Blogg
Veiledninger, innsikter og nyheter fra den raske utviklingen i AI-verdenen.
Agent Observability Tools in 2026: The Practitioner's Buyer Guide
Agents fail differently than APIs. This deep-dive breaks down what agent observability actually means in 2026, the signals that matter, and how to choose tooling that catches silent failures, runaway costs, and unsafe actions.
Daniel Nikulshyn
aug. 2026
Analytique prédictive par agents IA en 2026 : le guide d'achat
Un guide pratique et sans langue de bois pour évaluer les plateformes d'analytique prédictive dopées aux agents IA : architecture, qualité des données, MLOps, coûts et gouvernance.
Daniel Nikulshyn
aug. 2026
KI‑agenter for data science 2026: Praktisererens kjøpsguide
En grundig, praktisk guide til valg av KI‑agenter og -verktøy for data science i 2026 – med kriterier, feller, kostnader og konkrete produktvurderinger.
Daniel Nikulshyn
juli 2026
LLM: Kvalitetsvårt i 2026: Det komplete kjøpseguiden for team og bygge
En praksishengende kjøpseguiden for Large Language Models i 2026: arkitektur, omkostninger, konteksdønner, sikkerhet og rollen til LLMs som motor bak AI-agenter. Utelukkende uten marketingfusk.
Daniel Nikulshyn
juli 2026
Hvordan evaluere AI-kodingassistenter
AI-kodingassistenter blir standardverktøy i moderne programvareteam, men valg av riktig verktøy krever mer enn å kjøre noen few benchmarks. Denne guiden forklarer hvordan ingeniørledere og utviklere kan evaluere kodingassistenter basert på virkelig produktivitet, kodekvalitet, kontekstbevissthet, sikkerhetskontroller og generell utviklersatisfaksjon.
Daniel Nikulshyn
juni 2026