Kunstig intelligens i markedsanalyse – hvordan måle og evaluere?

Tid: Frokostseminar, onsdag 4. februar 2026, kl. 08:30 – 10:00 – Frokost fra kl. 08:15
Sted: Kongens gate 6, Oslo
Pris: Medlemmer går gratis – ikke medlemmer kr. 750 eks mva

Denne gangen får vi besøk av Amund Bråthen fra Kantar og Sebastian F. Haarbye fra ANFO, som deler verdifulle erfaringer og konkrete tips for hvordan du kan måle og evaluere med Kunstig intelligens. Vi får høre mer om analytikeren som rådgiver, sikring av datakvalitet og verktøy i bruk.

Etter innleggene, legges det opp til en avrundende ordveksling mellom bidragsyterne og mellom bidragsyterne og publikum, slik at man kan lufte sine spørsmål og tanker. Så ta med deg nysgjerrighet til en spennende morgensesjon – velkommen!

PROGRAM:

Sebastian Haarbye fra ANFO presenterer de ferskeste funnene fra ANFOs KI-rapport, som kartlegger utviklingen i bruk av og holdninger til kunstig intelligens i markedsføringsbransjen. Deretter følger en praktisk gjennomgang av hvordan KI kan brukes til å jobbe smartere med data, fra analyse av datafiler i ChatGPT til mer avansert strukturering og arbeid på tvers av ulike verktøy og modeller. Foredraget viser hva som faktisk er mulig å få til allerede i dag, og gir samtidig et innblikk i hvordan analytikerrollen trolig vil utvikle seg i årene som kommer.

Amund Bråthen fra Kantar gir en gjennomgang av hvordan kunstig intelligens brukes for å styrke måling og evaluering av merkevarer og kommunikasjon. Han viser hvordan AI er integrert i Kantars arbeidsprosesser, både internt og i leveranser ut mot kunder, og hvordan nye AI drevne verktøy gjør det mulig å analysere data raskere, mer presist og på helt nye måter.

Dette er det andre seminaret i en kvartalsvis seminarrekke innen KI. På KI-fronten endrer ting seg fort, så vi ønsker å være tett på utviklingen med jevne oppdateringer fra bransjen. Meld gjerne inn ønsker med hensyn til tematikker og foredragsholdere!

Som medlem kan du se det første seminaret i opptak her når du er logget inn: Kunstig intelligens i markedsanalyse / del1 – hvordan få mer ut av dataene