Copilot Studio Basic er nå tilgjengelig som onlinekurs. Kurset er laget for deg som vil forstå arbeidsmåten og bygge en første kunnskapsagent uten å gjøre løsningen mer komplisert enn nødvendig.
God agentbygging starter ikke med flest mulig funksjoner. Den starter med et tydelig behov, en avgrenset agentjobb og gode svar på hvem agenten skal hjelpe – og hva den ikke skal gjøre.
Start med én tydelig agentjobb. Test den godt. Bygg videre først når verdien er synlig.
Dette lærer du
Avklare agentens jobb, målgruppe og avgrensning.
Bygge agenten med tydelige instrukser.
Legge til kunnskap, teste svar og forbedre løsningen.
Publisere med kontroll og forstå naturlige neste steg.
Kort, praktisk og laget for å brukes
Kurset består av fire korte deler og tar omtrent 40 minutter. Du følger den samme agenten gjennom hele kurset, slik at stegene henger sammen fra første idé til testing og publisering.
Du trenger ikke være utvikler. Målet er å gi deg en trygg grunnmodell du kan bruke videre på egne behov, med bedre forståelse av instrukser, kunnskapskilder og kontroll.
Start enkelt – bygg videre når verdien er tydelig
En første kunnskapsagent er et godt sted å begynne. Når den løser en avgrenset oppgave på en stabil måte, kan du vurdere flere kilder, handlinger og agentflyter. Slik unngår du å automatisere kaos og får et bedre fundament for videre utvikling.
Microsoft tester angivelig en mer selvstendig Copilot-agent i Microsoft 365. Hvis det stemmer, er dette mer enn en liten funksjonsoppdatering. Det er et tegn på at AI ikke bare skal svare på spørsmål, men begynne å utføre arbeid i bakgrunnen, med mer kontekst, mer kontinuitet og færre manuelle steg.
For bedrifter betyr det at grensen mellom assistent og medarbeider blir gradvis mer uklar.
Det viktige her er ikke bare at Microsoft tester noe mer avansert. Det viktige er hva slags arbeidsflyt de ser for seg. En agent som kan følge med, tolke kontekst, foreslå neste steg og utføre oppgaver, gjør Copilot langt mer enn en chatflate. Det blir en operativ lag-på-lag-løsning over e-post, møter, dokumenter og oppgaver.
Hva er det som angivelig testes?
Det som beskrives i dekningen1, er en mer “always-on” agent for Microsoft 365 Copilot. Ikke bare en modell du spør når du trenger hjelp, men en agent som kan ha bedre kontinuitet og mer aktiv rolle i arbeidsdagen.Det er verdt å merke seg at dette fortsatt er spekulativt på detaljnivå. Vi vet ikke nøyaktig hvordan funksjonen vil se ut i sluttproduktet. Men retningen er tydelig: AI blir mer proaktiv, mer spesialisert og mer integrert i arbeidsverktøyene folk allerede bruker.
For bedrifter er dette interessant av tre grunner
1. Mindre friksjon i hverdagen Hvis agenten kan hente informasjon, foreslå handlinger og følge opp uten at brukeren må starte hver samtale på nytt, sparer man tid.
2. Mer arbeidsflyt, mindre prompt-arbeid Dagens Copilot-bruk handler ofte om spørsmål og svar. Neste steg er arbeidsflyt: “gjør dette”, “følg opp det”, “oppsummer det”, “varsle meg når dette skjer”.
3. Større behov for kontroll og sikkerhet Jo mer autonom AI blir, desto viktigere blir tilgangsstyring, logging, godkjenning og tydelige grenser.
Denne illustrasjonen forklarer konseptet slik det i praksis ofte ser ut i dag: En autonom agent som leser fra kunnskapskilder, foreslår svar og sender videre til mennesker ved behov.
Et typisk eksempel kan være en autonom agent som fungerer som en digital sekretær som leser e-postene dine, forstår hva som krever handling, og organiserer møter ved å koordinere kalenderen din automatisk. Den prioriterer, foreslår svar og booker tidspunkt basert på kontekst, preferanser og tilgjengelighet – uten at du trenger å følge opp manuelt.
“Microsoft is exploring the potential of technologies like OpenClaw in an enterprise context.”
Det er kanskje ikke så overraskende. Spørsmålet er ikke om teknologien fungerer – det gjør den allerede – men hvordan enterprise-verdenen skal håndtere kontroll, governance og ansvar når agentene faktisk begynner å gjøre jobben.
Hva dette kan bety i Microsofts innpakning
Denne illustrasjonen er bare en konseptskisse for hvordan et mulig Copilot-liknende grensesnitt kan se ut i praksis. Det viser at agentene ikke lever i et vakuum, men henger sammen med regler, kunnskapskilder, memory, skills og godkjenning, som vi kjenner fra Open Claw.
Hva kan dette bety for deg som bruker?
Hvis du jobber med Copilot, Copilot Studio eller agentbasert automatisering, er dette signalet verdifullt
Det kommer mer agentisk funksjonalitet.
Det blir mer fokus på kontinuerlige arbeidsflyter.
Det blir viktigere å tenke på kontroll, sikkerhet og godkjenning.
Brukere vil forvente at AI kan gjøre mer enn å skrive tekst.
Oppsummering
Det mest interessante med denne nyheten er ikke om én spesifikk funksjon faktisk kommer nøyaktig slik den beskrives. Det mest interessante er retningen: Microsoft, OpenAI og resten av markedet beveger seg mot AI som kan gjøre mer av arbeidet, ikke bare forklare det
For bedrifter er det både spennende og litt krevende. Gevinsten er høyere produktivitet. Kravet er bedre styring.
Fotnoter / kilder
The Times of India, *Microsoft 365 Copilot may get AI agent that OpenAI CEO Sam Altman spent billions on ↩︎
The Verge, dekning av Microsofts eksperimentering med mer autonome Copilot-agenter og uttalelse fra Omar Shahine. ↩︎
Microsoft snakker om Copilot Cowork. Anthropic har allerede pushet frem samme tankegang gjennom Claude. Samtidig dukker det opp mer eksperimentelle løsninger som OpenClaw.
Det er lett å avfeie det som enda et buzzword.
Men hvis man ser litt nærmere etter, peker flere av de største aktørene i samme retning:
AI er i ferd med å gå fra å gi svar…
til å faktisk jobbe sammen med deg.
Fra svar til samarbeid
Så langt har vi brukt AI ganske enkelt.
Vi spør – og vi får et svar.
Skriv et utkast. Oppsummer en tekst. Lag en liste.
Ferdig.
Men det er ikke der dette stopper.
Microsoft beskriver selv Cowork som en ny måte å få arbeid gjort på, hvor Copilot ikke bare svarer, men deltar i flere steg av oppgaven.
Og det er egentlig her det blir interessant.
Ikke én prompt. Ikke ett svar.
Men en flyt.
Du starter med å forstå noe, så jobber du videre med et utkast – og til slutt forbedrer og vurderer du det.
Det er først når disse tingene henger sammen at AI faktisk begynner å gi ordentlig verdi.
Det mest interessante: Når AI begynner å være kritisk
Det som overrasker meg mest akkurat nå, er ikke hvor bra AI er til å skrive.
Det er hvor nyttig det er når den ikke er enig.
Når den begynner å:
stille spørsmål
peke på svakheter
utfordre argumentasjon
Da skjer det noe.
Plutselig føles det ikke som et verktøy lenger.
Det føles mer som en sparringspartner.
Jeg har testet dette selv på enkle ting som høringsutkast og notater. Ikke fordi det nødvendigvis går dramatisk mye raskere – men fordi resultatet ofte blir bedre.
Mer presist. Mer gjennomtenkt. Litt vanskeligere å “slippe unna” med halvferdige resonneringer.
Så dukker OpenClaw opp
Samtidig som Microsoft og Anthropic beveger seg i denne retningen, skjer det også ting litt utenfor de etablerte plattformene.
OpenClaw fikk en del oppmerksomhet for noen uker siden. Et ganske røft, men fascinerende prosjekt – en personlig AI-agent som faktisk kan gjøre oppgaver for deg.
Jeg bruker det en del selv, og kan si: Det er definitivt ikke enterprise ready.
Det er ustabilt. Litt uforutsigbart.
Men det er også et av de tydeligste eksemplene jeg har sett på hvor dette kan gå.
The next wave of AI is about agents that can reason, plan, and act.
Jensen Huang, CEO i Nvidia
Det er egentlig hele poenget.
Ikke bare generere tekst, men utføre arbeid. Selvstendig.
Ingen er helt der ennå på et nivå du kan stole på. Men det peker ganske tydelig i retningen av langt mer autonome agenter fremover.
Utviklingen går også fort.
Et lite signal i markedet
Det er også interessant at grunnleggeren av OpenClaw nå går til OpenAI.
Det sier ikke alt. Men det sier nok.
Dette er ikke bare eksperimentering i randsonen lenger.
Dette er noe flere aktører tydelig satser på.
Spørsmålet er ikke om dette kommer.
Men hvordan det kommer til å se ut.
Hva betyr dette for Microsoft
Microsoft har en annen tilnærming.
Der OpenClaw er personlig og eksperimentell, er Copilot strukturert og bygget for virksomheter.
Men når de nå begynner å snakke om:
Cowork
agenter
og etter hvert flere modeller i samme opplevelse
… så begynner det vitterlig å ligne på noe av det samme.
At ulike tilnærminger kan spille sammen:
én analyserer
én skriver
én vurderer
Ikke som separate verktøy, men som én flyt.
Om dette faktisk lander slik i Copilot, gjenstår å se.
Men retningen virker ganske tydelig.
Lisenser og bruk
Et åpent spørsmål er hvordan dette faktisk vil bli tilgjengelig.
Vil Copilot Cowork bli en del av eksisterende Microsoft 365 Copilot-lisenser, eller vil mer avansert bruk kreve egne tillegg?
Og hva skjer med modellene bak – vil man som bruker forholde seg til én Copilot, eller flere underliggende modeller og API-er?
Per nå virker det som Microsoft beveger seg mot en modell hvor kompleksiteten skjules for brukeren. Én inngang, én Copilot – men med flere modeller som jobber i bakgrunnen.
Samtidig er dette fortsatt i utvikling. Det som gjelder i dag, er ikke nødvendigvis det som gjelder i morgen.
Microsoft Copilot endrer hvordan vi jobber. Nå lanserer vi et helt nytt online kurs som gjør det enkelt å lære hvordan du faktisk kan bruke Copilot i arbeidshverdagen.
Kurset er utviklet for ansatte og ledere som ønsker å bruke Copilot mer effektivt i Word, Excel, Outlook og Teams.
Kurset kan tas individuelt – eller som en pakke for team og avdelinger.
Kommende kurs
Online kurset er det første i en serie praktiske Copilot-kurs, som nå blir tilgjengelig online.
Lars Moltu
Roadmap:
Copilot Studio – lanseres uke 12, 2026
Copilot for ledere – lanseres uke 13, 2026
Hva kurset gir deg
Dette lærer du
hvordan Copilot fungerer i Microsoft 365
praktiske måter å bruke Copilot i arbeidshverdagen
hvordan du skriver bedre prompts
hvordan du sparer tid i Word, Excel, Outlook og Teams
Velg mellom enkel-, team og bedrifts-pakker
Husk å bruke vår tidsbegrensede kampanjekode for 25% rabatt.
Ulike pakker
Kurset kan tas individuelt, eller som en løsning for team og virksomheter som ønsker å komme raskt i gang med Copilot.
Enkeltbruker
Enkeltbruker
12 mnd oppdateringer
Team
Opptil 5 brukere
12 mnd oppdateringer
Organisasjon
Opptil 20 brukere
12 mnd oppdateringer
Vil du lære å bruke Copilot i praksis?
I dette kurset får du konkrete eksempler på hvordan Copilot kan brukes i Word, Excel, Outlook og Teams
for å spare tid og jobbe smartere.
Kurset er laget for travle fagpersoner og ledere som vil forstå hvordan kunstig intelligens kan brukes
i arbeidshverdagen – uten teknisk bakgrunn.
Du kan starte kurset når det passer deg, eller ta kontakt hvis du ønsker et
teamkurs for virksomheten din.
Microsoft utvikler Copilot raskt videre, og en av funksjonene som får mest oppmerksomhet internasjonalt er bedre støtte for oppgaver og oppfølging direkte fra Copilot.
I praksis betyr dette at Copilot kan hjelpe deg med å identifisere oppgaver fra e-poster, møter og dokumenter – og foreslå neste steg automatisk.
Funksjonen er fortsatt i preview og ikke fullt tilgjengelig i Norge ennå, men den viser tydelig hvor Microsoft er på vei med Copilot.
Når funksjonen blir tilgjengelig i Microsoft 365, vil vi også inkludere den i Copilot-kurset kort tid etter lansering.
Hva betyr dette i praksis?
Eksempler på hvordan dette kan brukes
Oppsummere oppgaver fra et Teams-møte og foreslå hvem som har ansvar.
Identifisere oppfølging fra e-poster i Outlook.
Foreslå neste steg basert på et dokument eller et prosjektnotat.
Samle løse oppgaver fra flere kilder i Microsoft 365.
Eksempler på prompts
Oppsummer oppgavene fra dette møtet og lag en prioritert liste.
Finn oppgaver i e-postene mine fra denne uken og foreslå neste steg.
Lag en oversikt over åpne oppgaver i dette prosjektet basert på dokumentet.
Mange spør meg hvor Copilot egentlig er på vei. Er dette bare en hype, eller blir det faktisk bedre?
De siste ukene har det skjedd flere interessante ting. OpenAI har lansert GPT-5.4, og modellen begynner allerede å dukke opp i Copilot-produkter – blant annet i Microsoft 365 Copilot og GitHub Copilot. Faktisk opplevde jeg selv å få tilgang til GPT-5.4 i Copilot før den var tilgjengelig i mitt eget ChatGPT-abonnement.
Dette sier noe viktig om hvordan AI-økosystemet fungerer nå: Microsoft og OpenAI utvikler tett sammen, men ruller ofte ut funksjoner og modeller på forskjellige måter i ulike produkter.
GPT-5.4 representerer et tydelig steg videre, spesielt innen komplekse oppgaver og arbeidsflyter. Modellen er utviklet for profesjonelt kunnskapsarbeid – dokumenter, analyser, presentasjoner og mer avansert problemløsning. Den har også fått bedre støtte for å utføre flere steg i en oppgave, noe som peker i retning av mer agentisk AI.
Copilot blir mer handlingsorientert
Samtidig utvikler Microsoft Copilot videre fra å være en skriveassistent til å bli en mer aktiv arbeidsassistent. Et eksempel er nye funksjoner der Copilot kan foreslå oppgaver basert på møter, dokumenter og e-post – og til og med opprette oppgaver direkte i Planner.
I Teams kan Copilot allerede identifisere oppfølgingspunkter fra møter og foreslå action-items basert på samtalen.
Dette er kanskje den mest spennende utviklingen akkurat nå: AI går gradvis fra å gi svar til å hjelpe deg med å få ting gjort.
Følg utviklingen selv
Mange spør også hvor man faktisk kan følge med på hva som er nytt – uten å være avhengig av rykter eller LinkedIn-poster.
Her publiserer Microsoft både roadmap, preview-funksjoner og månedlige oppdateringer om hva som faktisk er på vei inn i Copilot.
Vi lever i spennende tider. Copilot er ikke perfekt ennå – men utviklingen går fort, og jeg gleder meg til å teste mer av det som kommer og vise dere hva som faktisk fungerer i praksis.
