Promptskolan: praktiska tips för bättre AI-resultat

Jag har fått en del frågor om hur jag formulerar mina frågor till ChatGPT och Claude för att få bra svar. Så jag tänkte starta en serie med korta, praktiska tips. Varannan vecka, rakt på sak, med konkreta exempel.

Det grundläggande man behöver förstå är att AI-modeller är extremt känsliga för hur man formulerar sig. Samma fråga formulerad på två olika sätt kan ge helt olika kvalitet på svaret. Det kallas prompt engineering och det låter mer komplicerat än det är.

Här är tre grundprinciper som jag utgår ifrån:

Var specifik. “Hjälp mig med budgeten” ger sämre resultat än “Jag är ekonomichef på ett fastighetsbolag med 15 fastigheter. Hjälp mig identifiera de tre vanligaste orsakerna till att driftkostnader avviker negativt mot budget under Q4.”

Ge kontext. Berätta vem du är, vad du jobbar med och vad resultatet ska användas till. Modellen kan inte gissa och ju mer den vet desto bättre svar får du.

Berätta hur svaret ska se ut. “Svara i en punktlista med max 5 punkter” eller “Skriv det som ett mejl till en styrelse” eller “Ge mig en tabell med kolumnerna X, Y, Z”. Format spelar roll.

Kommande tips kommer vara mer specifika och kopplade till verkliga arbetsuppgifter. Allt från Excel-hjälp till mötessammanfattningar till Python-skript. Inte alltid kopplat till ekonomi, ibland bara generellt användbara saker.

Tanken är att det ska vara kort nog att läsa på lunchen och praktiskt nog att man kan testa det direkt efteråt.