Det manuella arbetssättet för undertextframtagning är en tidskrävande och kostsam process. Arbetet undersöker AI-verktyget Whisper och dess potential att ersätta processen som används idag. Processen innefattar både transkribering och översättning.  För att verktyget ska kunna göra denna transkribering och översättning behöver den i första hand kunna omvandla tal till text. Detta kallas för taligenkänning och är baserat på upptränade språkmodeller. Precisionen för transkriberingen kan mätas med ordfelfrekvens (Word Error Rate – WER) och för översättningen med COMET-22.  Resultaten visade sig klara av Microsofts krav för maximalt tillåten WER och anses därför vara tillräckligt bra för användning. Resultaten indikerade även att de maskinproducerade översättningarna uppnår tillfredställande kvalitet. Undertextframtagning, som är det andra steget i processen, visade sig Whisper ha svårare för när det gäller skapandet av undertexter. Detta gällde både för transkriberingen i originalspråk samt den engelsköversatta versionen. Kvaliteten på undertexternas formatering, som mäts med SubER-metoden, kan tolkas som för låga för att anses vara användbara. Resultaten låg i intervallet 59 till 96% vilket innebär hur stor del av den automatiskt tillverkade undertexten behöver korrigeras för att matcha referensen.  Den övergripande slutsatsen man kan dra är att Whisper eventuellt kan ersätta den faktiska transkriberings -och översättningsprocessen, då den både är snabbare och kostar mindre resurser än det manuella tillvägagångssättet. Den är dock inte i skrivande stund tillräcklig för att ersätta undertextframtagningen. / The manual process of subtitling creation is a time consuming and costly process. This study examines the AI-tool Whisper and its potential of substituting the process used today. The process consists of both speech recognition and speech translation.  For the tool to accomplish the transcription and translation, it first needs to be able to convert speech-to-text. This is called speech recognition and is based on trained speech models. The precision for the transcription can be measured using the Word Error Rate (WER), while the translation uses COMET-22 for measuring precision.  The results met the requirements for maximal allowed WER-value and were therefore considered to be usable. The results also indicated that the machine produced translations reached satisfactory quality. Subtitle creation, which is the second part of the process, turned out to be more of a challenge for Whisper. This applied to both the transcription in the original language and the English translated version.  The quality of the subtitling format, measured using the SubER-method, can be interpreted as too low to be considered useful. The results were in the interval of 59 to 96% which informs how large part of the automatically created subtitle need to be corrected to match the reference.  The conclusion one can draw is that Whisper could eventually substitute the actual transcription and translation process, since it is both faster and costs less resources than the manual process. Though it is not good enough, in the moment of writing, to substitute the subtitling creation.