Prompt engineering er arbejdet med at formulere den instruktion, man giver en AI-model, så svaret bliver brugbart. Det handler mindre om magiske ord end om at give rolle, opgave, kontekst og ønsket format – og om at rette instruktionen til, når svaret ikke rammer plet første gang.
Sådan fungerer det
En sprogmodel forudsiger den mest sandsynlige fortsættelse af den tekst, den får. Jo mere præcist udgangspunktet er, jo mere præcist bliver svaret. En god prompt indeholder typisk fire ting:
- Rolle – hvem skal modellen skrive som?
- Opgave – hvad skal der konkret produceres?
- Kontekst – hvilke fakta, kunder eller dokumenter gælder?
- Format – længde, tone, punktopstilling, sprog.
Derefter er det iterativt arbejde: man læser svaret, finder det, der mangler, og skriver det ind i instruktionen. Den færdige formulering er værd at gemme – det er den, kollegerne kan genbruge.
Hvornår er det relevant for en SMV?
Det bliver relevant i samme øjeblik, medarbejderne begynder at bruge AI i hverdagen – hvad enten det er Microsoft 365 Copilot eller et andet værktøj:
- Tilbud, mailsvar og referater, hvor tonen skal ramme jeres målgruppe.
- Opsummering af lange dokumenter, hvor det er afgørende, hvad der må udelades.
- Genbrugelige prompts til opgaver, flere kolleger løser på hver sin måde i dag.
Den største gevinst ligger sjældent hos den enkelte, men i at samle de prompts, der virker, ét sted. Så bliver det et fælles aktiv i stedet for en personlig færdighed, der forsvinder, når vedkommende holder ferie.
Typiske faldgruber
At antage, at værktøjet kender jer. Modellen ved intet om jeres kunder, priser eller måde at skrive på, medmindre det står i instruktionen – eller hentes ind med RAG.
Fortrolige data i private værktøjer. Indsat kundedata i en tilfældig gratis tjeneste er et potentielt datalæk. Aftal hvilke værktøjer der må bruges – det er en sikkerhedsbeslutning, ikke en smagssag.
Ingen kontrol af svaret. Et velformuleret svar kan sagtens indeholde tal, der er opfundet. Fakta skal kontrolleres af et menneske, før de sendes til en kunde.
Jagten på den perfekte prompt. To-tre præciseringer giver næsten hele gevinsten. Efter det er det som regel opgaven – ikke formuleringen – der skal laves om.
Relaterede begreber
Prompt engineering hænger sammen med resten af AI-begreberne:
Ofte stillede spørgsmål om prompt engineering
For langt de fleste virksomheder er det en færdighed på linje med at kunne skrive en god mail. Der findes specialiserede roller i virksomheder, der bygger AI-produkter, men en SMV har brug for, at de almindelige medarbejdere kan det – ikke at én person kan det rigtig godt.
Modeller er ikke deterministiske – der er indbygget variation, så to identiske spørgsmål kan give forskellige formuleringer. Skal svaret være ensartet, skal formatet stå eksplicit i instruktionen, fx som en fast skabelon.
Dansk fungerer fint til dansk output i de store modeller. Skal svaret bruges på dansk, så skriv på dansk – så rammer tone og fagudtryk bedre, end hvis teksten skal oversættes bagefter.
Skal vi kigge på det sammen?
Bruger jeres medarbejdere allerede AI – uden at I har aftalt hvordan? Vi driver IT for danske SMV’er og gennemgår gerne jeres opsætning, før I beslutter noget. Ingen salgstale, ingen binding.
Uforpligtende · Eller ring 70 26 48 50