Hvorfor AI handler om at mestre prompts

Fremkomsten af ​​generativ kunstig intelligens (AI) har indvarslet en æra, hvor maskiner er blevet i stand til at producere output, der ligner menneskelig skabelse, der spænder over tekst, billeder, kode og lignende. Mens en transformativ evne i sig selv, afhænger dens succes af et meget grundlæggende aspekt: ​​effektiviteten af ​​kommunikation mellem os og AI-modeller – med andre ord, hvor effektivt et sæt instruktioner er, vil definere kvaliteten af ​​AI-modellens respons.

Hvad er AI-prompter?

Sættet af instruktioner, som vi indtaster til en AI-model eller en stor sprogmodel (LLM), i håbet om at få et ønsket output, er det, vi alle kender som en AI-prompt (eller blot, prompt) og udgør en kritisk del af prompt engineering. EN indberette af Fortune Business Insights anslår, at den globale AI-markedsstørrelse vil vokse fra 294.16 milliarder USD i 2025 til 1,771.62 milliarder USD i 2032, hvor en betydelig del af denne vækst er drevet af generative AI-applikationer, hvor hurtig ingeniørarbejde spiller en afgørende rolle.

Vi står dog alle over for situationer, hvor det føles som output genereret af et generativt AI (gen AI) værktøj, såsom Open AI's ChatGPT eller Googles Gemini, er langt fra, hvad der var nødvendigt eller i det mindste forventet.

Det er når det er en god idé at tage et skridt tilbage og tage et andet (eller tredje, fjerde eller endda femte, hvis det er nødvendigt) se på den oprindelige prompt. Måske er det ikke specifik, manglende kontekst eller endda manglende nøgleinformation, der ville have gjort svaret umagen værd.

Kraften af ​​AI prompter

Alt for længe har fortællingen omkring AI været domineret af komplekse algoritmer og indviklet kodning. Sandheden er, at få mest muligt ud af generative AI-modeller kræver ikke, at du har en ph.d. i datalogi. Det eneste, der kræves, er evnen til at formulere klare, specifikke og velstrukturerede prompter, da disse AI-modeller er drevet af maskinlæring og naturlig sprogbehandling (NLP). Det er en færdighed så ekstraordinær, at den har givet anledning til et specialiseret felt kendt som hurtig ingeniørarbejde.

A nylig undersøgelse demonstreret, at anvendelse af specifikke prompte ingeniørteknikker førte til en gennemsnitlig forbedring på 11.46 % sammenlignet med umodificerede forespørgsler. Hvis der er noget, viser det tydeligt, at selv subtile justeringer i hurtigt design kan føre til betydelige præstationsgevinster.

Vi har alle hørt om, at kunstig intelligens bliver brugt som intelligente assistenter, men ikke mange af os er opmærksomme på, at dette intelligent assistenten er kun intelligent, så længe den fortsætter med at modtage specifikke ordrer (opfordringer). Uden dem giver vi i det væsentlige et kraftfuldt værktøj en vag anmodning og håber på det bedste. Og som det gamle ordsprog siger, skrald ind, skrald ud.

En anden forskningsartikel på prompt engineering har vist, at store sprogmodeller, når de er udstyret med veludformede prompter, kan matche prompt engineering-kapaciteter på menneskeligt niveau, hvilket opnår sammenlignelig ydeevne på tværs af forskellige opgaver.

Skønheden ved prompt-drevet AI er dens tilgængelighed. At lære at skrive effektive prompter kræver ikke en baggrund inden for et bestemt felt, og enkeltpersoner på tværs af forskellige roller i en organisation bør drage fordel af det. For eksempel:

• Marketingteams kan bruge prompter til at generere overbevisende annoncetekst
• Salgsteams kan udnytte dem til at personliggøre kundeopsøgende
• Driftsteams kan bruge dem til at analysere data og optimere processer. 

Hvad gør en god AI-prompt helt præcis?

Noget at huske på er, at selvom organisationer kan uddelegere mange daglige opgaver til AI, ligger den reelle konkurrencefordel i, hvor godt de guider det. Tag for eksempel følgende prompt til ChatGPT:

Umiddelbart ser denne prompt ud til at være ligetil og danner et rimeligt grundlag. Den instruerer AI i at generere en marketing-e-mail, der er både overbevisende og informativ, der fokuserer på produktets nøglefunktioner og giver en opfordring til handling.

Her er output:

Men ser man på den genererede e-mail, er det indlysende, at den er generisk, mangler følelsesmæssig resonans og går glip af muligheder for strategisk overtalelse. Det er ingen raketvidenskab, at prompten er synderen, fordi:

• Prompten instruerer ikke AI'en i at oprette en opsigtsvækkende emnelinje, og lader det være op til tilfældighederne, om e-mailens åbning vil være engagerende nok
• Ingen omtale af produktnavn eksklusionen
• Mens prompten identificerer "travle fagfolk" som målgruppen, leder den ikke AI til anerkende deres specifikke udfordringer eller frustrationer
• Uden vejledning at medtage kundeudtalelser, succeshistorier eller branchepriserAI-responsen mangler troværdighed og tillidsskabende elementer
• Mens den oprindelige prompt beder om en marketing-e-mail, dikterer den ikke, hvordan indholdet skal struktureres til maksimal effekt
• Prompten beder om en "stærk opfordring til handling", men den specificerer ikke, hvad der gør den stærk. En CTA der mangler et tidsfølsomt tilbud eller et incitament vil næppe tvinge læseren til at handle med det samme

Lad os nu prøve med en ændret prompt:

Her ser vi en mere detaljeret prompt, der går ind i efterspørgslens småting.

Her er output:

Forbedringerne er umiddelbart mærkbare - e-mailen er nu mere engagerende, struktureret og overbevisende. Endnu en gang spiller prompten en afgørende rolle:

• Spørgsmålet anmoder eksplicit om en emnelinje, at sikre, at e-mailen starter stærkt og fanger opmærksomheden med det samme
• Produktet hedder (SmartNest), som tilføjer branding, troværdighed og en følelse af fortrolighed til budskabet
• Det dirigerer AI til anerkende publikums udfordringer, hvilket gør e-mailen mere relaterbar og overbevisende
• Det instruerer AI til omfatte en kundeudtalelse og brancheanerkendelse, tilføjer tillidsskabende elementer, der styrker troværdigheden
• Formatering er angivet (kortfattede afsnit, punktopstillinger, hvor det er nødvendigt), sikrer læsbarhed og gør e-mailen nemmere at skimme
• Opfordringen til handling er forfinet, med et tidsfølsomt element, der skaber uopsættelighed og tilskynder til øjeblikkelig handling

Tips til at skrive effektive AI-prompter

Det vigtigste her er, at en solid AI-prompt er en, der: 

• Har klare, specifikke og detaljerede instruktioner
• Giver kontekst og de nødvendige baggrundsdetaljer
• Har et logisk flow og beder om den nødvendige svarstruktur
• Tildeler en relevant rolle (f.eks. "antag, at du er en dataintegrationsekspert)
• Giver information om, hvilken tone og stil, der skal tages i brug
• Det er ikke unødvendigt komplekst
• Indebærer ikke en kæde af flere komplicerede opgaver
• Reducerer antallet af iterationer (frem og tilbage)

Kort sagt guider den AI'en ved at skitsere præcis, hvad der skal inkluderes, så outputtet stemmer så tæt med det tilsigtede formål som muligt.

AI-agenter: bygge bro mellem AI-prompter og ydeevne

I betragtning af fremkomsten af autonome AI-agenter og deres anvendelse i forskellige indstillinger, er det vigtigt at erkende, at deres effektivitet er direkte påvirket af præcisionen og klarheden af ​​det input (prompt), de får. Dette skyldes primært, at AI-agenter, uanset hvor autonome de er, stadig har brug for, at vi sætter mål, som vi ønsker, at de skal nå på vores vegne.

AI agenter analysere naturligt sprog og udføre opgaver, der er beskrevet i systemprompten, herunder de centrale instruktioner, retningslinjer og kontekst, der styrer agentens svar. Det er derfor, det er så vigtigt, at AI-prompter er præcise og velstrukturerede.

En anden ting at huske på er, at klarheden af ​​en prompt direkte korrelerer med hastigheden og nøjagtigheden af ​​en AI-agents svar. En veludformet prompt reducerer unødvendig frem og tilbage for afklaringer, hvilket fører til hurtigere og mere præcis ydeevne – hvad enten det drejer sig om at analysere data, optimere workflow-processer eller understøtte kundeinteraktioner.

En velartikuleret prompt kan få en AI-agent til at:

• Oplev subtile mønstre i komplekse datasæt
• Generer kreative løsninger i konkurrenceprægede miljøer
• Håndtere mangefacetterede projekter med fokus på effektivitet
• Tilpas dig scenarier under udvikling med minimal indgriben

Omdefinerer AI-interaktion med effektiv prompt engineering

Efterhånden som LLM'er bliver mere sofistikerede, bliver kvaliteten af ​​deres output i stigende grad formet af, hvor godt vi strukturerer vores prompter.

For så vidt angår organisationer, er prompt engineering ikke begrænset til at forfine forespørgsler og handler så meget om at designe en systematisk tilgang til at udtrække de mest præcise, kontekstuelt relevante og værdifulde svar. I stedet for at behandle prompter som isolerede forespørgsler, skal organisationer opbygge en intern "prompt engineering-kapacitet", der integreres med eksisterende digitale arbejdsgange og beslutningsprocesser.

For at gøre det skal organisationer:

Opret centraliserede videnshubs for AI-prompter og bedste praksis

At udvikle interne repositories, hvor effektive prompter, kategoriseret efter use case og funktion, er dokumenterede og let tilgængelige, er en af ​​de første ting at gøre. Dette bør kombineres med et løbende opdateret dokument, der skitserer bedste praksis for hurtig konstruktion, herunder retningslinjer for klarhed, kontekstbestemmelse, ønskede formater og teknikker til at afbøde skævheder. Målet er at opnå konsistens og forhindre teams i gentagne gange at løse de samme foranledigende udfordringer isoleret.

Skab et tværgående samarbejde

Optimal prompt engineering kræver en blanding af teknisk forståelse og domænespecifik viden, hvilket betyder, at dataforskere, fageksperter og slutbrugere bliver nødt til at mødes for at co-designe, der både er teknisk forsvarligt og i overensstemmelse med forretningsmålene.

Forenkle AI-prompt-oprettelse for forretningsbrugere

Personer med direkte erfaring med data og forretningsmæssige udfordringer har den bedste forståelse af de ønskede resultater. Organisationen bør derfor implementere intuitive værktøjer og visuelle grænseflader, der tillader ikke-tekniske brugere nemt at designe og forfine prompter uden at skulle skrive kompleks kode.

Integrer prompt engineering i eksisterende teknologiinfrastruktur

I stedet for at behandle prompt engineering som en separat opgave, bør organisationer udnytte forenede værktøjer og platforme for at lette problemfri integration med forskellige virksomhedsdatakilder. Målet her er at muliggøre oprettelsen af ​​kontekstrige prompter, der bruger de mest opdaterede forretningsoplysninger og leverer stadig mere pålidelig indsigt.

Demokratiser hurtig ingeniørarbejde og bemyndig teams til at eksperimentere og forbedre

Et miljø, hvor teams hurtigt kan bygge og teste forskellige versioner af prompter, er nøglen til løbende forbedringer. Som sådan bør organisationer give en bredere vifte af medarbejdere på tværs af afdelinger mulighed for effektivt at interagere med LLM'er og skabe AI-drevne løsninger, der er skræddersyet til deres specifikke behov.

Hvad effektiv prompt engineering betyder for virksomheder

Så hvordan påvirker hurtig ingeniørarbejde enhver anden virksomhed? For det første er AI ikke længere kun et backend-værktøj for dataforskere. Det er blevet et kernedrev for effektivitet for virksomheder, og organisationer, der behandler prompt engineering som en strategisk disciplin snarere end en ad hoc-færdighed, ser reelle fordele.

• Afdelingsteams, der er i stand til at lave velartikulerede prompter, vil være i stand til at bygge effektive AI-agenter til deres specifikke anvendelsestilfælde uden at blive stoppet af tekniske begrænsninger.
• Strategisk prompt engineering giver organisationer mulighed for at skræddersy AI til deres specifikke forretningsbehov, hvad enten det er at automatisere kundesupport eller analysere komplekse data.
• Optimerede prompter fører til hurtigere, mere relevante output, hvilket reducerer behovet for manuelle rettelser eller flere iterationer.
• Virksomheder, der mestrer AI-interaktioner, opnår en klar fordel i forhold til deres konkurrenter, der bruger det med en prøve-og-fejl tilgang.
• Med standardiseret bedste praksis kan teams skalere AI-implementeringer på tværs af afdelinger uden at genopfinde hjulet for hver brugssag.

Vil AI nogensinde vokse fra behovet for gode prompter?

Det er sikkert, at AI bliver smartere. Løbende fremskridt inden for LLM'er og finjusterede grænseflader gør interaktion med AI stadig mere intuitiv for alle. Men betyder det, at vi når et punkt, hvor prompter ikke længere betyder noget?

Det korte svar: ikke helt.

Det lange svar: Selvom AI-systemer bliver mere kontekstbevidste og i stand til at forstå naturligt sprog bedre, er de stadig afhængige af struktureret input for at producere relevante svar af høj kvalitet. Og den underliggende årsag er et simpelt faktum, at AI ikke "tænker" på den måde, vi gør. Så uden klar retning kan den misfortolke hensigten, gå glip af kritiske nuancer eller som standard til generiske svar med lav værdi, som vi allerede har set i eksemplerne ovenfor

Mens kommende AI-modeller vil reducere læringskurven for brugere ved at gøre interaktioner mere flydende, vil de ikke eliminere behovet for veludformede prompter. Om noget vil evnen til at mestre prompting blive endnu mere værdifuld, efterhånden som AI påtager sig mere komplekse opgaver.

Og lad os ikke glemme, at forståelsen af ​​AI's begrænsninger også er en konkurrencefordel. Da AI kan hallucinere, fejlfortolke tvetydigt sprog eller give vildledende tillid til forkerte svar, vil brugere, der genkender disse faldgruber og laver opfordringer til at afbøde dem, altid få mere pålidelige resultater end dem, der antager, at AI er fejlfri.

Konklusion: AI's sande magt ligger hos brugeren, ikke i modellen

Den største misforståelse om kunstig intelligens er, at det er en fuldstændig autonom, alvidende enhed. I virkeligheden er AI kun så kraftfuld som den person, der bruger den. Dette er grunden til, at udvikling af hurtig læsefærdighed hurtigt bliver en vigtig færdighed, ikke kun for AI-ingeniører, men for både virksomhedsledere, marketingfolk, analytikere og kreative.

Med moderne dataplatforme, der integrerer AI-agenter, som f.eks Astera, bliver evnen til at lave en god prompt lige så vigtig som at skrive effektiv kode.

Lær mere om Astera AI-agentbygger.