
Et AI-prosjekt slutter ikke ved lansering — det går over i forvaltning, og det er der avtalen avgjør om leveransen ble en suksess eller en tvist. Dette kurset handler om alt som må være på plass når løsningen skal leve videre hos kunden: hva en SLA kan love når svaret ikke er deterministisk, hvem som betaler modellkostnaden når forbruket dobles, hvordan en AI-tjeneste kommer gjennom kundens endringsråd, og hvor hendelser havner når noe går galt. Dette er rådgiverjobben som skiller et konsulenthus fra en frilanser.
Hva du går ut med
Kan sette opp en forvaltningsavtale for en AI-løsning, med opsjoner for videreutvikling og et definert eierskap etter overlevering
Kan formulere en SLA som er til å holde når svaret er sannsynlighetsbasert — og forklare kunden hvorfor «99 % riktige svar» ikke er en forsvarlig forpliktelse
Kan gjøre rede for hvem som bærer modellkostnaden i en fastpris- kontra løpende avtale, og hva som skjer kommersielt når forbruket dobles
Kan føre en AI-tjeneste gjennom kundens endringsråd og driftsgodkjenning, og vet hvilke dokumenter som kreves før produksjonssetting
Kan plassere AI-hendelser i kundens eksisterende hendelsesprosess i stedet for i en egen kanal, og vet hva som skal eskaleres og til hvem
Hva du lærer
Forvaltningsavtale: omfang, opsjoner, responstider og hva som er inkludert
SLA for sannsynlighetsbaserte tjenester — tilgjengelighet er lett, kvalitet er vanskelig
Kostnadsmodell etter overlevering: hvem eier token-regningen, og hva skjer ved forbruksvekst
Endringsråd og driftsgodkjenning: veien fra ferdig løsning til produksjon hos kunde
Hendelseshåndtering i kundens prosess — ikke i en egen Teams-kanal
Løpende etterlevelse etter lansering: hva kunden må gjøre videre, og hvem som følger det opp
Overgangen fra prosjektteam til forvaltningsteam: dokumentasjon, kompetanse og bemanning
Teknologier
ServiceNow og tilsvarende ITSM-verktøy
Azure Cost Management
Azure Monitor / Application Insights
Forvaltningsavtale som dokumenttype
Endringsråd (CAB) som prosess
Forutsetninger
Felleskurset om overlevering og driftsovertagelse, og Shaper-kurset om rollout og lansering.
GenAIOps og observability
Alle
Se hva som skjer i produksjon og fang feilene før kunden gjør det.
ons. 27. jan.90 min masterclass + lab
GenAI Ops som disiplin: logging, tracing, monitoring, alerting for AI-tjenester. Det alle ML-teams har slitt med i ti år, men med LLM-specifikke knotter. For deg som ikke koder: fokuset ditt er å forstå drift-livssyklusen godt nok til å stille de riktige spørsmålene hos kunden — det konseptuelle sporet gjennom laben er likeverdig.
Hva du går ut med
Kan sette opp distribuert tracing for en LLM-chain
Har alert-regler for typiske LLM-failure modes
Kan analysere token-drift og detektere modell-regresjon
Vet hvordan svare på produksjonshendelser som involverer LLM
Hva du lærer
Agent-traces som primærobjekt: runs, steg, verktøykall
LLM-observability: Langfuse, LangSmith, Arize
OpenTelemetry for AI-tjenester (GenAI-konvensjonene)
Online evals: LLM-as-judge på produksjonstrafikk (arvet fra drift-kurset)
Drift-deteksjon for LLM: semantisk, ikke statistisk
Cost- og latency-dashboards
Incident response for LLM-feil
Teknologier
Langfuse
LangSmith
Arize
OpenTelemetry (GenAI semconv)
Grafana
LiteLLM (gateway-metrikker)
Forutsetninger
Felleskursene «LLM Foundations» og «AI-assistert koding» (Foundations). Buildere har i tillegg nytte av «builder-production-patterns», men det er IKKE et krav — kurset har et konseptuelt spor for Tuner og Shaper.
FinOps for AI-tjenester
Alle
Send riktig forespørsel til riktig modell. Reduser kost uten å miste kvalitet.
ons. 10. feb.90 min masterclass
Kostnadsstyring av AI-tjenester. Hvordan holde budsjettet når trafikken øker og modellene blir dyrere. For deg som ikke koder: kostnadsstyring er et forretningsfag — regnestykkene gjøres i regneark, ikke kode, og Shapere er ofte de beste i rommet på dette.
Hva du går ut med
Kan bygge kostnads-dashboard for en AI-tjeneste
Vet hvordan sette per-bruker og per-tenant budgets
Kan implementere prompt caching og batch-pricing
Har strategi for model routing mellom billige/dyre modeller
Hva du lærer
AI-gateway som kontrollplan: routing, budsjetter, fallback
Per-tenant-budsjetter og throttling i gateway-laget
Kostattribusjon: per feature, per prompt, per tenant
Caching-strategier: provider-cache, semantisk cache og lagdeling (arvet modul)
Batch-pricing og async-workflows — 50 % hos alle tre store
Model routing og tiering — og thinking-tokens som kostdriver
FinOps-praksis: dashboards, spike-alarmer, månedlig kostgjennomgang
Teknologier
LiteLLM
Portkey
Langfuse
OpenMeter
Prompt caching
Batch API
Redis / Valkey (semantisk cache)
Forutsetninger
ai-economics, genaiops.
Agent-governance i drift
Tuner
Identitet, tilsyn og kontroll når agentene går i produksjon
ons. 3. feb.90 min masterclass
Kurset gir deg verktøyene for å styre autonome agenter i drift: agent-identitet og tilgang, registre med eierskap og livssyklus, tilsynsmekanismer som guardian agents, og intervensjonsdesign som holder mennesket meningsfullt i loopen.
Hva du går ut med
Kan sette opp et agent-register med eier, autonominivå og verktøytilgang per agent
Kan designe agent-identitet etter minste privilegium (kortlevde, scopede credentials)
Kan forklare guardian agents-kategorien og når tilsynsagenter er riktig grep
Kan definere intervensjonsterskler og revoke-path for en agent i produksjon
Hva du lærer
Hvorfor klassisk governance ikke dekker agenter: kaskadefeil, scope creep, attribusjonsgap
Agent-registry i praksis: identitet, eier, livssyklus, policy-bindinger
Agent-IAM: kortlevde credentials, scoping, minste privilegium
Guardian agents: reviewers, monitors, protectors
OWASP Top 10 for Agentic Applications fra et driftsperspektiv
Singapores Model AI Governance Framework for Agentic AI
Intervensjonsdesign: terskler, godkjenningspunkter, kill-switch
Teknologier
OWASP Top 10 for Agentic Applications
Singapore MGF for Agentic AI
NIST AI Agent Standards Initiative
Agent registry (Microsoft Agent 365, Microsoft Entra Agent ID)
ISO/IEC 42001
SPIFFE/SPIRE (kjenne til)
AI deployment og infrastruktur som kode
Builder
Fra notebook til produksjon — bygg infrastrukturen AI-løsningen din faktisk lever i.
ons. 17. feb.2 × 3 timer (teori + hands-on lab)
Mange AI-prosjekter stopper i Jupyter-notebooks. Dette kurset handler om hva som skjer etter – når løsningen skal leve i produksjon, håndtere ekte brukere og tåle kravene til sikkerhet, kostnadskontroll og oppetid som Capgemini stiller til leveranser. Du lærer å provisjonere Azure-infrastruktur med kode (IaC) fremfor å klikke i portalen, koble opp CI/CD-pipelines som automatisk bygger og deployer AI-modeller, og bruke managed identity og private endpoints slik at hemmeligheter aldri eksponeres. Resultatet: du kan gå fra «det fungerer på min maskin» til en repeterbar, auditbar og skalerbar deploy-prosess – og argumentere faglig for arkitekturvalg overfor kunder og technical architects.
Hva du går ut med
Provisjonere Azure AI-ressurser (Azure OpenAI, AI Search, App Service) med Bicep eller Terraform og committe infrastrukturen til Git
Sette opp CI/CD-pipeline i GitHub Actions som bygger Docker-image, kjører tester og deployer til Azure uten manuelle steg
Bruke managed identity og private endpoints så API-nøkler og connection strings aldri ligger i kode eller miljøvariabler
Gjennomføre blue-green eller canary-deploy for å rulle ut nye modellversjoner uten nedetid
Dimensjonere og forsvare infrastrukturvalg (SKU, region, nettverksisolasjon, kostnad) i en teknisk review med kunde
Hva du lærer
IaC-grunnlag: Bicep vs. Terraform — likheter, forskjeller og når du velger hva
Azure AI-ressurser som kode: Azure OpenAI, Foundry Tools, AI Search, App Service / Container Apps
CI/CD med GitHub Actions: build → test → deploy-pipeline for AI-løsninger
Blue-green deployment og feature flags for trygge modelloppgraderinger
Nettverksisolasjon: private endpoints, VNet-integration og managed identity i praksis
Infrastructure Review: presentere og forsvare arkitekturvalg for teknisk publikum
Teknologier
Bicep
Terraform
GitHub Actions / Azure DevOps
Azure Container Apps / App Service
Private endpoints og managed identity
Forutsetninger
Fullført «Azure deploy for norske kunder» (Skydeploy på Azure (builder-cloud-deploy)). Grunnleggende Git og terminal-komfort forutsettes.
Sikkerhet for AI-agenter: injection, STRIDE og MAESTRO
Alle
Trusselmodeller en agentløsning som om en motstander prøver å ødelegge den.
ons. 24. feb.90 min masterclass + threat modeling workshop
Sikkerhet for AI-tjenester: STRIDE-basert threat modeling, prompt injection-forsvar, data exfiltration og modell-supply-chain. For deg som ikke koder: STRIDE-trusselmodellering er en strukturert workshop-metode, ikke programmering — gruppene settes sammen på tvers av spor.
Hva du går ut med
Kan trusselmodellere en AI-tjeneste med STRIDE for tjenestelaget og MAESTRO for agent-laget
Kan forklare og demonstrere indirekte prompt injection mot en agent med verktøy
Kan designe defense-in-depth: guardrails + minste privilegium + human-in-the-loop + sandboxing
Kan kjøre en grunnleggende red-teaming-runde mot egen agent med etablerte verktøy
Hva du lærer
Trusselmodellering: STRIDE for tjenestelaget → MAESTRO for agent-laget
Prompt injection i agent-æraen: direct, indirect, multimodal — og «lethal trifecta»
OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) som ryggrad, LLM Top 10 som bakteppe
Defense-in-depth: leverandør-guardrails — og hvorfor de aldri er nok alene
Agent-IAM og minste privilegium: over-permisjonerte credentials som hovedårsak
Model & agent supply chain: registries, MCP-servere, avhengigheter
Red-teaming av agenter: PyRIT, Garak og NIST AI 100-2-taksonomien
Teknologier
OWASP Top 10 for Agentic Applications
OWASP LLM Top 10
MAESTRO (CSA)
STRIDE
PyRIT · Garak
NIST AI 100-2
Prompt Shields / Bedrock Guardrails / LlamaFirewall
Forutsetninger
Felleskurset «LLM Foundations» (Foundations). Buildere har i tillegg nytte av «builder-production-patterns», men det er IKKE et krav — trusselmodellering gjøres i grupper på tvers av spor.
Agent-deployment og harness i drift
Builder
Fra fungerende agent til agent som overlever produksjon
ons. 20. jan.90 min masterclass
Du lærer å drifte langtkjørende agenter: harness-arkitektur, sandboxing av verktøykall, checkpointing og resume, og deployment-mønstre for agenter som jobber i timevis uten tilsyn.
Hva du går ut med
Kan designe en agent-harness med sandboxing av verktøykall
Kan implementere checkpointing og resume for langtkjørende agenter
Kan velge riktig deployment-mønster: kortlevd jobb, tjeneste eller cloud-sesjon
Kan sette kost- og tidsbudsjetter som stopper løpske agenter automatisk
Hva du lærer
Harness-arkitektur: hovedloop, verktøylag, tilstand og minne
Sandboxing: filsystem- og nettverksisolasjon for verktøykall
Langtkjørende agenter: checkpointing, resume og idempotente steg
Deployment-mønstre: batch-jobb, tjeneste, bakgrunnsagent, cloud-sesjon
Budsjetter og guardrails: tokens, tid, kost — og automatisk stans
Multi-agent i produksjon: supervisor/worker og handoff (introduksjon)
Observability for agent-runs: traces som primærobjekt
Teknologier
Claude Agent SDK
LangGraph (checkpointing)
Docker / Container Apps
MCP
OpenTelemetry
Git worktrees / parallelle agenter

Adopt

Mars–April 20279 kurs totalt

Brukerfeedback og instrumentation
Builder
Bygg AI-systemer som lærer hvordan de faktisk brukes
ons. 14. apr.90 min masterclass + lab
Adopt-fasen handler om at AI-systemet faktisk blir brukt. Som Builder må du bygge inn feedback-mekanismer slik at vi vet om systemet hjelper. Eksplisitt feedback (tommel, kommentar) og implisitt (retry, abandonment) gir til sammen et fullstendig bilde.
Hva du går ut med
Kan instrumentere et AI-system med brukerfeedback-flows (tommel opp/ned, kommentarer)
Kan velge metrikker som faktisk korrelerer med brukerverdi
Vet hvordan koble in-app-feedback til evals i produksjon
Kan unngå feedback-shaming og bygge tillit til feedback-mekanismen
Hva du lærer
Eksplisitt vs. implisitt feedback — pluss agent-signaler: intervensjoner, eskaleringer, avbrutte runs
OTEL-basert tracing med feedback-spans
Judge-kalibrering mot menneskelig gullsett
CI-gating på eval-score
Ett delt datalag: feilende produksjons-caser vokser golden set automatisk
Cohort-analyse over tid
Teknologier
Langfuse
PostHog / Amplitude
Tommel-feedback-mønstre
Sentiment-tagging
Forutsetninger
Forutsetter `builder-production-patterns` og `genaiops`.
Endringsledelse for AI-innføring
Alle
Fem steg brukere må gjennom for at de faktisk skal bruke løsningen.
ons. 10. mars90 min masterclass + workshop
Endringsledelse spesifikt for AI-innføringer. Hvorfor folk sier nei til AI og hva som faktisk funker.
Hva du går ut med
Kan designe en change-plan for en AI-innføring
Kjenner Prosci ADKAR og Kotter 8 step
Kan håndtere de 3 vanligste motstands-mønstrene
Har kommunikasjons-mal for ulike målgrupper
Hva du lærer
Prosci ADKAR-rammeverket — fortsatt ryggraden
AI-fluency: 4D-rammeverket (Delegation, Description, Discernment, Diligence)
Human-agent teaming og jobbarkitektur: hvem gjør hva når agenten tar hele oppgaver
Spesifikk AI-motstand: frykt for jobb, kvalitet, kontroll
Kommunikasjons-strategi per persona
Adopsjonsmåling over tid
Kotter 8-steg som referanseramme (kort)
Teknologier
Prosci ADKAR
Kotter 8 step
Stakeholder-mapping
Adopsjons-metrikker
Forutsetninger
Felleskursene «Business case» og Discover-fasen. Shapere har ekstra nytte av prosess-redesign, men det er ikke et krav.
AI-governance: rammeverk, registre og kontrollpunkter
Tuner
Rammeverkene kunden spør etter, og kontrollpunktene som faktisk brukes
ons. 17. mars90 min masterclass
AI governance på enterprise-skala: policier, review-prosesser, model registry, AI audit.
Hva du går ut med
Kan sette opp model registry med metadata-krav
Vet hvordan bygge review-gates i AI-leveranse
Kjenner AI-audit-krav fra ISO 42001
Kan skrive governance-policier
Hva du lærer
ISO 42001 og NIST AI RMF — og hvorfor ingen av dem ble designet for agenter
Singapores Model AI Governance Framework for Agentic AI: de fire dimensjonene
Fra model registry til agent registry — konseptet (drifts-praksisen dekkes i eget kurs)
Nye risikoklasser: kaskadefeil, scope creep, attribusjonsgap
Review gates og approval-workflows
AI-policy-design
Audit-spor og rapportering
Teknologier
ISO/IEC 42001
NIST AI RMF
Singapore MGF for Agentic AI
Model registry (MLflow, W&B)
Review-workflows
Forutsetninger
ai-act-risk.
Ledelseskommunikasjon for AI-initiativer
Shaper
Snakk AI til ledelsen uten å tape dem.
ons. 17. mars90 min masterclass + øvelse
Kommunikasjon til toppledelse: hvordan presentere AI-initiativer på en måte CEO, CFO og CIO faktisk hører.
Hva du går ut med
Kan lage 5-sliders executive deck som selges inn på 15 minutter
Behersker Minto Pyramid Principle
Kan håndtere vanskelige spørsmål uten å rygge
Vet hva CFO vs. CIO faktisk bryr seg om
Hva du lærer
Minto Pyramid Principle
Executive summary-skriving
Agent-ROI-språket for CFO: containment, cost per resolved task, intervention rate
Data-drevet argumentasjon
Håndtering av kritiske spørsmål
Persona-differensiert budskap
Teknologier
Minto Pyramid
Executive briefing-rammeverk
Slide-design
Data storytelling
Forutsetninger
business-case.
Portefølje og synlighet
Alle
Vis frem arbeidet ditt slik at kundene husker deg.
ons. 21. apr.90 min masterclass
Hvordan presentere egen portefølje for graduation-jury og fremtidige kunder. Utvelgelse, formulering, narrativ.
Hva du går ut med
Har offentlig portefølje klar til graduation
Kan velge de 3 sterkeste leveransene og formulere dem
Har demo-video, sanitized case-studie og artikkel
Vet hvordan portefølje brukes i salgssamtale
Hva du lærer
Narrativet bak en leveranse
Sanitize case studies uten å miste substans
Demo-video: manus og redigering
Personal branding-grunnmur
Teknologier
GitHub Pages / personlig portfolio
Loom
Demo-videoredigering
Case study-mal
Forutsetninger
Ingen.
Workshop-fasilitering for AI-transformasjon
Shaper
Led en workshop som går fra abstrakt problem til konkret plan.
søn. 14. marsWorkshop på helgesamling 2 (søndag 14. mars) — åpen bolk for hele kullet
Fasilitering av strategiske AI-workshops. Fra design av agenda til psykologisk trygghet i rommet. Kjøres som åpen bolk for hele kullet på helgesamling 2 — å fasilitere en god workshop er relevant uansett spor.
Hva du går ut med
Kan designe en ett-dags AI-strategy-workshop
Vet hvordan skape psykologisk trygghet i nytt rom
Kjenner 10 kjerne-fasilliteringsmønstre
Kan håndtere dominante stemmer og stille rom
Hva du lærer
Workshop-design og timing
Energi-styring gjennom dagen
Liberating Structures-teknikker
Deltaker-aktivering
Resultat-syntese
Teknologier
Liberating Structures
Miro / FigJam
Workshop-design-mønstre
Action-Reflection-cycle
Forutsetninger
Ingen.
Brukerforskning og adopsjonsmetrikker
Alle
Mål om løsningen skaper reell verdi, ikke bare innlogginger.
ons. 24. marsWorkshop på helgesamling 2 (søndag 14. mars)
Brukerforskning for AI-produkter: hvordan teste om løsningen faktisk hjelper, ikke bare om den funker.
Hva du går ut med
Kan designe en user research-studie for AI-løsning
Vet hva du spør om og hva du ikke spør om
Kan tolke kvalitative data uten confirmation bias
Kan iterere løsningen basert på innsikt
Hva du lærer
Diskusjonsguider for AI-produkter
Observasjons-protokoller og tenke-høyt-sesjoner med AI
Tematisk analyse
Agent-metrikker: task completion, containment, intervention rate, cost per resolved task
Hvorfor seter og WAU måler tilgang, ikke adopsjon — og hva du måler i stedet
Novelty effect kvantifisert: 30-dagers repeat usage som lakmustest
Menneske- vs. agent-aktivitet i telemetrien: mål dem separat
Teknologier
Diskusjonsguider
Tematisk analyse
Dovetail / Notion
User interview-protokoller
Forutsetninger
Ingen.
Overlevering og forvaltning av AI-løsninger
Alle
Overgi en løsning slik at kunden driver den videre uten deg.
ons. 7. apr.90 min masterclass + workshop
Overtakelse fra leveranse til drift hos kunde. Hvordan lage en overtakelse som faktisk overtas.
Hva du går ut med
Kan utarbeide en handover-pakke som overlever overtakelsen
Vet hva som må være skriftlig og hva som må være mennesker
Kan lede kunnskapsoverføring til kundens team
Kan avslutte et oppdrag ryddig
Hva du lærer
Ignite-malen for handover-pakke — nå med agent-tillegg
Operasjonelt eierskap: hvem eier agenten når den feiler i produksjon?
Eskaleringsdesign: confidence- og risikobaserte intervensjonspunkter, designet proaktivt
Kill-switch, revoke-path og rollback av prompt- og modellversjon
Kostnadsbudsjetter per agent i drift
Build-operate-transfer som handover-modell
Eval-drift etter handover: judge-kalibrering som driftsoppgave kunden overtar
Runbook-skriving, on-call og eskalerings-avtaler
Teknologier
Run-books
On-call setup (PagerDuty / ServiceNow)
Knowledge-transfer-formater
Notion / Confluence
Forutsetninger
Ingen.
The Phoenix Project — DevOps-simulering
Alle
Fire timers simulering: redd Parts Unlimited sammen
lør. 13. mars09:00–13:00 under helgesamlingen 13.–14. mars
Business-simulering basert på boken The Phoenix Project. I team driver dere selskapet Parts Unlimited gjennom kriser, og lærer flyt, prioritering og samarbeid på tvers av roller i praksis — ferdigheter som treffer AI-leveranser like hardt som klassisk drift. Kjøres fysisk på helgesamlingen i mars.
Hva du går ut med
Har kjent på kroppen hvordan flaskehalser og køer ødelegger leveranseflyt — og hvordan de fjernes
Kan anvende DevOps-prinsippene (flyt, feedback, kontinuerlig læring) på egne leveranser
Har trent prioritering og samarbeid under press i tverrfaglig team
Kan koble simuleringens lærdommer til AI-leveranser hos kunde
Hva du lærer
The Three Ways: flyt, feedback og kontinuerlig læring
Flaskehalser, WIP og køteori i praksis
Prioritering når alt haster samtidig
Samarbeid på tvers av roller: drift, utvikling, forretning
Retrospektiv: hva tar vi med til egne prosjekter
Teknologier
The Phoenix Project (simulering)
Kanban
The Three Ways (DevOps)

Graduate

Mai–Juni 20273 kurs totalt

Norsk sektor-rådgivning
Shaper
Bransjespesifikk rådgivning for bank, energi og offentlig sektor.
ons. 26. mai90 min masterclass + sektor-case
Norsk konsulenthverdag preges av tre store sektorer: bank/finans (Finanstilsynet, DORA-loven), energi (NVE, kraftberedskap), og offentlig sektor (DOFFIN, GDPR, NSM Grunnprinsipper). Hver har egne compliance-regimer og kjøpsmønstre. Du velger én sektor som hovedfokus og lærer å levere troverdig rådgivning der.
Hva du går ut med
Forstå anskaffelses- og leverandørmønster i valgt sektor
Navigere sektor-spesifikt regulatorisk landskap
Bygge kundereferanser og portefølje rettet mot sektoren
Lede en discovery-workshop med sektor-vokabular og koder
Hva du lærer
Bank/finans: Finanstilsynet, DORA-loven, Open Banking, AML
Energi: NVE, kraftberedskap, OT/IT-sikkerhet, smart grid
Offentlig sektor: DOFFIN, GDPR-DPIA, NSM Grunnprinsipper, Felleskomponenter
Beslutningsprosesser og budsjett-sykluser per sektor
Kundereferanser og portefølje-strategi
Sektor-spesifikt språk og kjøpsadferd
Teknologier
Sektor-spesifikk regulering (Finanstilsynet, NVE, NSM)
DOFFIN
GDPR
Sektor case studies
Forutsetninger
Erfaring med discovery-fasen og change management. Velg sektor før kurset starter.
Muntlig forsvar og pitch-håndverk
Alle
Pitch løsningen din på tre minutter. Forsvar den i femten.
ons. 5. mai90 min masterclass + mock jury
Muntlig forsvar av egen leveranse foran jury. Jury-øvelse med feedback.
Hva du går ut med
Kan presentere egen leveranse i 15 minutter for jury
Håndterer kritiske spørsmål uten å rygge
Vet hva juryen ser etter
Kan gi og motta tilbakemelding konstruktivt
Hva du lærer
Presentasjons-struktur for jury-setting
Spørsmålshåndtering under press
Kroppsspråk og stemme
Mock jury-øvelser
Teknologier
Jury-presentasjon-formater
Q&A under press
Demo-fallback-strategier
Forutsetninger
portfolio-curation.
Alliance-case: sluttleveransen
Alle
Sett sammen hele Alliance-året til én kundeleveranse.
ons. 19. mai90 min masterclass + kundeøvelse
Avslutte Alliance-caset med kunde: fra levering til handover til kundens ansatte, og hvordan styrke relasjonen videre.
Hva du går ut med
Kan lede en Alliance-handover-samtale
Har avtalt oppfølging/oppskalering med kunde
Kjenner non-poach-avtalens virkeområde
Har planlagt egen oppfølgings-rytme etter graduation
Hva du lærer
Handover for Alliance-par
Oppskalerings-samtalen
Non-poach-avtalen i praksis
Oppfølgings-rytme
Teknologier
Handover-pakke
Oppskalering-samtale-mønstre
Non-poach-avtaler
Forutsetninger
handover.

Formatene i programmet

Et Ignite-år veksler mellom seks formater. Kjernen er kursene — 42 av dem — levert via masterclass og supplert med dojo, frontier-lunsj, lab-helger og de store felles samlingene som starter og avslutter kullet.

28× / år
Masterclass
Rytme
Annenhver onsdag, 15:00–16:30 (90 min). Fysisk i instruktørens by, Teams for resten
Formål
Primærleveransen av pensum. Felles-masterclassene tas av alle; spor-masterclassene går på mellom-onsdagene for sitt spor — hver Igniter deltar på 20–23 av de 28 øktene. Instruktør går dypt i tema, demo av kode/metode, Q&A. Alle masterclasses tas opp.
Deltakelse
Obligatorisk for målgruppen (alle for felleskurs, spor-spesifikk for sporkurs)
10× / år
Dojo
Rytme
Én torsdag per måned, 15:00–16:30 (90 min, sen ettermiddag)
Formål
To deler: først viser alle forrige måneds hjemmeoppgave til en partner — det er slik oppgavene verifiseres, uten innlevering og uten sensur. Deretter refleksjons-sirkel der Ignitere deler konkrete case fra kundearbeid. Ingen slides, bare arbeid og tilbakemeldinger.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
10× / år
Frontier Friday
Rytme
Første fredag i måneden, lunsj 11:00–12:00 (60 min)
Formål
Kullets egen scene: en Igniter presenterer noe hen har bygget eller lært — gjerne en hjemmeoppgave løftet til noe større — eller plukker et frontier-paper, en ny modell-release eller en kontroversiell AI-diskurs. 15 min innledning + debatt. Å presentere her teller som verifisering av hjemmeoppgaven.
Deltakelse
Valgfri for Ignitere, åpen for hele Capgemini Norge
2× / år
Lab-helg
Rytme
To helger per år (lørdag–søndag): 17.–18. oktober og 13.–14. mars
Formål
Intensiv build-økt. Små team jobber på et reelt kunde-scenario uten kundetrykk — trygg øvelse i produksjonsdisciplin. Eksempelet tas hele veien: evals, observability og adopsjonsmål.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
2× / år
Felles samlinger
Rytme
Onboarding i september (4 dager), Graduation i juni (2 dager)
Formål
De to store dragebåtene i programmet. Onboarding setter tonen: programintro, sporvalg og team-bygging. Graduation markerer avslutningen med pitches til kundepanel, sertifiseringsseremoni og Alliance-partnere invitert.
Deltakelse
Obligatorisk for alle
40× / år
Kurs
Rytme
Gjennom hele året — felleskurs pluss egne sporkurs per retning
Formål
Programmets faglige kjerne. Hvert kurs har pensum, video-opptak og øvelser, og leveres gjennom et tilhørende masterclass. Felleskursene tas av alle; sporkursene gir dybde i Builder, Tuner eller Shaper.
Deltakelse
Obligatorisk for målgruppen (alle for felleskurs, spor-spesifikt for sporkurs)

Neste steg

Slik leverer vi

Hvert kurs bygger systematisk kompetanse — fra grunnleggende AI-mekanikk til leveranseklare AI-systemer i produksjon.

Se kursene

Hele kurskatalogen

Responsible AI

LLM Foundations

Provider-uavhengig LLM-arkitektur

AI-økonomi og FinOps

AI-readiness assessment-metodikk

Modellvalg og benchmark-lesing

Leveransekvalitet i AI-prosjekter

AI-assistert utvikling i kundens kodebase

Presentasjonsteknikk

AI Act i praksis: FRIA, DPIA og teknisk dokumentasjon

Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge

Robuste AI-tjenester i produksjon

Business case for AI-initiativ

Prosess-redesign med AI

Kontekst-engineering: hva modellen faktisk får se

Kvalitetsporter i leveransepipelinen

RAG-engineering og hybrid-søk

EU AI Act-risikoklassifisering

Evaluering i praksis

AI-rollout og lansering

Distillation og små modeller for kost og latens

Azure-deployment for norske kunder

Agentisk arkitektur og orkestrering

Datasett-håndverk og labeling

MCP-integrasjoner og custom server-design

Forvaltning og driftsavtaler for AI-løsninger

GenAIOps og observability

FinOps for AI-tjenester

Agent-governance i drift

AI deployment og infrastruktur som kode

Sikkerhet for AI-agenter: injection, STRIDE og MAESTRO

Agent-deployment og harness i drift

Brukerfeedback og instrumentation

Endringsledelse for AI-innføring

AI-governance: rammeverk, registre og kontrollpunkter

Ledelseskommunikasjon for AI-initiativer

Portefølje og synlighet

Workshop-fasilitering for AI-transformasjon

Brukerforskning og adopsjonsmetrikker

Overlevering og forvaltning av AI-løsninger

The Phoenix Project — DevOps-simulering

Norsk sektor-rådgivning

Muntlig forsvar og pitch-håndverk

Alliance-case: sluttleveransen

Formatene i programmet

Masterclass

Dojo

Frontier Friday

Lab-helg

Felles samlinger

Kurs

Slik leverer vi