Till följd av de senaste årens snabba utveckling av artificiell intelligens och generativ AI har frågan om teknikens implementering på olika yrkesområden blivit alltmer aktuell. Journalistiken är inget undantag och mycket pekar på att flera av yrkets arbetsuppgifter kan komma att ersättas av AI. Den här studien syftar till att undersöka hur lokala mediekoncerner ställer sig till utvecklingen och användandet av AI och vilken effekt det kan få på journalistiken som yrke och samhällsinstitution. Detta görs genom att studera hur mediekoncernerna använder sig av tekniken idag, hur de tror att de kommer använda sig av den i framtiden och vad det kan ha för betydelse för journalistiken i sin helhet. Studien baseras på kvalitativa intervjuer med fyra reportrar och fyra personer med chefsroller inom lokala nyhetskoncerner för att även möjliggöra svar utifrån olika perspektiv. För att kunna analysera relationen mellan journalister och teknisk utveckling valde vi att utgå från professionaliseringsteorin och teknologisk determinism. Studien undersöker vilka faktorer som påverkar utvecklingen av det journalistiska arbetet och vilka konsekvenser utvecklingen kan ha på journalistiken i stort. Enligt tidigare forskning saknas det en tydlig bild av huruvida AI kommer att ha en positiv eller negativ inverkan på journalistiken då det finns tydliga fördelar samtidigt som AI kan ha en negativ effekt på exempelvis trovärdighet. Studiens resultat överensstämmer i stor utsträckning med den tidigare forskningen, sett till att det framkommer både möjligheter i form av effektivisering, frigörande av resurser och ökad tillgänglighet. Men även risker, så som etiska risker och hot mot mediers demokratiska uppdrag. I viss mån identifieras skillnader i synen på AI beroende på yrkesroller inom mediebranschen, vilket även det överensstämmer med tidigare forskning. Det framkommer att AI sannolikt kommer få en betydande roll i den framtida journalistikens utformning, vilket i sin tur innebär att det kommer krävas en stor försiktighet i implementeringen av tekniken för att inte riskera att deprofessionalisera yrket eller hota journalistikens demokratiska uppdrag.

Artificiell intelligens inom journalistiken är ett omstritt ämne, inte minst inom journalistiken. Det råder idag en stor osäkerhet om vad för påverkan AI kommer att ha på journalistiken samtidigt som fler medier implementerar fler verktyg som drivs med hjälp av AI. Kulturjournalistiken står nu inför en icke-tidigare sedd utveckling inom kulturjournalistik och kultursamhället på grund av utvecklingen inom AI.  Syftet med denna studie är att kvalitativt undersöka sju svenska kulturjournalisters inställningar och åsikter om AI-verktyg och vilken påverkan det har haft på kulturjournalistiken, både i nutid och i framtiden. Frågeställningarna inkluderar frågor kring vilka appliceringsområden AI har inom kulturjournalistiken, kulturjournalisternas attityder och känslor för AI inom kulturen och hur kulturjournalistiken påverkas av AI-genererat innehåll.  Studiens resultat visar att kulturjournalisterna inte känner en påtaglig rädsla inför att AI ska ersätta dem. Det finns vissa farhågor, i och med risken för ökad missinformation, sämre källkritik och sämre journalistisk kvalitet på innehåll. Kulturjournalisterna är inte oroade eftersom de arbetar inom delar av kulturjournalistiken, till exempel litteraturkritiker, där AI ännu inte visat sig ha kapaciteten att generera resultat som överträffar arbete som de mänskliga journalisterna är kapabla till att skapa. Oron för att bli ersatt är betydligt mindre då AI-verktygen som implementerats idag tillför fler arbetsuppgifter än innan, till exempel på grund av att textare och översättare blivit avskedade.

Den föreliggande studiens syfte är att med utgångspunkt i svenskämnets didaktik relaterat till skrivprocessen undersöka aktuell forskning gällande hur generativ AI i olika former kan fungera som resurs för att främja elevernas lärande i skrivundervisningen på högstadiet. Denna systematiska litteraturstudie ämnar dels besvara hur generativ AI kan utveckla elevernas förmåga att skapa och bearbeta text inom ramen för skrivprocessen, dels hur generativ AI kan utgöra ett hinder för elevernas utveckling av kunskap och förmågor inom skrivprocessen. På grund av brist på forskning i en svensk högstadiekontext utgörs resultatet av internationella studier inom högre utbildning, som vi analyserar och kopplar till en svensk högstadiekontext i resultatdiskussionen. Å ena sidan visar resultatet att generativ AI kan utgöra möjligheter i skrivprocessen genom att fungera som idégenerator, skapa workflow, ge återkoppling, synliggöra lärandet, bidra till utveckling av metaspråk, samt skapa motivation och en känsla av sammanhang hos eleverna. Å andra sidan kan den generativa AI:n också vara ett hinder för utveckling av kunskap och förmågor genom att hämma elevernas kreativitet och personliga stil samt ge ensidig och felaktig återkoppling. Huruvida generativ AI utgör en möjlighet eller ett hinder visar sig i studierna vara delvis beroende av sammanhanget, delvis beroende av elevernas metakognitiva och självreglerande förmåga samt deras kritiska litteracitet. För att högstadieelevers lärande och kognitiva utveckling ska främjas av generativ AI konstaterar vi att lärarens didaktiska val blir avgörande. Om tillämpningen av generativ AI ska gynna elevernas lärande krävs det dessutom goda förutsättningar för att skrivundervisningen ska kunna fokusera på processen snarare än slutprodukten.

Generativ AI är ett relativt nytt område som företag nyligen börjat investera i. Det finns många modeller och metoder för att värdera investeringar men lite forskning kring hur dessa metoder appliceras på generativ AI. IT-investeringar kan bidra till mer än kvantitativa fördelar vilket utgör en svårighet vid värdering då de traditionella värderingsmodellerna har ett finansiellt fokus. För att veta om investeringen har uppnått det estimerade värdet är det viktigt för företag att genomföra en utvärdering. Denna studie syftar till att beskriva hur företag väljer att värdera och utvärdera sin investering i generativ AI. Studien utgår ifrån en kvalitativ undersökning där vi intervjuat tre olika företag som börjat investera i generativ AI. Resultatet påvisar att företagen inte gjort några stora förändringar i sina investeringsprocesser för generativ AI. Den stora likheten i hur företagen väljer att värdera sin investering i generativ AI är genom att använda sig av intuition. Resultaten visar också att en utvärdering görs med hjälp av styrverktyg men att inga tydliga ramverk eller planer finns på att göra en finansiell utvärdering.

This study is about how information about generative AI can affect studentsdifferently. The aim for the study is to find out if an academic background canaffect the way students assimilate the information and how it affects their use ofthe generative AI tools. The study is focused on students at Linnaeus University.In order to accomplish this, I have used both secondary survey data andconducted my own interviews. To explore the significance and impact ofacademic background, Pierre Bourdieu's capital theory and aspects of Rett M.Rogers ideal types have been employed. According to the survey and interviews,students are positively influenced by information about generative AI.Additionally, students with high academic capital feel more confident inimplementing generative AI in their academic work. This aspect can argue forchange in how information about generative AI is distributed to reach a moreequal environment for all students.

I dagens samhälle talas det dagligen i media om AI, både som hot och möjlighet, och det kommer nya verktyg och AI-stöd hela tiden. Men hur är det att faktiskt använda dessa i en gestaltande process? Vilka frågor och problem möter jag som kreatör när jag vill använda mig av AI-stödda verktyg? Kan jag lita på resultatet som jag får från verktygen? Kan jag lita på leverantörerna och de resultat som produceras. Är resultaten representativa, inkluderande och faktabaserade eller behöver jag kritiskt granska och bedöma dem? Genom att ha använt mig av AI-stödda verktyg under en gestaltande process, där jag skapat en berättelse som har visualiserats och sedan tonsatts, så har jag undersökt hur dessa verktyg har påverkat mitt gestaltande och samtidigt undersökt vilka risker och problem som kan vara associerade med användandet av dessa AI-stödda verktyg. Resultaten visar att även om det snabbt går att nå resultat i den gestaltande processen, så är det flera frågor vi behöver ta ställning till.

This thesis explores the impact of disruptive technology such as generative artificial intelligence on secondary schools and how it relates to digital tools used in education and learning. Education is a core part of society and technology is constantly impacting how principles are formed and what methods are used to educate our future youth. We seek to understand the complexities related to generative AI and through our research and interactions form ideas on how schools adapt to this technology and its potentially disruptive effects. With a qualitative approach, the study focuses on interviewing school leaders and others in highly relevant positions connected to secondary schools to get a perspective on how they handle issues and find uses for the phenomenon in an educational context. We conducted six detailed interviews with ethics in consideration to get a solid representation of data. The data was filtered to find patterns which were then connected to our theoretical foundation. The study finds answers to how the school leaders view learning, how they utilize generative AI today and what preventive measures they go through to hinder students' opportunities of illicit use. Since generative AI was popularized there has been an increase in focus on working in processes, and a notable shift away from examinations written from home towards examinations done in the schools has occurred. Our findings reveal that while there is an enthusiasm for the potential enhancements that AI can provide, such as personalized learning aids and efficient administrative tools, there is also a concern regarding academic integrity and the need for robust AI-related policies. We also explore generative AI’s potential uses for the future and how it can be utilized responsibly to ensure that students develop necessary critical thinking and analytical skills.

This thesis explores the integration of generative AI and large language models (LLMs) into software documentation processes, assessing their impact on developer productivity. The research focuses on the development of a documentation system powered by an LLM, which automates the creation and retrieval of software documentation. The study employs a controlled experiment followed by a survey involving software developers to quantify changes in productivity through various metrics such as effectiveness, velocity, and quality of documentation generated by the system. Background: The increasing complexity of software development necessitates efficient documentation systems. Traditional methods, often manual and time-consuming, struggle to keep pace with the dynamics of software development, potentially leading to outdated and inadequate documentation. Objectives: To investigate whether a documentation system powered by an LLM can enhance developers’ productivity in software documentation tasks by assisting developers with the creation of development documentation and facilitating the retrieval of relevant information. Method: A controlled experiment followed by a survey were conducted, wherein participants were tasked with generating and using documentation through both manual and LLM-assisted methods. The effectiveness, velocity, and quality of the documentation were measured and compared. Results: The findings indicate that the LLM-powered documentation system significantly enhances developer productivity. Developers using the system were able to produce and comprehend documentation more quickly and accurately than those using the manual method. Furthermore, the quality of the documentation, assessed in terms of comprehensibility, completeness, and readability, was consistently higher when generated by the LLM system. Conclusions: The integration of LLMs into software documentation processes can significantly enhance developer productivity by automating routine tasks and improving the quality of documentation. This supports software developers in maintaining current projects and also assists in the onboarding process of new team members by providing easier access to necessary documentation. / Denna avhandling utforskar integrationen av generativ AI och stora språkmodeller (LLM) i processer för mjukvarudokumentation, och bedömer deras inverkan på utvecklares produktivitet. Forskningen fokuserar på utvecklingen av ett dokumentationssystem drivet av en LLM, som automatiserar skapandet och hämtningen av mjukvarudokumentation. Studien använder ett kontrollerat experiment följt av en enkät som involverar professionella mjukvaruutvecklare för att kvantifiera förändringar i produktivitet genom olika mått som effektivitet, hastighet och kvalitet på dokumentation genererad av systemet. Bakgrund: Den ökande komplexiteten i mjukvaruutveckling kräver effektiva dokumentationssystem. Traditionella metoder, ofta manuella och tidskrävande, har svårt att hålla jämna steg med dynamiken i mjukvaruutveckling, vilket potentiellt kan leda till föråldrad och otillräcklig dokumentation. Syfte: Att undersöka om ett dokumentationssystem drivet av en LLM kan förbättra utvecklares produktivitet i uppgifter relaterade till mjukvarudokumentation genom att assistera utvecklare med att skapa utvecklingsdokumentation och underlätta hämtningen av relevant information. Metod: Ett kontrollerat experiment följt av en enkät genomfördes, där deltagarna hade i uppgift att generera och använda dokumentation genom både manuella och LLM-assisterade metoder. Effektiviteten, hastigheten och kvaliteten på dokumentationen mättes och jämfördes. Resultat: Resultaten visar att dokumentationssystemet drivet av LLM väsentligen förbättrar utvecklarnas produktivitet. Utvecklare som använde systemet kunde producera och förstå dokumentation snabbare och mer exakt än de som använde den manuella metoden. Vidare var kvaliteten på dokumentationen, bedömd i termer av begriplighet, fullständighet och läsbarhet, konsekvent högre när den genererades av LLM-systemet. Slutsatser: Integrationen av LLM i mjukvarudokumentationsprocesser kan väsentligen förbättra utvecklarnas produktivitet genom att automatisera rutinuppgifter och förbättra kvaliteten på dokumentation. Detta stöder inte bara mjukvaruutvecklare i att underhålla pågående projekt utan hjälper också till med introduktionen av nya teammedlemmar genom att ge enklare tillgång till nödvändig dokumentation.

For a while now, media producers have had to adapt to all the different aspects of digitalization. Much of the development has led to new opportunities in optimization, it would however be naive to ignore the challenges and hardships it has brought along as well. For media producers, not least filmmakers, a new challenge has risen following the rise of artificial intelligence. Specifically generative AI. This study aims to grant a deeper understanding of these generative AI tools, how they affect the production of short films, which opportunities they grant, and which challenges producers will face, following the imminent evolution of said tools. The data for the study is gathered using qualitative methods and is processed through a producer perspective. Through this data, and with the support of previous research, the study concludes that generative AI tools within the short film media will be used as advantageous instrument while it will simultaneously cause substantial changes for existing work roles within the industry. Therefore, producers are encouraged to keep an open mind regarding generative AI tools and not write them off as threatening, in order to retain control of their creative endeavors and not dehumanize the industry.

Denna studie undersöker hur Generativ AI påverkar affärsmodellen hos managementkonsultbolag. Genom en kvalitativ metod med semistrukturerade intervjuer samlades data in från ett managementkonsultbolag och ett kundföretag. Resultaten visar att Generativ AI kan effektivisera processer, särskilt inom texthantering och textskapande, utan att omedelbart förändra vinstmodellen. På lång sikt förväntas dock betydande förändringar i affärsmodell en om tekniken får ett större genomslag. Slutsatsen är att Generativ AI utgör främst möjligheter, men också en utmaning för branschen, där tidig implementering och anpassning är avgörande för att behålla konkurrenskraft. / This study examines how Generative AI impacts the business model of management consulting firms. Using a qualitative method with semi-structured interviews, data was collected from a management consulting firm and a client company. The results show that Generative AI can streamline processes, particularly in text handling and text creation, without immediately altering the revenue model. However, significant changes in the business model are expected in the long term if the technology gains greater traction. The conclusion is that Generative AI primarily presents opportunities but also poses a challenge for the industry, where early implementation and adaptation are crucial for maintaining competitiveness.