Ta med tre problem ur din vardag, privat eller professionellt, som du vill lösa med AI. Vi väljer ut ett tillsammans och bygger lösningen under kursen.
Stockholm, Engelbrektsgatan 7, 113 14. Visa på karta
Begränsat antal platser per omgång.
Du betalar redan för AI. En toppnivå hos Claude eller ChatGPT kostar runt 2 000 kronor i månaden, och mer när tokens tar slut och du fyller på. Det är Jevons paradox: ju billigare och bättre varje token blir, desto mer använder du, så räkningen växer i stället för att krympa. Effektivare verktyg sänker inte kostnaden, de höjer förbrukningen. Frågan är alltså inte hur du betalar mindre, utan hur du gör spendet till avkastning. Sex av hundra gör det. Vad gör de sex som du inte gör? Det är precis det kursen lär dig.
”ARTE·FACTUM och Michel Tagliati hjälpte mig genom inställningarna och konfigurationen i Claude, så att jag fick kontroll över mycket som tidigare var fakturor till underleverantörer inom SEO, Google Ads, Google Analytics och webbyrå. I dag arbetar jag med det självständigt. Det sparar tid och pengar, och ger större kontroll och snabbare ändringar när det behövs.”
”ARTE·FACTUM och Michel Tagliati fick mig att se att AI är mer än en chattbot. I dag har vi en gemensam kanal i verksamheten där agenter bevakar våra kunders ärenden via en lokal AI-installation. Det ger säkerhet och fasta kostnader, och kompetensen växer över tid. Ofta ser vi att agenten tar en fråga i chatten och åtgärdar den direkt. Det är säkert och snabbt, sparar tid och frigör tid för annat.”
”ARTE·FACTUM och Michel Tagliati har gett mig ökad struktur och riktning i arbetet med att utveckla verksamheter och i hur jag fördelar tiden mellan privat, personligt och professionellt. Med en egen AI-installation har jag agenter som lär sig över tid och agerar med mandat inom olika områden, från analys till att sortera och besvara mejl. Jag har fått så mycket mer tid och fokus för att bygga nya verksamheter.”
På tre förmiddagar får du en AI som bor på din egen dator, minns ditt arbete och arbetar i dina egna filer. En du styr, och som blir vassare ju mer du använder den.
Du får med dig uppgifter som ger dig och din AI riktning och innehåll att arbeta vidare med det vi börjat, tills vi ses nästa gång. Uppgifterna är personliga och anpassas till dig och din nivå, inte generiskt material, och det är där utväxlingen på individnivå blir stor. Hur mycket tid och energi du lägger är upp till dig. Men din AI får svara oss när du är tillbaka: vad du gjort och hur det gick.
En språkmodell räknar sannolikheter. Den vet inte, den gissar det troliga. Du lär dig vad det betyder i ditt arbete: varför samma fråga kan ge olika svar, och var den låter som mest säker just när den har fel. Och hur du arbetar så att gissningen aldrig blir det du levererar.
Modellen har ett arbetsbord med begränsad plats, och det töms mellan gångerna. Du lär dig vad som ryms, vad som trillar av kanten, och varför mer sällan är bättre. Konsekvensen för ditt arbete: vad du lägger in, i vilken ordning, och vad du medvetet håller utanför.
En PDF, ett kalkylark och en mapp behandlas inte lika. Du lär dig hur modellen faktiskt läser dina filer, var den tappar innehåll utan att säga till, och vad det betyder för vad du vågar lita på. Skillnaden mellan det den läste och det den fyllde i.
Du går inte härifrån med anteckningar. Du går härifrån med .MD-filer: instruktioner som fortsätter arbeta i din dator långt efter att kursen är slut, byggda på det vi samlat under närmare tre år och tiotusen timmar.
Fyra timmar här sparar dig de fyrtio det tar att nöta fram det själv.
Markdown: 2004 släppte John Gruber, med Aaron Swartz, ett litet Perl-skript. Premissen var enkel. Ren text ska vara läsbar som den är, utan taggar, och ändå konvertera rent till HTML. Namnet är en medveten lek med markup.
Fyra timmar åt gången, för ingen håller skärpan längre än så. Tre förmiddagar över halvannan vecka, för att det ska fastna mellan gångerna, inte glömmas.
Sedan hösten 2022 har vi flyttat vår egen verksamhet ur legacy-verktygen, ett område i taget. Innan dess gjorde vi allt manuellt, precis som du gör idag. Det gör vi inte längre.
Vi har använt samma verktyg i skarpa juridiska processer, under tidspress, där ett fel har en mottagare. Det är inte teori. Det är metod som gått igenom skarpt läge.
På kursen använder vi AI medan vi bygger, så strukturen anpassas i realtid till dig och din dator. Du går härifrån med .MD-filer, Markdown, som din AI fortsätter arbeta med tillsammans med dig långt efter sista passet.
Hemuppgifterna växer fram ur att .MD-filerna blir en del av din AI på din dator. Det gör lärandet progressivt, snabbt och riktat. Standardmaterial och en föreläsning slutar fungera när du kommer hem. Det här fortsätter arbeta där du sitter.
Michel är en divergent renässansmänniska med italienskt påbrå. Fadern var konstnär och guldsmed, modern akademiker och språklärare efter studier vid Sorbonne i Paris. Hantverket och det tryckta ordet har följt honom hela vägen.
Han började vid datorn på Komvux där han läste naturvetenskap på nittiotalet. En laserskrivare gav honom perfekt typografi, och han blev förälskad i det tryckta ordet. Dessförinnan var han helt upptagen med motorer och att trimma dem till vad som var fysiskt möjligt.
På en Mac Classic skrev han dataartiklar för MacWorld, och under studierna vid Karolinska även medicinska artiklar, i flera nordiska tidskrifter, bland annat Läkartidningen. När den digitala videon slog igenom på tvåtusentalet undervisade han i den, bland annat på SVT. Innan högskolan arbetade han som dykinstruktör på Cypern och på Grand Cayman.
Under sin forskningskarriär har han publicerat flera peer review-artiklar och lett kliniska prospektiva studier i diabetes och kardiologi. Tidigt använde han AI i dem: med tum-EKG via mobil och bluetooth samlade sexhundra personer in över hundratusen EKG på tre månader, för att besvara hur vanligt förmaksflimmer är hos typ 2-diabetiker över sextiofem.
Efter cirka tjugo år och närmare hundratusen patientkonsultationer lämnade han den offentliga vården 2023, nyfiken och divergent av läggning, redo för nya utmaningar.
Sedan hösten 2022, när ChatGPT kom, har han arbetat med artificiell intelligens i skarp drift, som företagare och entreprenör. De senaste tre åren har han byggt kompetens i prompt-, kontext-, loop- och harness engineering, och ersatt legacy-program för webb, ekonomi, logistik, sälj och marknad i sin egen verksamhet Proaktiv, i skarpt läge.
Proaktiv växte ur erfarenheten kring en av hans döttrar och hennes typ 1-diabetes, en klinik för metabol hälsa. Efter hundratals framgångsrika behandlingar mellan 2023 och 2026 tar han i dag emot cirka hundra patienter om året.
Under 2025 skrev han boken Vikten av att hålla vikten: vad betyder dina provsvar egentligen. Den sammanfattar tjugo års klinisk erfarenhet och sammanställer över fyrahundra års forskning, framtagen med AI. Det gick åt över en miljard token i research och produktion. Det är vad de här verktygen gör i rätt händer, och det är det du lär dig styra.
Efter hundratusen patienter har han en kommunikationsförmåga och blick för detaljer som är svår att matcha. Han ser dig. Det kan kännas lite ovant. Ta vara på det.
När kursen är slut kan du tre saker på egen hand: sätta upp din agent på din egen dator, ge den rätt underlag så den gör det du menar, och köra den i en slinga du styr i stället för att chatta fram och tillbaka. Det bär ditt dagliga arbete.
De närmaste fyra till tolv veckorna gör du det till vardag. Sedan är du redo för det större steget: HERMES, där du bygger miljön, gränserna och tillsynen runt din agent. Den här kursen är förkravet, du behöver en agent i drift innan du bygger vidare på den.