Prompt Engineering for ulike LLM-er: Hvilken modell forstår deg best?

Prompt-dilemmaet i B2B-hverdagen

Du har sikkert opplevd det: Den perfekte prompten for ChatGPT gir middelmådige resultater i Claude. Det som gir presise svar i Perplexity, fører til overfladiske resultater i Gemini.

Denne inkonsistensen koster bedrifter verdifull tid hver dag. Prosjektlederne dine eksperimenterer med ulike formuleringer, HR-team mottar varierende kvalitet på stillingsannonser, og IT-avdelingene sliter med uforutsigbare dokumentasjonsresultater.

Årsaken ligger ikke i manglende KI-kompetanse i teamet ditt. Hver Large Language Model er utviklet med ulike mål, trent på forskjellige datasett, og følger sin egen arkitektur.

Men hva betyr dette konkret for bedriftens hverdag? Hvilken prompting-strategi fungerer best med hvilket modell? Og fremfor alt: Hvordan utnytter du disse forskjellene målrettet for bedre forretningsresultater?

Den gode nyheten: Med riktig forståelse for modellspecifikke særtrekk, gjør du denne utfordringen om til et konkurransefortrinn.

Hvorfor LLMs reagerer forskjellig

Tenk deg at du gir fire ulike konsulenter samme oppdrag. Hver og en har forskjellig erfaring, arbeidsstil og tenkemåte.

Akkurat slik er det med LLMs. OpenAI utviklet GPT-4 som et universelt verktøy for mange ulike oppgaver. Anthropic laget Claude med fokus på sikkerhet og strukturert tenkning. Perplexity spesialiserte seg på faktaorientert research, mens Google satser på multimodalitet med Gemini.

Disse designmålene gjenspeiles i treningsdataene. ChatGPT lærte av et bredt spekter internettinnhold, bøker og samtaler. Claude fikk i tillegg trening i logisk resonnering og etiske vurderinger.

Perplexity kombinerer språkforståelse med sanntids nettsøk. Gemini ble fra starten av optimalisert for tekst, kode, bilder og video.

Transformer-arkitekturen danner felles grunnlag, men antall parametere, attention-mekanismer og finjusteringsmetoder varierer mye. Det som gir «optimalt» input for én modell, kan gi suboptimale resultater for en annen.

Derfor trenger du modellspecifikke prompt-strategier – ikke en universell løsning som passer for alle.

ChatGPT/GPT-4: Den allsidige multikunstneren

ChatGPT er lommekniven blant LLMs. OpenAI utviklet GPT-4 for maksimal allsidighet – fra kreative tekster, via analyseoppgaver, til kodegenerering.

Denne fleksibiliteten gjør ChatGPT til et ideelt startverktøy for bedrifter. Teamet ditt kan oppnå produktive resultater uten dyp spesialkompetanse.

Optimal prompt-struktur for ChatGPT:

ChatGPT responderer spesielt godt på tydelige rolldefinisjoner. Begynn dine prompts med «Du er en …» eller «Som ekspert på …» – det aktiverer relevante kunnskapsområder i modellen.

Bruk en dialogbasert stil. ChatGPT er optimalisert for samtale. Still oppfølgingsspørsmål, be om presiseringer eller etterspør alternative fremgangsmåter.

Eksempel på en business-prompt:

«Du er en erfaren salgsleder innen maskinbygging. Utarbeid et strukturert tilbud på en spesialmaskin for metallbearbeiding. Budsjett: 250.000 euro. Målgruppe: leverandører til bilindustrien. Ta hensyn til teknikk, leveringstid og servicepakke.»

ChatGPT håndterer også komplekse spørsmål pålitelig, dersom du bygger opp konteksten trinnvis. Gi modellen bakgrunnsinformasjon før du stiller selve oppgaven.

Svakheter med ChatGPT:

Oppdatert informasjon er fortsatt en utfordring. GPT-4 kjenner ikke til hendelser etter treningskutt-offen. For dagsaktuell research er ikke ChatGPT egnet.

Av og til hender det modellen «hallusinerer» – finner på opplysninger som høres plausible ut. Sjekk alltid kritisk innhold mot pålitelige kilder.

For svært presise, faktabaserte oppgaver, anbefales andre modeller. ChatGPT briljerer med kreative, kommunikative og strategiske utfordringer.

Claude: Den strukturerte analytikeren

Anthropic utviklet Claude med et klart fokus: sikkerhet, åpenhet og systematisk tenkning. Det gjør Claude til ideell partner for komplekse analyser og sensitive bedriftsdata.

Claude liker å tenke i trinn. Der ChatGPT ofte hopper rett til svaret, synliggjør Claude sin tankerekke. Dette gir tillit og sporbarhet – avgjørende faktorer for B2B-bruk.

Optimal prompt-strategi for Claude:

Strukturer promptene dine hierarkisk. Claude takler komplekse, flerleddete oppgaver best når du bruker tydelige punkter.

Be om eksplisitt trinnvis bearbeiding. Formuleringer som «Analyser systematisk …» eller «Gå gjennom steg for steg …» utløser Claudes styrker.

Eksempel på strategisk Claude-prompt:

«Analyser lanseringen av vårt nye SaaS-produkt systematisk. Vurder: 1) målgruppe-segmentering, 2) prisstrategi, 3) go-to-market-kanaler, 4) konkurransesituasjon, 5) risikovurdering. Vekt hver faktor og gi konkrete anbefalinger.»

Claude responderer svært positivt på detaljerte kontekstopplysninger. Jo mer presist du beskriver selskapet, bransjen og utfordringene, jo bedre svar får du.

Claudes spesielle styrker:

Ved etiske dilemmaer og compliance-spørsmål viser Claude stor faglig tyngde. Modellen er spesielt trent for ansvarlig KI-bruk.

For dokumentanalyse og tekstbehandling leverer Claude ofte mer presise resultater enn ChatGPT. Evnen til å håndtere lange dokumenter og gi strukturert sammendrag er imponerende.

Claude egner seg utmerket til strategiprosesser. Modellen kan simulere ulike scenarioer og systematisk vurdere implikasjoner.

Grenser for Claude:

Til raske, spontane idédugnader er Claude noen ganger litt «grundig». Den systematiske tilnærmingen kan ta tid og virke hemmende i kreative prosesser.

På rene kodeoppgaver viser ChatGPT ofte mer pragmatiske løsninger. Claude gir også for enkle programmeringsproblemer omfattende forklaringer.

Perplexity: Den faktabaserte researcheren

Perplexity løser et grunnleggende problem for de fleste LLMs: mangelen på oppdatert informasjon. Kombinasjonen av språkforståelse og sanntids nettsøk gir Perplexity alltid aktuelle, kildebaserte svar.

For bedrifter betyr dette: markedsanalyser, konkurranseinnsikt og trendresearch fungerer endelig uten mye etterarbeid.

Prompt-optimalisering for Perplexity:

Formuler spørsmålene dine som research-oppdrag. Perplexity utmerker seg i faktasøk, men ikke på kreative eller strategiske utfordringer.

Bruk konkrete tidsperioder og geografiske avgrensninger. Jo mer presise parametere, desto mer relevante treff.

Eksempel på Perplexity-prompt:

«Hvilke tyske SaaS-selskaper mottok Series-A-finansiering over 10 millioner euro fra januar til november 2024? Sorter etter funding-beløp og oppgi ledende investorer.»

Perplexity svarer utmerket på oppfølgingsspørsmål. Bruk samtalefunksjonen til å gå dypere inn i et tema steg for steg.

Perplexitys kjernekompetanser:

Til markedsundersøkelser er Perplexity uovertruffen. Verktøyet leverer oppdaterte tall, trender og utvikling – alltid med kildereferanser.

Konkurranseanalyse fungerer svært bra. Du får oversikt over konkurrenters aktiviteter, produkt­lanseringer og strategiendringer.

News-overvåking og trendanalyse er Perplexitys paradegrener. Teamet ditt får innsikt i bransjens utvikling uten tidkrevende research på egen hånd.

Begrensninger med Perplexity:

Til kreative eller strategiske oppgaver er Perplexity mindre egnet. Verktøyet fokuserer på å finne fakta, ikke idéutvikling.

Kvaliteten avhenger av tilgjengelige nettkilder. I svært smale B2B-nisjer kan det være begrenset datagrunnlag.

Interne bedriftsdata kan Perplexity naturligvis ikke inkludere. Til analyse av firmaspesifikk informasjon, trengs andre verktøy.

Gemini: Den multimodale spesialisten

Google utviklet Gemini som den første ekte multimodale løsningen. Tekst, bilder, kode og video prosesseres samtidig – en avgjørende fordel i moderne arbeidsprosesser.

Markedsførings­teamet ditt kan optimalisere kampanjevisualer og tekster samtidig. Tekniske dokumenter med skjermbilder analyseres i sin helhet. Presentasjoner vurderes helhetlig – både innhold og uttrykk.

Gemini-spesifikke prompt-strategier:

Utnytt den multimodale styrken bevisst. Kombiner tekstinstruksjoner med visuelle innspill for mer presise resultater.

Gemini forstår kontekstskifter mellom ulike medietyper svært godt. Du kan veksle mellom tekstanalyse og bildeforståelse i én og samme prompt.

Eksempel på multimodal Gemini-prompt:

«Analyser vår nye produktbrosjyre [PDF-opplasting]. Vurder både tekstforståelse og designelementer. Gi konkrete forbedringsforslag for målgruppen ‘tekniske innkjøpere i SMB-markedet’.»

Googles deep learning-kompetanse merkes på Geminis kodeforståelse. For programvareutvikling og teknisk dokumentasjon gir Gemini ofte svært presise svar.

Geminis styrker i detalj:

Presentasjonsoptimalisering fungerer utmerket. Gemini vurderer slide-decks helhetlig og gir konkrete forslag til både design og innhold.

For teknisk dokumentasjon med bilder er Gemini førstevalget. Skjermbilder, diagrammer og tekster tolkes i sammenheng.

Videoanalyse åpner nye muligheter. Opplæringsvideoer, webinarer og produktdemoer kan automatisk transkriberes og evalueres.

Geminis svakheter:

På rene tekstoppgaver uten visuelle komponenter gir Gemini sjelden fordeler over ChatGPT eller Claude.

Integrasjon i eksisterende arbeidsflyt kan være mer krevende, siden de multimodale styrkene krever egne grensesnitt.

For særlig sensitiv bedriftsdata stiller Google-produkter ofte høyere krav til compliance enn nisjeleverandører for B2B.

Praktiske prompt-strategier i direkte sammenligning

Teori er én ting – praksis noe annet. Her ser du hvordan samme forretningsoppgave formuleres optimalt for ulike LLMs.

Oppgave: Lage en stillingsannonse for en KI-prosjektleder

ChatGPT-optimalisert prompt:

«Du er en erfaren HR-leder i en innovativ mellomstor bedrift. Lag en engasjerende stillingsannonse for en KI-prosjektleder. Målgruppe: Tech-interesserte med 3-5 års erfaring. Stil: Moderne, men seriøs. Fokus på work-life-balance og utviklingsmuligheter.»

Claude-optimalisert prompt:

«Utvikle systematisk en stillingsannonse for en KI-prosjektleder. Ta med: 1) Kravprofil (teknisk/faglig), 2) Ansvarsområder, 3) Gode og utviklingsperspektiver, 4) Bedriftskultur, 5) Søknadsprosess. Målgruppe: erfarne tekniske medarbeidere. Gi konkrete formuleringer for hvert punkt.»

Perplexity er lite egnet her – stillingsannonser krever ikke oppdatert research, men kreativ tekstproduksjon.

Oppgave: Konkurrentanalyse for en ny utfordrer på markedet

Perplexity-optimalisert prompt:

«Analyser det tyske selskapet [Konkurrent XY] for perioden 2023-2024. Fokus: produktportefølje, prisstrategi, markedsposisjonering, nøkkelpersonell, finansiering, medieomtale. Sorter resultatene etter relevans og aktualitet.»

ChatGPT vil være begrenset her på grunn av manglende oppdaterte data.

Universelle prompt-prinsipper på tvers av modeller:

Vær spesifikk. «Lag en markedsføringsstrategi» gir generiske svar. «Utvikle en B2B-LinkedIn-kampanje for beslutningstakere i maskinindustrien med 15.000 euro budsjett over 3 måneder» gir brukbare resultater.

Definer rollen din og modellens tydelig. «Som daglig leder for en bedrift med 150 ansatte trenger jeg …» og «Du er en erfaren rådgiver på …» gir kontekst.

Gi instruksjoner om output-format: «Svar i tabellform med …» eller «Del opp i tre hovedpunkt med underpunkter …» gir bedre og mer brukbare svar.

Iterasjon er avgjørende. Ingen prompt fungerer perfekt på første forsøk. Forbedre trinnvis, og bygg vellykkede formuleringer inn i standardmalene dine.

B2B-implementering: Fra test til produktiv drift

Selv den beste prompt-strategi hjelper lite uten strukturert innføring. Her viser vi Brixons velprøvde metode for bærekraftig KI-integrasjon.

Fase 1: Pilotprosjekter (4–6 uker)

Start med 3–5 konkrete bruksområder fra hverdagen. Velg typiske oppgaver med tydelig kvalitetsmål.

Test hver use case med 2–3 ulike modeller. Dokumenter prompt-varianter og resultatkvalitet systematisk.

Eksempel fra maskinbransjen: Tekniske dokumenter, tilbudstekster og serviceinstrukser er perfekte kandidater i starten.

Fase 2: Teamopplæring (2–3 uker)

Lær opp de ansatte i de mest vellykkede prompt-mønstrene. Men pass på: Kopier-og-lim-inn-maler fungerer ikke alene. Teamet må forstå prinsippene for å bruke dem fleksibelt.

Utvikle felles malbibliotek for gjentakende oppgaver. Disse malene blir verdifulle bedriftsressurser.

Etabler feedback-sløyfer. Gode prompt-varianter bør dokumenteres og deles.

Fase 3: Skalering (løpende)

Integrer KI-verktøy i eksisterende arbeidsflyt, i stedet for å lage egne prosesser. Sømløs integrasjon avgjør adopsjon og ROI.

Mål konkrete gevinster: Tidsbesparelser, kvalitetsforbedringer og kostnadsreduksjon må kunne tallfestes.

Utnevn interne power users som fungerer som multiplikatorer. Disse KI-champions driver utviklingen videre og hjelper kolleger med utfordringer.

Styring og kvalitetssikring:

Lag tydelige retningslinjer for bruk. Hvilke data kan behandles? Hvilke oppgaver krever menneskelig kontroll?

Implementer review-prosesser for kritiske resultater. KI gir fart, men erstatter ikke faglig kvalitetskontroll.

Planlegg regelmessige verktøyevalueringer. KI-markedet utvikler seg raskt – nye modeller kan fort ta igjen dagens løsninger.

Nøkkelen er et systematisk opplegg. Selskaper som lykkes med KI starter smått, lærer raskt og skalerer gjennomtenkt. Brixon støtter deg med velprøvde metoder og målbare resultater.

Ofte stilte spørsmål