Kurs

Hele kurskatalogen

36 kurs over 10 måneder. 18 felleskurs som alle Ignitere tar sammen, og 6 unike sporkurs per retning. Hver student gjennomfører 24 kurs totalt.

kurs totalt: 36
felleskurs (alle): 18
unike kurs per spor: 6

Viser alle kurs i kullet

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

Foundations

August–September 20264 kurs totalt

Responsible AI og Ignite-kodeks
Alle
Etabler grunnreglene for AI-arbeid: ansvar, sporbarhet, kundekonfidensialitet.
ons. 5. aug.90 min masterclass (onsdag kveld)
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
Vet hvilke dokumentasjonskrav som følger høyrisiko-systemer
Kan identifisere etiske risikoer i en kundecase og foreslå avbøtende tiltak
Hva du lærer
EU AI Act: risikoklassene og hva de betyr i praksis
Transparens, forklarbarhet og sporbarhet som leveranseprinsipper
Datagovernance og personvern (GDPR-intersection)
Bias-kilder: data, modell, prompt, evaluering
Audit-spor: hva må logges for å kunne forsvare løsningen
Forutsetninger
Ingen tekniske forutsetninger. Grunnleggende forståelse for AI som bransjebegrep holder.
Full kursside
LLM-grunnmur og prompt-patterns
Alle
Fundamentet: hvordan LLM-er tenker, svarer og bruker kontekst.
ons. 19. aug.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 context-window som ingeniørbeslutninger
Kan velge temperature og top-p bevisst for use case
Vet hvorfor samme prompt kan gi ulike svar, og hvordan redusere variasjon
Kan estimere kostnad per request basert på input/output-tokens
Hva du lærer
Tokenisering — hvordan tekst blir tall
Context window: hva får plass, hva blir glemt
Temperature, top-p og reproduserbarhet
System vs. user vs. assistant-meldinger
Streaming, function calling, structured output
Grunnleggende prompt engineering
Forutsetninger
Har kalt en LLM-API minst én gang (eller har fulgt responsible-ai-kurset).
Full kursside
Team-arbeid og DoR/DoD for AI
Alle
Ignite-lagets arbeidsvaner. Hva 'klar' og 'ferdig' betyr på et AI-prosjekt.
ons. 2. sep.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
Forstår arbeidsflyten gjennom Ignite Loop-fasene
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
Forutsetninger
Ingen.
Full kursside
Multi-provider stack: Anthropic, Azure, AWS
Builder
Hvorfor du bør snakke tre språk med LLM-er.
tir. 25. aug.· foreløpig90 min masterclass + 2 timer lab
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
Forutsetninger
llm-fundamentals. Komfortabel med Python eller TypeScript.
Full kursside

Discover

Oktober 20265 kurs totalt

AI-økonomi og FinOps
Alle
Token-kost, caching, routing og hvordan forsvare et AI-budsjett.
ons. 16. sep.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
Vet hvilke knotter som påvirker kostnad mest (context, model, caching)
Kan bygge en TCO-modell for en AI-tjeneste over 12 måneder
Kan argumentere for når RAG > fine-tuning økonomisk
Hva du lærer
Pris per token på tvers av modeller (Q3 2026)
Input vs. output kostnad — og hva det betyr for caching
Prompt caching og batch-pricing
TCO: modell + infrastruktur + vedlikehold + eval
Markup-strategier for konsulent-leveranse
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Full kursside
Business case for AI-initiativ
Alle
Bygg en ROI-modell som tåler møtet med kundens CFO.
ons. 7. okt.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
ROI-beregning: tidsbesparelse, kvalitet, risiko-reduksjon
Antakelser vs. fakta — hvordan skille dem
Sensitivitetsanalyse — hva hvis kostnaden dobler?
Beslutningstaker-persona: hva CFO vs. CIO vs. driftssjef faktisk spør om
Forutsetninger
ai-economics.
Full kursside
EU AI Act-risikoklassifisering
Alle
Klassifiser et system i riktig kategori og dokumenter hvorfor.
ons. 21. okt.90 min masterclass + lab
Dyp-dykk i EU AI Act: 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 skrive risk-management dokumentasjon som tilfredsstiller artikkel 9
Vet hva som kreves for logging og human oversight (art. 12 & 14)
Kan gjøre en conformity assessment-forberedelse
Hva du lærer
Risikoklassene: forbidden, high-risk, limited, minimal
Transparency obligations for generative AI (Art. 50)
Risk management system — art. 9
Data governance — art. 10
Human oversight — art. 14
Dokumentasjon — Annex IV
Forutsetninger
responsible-ai.
Full kursside
AI-readiness assessment-metodikk
Shaper
Kartlegg om kunden faktisk er klar — eller bare snakker om AI.
søn. 25. okt.· foreløpig90 min masterclass + workshop
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
Gartner og MIT Sloan-modeller
Intervju-teknikk for ærlige svar
Scoring og gap-analyse
Hvordan unngå teater-assessment
Forutsetninger
business-case.
Full kursside
EU AI Act i praksis: DPIA og dokumentasjon
Shaper
Produsér dokumentasjonspakken før tilsynet banker på.
lør. 10. okt.· foreløpig90 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 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
Compliance som del av leveranseprosessen (ikke tillegg)
Risk register-mal og vedlikehold
Gate-based compliance-checklist
Sannsynlig audit-scenario og forberedelse
Forutsetninger
ai-act-risk, shaper-readiness.
Full kursside

Craft

November–Desember 202610 kurs totalt

Agent-orkestrering med LangGraph
Alle
Bygg en agent som planlegger, bruker verktøy og håndterer tilstand.
ons. 11. nov.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.
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, ReWOO, Plan-and-execute
Tool/function calling på tvers av providers
MCP (Model Context Protocol)
LangGraph, PydanticAI og sammenlignbare rammeverk
Godkjenningspunkter og human-in-the-loop
Observability for agentbeslutninger
Forutsetninger
llm-fundamentals, builder-multi-provider.
Full kursside
RAG-engineering og hybrid-søk
Alle
Hvordan finne riktig kontekst og levere forankrede svar.
ons. 25. nov.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.
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
Embedding-valg og dimensjonalitet
Chunking-strategier: fixed, semantic, hierarchical
Vector databases: pgvector, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search
Hybrid retrieval og re-ranking
Graph RAG — når kunnskapsgraf slår vectors
Retrieval-evals: recall@k, MRR, nDCG
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Full kursside
Evaluering som disciplin
Alle
Golden sets, LLM-as-judge og hvorfor eval-rigg betyr alt.
ons. 9. des.90 min masterclass + 2 timer lab
Evalueringskultur som håndverk. Fra ad-hoc smoke tests til regresjonssikre evals, golden sets og kalibrerte LLM-dommere.
Hva du går ut med
Kan bygge en eval-suite som kjører på hver PR
Vet hvordan kalibrere en LLM-as-judge mot menneskelige dommere
Kan vedlikeholde en golden set etter hvert som kravene flytter seg
Forstår falsk positiv-raten i egen evaluering
Hva du lærer
Rubrikker og scoring-manual
Golden set-curation og vedlikehold
LLM-as-judge: kalibrering og inter-rater reliability
Regresjons-eval i CI
Tracking eval-drift over tid
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Full kursside
Production agent-patterns
Builder
Streaming, retries, circuit breakers — patterns som holder agenter levende i produksjon.
ons. 25. nov.· foreløpig90 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 for LLM-calls
Idempotens i LLM-sammenheng
Rate limits: TPM, RPM og hvordan holde seg innenfor
Structured output-feilhåndtering
Forutsetninger
builder-multi-provider.
Full kursside
MCP-integrasjoner og custom server-design
Builder
Koble agenter til virksomhetsdata og -handlinger med Model Context Protocol.
tor. 10. des.· foreløpig90 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-protokoll: JSON-RPC over stdio og http
Resources, tools, prompts — de tre primitivene
Auth-patterns for MCP
Testing og debugging
Distribusjonsstrategi internt
Forutsetninger
agent-orchestration.
Full kursside
Eval-CI med golden sets i Git
Builder
Regression-test prompts og agenter — bryt bygget hvis kvaliteten faller.
tir. 15. des.· foreløpig90 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
Forutsetninger
evaluation-discipline, builder-production-patterns.
Full kursside
Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge
Tuner
Design kvalitetsmål som overlever kontakt med virkeligheten.
søn. 20. des.· foreløpig90 min masterclass + 3 timer lab
Evaluering som fag for Tuner-sporet. Rubrikker, inter-rater reliability, LLM-as-judge-kalibrering — hvordan bygge evalueringsystem kunden stoler på.
Hva du går ut med
Kan skrive en eval-rubrikk med 85%+ inter-rater agreement
Kan kalibrere en LLM-judge mot menneskelige dommere
Vet hvordan detektere eval-drift
Kan presentere eval-resultater for ikke-tekniske
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
Forutsetninger
evaluation-discipline.
Full kursside
Vector DB trade-offs
Tuner
Velg rett vector-database for din data og workload — pgvector, Pinecone, Weaviate.
fre. 25. des.· foreløpig90 min masterclass + lab
Dyp-dykk i vektor-databaser: hvilken velger du når, hva er ytelses-trade-offs, og hvordan operere dem i produksjon.
Hva du går ut med
Kan velge riktig vector DB basert på data-volum og query-patterns
Forstår HNSW, IVF og andre indekseringsalgoritmer
Kan benchmarke vector DB-er for egen use case
Vet hvordan holde vector-index synkronisert med source-of-truth
Hva du lærer
HNSW vs. IVF vs. flat — tradeoffs
pgvector, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, Qdrant — sammenligning
Hybrid search — sparse + dense
Re-indeksering og ytelse under drift
Cost og skalering
Forutsetninger
rag-engineering.
Full kursside
Graph RAG og hybrid retrieval
Tuner
Når flatt RAG ikke er nok — slik finner du svar som krever kontekst.
tor. 10. des.· foreløpig90 min masterclass + lab
Graph RAG: når kunnskapsgraf slår flate vektor-søk. Hvordan konstruere, vedlikeholde og spørre mot en graf for AI.
Hva du går ut med
Forstår når graph RAG slår vector RAG
Kan konstruere en graf fra ustrukturert tekst med LLM
Kan spørre graf med Cypher/SPARQL i RAG-kontekst
Vet hvordan vedlikeholde grafen over tid
Hva du lærer
Graf-primitivene: entiteter, relasjoner, properties
Entity extraction med LLM
Neo4j / Amazon Neptune / Microsoft Graph-alternativene
GraphRAG-mønsteret (Microsoft)
Grafvedlikehold og versjonering
Forutsetninger
rag-engineering.
Full kursside
Prosessredesign og workflow-mapping
Shaper
Finn prosessene som lønner seg å automatisere — og de som ikke gjør det.
tir. 15. des.· foreløpig90 min masterclass + workshop
Prosess-redesign for AI-adopsjon. Ikke legg AI på toppen av en dårlig prosess — redesign prosessen med AI i sentrum.
Hva du går ut med
Kan fasilitere en process-discovery-workshop
Vet hvordan identifisere AI-leverable steg i en prosess
Kan mappe gamle vs. nye ansvarslinjer etter redesign
Har verktøy for å håndtere motstand
Hva du lærer
Process mining: Celonis, UiPath Insights, egne analyser
AI-leverable steg: repetitive, regelbaserte, høy-volum
Redesign-mønstre: augmentation vs. automation
Ansvarslinjer og kompetanseløft
Motstandshåndtering
Forutsetninger
shaper-readiness.
Full kursside

Launch

Januar–Februar 20277 kurs totalt

GenAIOps og observability
Alle
Gi innsikt i hva som skjer i produksjon — og fang feilene før kunden.
ons. 13. 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.
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
LLM-observability: Langfuse, LangSmith, Arize, Helicone
OpenTelemetry for AI-tjenester
Cost- og latency-dashboards
Prompt-drift og modell-drift-deteksjon
Incident response for LLM-feil
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Full kursside
Kost-kontroll og model routing
Alle
Send riktig forespørsel til riktig modell. Reduser kost uten å miste kvalitet.
ons. 27. jan.90 min masterclass
Kostnadsstyring av AI-tjenester. Hvordan holde budsjettet når trafikken øker og modellene blir dyrere.
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
FinOps for AI-tjenester
Prompt caching-patterns
Batch-pricing og async-workflows
Model routing og tiering
Per-tenant budgets og throttling
Forutsetninger
ai-economics, genaiops.
Full kursside
Sikkerhet: prompt injection og STRIDE
Alle
Trusselmodeller en agentløsning som om en motstander prøver å ødelegge den.
ons. 10. feb.90 min masterclass + threat modeling workshop
Sikkerhet for AI-tjenester: STRIDE-basert threat modeling, prompt injection-forsvar, data exfiltration og modell-supply-chain.
Hva du går ut med
Kan gjennomføre STRIDE-threat modeling for en AI-tjeneste
Forstår prompt injection, jailbreak og data exfiltration
Kjenner OWASP LLM Top 10
Kan designe forsvarsmekanismer i lag
Hva du lærer
STRIDE for LLM-tjenester
Prompt injection: direct, indirect, multimodal
OWASP LLM Top 10
Model supply chain (registries, dependencies)
Red-teaming AI-tjenester
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Full kursside
Semantic cache og prompt-cache-strategier
Builder
Spar 30–80 % av token-kost uten å miste kvalitet.
man. 25. jan.· foreløpig90 min masterclass + lab
Caching-strategier for LLM-tjenester: prompt cache, semantisk cache, response cache. Hva du cacher, hvor og hvordan.
Hva du går ut med
Kan designe cache-lag for en LLM-tjeneste
Forstår forskjellen på prompt cache (provider) og egen cache
Kan implementere semantisk cache med vector lookup
Vet hvordan måle cache hit rate og kvalitet
Hva du lærer
Prompt cache hos Anthropic og OpenAI
Egen cache med Redis/Valkey
Semantisk cache: embedding + similarity threshold
Cache invalidering-strategier
Cost/quality-trade-offs
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Full kursside
Container og cloud-deploy for agenter
Builder
Fra lokalt prosjekt til skybasert produksjon.
ons. 10. feb.· foreløpig90 min masterclass + lab
Deploy AI-tjenester i Azure, AWS og GCP. Hvilke tjenester bruker vi for hva, og hvordan unngå vendor lock-in.
Hva du går ut med
Kan deploye en AI-tjeneste i minst to skyer
Kjenner tjenestene som matcher: AWS Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
Vet når container > managed service
Kan sette opp blue/green deploy for LLM-tjenester
Hva du lærer
Managed vs. custom deployment
AWS Bedrock vs. Azure OpenAI vs. Vertex AI
Container-deploy (Fargate, AKS, GKE, Cloud Run)
Blue/green og canary for AI-tjenester
Secrets og auth
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Full kursside
Fine-tuning og distillation
Tuner
Når det lønner seg å trene, og når du bare skal la være.
man. 15. feb.· foreløpig90 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
Når RAG > fine-tuning
LoRA, QLoRA, full fine-tune
Data-curation for fine-tuning
Evaluering: overfit, distributional shift
Modell-management etter fine-tune
Forutsetninger
rag-engineering, evaluation-discipline.
Full kursside
Natural-language-to-SQL og agentic analytics
Tuner
La modellen stille spørsmål direkte til dataen — trygt.
lør. 20. feb.· foreløpig90 min masterclass + lab
Text-to-SQL: kundens drøm. Hvordan bygge natural-language-til-database-queries som faktisk er sikre og produksjonsklare.
Hva du går ut med
Kan bygge en text-to-SQL-tjeneste mot kjent schema
Vet hvordan sandboxe SQL-execution trygt
Kan validere queries før kjøring
Forstår begrensningene og når å si nei
Hva du lærer
Schema-context-injeksjon
Few-shot eksempler
SQL-validering og dry-run
Sandbox-execution (read-only user, query-timeout)
Evaluering: execution accuracy vs. exact match
Forutsetninger
rag-engineering.
Full kursside

Anchor

Mars–April 20276 kurs totalt

Endringsledelse (Prosci ADKAR)
Alle
Fem steg brukere må gjennom for at de faktisk skal bruke løsningen.
ons. 24. feb.90 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
Kotter 8 step change
Spesifikk AI-resistance: frykt for jobb, kvalitet, kontroll
Kommunikasjons-strategi per persona
Adopsjonsmåling over tid
Forutsetninger
shaper-process-redesign.
Full kursside
Brukerforskning og adopsjonsmetrikker
Alle
Hvordan måle om løsningen skaper opplevd verdi — ikke bare innlogget.
ons. 10. mars90 min masterclass + workshop
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
Tematisk analyse
Tenkte-høyt-sesjoner med AI
Særlige fallgruver: novelty effect, social desirability
Forutsetninger
Ingen.
Full kursside
Handover og driftovertagelse
Alle
Overgi en løsning slik at kunden driver den videre uten deg.
ons. 24. mars90 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
Handover-pakkens 7 elementer
Runbook-skriving
Kunnskapsoverføring som ikke er dokumentasjon
On-call og eskalerings-avtaler
Avslutnings-ritualer
Forutsetninger
Ingen.
Full kursside
Data governance for AI: lineage og consent
Tuner
Hold rede på hvem som eier hvilke data og hva de kan brukes til.
tor. 25. mars· foreløpig90 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
Model registry-verktøy
Review gates og approval-workflows
AI-policy-design
Audit-spor og rapportering
Forutsetninger
ai-act-risk.
Full kursside
Executive communication for AI-initiativer
Shaper
Snakk AI til ledelsen uten å tape dem.
lør. 10. apr.· foreløpig90 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
Data-drevet argumentasjon
Håndtering av kritiske spørsmål
Persona-differensiert budskap
Forutsetninger
business-case.
Full kursside
Workshop-facilitering for AI-transformation
Shaper
Led en workshop som går fra abstrakt problem til konkret plan.
tor. 15. apr.· foreløpig90 min masterclass + workshop-øvelse
Fasilitering av strategiske AI-workshops. Fra design av agenda til psykologisk trygghet i rommet.
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
Forutsetninger
Ingen.
Full kursside

Deliver

Mai–Juni 20274 kurs totalt

Portefølje-kurasjon og synlighet
Alle
Vis arbeidet du har gjort, så kundene kjenner deg igjen.
ons. 14. 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
Forutsetninger
Ingen.
Full kursside
Muntlig forsvar og pitch-håndverk
Alle
Pitch løsningen din på tre minutter. Forsvar den i femten.
ons. 28. apr.90 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
Forutsetninger
portfolio-curation.
Full kursside
Alliance-case sluttføring
Alle
Samle alle Ignite Loop-elementer i én fullverdig kundeleveranse.
ons. 12. 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
Forutsetninger
handover.
Full kursside
Bransje-dypdykk
Shaper
Velg minst to bransjer (bank, offentlig, energi, helse, telekom) og forstå regulatoriske særtrekk.
tir. 25. mai· foreløpig90 min masterclass per bransje
Bransjespesifikk Shaper-spesialisering: bank/forsikring, helse, offentlig, eller industri. Valgfritt fordypningskurs.
Hva du går ut med
Har dybdekunnskap i én bransje
Kjenner bransjens regulering og typiske AI-use-cases
Kan snakke bransjens språk fra dag 1 som konsulent
Hva du lærer
Bransjens verdikjede og hovedspillere
Regulatorisk kontekst (finanstilsynet, helsetilsynet, etc.)
Typiske AI-case i bransjen
Bransjens beslutningsstrukturer
Forutsetninger
shaper-exec-comms.
Full kursside

Formatene i programmet

Et Ignite-år veksler mellom seks formater. Kjernen er kursene — 36 av dem — levert via masterclass og supplert med dojo, frontier-lunsj, lab-helger og de store felles samlingene som starter og avslutter kullet.

18× / år
Masterclass
Rytme
Annenhver onsdag, 19:00–20:30 (90 min)
Formål
Primærleveransen av curriculum. Ett masterclass dekker ett kurs — 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 kveld per måned (90 min)
Formål
Refleksjons-sirkel. Ignitere deler konkrete case fra kundearbeid — ingen slides, bare fortellinger og tilbakemeldinger. Her bygges peer-læringen som gjør programmet.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
10× / år
Frontier Friday
Rytme
Første fredag i måneden, lunsj 12:00–13:00 (60 min)
Formål
En Igniter eller gjest plukker et frontier-paper, en ny modell-release eller en kontroversiell AI-diskurs og leder 15 min innledning + debatt. Holder oss i front av feltet.
Deltakelse
Valgfri for Ignitere, åpen for hele Capgemini Norge
4× / år
Lab-helg
Rytme
Én lørdag per kvartal, 10:00–14:00 (4 timer)
Formål
Intensiv build-økt. Små team jobber på et reelt kunde-scenario uten kundetrykk — trygg øvelse i produksjonsdisciplin. Eksempelet blir ofte en Ignite Loop-runde komplett med evals og adopsjonsmål.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
2× / år
Felles samlinger
Rytme
Kickstart i september, Graduation i juni — to dager hver
Formål
De to store dragebåtene i programmet. Kickstart setter tonen: onboarding, Ignite Loop-intro, sporvalg og team-bygging. Graduation markerer avslutningen med pitches til kundepanel, sertifiseringsseremoni og Alliance-partnere invitert.
Deltakelse
Obligatorisk for alle
36× / år
Kurs
Rytme
Gjennom hele året — 18 felleskurs + 6 sporkurs per retning
Formål
Programmets faglige kjerne. Hvert kurs har pensum, video-opptak og øvelser, og leveres gjennom et tilhørende masterclass. 18 felleskurs tas av alle, de 6 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 mot Ignite Loop — metoden som gjør leveransen gjenkjennelig for kunden.

Se Ignite Loop

Hele kurskatalogen

Responsible AI og Ignite-kodeks

LLM-grunnmur og prompt-patterns

Team-arbeid og DoR/DoD for AI

Multi-provider stack: Anthropic, Azure, AWS

AI-økonomi og FinOps

Business case for AI-initiativ

EU AI Act-risikoklassifisering

AI-readiness assessment-metodikk

EU AI Act i praksis: DPIA og dokumentasjon

Agent-orkestrering med LangGraph

RAG-engineering og hybrid-søk

Evaluering som disciplin

Production agent-patterns

MCP-integrasjoner og custom server-design

Eval-CI med golden sets i Git

Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge

Vector DB trade-offs

Graph RAG og hybrid retrieval

Prosessredesign og workflow-mapping

GenAIOps og observability

Kost-kontroll og model routing

Sikkerhet: prompt injection og STRIDE

Semantic cache og prompt-cache-strategier

Container og cloud-deploy for agenter

Fine-tuning og distillation

Natural-language-to-SQL og agentic analytics

Endringsledelse (Prosci ADKAR)

Brukerforskning og adopsjonsmetrikker

Handover og driftovertagelse

Data governance for AI: lineage og consent

Executive communication for AI-initiativer

Workshop-facilitering for AI-transformation

Portefølje-kurasjon og synlighet

Muntlig forsvar og pitch-håndverk

Alliance-case sluttføring

Bransje-dypdykk

Formatene i programmet

Masterclass

Dojo

Frontier Friday

Lab-helg

Felles samlinger

Kurs

Slik leverer vi