Avsnitt
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Christian Pedersen er head of product i WasteHero — en Aarhus-scale-up på omkring 40 mand der bygger software til affaldsbranchen. De fleste produktledere spekulerer i AI-transformation. Christian er midt i den. Vi talte om hvad der faktisk sker når agenter holder op med at være et værktøj og bliver en del af organisationen.
Hans vision er konkret: en dag at sidde hos en kunde, høre hvad der bøvler, og have et loop kørende der bygger løsningen og smider den i produktion mens samtalen står på. Og hans ærlighed er lige så konkret: vi aner ikke helt hvad vi har gang i. Vi udforsker hele kæden og finder ud af hvor den hopper af.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvorfor det her er et transformationsprojekt, ikke et tool-projekt — og hvorfor man ikke kan ansætte sig ud af det
- Det første sted kæden hopper af: produktdokumentation, og hvordan WasteHero løste det med markdown i GitHub
- "Når man kan bygge alt, skal man ikke bygge alt" — og hvorfor han alligevel smider greenfield-apps direkte i produktion
- Prototypen der er død: hvad er en funktionel prototype til, hvis modtageren er en ingeniør og ikke en bruger?
- Hvad der sker med roller når alle kan bygge: product engineer-typen med et ben i hver lejr
- Hvorfor produktfolk er nødt til at forstå GitHub, branches og pull requests
- Hvorfor tempoet ikke føles hurtigere endnu — og hvorfor gains'ene først kommer om et år eller to
- Hvorfor du skal tage opgaver fra folk i stedet for at lægge AI oven i alt det de allerede laver
Tidsstempler
00:00 — Intro og Christians baggrund: WasteHero, Lunar, Aarhus Kommune
01:34 — WasteHero: fra sensor i en skraldespand til ren software, 6 til 40 mand på et år
02:55 — Hvor er I på transformationen? Langt fremme, men ikke langt
03:39 — Visionen: samtale med kunden og et loop der bygger as we speak
04:49 — Visionen modtages forskelligt: de begejstrede, dem med grå hår, de fortabte
06:48 — Det er ikke et tool-projekt. Det peger på os
07:38 — Hvor kæden hopper af først: produktdokumentation
10:06 — Det konkrete setup: markdown-filer i et GitHub-repository
11:12 — Skills der læser dokumentationen og stiller skarpe spørgsmål
12:46 — Prototyper: super nemme at bygge, men hvad er de til?
14:11 — Figma vs produktionsnær kode: når udviklerne ikke vil kigge
15:20 — Hvorfor kan det ikke bare smides i produktion? Respekt for skepsissen
18:08 — Greenfield-appen de byggede uden ingeniør-teamet
20:11 — Samtalen med ingeniøren: spaghetti-kode der virker
21:00 — Distributionsstrategi og ro i maven: byg, smid ud, dræb 9 ud af 10
23:24 — Ved produktfolk overhovedet hvad GitHub, en branch og et PR er?
24:31 — Skal produktejere nu kræves at forstå produktion?
25:48 — Opdelingen af produktfolk: nogle i fælken, nogle i midten
28:04 — Growth mindset og culture fit frem for AI-titler
29:09 — Product engineer: den nye rolle fra USA
30:11 — Produkt og tech som én samtale, ikke to afdelinger
32:23 — Hvad er svært: dokumentation, gamle kodebaser, facilitering
33:45 — Den største udfordring: tiden, og den naive forestilling om seminarer
34:27 — Dedikér to personer til kun at udforske det her
37:18 — Christian løser selv bugs og sender PR'er med en kage til ingeniøren
37:47 — Pilotteams: Marty Cagans Transformed og at løbe i front
39:11 — Tips: giv nogen opgaven og ingen andre opgaver
42:25 — Vend tilbage til visionen: et visuelt målflag
43:00 — Hvorfor tempoet ikke føles hurtigere — ketchup-effekten
45:13 — Det faste spørgsmål og hvor man finder Christian
Links
Christian på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/christian-pedersen-dk/
WasteHero: https://wastehero.io
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Benjamin Christian Munk har arbejdet med AI i over 30 år og siddet som CIO og CDO i nogle af landets største virksomheder. I dag rådgiver han om AI-transformation gennem Munk AI. Hans diagnose af de danske virksomheder er ikke at de er grebet af hype. Det er det modsatte: ambitionerne er for små.
Vi talte om hvorfor 84 % af topledelsen bekræfter vigtigheden af en AI-strategi, mens kun 5 % af virksomhederne faktisk har en. Om forskellen på personlig AI, der gør den enkelte hurtigere, og strukturel AI, der tænker hele funktioner forfra. Og om den ubehagelige pointe at produktledere overvurderer AI som feature og undervurderer hvor meget produktarbejde der skal til for at gøre den operationel.
Vi kommer blandt andet ind på:
Hvorfor problemet ikke er hype, men manglende forestillingsevne i ledelsen84 % siger AI-strategi er vigtig — 5 % har en. Hvor det går galtPersonlig AI vs strukturel AI: hvorfor Copilot ikke er en konkurrencefordelHvorfor de klassiske metoder — lean, MVP, pull — stadig holder, men præmissen har flyttet sigAI som feature er overvurderet. AI som ændring af brugerens workflow er undervurderetHvorfor måling og baseline er så svært i enterprise — og hvad man så gør i stedetDen nye CAIO/Head of AI-rolle, og hvorfor den kræver mere forandringsledelse end nogen rolle førSkismaet mellem stabil IT-drift og AI-udviklingstempo — og hvorfor det er der vibe-coding-projekter stranderSam Altman om AGI: "ikke en skid" sker dagen efter — og hvorfor udrulning tager årTidsstempler
00:00 — Intro og Benjamins baggrund: 30 år med AI, CIO/CDO, Munk AI
02:20 — Hvor det går galt: 84 % vil, 5 % har en strategi
04:59 — Forestillingsevnen: hvad er overhovedet muligt, og hvor hurtigt flytter det sig
06:50 — Hvorfor samtalen drukner i tool-snak
07:30 — Personlig AI vs strukturel AI: hvor den rigtige edge ligger
09:18 — Nedbryd elefanten: find de store strukturelle gevinster, start ét sted
13:04 — Toppen skal både ville og forstå — ellers sker det ikke
14:16 — Frygten for at miste jobbet, og hvordan den kommer til udtryk
17:00 — Måling: hvorfor baseline er så svær i enterprise
21:07 — Det overvurderede og det undervurderede ved AI
23:45 — Sådan kommer du i gang med workflow-delen: gå baglæns fra værdien
25:32 — Penduleringen: AI ændrer alt, men metoderne holder
29:40 — Roller og ansvar: CAIO, Head of AI og den tværgående opgave
32:31 — Ketchup-effekten: hvorfor det rumler før det rammer
33:07 — Sam Altman, AGI og hvorfor udrulning tager år
37:00 — Prik-billedet: hvor få der faktisk bruger AI professionelt
39:55 — Det faste spørgsmål: hvad skal man prøve på mandag — og lade være med
46:00 — Hvor man finder BenjaminLinks
Benjamin på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/benjaminmunk/
Munk AI: https://www.munkai.ai/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/ -
Saknas det avsnitt?
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Mikkel Malmberg har programmeret siden han var 12. Nu sætter han robotter til at gøre det. Vi talte om hvad der reelt forandrer sig når delivery bliver gratis — og hvad der bliver tilbage at være god til.
Hans pointe skærer igennem hypen: det er nemmere end nogensinde at bygge software, men det gør det ikke nemmere at bygge noget godt. Eksekveringen er en commodity nu. Det der er tilbage er taste, kritisk sans og ansvar. Den der spytter ud uden at gå kritisk til resultatet har ikke skabt noget — der har altid været masser af lort, og gode ting er stadig svære at lave.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvorfor det meste af programmering aldrig var at skrive koden — og hvad der så forsvinder
- AI-slop: er det det bedste eller det værste der er sket for faget? (Svar: ja)
- Hvorfor AI altid vælger de sikre, gennemsnitlige designvalg — og hvordan man undgår at ligne alle andre
- Det er nemt at gå i gang. Det er svært at blive god. Hele midwit-grafen om vibe coding
- Hvad der sker med open source når en PR kan være ren prompt — og hvorfor projekter lukker for bidrag
- Supply chain-angreb: den nye sikkerhedsrisiko ved at bruge andres kode
- Hvorfor du skal sende en prototype til dine udviklere, ikke en "færdig" løsning
- Test-driven development som måden at lade agenten teste sit eget arbejde
- Heartbeat-agenter og software der skriver sig selv — "en fed psykose"
Tidsstempler
00:00 — Intro og Mikkels baggrund
00:33 — Alt det Mikkel laver: Tether, Tuna, TIR, Funnymost
02:17 — Drunk with ambition: mere kraftfuld end nogensinde
03:09 — Tuna: projektet han droppede for fem år siden og byggede over julen
04:09 — Det største skifte: man slipper for at finde fejl i dokumentation
05:56 — Stoler du 100%? Hvor agenten skriver, og hvor Mikkel selv hopper ind
06:20 — Kun 5% af programmering var det logisk tilfredsstillende
09:54 — Bliver brugeroplevelsen vigtigere når alt andet bliver gratis?
10:05 — AI-slop: er der overhovedet sket noget?
11:43 — Sidder udvikleren og ærgrer sig over alt det lort?
13:14 — Bjarne-parallellen: man kan se når en AI har skrevet teksten
13:47 — Hvorfor AI vælger de sikre designvalg — gradienter og small-caps
15:02 — Claude Design, baseline for UI, og hvad der bekymrer
16:46 — Det handler om at gøre sig umage. Variant.com som inspiration
17:55 — Open source efter AI: tilliden der forsvandt
19:22 — Projekter der lukker for pull requests
21:25 — Send en prototype til dine udviklere, ikke en færdig løsning
22:50 — Du ser jo den gren over du selv saver i: open source uden forretningsmodel
24:16 — Value proposition of open source har ændret sig
25:43 — Supply chain-angreb: nordkoreaneren i din server
27:35 — Martins setup: to samtaler kørende i hovedet
28:14 — Mikkels tip: øv dig. Byg de første 20 lorte-programmer
28:26 — Er det nemt eller svært? Midwit-grafen
31:37 — Snak med den. "Interview me about this change" og skills
38:12 — Hvorfor Codex frem for Claude Code — og hvad Pi kan
42:13 — Værktøjsvalget er måske ligegyldigt: tag bare ét
44:16 — Pi: software der modificerer sig selv mens du snakker
46:05 — Hvad er next: loops, heartbeats, agenter der vågner kl. 7
49:18 — En fed psykose: begejstret mere end bekymret
50:15 — Det faste spørgsmål: prøv på mandag — og lad være med
50:25 — Hvor man finder Mikkel
Links
Mikkel på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mikkelmalmberg/
Mikkel på X: https://x.com/mikkelmalmberg
Mikkels website: https://mikkelmalmberg.com/
Tuna: https://tunaformac.com/
Variant: https://variant.com/
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Bjarne Tveskov designede rumskibe for Lego i 80'erne. I dag finder han på navne til virksomheder — et job en LLM i princippet burde have overtaget for længst. Det er den bare ikke.
Vi talte om hvorfor. Hans kunder kommer med 1000 ChatGPT-genererede navne og mangler stadig det rigtige. AI'en kan generere, men den kan ikke reducere, og den kan ikke mærke. Og det er måske den vigtigste produktkompetence lige nu: at kunne koge ned til essensen, når maskinen kun kan lægge til.
Vi kommer blandt andet ind på:
- "Jeg gider ikke læse noget, du ikke har gidet at skrive" — citatet der startede samtalen
- 90%-problemet: du er hurtigt 90% færdig, og så mangler du kun de sidste 90%
- Hvorfor AI altid lægger til — og det svære i produktarbejde er at skære fra
- Da en amerikansk podcastvært satte Claude til at læse hele Bjarnes blog og generere spørgsmål
- Lego Boost i dag: hard fun, og hvorfor stemmestyring ville have ødelagt produktet
- Peg dine AI-tokens mod discovery i stedet for delivery
- Vibecoding-waste og 3D-printer-parallellen: mænd i 40'erne der bygger apps ingen bruger
- LinkedIn som spøgelseshus — og hvorfor vibes og mavefornemmelse bliver et kompas
- Mandagsopgaven: spørg for satan, og lav én god prototype i stedet for ti
Tidsstempler
00:00 — Intro og Bjarnes baggrund: rumskibsdesigner, Lego Boost, navneudvikling
02:00 — Navne-eksempler: Unboss, Lego Spike og Crypto der blev til Idura
04:03 — "Jeg gider ikke læse noget, du ikke har gidet at skrive"
07:42 — Bjarnes AI-workflow: research, risikoanalyse og collision detection
09:42 — 1000 navne uden sjæl og 90%-problemet
11:49 — AI lægger altid til. Det svære er at reducere
13:29 — Grovfil-metoden: mennesket laver den sidste kogning
14:17 — Da en amerikansk podcastvært satte Claude til at læse Bjarnes blog
16:30 — Trangen tilbage til menneskelig samtale
18:16 — Fremtiden: ingen ved noget, og alle er på deres egen tidslinje
21:00 — Jobs og friktion: hvorfor lidt modstandskraft måske er en feature
24:46 — Lego Boost: hvad ville vi have gjort anderledes i dag?
26:45 — Hard fun: når friktionen er selve produktet
28:27 — Peg din AI mod discovery, ikke kun delivery
30:41 — Vibecoding-waste og 3D-printer-déjà-vu
32:11 — Hvorfor AI-tekst ikke har sjæl
33:44 — LinkedIn som spøgelseshus
38:24 — Vibes og mavefornemmelse som kompas
41:42 — Mandagsopgaven: spørg for satan
43:53 — Hvor man finder Bjarne
Links
Bjarnes blog: https://lovetobuild.net
Bjarne på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tveskovdotcom/
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Dennis Green-Lieber var den første product manager i Falcon.io. Nu bygger han Propane — et AI-produkt til produktteams. Han har en ret simpel pointe: vi er blevet gode til at bygge hurtigt. Vi er ikke blevet bedre til at beslutte, hvad vi skal bygge.
Vi talte om hvad der sker, når engineering bliver billig, men discovery forbliver svær. Og om hvorfor fascinationen af at kode selv begynder at dale — og hvad der tager over.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvorfor Dennis mener roadmaps er ved at dø — og hvad der skal erstatte dem
- Den store danske virksomhed der ville rebuilde hele sin produktstack på seks måneder (og fandt ud af det ville tage år)
- Hvad der sker, når alle kan bygge, men ingen ved, hvad der skal bygges
- Hvorfor product sense — ikke produktledelse — er kompetencen alle organisationer mangler
- Propanes svar på den delte kontekst-udfordring i produktteams
- Og hvorfor du ikke kan vide, hvad AI-tools kan gøre for dig, før du har prøvet dem selv
Tidsstempler
00:19 — Intro og Dennis' baggrund: 20 år i branchen, Falcon.io, Propane
03:00 — Claude Code og Cursor for PMs: fascinationen der begynder at dale
06:00 — Hvad efterlader det os med? Kontekst som den nye flaskehals
07:00 — Den store danske virksomhed der ville rebuilde på seks måneder
09:10 — AI som enabler, ikke the main character
10:00 — Hvad forandrer sig for produktledere og product owners?
14:55 — Discovery er den nye bottleneck — og den skal forblive der
16:35 — Kan dette være designerens æra?
20:00 — Distribution og brand bliver endnu vigtigere
23:00 — Interne tools vs. reelle produkter: composable throwaway software
28:00 — Limen: Martins eget setup som eksempel
31:00 — Hvad ser Propane hos kunderne? Shared kontekst i mellemmarkedet
35:00 — Product sense vs. produktledelse: hvad skal alle lære?
39:00 — Roadmaps er døde — Dennis' tese og argumentet bag
45:20 — Det faste spørgsmål: hvad skal produktledere prøve på mandag?
49:20 — Hvor man finder Dennis og Propanes State of PM 2026
Links
Dennis på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dennisgreenlieber/
Propane: https://www.usepropane.ai/
Propanes State of PM 2026 (open source): https://www.usepropane.ai/lp/state-of-pm-2026
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Ulrik Plejdrup Christensen har brugt 15 år på at hjælpe organisationer med at transformere sig — først som partner i Hildebrandt & Brandi, nu på egen hånd med bestyrelser og direktioner. Vi talte om hvad der sker med produktledelse når produktion holder op med at være den dyre del.
Hans pointe vender den sædvanlige snak på hovedet. Alle taler om at AI rydder backloggen. Ulrik siger: hvis dit team render tør for opgaver, er problemet ikke løst — det er afsløret. Et team der venter på bestillinger er en feature factory, og AI gør bare den fabrik hurtigere.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvorfor product operating models pludselig fylder i brancher der intet har med software at gøre
- Demokratisering af produktudvikling: hvad sker der når evnen til at bygge flytter helt ud i forretningen
- Den nye flaskehals — ikke kode, men hvor hurtigt organisationen kan træffe beslutninger
- Hvordan man bruger AI til governance: en agent der tjekker dine beslutninger op mod organisationens principper
- Fra roller til ansvar: hvad sker der med UX'er, frontend og backend når alle prompter til produktion
- Glitterpapir-problemet — hvorfor pænt AI-output får os til at slække på den kritiske sans
- Kontekstdeling som det greb der gør både mennesker og agenter bedre til at træffe beslutninger
- Hvorfor du ikke skal outsource din AI-transformation til et konsulenthus
Tidsstempler
00:00 — Intro og velkomst til Produktland
00:42 — Ulriks baggrund: fra cost out i 2008 til transformation og organisationsdesign
03:48 — Den største forandring: product operating models breder sig ud over IT
08:18 — Demokratisering: produktudvikling flytter ud i forretningen
09:24 — Hvis alle kan bygge, hvem styrer så det? Governance som ny opgave
12:39 — Fra roller til ansvar: UX, frontend og backend udviskes
17:24 — Den nye flaskehals: udviklere der venter på bestillinger = feature factory
20:39 — AI til bedre beslutninger: governance-agenten og Ulriks AI-coach
23:15 — Intent-based leadership og hvorfor kontekstdeling er nøglen
27:31 — Kan man stole på outputtet? Glitterpapir og tabt kritisk sans
31:19 — Det faste spørgsmål: hvad skal produktledere prøve på mandag — og lade være med
Links
Ulrik på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ulrik-plejdrup-christensen-8430384/
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Kasper Junge underviser softwareudviklere i agentic engineering. Han hjælper teams med at shippe med AI-agenter på rigtige kodebaser — ikke prototyper. Vi talte om hvad der sker med produktledelse når kode holder op med at være flaskehalsen.
Hans pointe er direkte og lidt ubehagelig: når levering er gratis, er discovery det eneste der tæller. PM-arbejdet er ikke truet. Det er vigtigere end nogensinde. Og den største fare er ikke at agenter overtager — det er at produktfolk er så begejstrede for at de selv kan bygge, at de itererer på produktet uden at tale med en eneste bruger.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvornår agentic engineering faktisk begyndte at virke på rigtige kodebaser (august/september 2024)
- Kvalitetssikring som den virkelige flaskehals — god gammeldags software best practice er vigtigere end nogensinde
- Faldgruben for juniorer: outsourcing af forståelse og hvad det gør ved kodebasen på lang sigt
- Martins eget setup: 3 apps i App Store, ingen teknisk baggrund, alt bygget med Claude Code
- Hvad der sker med roller når alle kan bygge alt
- Claude Cowork vs. Lovable — og hvad forskellen betyder i praksis
- Respekt for hinandens fagligheder i en tid der er ved at blive lidt crazy
Tidsstempler
00:00 — Intro og Kaspers baggrund
03:41 — Hvornår agentic engineering begyndte at virke på rigtige kodebaser (august/september 2024)
06:00 — Kvalitetssikring som flaskehals
10:12 — Faldgruben for juniorer: outsourcing af forståelse
13:03 — Martins eget setup med Claude Code og apps i App Store
21:35 — Hvad der sker med roller når alle kan bygge alt
33:01 — Claude Cowork vs. Lovable
39:55 — Den største fejl Kasper ser ude i virkeligheden
Links
Kasper på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kasper-juunge/
Computerlove.tech: https://computerlove.tech
Verbos Podcast (Kasper og Jonas): https://verbospodcast.dk/
Marty Cagan, "Inspired": https://www.amazon.com/INSPIRED-Create-Tech-Products-Customers/dp/1119387507
Nyhedsbrevet AI for Produktledere: https://martinibsen.dk/nyhedsbrev/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
-
Hør flere afsnit af Produktland: https://martinibsen.dk/produktland/
Natalia Dornonville de la Cour har brugt to år på at definere produktroller knivskarpt i Novo Nordisk. Så kom AI buldrende. Vi talte om hvad der faktisk ændrer sig — og hvad der ikke gør.
Hendes pointe er ubehagelig nem at overse: opgaverne er de samme. Vi skal stadig validere løsninger, lave ordentlig strategi, forstå brugeren. Det er præmissen der har flyttet sig. Og den største risiko er ikke at AI tager dit job. Det er at vi bygger feature factory 2.0 og producerer dobbelt så meget af det forkerte.
Vi kommer blandt andet ind på:
- Hvorfor "skynd dig langsomt" er hendes vigtigste råd til produktfolk lige nu
- Feature factory 2.0: hvad der sker når delivery bliver gratis og discovery bliver det eneste der betyder noget
- Forskellen på en effektiviseringsopgave og en kvalificeringsopgave — og hvorfor digitale produkter er det sidste
- Hvordan regulering i en medicinalvirksomhed paradoksalt nok giver mere frihed til at eksperimentere
- Hvad der sker med roller når alle kan bygge alt: fra "hvem laver hvad" til "hvad har jeg ansvar for at kvalitetssikre"
- Den AI-produktcoach hun selv er ved at bygge — og hvorfor hun drikker sin egen champagne
- Hvorfor folk lærer AI hjemme før de tør bruge det på arbejdet
Tidsstempler
00:00 — Intro og Natalias baggrund
02:47 — At professionalisere produktarbejde for 100+ ledere i Novo
04:37 — Den største forandring lige nu: fra enterprise-AI til lokal kontekst
06:06 — "Hvad ændrer vi mandag morgen?"
07:12 — Frygten for feature factory 2.0
09:04 — Bliver discovery vigtigere eller bare sværere at argumentere for?
11:41 — Mennesket tager beslutningen, AI fjerner de blinde vinkler
13:44 — To konkrete initiativer: framework og AI-produktcoach
16:50 — Governance og privacy: når regulering giver frihed
20:00 — Hvorfor folk eksperimenterer i smug derhjemme
23:08 — Hvad sker der med rollerne? Fra roller til skills og ansvar
27:00 — Er koden løst? Commodity-udvikling vs. frontrunner-udvikling
32:56 — Slack der aldrig blev til noget, og hvad man kan bygge på en uge nu
33:45 — Det faste spørgsmål: hvad skal produktledere prøve på mandag — og lade være med
37:12 — Hvor man finder Natalia
Links
Natalia på LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/natalia-dornonville-de-la-cour-1189725b/
Flere episoder: https://martinibsen.dk/produktland/
