Prompt Engineering til forskellige LLM’er: Hvilket model forstår dig bedst?

Prompt-dilemmaet i B2B-hverdagen

Du har sikkert oplevet det: Den perfekte prompt til ChatGPT leverer middelmådige resultater hos Claude. Det, der giver præcise svar hos Perplexity, fører til overfladiske output hos Gemini.

Denne inkonsistens koster virksomheder værdifuld tid hver dag. Projektledere eksperimenterer med forskellige formuleringer, HR-teams får varierende kvalitet på stillingsopslag, og IT-afdelinger kæmper med uforudsigelige dokumentationsresultater.

Årsagen ligger ikke i utilstrækkelige AI-kompetencer hos dine teams. Hvert Large Language Model er udviklet med forskellige mål, trænet på egne datasæt og følger sin egen arkitektur.

Men hvad betyder det konkret for din virksomheds hverdag? Hvilken prompt-strategi virker bedst til hvilket model? Og vigtigst af alt: Hvordan udnytter du forskellene til at skabe bedre forretningsresultater?

Den gode nyhed: Med den rigtige forståelse for modellspecifikke særkender kan du forvandle udfordringen til en konkurrencefordel.

Hvorfor LLM’er reagerer forskelligt

Forestil dig, at du briefer fire forskellige konsulenter til det samme projekt. Hver bringer sin egen erfaring, arbejdsmåde og tankegang.

Præcis sådan forholder det sig med LLM’er. OpenAI udviklede GPT-4 som et universelt værktøj til mangeartede opgaver. Anthropic designede Claude med fokus på sikkerhed og struktureret tænkning. Perplexity specialiserer sig i faktabaseret research, mens Google med Gemini satser på multimodalitet.

Disse forskellige designmål afspejles i træningsdataene. ChatGPT blev trænet på et bredt mix af internetindhold, bøger og samtaler. Claude fik ekstra undervisning i logisk argumentation og etiske afvejninger.

Perplexity kombinerer sprogteknologi med realtids web-søgning. Gemini blev fra start optimeret til tekst, kode, billeder og videoer.

Transformer-arkitekturen danner fælles grundlag, men antal parametre, attention-mekanismer og fine-tuning adskiller sig betydeligt. Det, der vurderes som “optimalt” for én model, kan give suboptimale resultater for en anden.

Derfor har du brug for modellspecifikke prompt-strategier – ikke én universalløsning til alle.

ChatGPT/GPT-4: Den alsidige altmuligmand

ChatGPT er lommekniven blandt LLM’er. OpenAI udviklede GPT-4 for maksimal alsidighed – fra kreative tekster over analyseopgaver til kodegenerering.

Denne fleksibilitet gør ChatGPT til det oplagte startværktøj for virksomheder. Dine teams kan straks opnå produktive resultater uden specialviden.

Optimal prompt-struktur til ChatGPT:

ChatGPT reagerer især godt på tydelige rolleafgrænsninger. Start dine prompts med “Du er en…” eller “Som ekspert i…”—det aktiverer modellets specialiserede viden.

Brug den samtalebaserede stil. ChatGPT er optimeret til dialog. Stil opfølgende spørgsmål, bed om præciseringer eller efterspørg alternative tilgange.

Eksempel på en business-prompt:

“Du er en erfaren salgschef inden for maskinindustrien. Udarbejd et struktureret tilbud på en specialmaskine til metalbearbejdning. Budget: 250.000 euro. Målgruppe: Leverandører til bilindustrien. Inkludér teknik, leveringstid og servicepakke.”

ChatGPT håndterer også mere komplekse forespørgsler pålideligt, hvis du bygger konteksten op i trin. Start med at give baggrundsinfo, før du formulerer selve opgaven.

Svagheder ved ChatGPT:

Aktuelle informationer er en udfordring. GPT-4 kender ikke hændelser efter sit trænings-cutoff. ChatGPT dur ikke til dagsaktuelle undersøgelser.

Nogle gange har modellen tendens til “hallucinationer”—den opfinder troværdige, men fiktive fakta. Kontrollér derfor altid kritiske oplysninger mod pålidelige kilder.

Til præcise, faktabaserede opgaver anbefales andre modeller. ChatGPT excellerer til kreative, kommunikative og strategiske udfordringer.

Claude: Den strukturerede analytiker

Anthropic har udviklet Claude med et klart fokus: Sikkerhed, gennemsigtighed og systematisk tænkning. Claude er derfor ideel til komplekse analyser og håndtering af følsomme virksomhedsdata.

Claude tænker gerne i trin. Hvor ChatGPT nogle gange springer direkte til svaret, viser Claude sine overvejelser. Det skaber tillid og transparens – afgørende i B2B-sammenhænge.

Optimal prompt-strategi til Claude:

Strukturer dine prompts hierarkisk. Claude håndterer komplekse, flerleddede forespørgsler bedst med tydelige punkter og overskuelig opbygning.

Bed eksplicit om trinvis fremgang. Formuleringer som “Analyser systematisk…” eller “Gå skridt for skridt frem…” aktiverer Claudes styrker.

Eksempel på en strategisk Claude-prompt:

“Analyser systematisk lanceringen af vores nye SaaS-produkt. Inkludér: 1) Segmentering af målgrupper, 2) Prissætningsstrategier, 3) Go-to-market-kanaler, 4) Konkurrentlandskab, 5) Risikovurdering. Vægt hvert punkt og udled konkrete handlingsanbefalinger.”

Claude responderer særligt positivt på detaljeret kontekst. Jo mere præcist du beskriver virksomhed, branche og udfordringer, jo bedre bliver svarene.

Claudes særlige styrker:

Ved etiske dilemmaer og compliance-relaterede spørgsmål udviser Claude ekstraordinær kompetence. Modellen er specifikt trænet til ansvarlig AI-brug.

Til dokumentanalyse og tekstbehandling giver Claude ofte mere præcise resultater end ChatGPT. Evnen til at gennemtrænge og strukturere lange dokumenter er imponerende.

Claude egner sig fremragende til strategisk planlægning. Modellen kan spille forskellige scenarier igennem og systematisk vurdere deres implikationer.

Claudes begrænsninger:

Til hurtige, spontane brainstormings er Claude nogle gange for “grundig”. Den systematiske tilgang kan forstyrre kreative processer.

Ved tekniske kodeopgaver foreslår ChatGPT ofte mere pragmatiske løsninger. Claude giver til tider unødigt komplekse forklaringer, også ved simple programmeringsopgaver.

Perplexity: Den faktafokuserede researcher

Perplexity løser et grundlæggende problem ved de fleste LLM’er: Manglen på aktuelle informationer. Ved at kombinere sprogteknologi med realtids web-søgning leverer Perplexity altid aktuelle, kildebaserede svar.

For virksomheder betyder det: Markedsanalyser, konkurrentoverblik og trendresearch kan nu udføres uden manuelle opfølgninger.

Prompt-optimering til Perplexity:

Formulér dine spørgsmål som research-forespørgsler. Perplexity er stærkest ved specifikke faktasøgninger, ikke kreative eller strategiske opgaver.

Angiv konkrete tidsperioder og geografiske afgrænsninger. Jo mere præcise parametre, desto mere relevante søgeresultater.

Eksempel på en Perplexity-prompt:

“Hvilke tyske SaaS-virksomheder har modtaget Series-A-finansiering på over 10 millioner euro mellem januar og november 2024? Sortér efter finansieringsbeløb og nævn lead-investorerne.”

Perplexity reagerer fremragende på opfølgende spørgsmål. Brug conversation-funktionen til gradvist at dykke dybere ned i emner.

Perplexitys kernekompetencer:

Til markedsundersøgelser er Perplexity uovertruffen. Værktøjet leverer aktuelle tal, trends og udviklinger med direkte kildehenvisninger.

Konkurrentoverblik fungerer suverænt. Du får hurtigt indblik i konkurrentaktiviteter, produktlanceringer eller strategiskift.

Nyhedsovervågning og trendanalyse er blandt Perplexitys paradegrene. Dine teams kan følge brancheudviklingen uden selv at bruge tid på research.

Begrænsninger ved Perplexity:

Mindre egnet til kreative opgaver og strategisk planlægning. Værktøjet fokuserer på fakta, ikke idégenerering.

Kvaliteten afhænger af tilgængelige webkilder. I smalle B2B-nicher kan datagrundlaget være sparsomt.

Interne virksomhedsdata kan Perplexity naturligvis ikke inkludere. Til analyser af firmainterne informationer kræves andre værktøjer.

Gemini: Den multimodale specialist

Google udviklede Gemini som den første ægte multimodale tilgang. Tekst, billeder, kode og video analyseres samtidigt – en afgørende fordel for moderne forretningsprocesser.

Marketing-teams kan optimere kampagnebilleder og tekst i samspil. Tekniske dokumentationer med screenshots analyseres fuldt ud. Præsentationer evalueres holistisk.

Gemini-specifikke prompt-strategier:

Udnyt bevidst den multimodale styrke. Kombinér tekstinstruktioner med visuelle inputs for mere præcise resultater.

Gemini opfanger kontektskift mellem medietyper effektivt. Du kan skifte imellem tekstanalyse og billedfortolkning i samme prompt.

Eksempel på en multimodal Gemini-prompt:

“Analyser vores nye produktbrochure [PDF upload]. Vurder både tekstforståelse og designelementer. Giv konkrete forbedringsforslag til målgruppen ‘Tekniske indkøbere i SMV’.”

Googles dybe machine learning-ekspertise afspejles i Geminis koderespons. Til softwareudvikling og teknisk dokumentation leverer Gemini ofte meget præcise resultater.

Geminis styrker i detaljen:

Præsentationsoptimering fungerer fantastisk. Gemini kan bedømme slide decks samlet og konkret foreslå design- og indholdsforbedringer.

Til teknisk dokumentation med visuelle elementer er Gemini førstevalg. Screenshots, diagrammer og tekst tolkes i sammenhæng.

Videoindholds-analyse åbner nye døre. Træningsvideoer, webinarer og produktdemoer kan automatisk transskriberes og evalueres.

Hvor Gemini har begrænsninger:

Ved rene tekstopgaver uden visuelle komponenter har Gemini sjældent fordele over ChatGPT eller Claude.

Integration i eksisterende workflows er ofte mere kompleks, da multimodale egenskaber kræver særlige interfaces.

For meget følsomme firmadata har Google-produkter ofte strengere compliance-krav end specialiserede B2B-udbydere.

Praktiske prompt-strategier i direkte sammenligning

Teorien er én ting – praksis en anden. Her ser du, hvordan samme forretningsopgave bedst formuleres til hvert LLM.

Opgave: Udarbejd et stillingsopslag til en AI-projektleder

ChatGPT-optimeret prompt:

“Du er en erfaren HR-chef i en innovativ mellemstor virksomhed. Udarbejd et attraktivt stillingsopslag til en AI-projektleder. Målgruppe: Tech-orienterede specialister med 3-5 års erfaring. Stil: Moderne, men seriøs. Fokus på work-life-balance og udviklingsmuligheder.”

Claude-optimeret prompt:

“Udarbejd systematisk et stillingsopslag til en AI-projektleder. Inkludér: 1) Kravprofil (teknisk/fagligt), 2) Arbejdsområder, 3) Benefits og udviklingsperspektiver, 4) Virksomhedskultur, 5) Ansøgningsproces. Målgruppe: Erfarne tech-professionelle. Udled konkrete formuleringer for hver del.”

Perplexity ville være uegnet her – stillingsopslag kræver ikke up-to-date webresearch, men kreativ tekst.

Opgave: Konkurrentanalyse af en ny markedsspiller

Perplexity-optimeret prompt:

“Analyser den tyske virksomhed [Konkurrent XY] for perioden 2023-2024. Fokus: Produktportefølje, prisstrategi, markedspositionering, nøglepersoner, finansiering, mediedækning. Sortér efter relevans og aktualitet.”

ChatGPT er her begrænset pga. manglende aktuelle data.

Universelle prompt-principper på tværs af modeller:

Specificitet slår generik. “Lav en marketingstrategi” giver generiske svar. “Udarbejd en B2B-LinkedIn-kampagne for beslutningstagere i maskinindustrien med 15.000 euro budget over 3 måneder” giver brugbare resultater.

Definér din rolle og modellens rolle eksplicit. “Som direktør i en 150-personers virksomhed har jeg brug for…” og “Du er en erfaren rådgiver for…” skaber nødvendig kontekst.

Giv output-format. “Strukturer svaret som tabel med…” eller “Opdel i 3 hovedpunkter med underpunkter…” giver mere værdifulde resultater.

Iteration er afgørende. Ingen prompt virker perfekt i første forsøg. Finpuds gradvist og byg succesfulde formuleringer ind i dine standardtemplates.

B2B-implementering: Fra test til produktiv anvendelse

Den bedste prompt-strategi nytter ikke uden struktureret implementering. Her får du Brixons afprøvede metode til bæredygtig AI-integration.

Fase 1: Pilot-tests (4-6 uger)

Start med 3-5 konkrete use cases fra dagligdagen. Vælg opgaver, der forekommer ofte og har klare kvalitetskriterier.

Test hver use case på 2-3 forskellige modeller. Dokumentér prompt-varianter og resultatkvalitet systematisk.

Eksempel fra maskinindustrien: Teknisk dokumentation, tilbudstekster og serviceinstruktioner er velegnede til første tests.

Fase 2: Teamtræning (2-3 uger)

Træn medarbejderne i de mest succesfulde prompt-mønstre. Men pas på: Kopierede standarder virker ikke alene. Dine teams skal forstå principperne for at kunne anvende dem fleksibelt.

Udvikl sammen template-biblioteker for tilbagevendende opgaver. Disse bliver værdifulde virksomhedsværktøjer.

Etabler feedback-loops. Succesfulde prompt-varianter bør dokumenteres og deles.

Fase 3: Skalering (løbende)

Integrér AI-værktøjer i eksisterende workflows i stedet for at oprette særskilte processer. Den sømløse integration afgør succes og afkast.

Mål konkrete effektivitetsgevinster. Tidsbesparelser, kvalitetsforbedringer og omkostningsreduktion skal være målbare.

Udpeg interne power users som forandringsagenter. Disse AI-champions driver udviklingen videre og hjælper kolleger med udfordringer.

Governance og kvalitetssikring:

Definér klare retningslinjer for AI-brug. Hvilke data må behandles? Hvilke opgaver kræver menneskelig kontrol?

Implementér review-processer for kritiske outputs. AI accelererer arbejdsgange, men erstatter ikke faglig kvalitetskontrol.

Planlæg løbende tool-evalueringer. AI-markedet udvikler sig hurtigt—nye modeller kan hurtigt overhale eksisterende løsninger.

Nøglen er en systematisk tilgang. Succeshistorier starter småt, lærer hurtigt og skalerer intelligent. Brixon støtter dig med afprøvede metoder og målbare resultater.

Ofte stillede spørgsmål