Prompt Engineering dla różnych LLM-ów: Który model rozumie Cię najlepiej?

Dylemat promptów w codzienności B2B

Z pewnością to znasz: idealny prompt dla ChatGPT daje średnie wyniki w Claude. To, co w Perplexity generuje precyzyjne odpowiedzi, w Gemini skutkuje powierzchownymi rezultatami.

Ta niekonsekwencja codziennie kosztuje firmy cenny czas. Kierownicy projektów eksperymentują z różnymi sformułowaniami, zespoły HR dostają odmienne jakości ogłoszeń o pracę, a działy IT zmagają się z nieprzewidywalnymi efektami dokumentacji.

Powód nie leży w braku kompetencji z zakresu AI wśród Twoich pracowników. Każdy z dużych modeli językowych powstał z innym celem, był trenowany na innych danych i opiera się na odmiennych zasadach architektury.

Ale co to konkretnie oznacza w codzienności Twojej firmy? Jaka strategia promptowania sprawdza się najlepiej w którym modelu? I przede wszystkim: jak świadomie wykorzystać te różnice, by osiągać lepsze rezultaty biznesowe?

Dobra wiadomość: mając właściwe zrozumienie specyfiki poszczególnych modeli, zamienisz to wyzwanie w realną przewagę konkurencyjną.

Dlaczego LLM-y reagują inaczej

Wyobraź sobie, że zlecasz briefing czterem różnym konsultantom przy tym samym projekcie. Każdy wnosi inne doświadczenie, sposób pracy i tok rozumowania.

Tak samo jest z LLM-ami. OpenAI stworzyło GPT-4 jako uniwersalne narzędzie do wielu zadań. Anthropic zaprogramował Claude’a z myślą o bezpieczeństwie i uporządkowanym myśleniu. Perplexity to ekspert od faktów, a Gemini od Google stawia na multimodalność.

Te odmienne cele projektowe odbijają się w danych treningowych. ChatGPT uczył się na szerokim miksie treści z internetu, książek i konwersacji. Dla Claude’a dodano trening z zakresu logicznej argumentacji i dylematów etycznych.

Perplexity łączy kompetencje modelu językowego z aktualnym wyszukiwaniem w sieci. Gemini od początku był optymalizowany pod tekst, kod, obrazy i wideo.

Choć architektura Transformer stanowi wspólną bazę, liczba parametrów, mechanizmy attention i metody fine-tuningu różnią się znacząco. To, co dla jednego modelu jest „optymalnym” inputem, może w innym generować gorsze wyniki.

Dlatego potrzebujesz strategii promptowania dopasowanych do konkretnego modelu — nie uniwersalnego rozwiązania „one size fits all”.

ChatGPT/GPT-4: Wszechstronny Allrounder

ChatGPT to szwajcarski scyzoryk wśród LLM-ów. OpenAI stworzyło GPT-4 z myślą o maksymalnej wszechstronności – od kreatywnych tekstów przez analizy aż po generowanie kodu.

Ta elastyczność czyni ChatGPT idealnym narzędziem na start dla firm. Zespoły mogą bez głębokiej wiedzy specjalistycznej uzyskiwać natychmiastowe efekty.

Optymalna struktura promptów dla ChatGPT:

ChatGPT szczególnie dobrze reaguje na wyraźne określenie roli. Rozpocznij prompt od „Jesteś…” lub „Jako ekspert ds.…”, by aktywować konkretne obszary wiedzy modelu.

Stosuj styl konwersacyjny. ChatGPT został zoptymalizowany pod prowadzenie dialogu. Zadawaj dodatkowe pytania, proś o doprecyzowania lub o alternatywne podejścia.

Przykład promptu biznesowego:

„Jesteś doświadczonym dyrektorem sprzedaży w branży maszynowej. Przygotuj uporządkowaną ofertę na maszynę specjalną do obróbki metalu. Budżet: 250 000 euro. Grupa docelowa: dostawcy dla przemysłu samochodowego. Uwzględnij technikę, czas realizacji oraz pakiet serwisowy.”

ChatGPT niezawodnie radzi sobie również z bardziej złożonymi zadaniami, jeśli dostarczysz kontekst stopniowo. Najpierw nakreśl tło, a dopiero potem zdefiniuj właściwe polecenie.

Słabości ChatGPT:

Aktualność informacji pozostaje problemem. GPT-4 nie zna wydarzeń po dacie zakończenia treningu. Do badań na bieżąco ChatGPT się nie nadaje.

Model czasem „halucynuje” — wymyśla wiarygodnie brzmiące fakty. Kluczowe informacje zawsze warto zweryfikować w niezależnych źródłach.

Do zadań wymagających wysokiej precyzji i faktów lepiej wybrać inne modele. ChatGPT błyszczy przy wyzwaniach kreatywnych, komunikacyjnych i strategicznych.

Claude: Strukturalny analityk

Anthropic opracował Claude’a z jasnym celem: bezpieczeństwo, przejrzystość i systematyczne myślenie. Claude to idealny partner do złożonych analiz i pracy z wrażliwymi danymi firmowymi.

Claude lubi rozkładać zadania na kroki. Tam, gdzie ChatGPT przechodzi od razu do odpowiedzi, Claude pokazuje tok swego rozumowania. Buduje to zaufanie i zrozumiałość – kluczowe w B2B.

Optymalna strategia promptowania dla Claude’a:

Strukturyzuj prompt hierarchicznie. Claude świetnie radzi sobie z wieloetapowymi zadaniami, gdy stosujesz czytelne punkty i podziały.

Wymagaj wyraźnie pracy etapami. Sformułowania w stylu „Przeanalizuj systematycznie…” lub „Przejdź przez zadanie krok po kroku…” uruchamiają najmocniejsze strony modelu.

Przykład strategicznego promptu dla Claude’a:

„Przeanalizuj systematycznie wdrożenie naszego nowego produktu SaaS. Uwzględnij: 1) segmentację grup docelowych, 2) strategie cenowe, 3) kanały wejścia na rynek, 4) konkurencję, 5) ocenę ryzyka. Oceń wagę każdego czynnika i przedstaw konkretne rekomendacje.”

Claude bardzo pozytywnie reaguje na szczegółowy kontekst. Im precyzyjniej opiszesz swoją firmę, branżę i wyzwania, tym lepsze uzyskasz odpowiedzi.

Najsilniejsze strony Claude’a:

Przy dylematach etycznych i problemach compliance Claude wykazuje się wyjątkowymi kompetencjami. Model został specjalnie przeszkolony pod kątem odpowiedzialnego wykorzystania AI.

Do analizy dokumentów i zadań związanych z przetwarzaniem tekstu Claude zwykle generuje precyzyjniejsze wyniki niż ChatGPT. Imponuje zdolnością przetwarzania długich tekstów i ich uporządkowanego streszczania.

Claude doskonale sprawdza się w procesach planowania strategicznego. Potrafi symulować różne scenariusze i systematycznie oceniać ich konsekwencje.

Ograniczenia Claude’a:

Do szybkich, spontanicznych burz mózgów Claude bywa zbyt „roztropny”. Jego metodyczność kosztuje czas, co w kreatywnych procesach może przeszkadzać.

Przy bardzo technicznych zadaniach z zakresu kodowania ChatGPT podpowiada na ogół bardziej pragmatyczne rozwiązania. Claude ma tendencję do przesadnych wyjaśnień nawet przy prostych problemach programistycznych.

Perplexity: Faktyczny researcher

Perplexity rozwiązuje podstawowy problem większości LLM-ów: brak aktualnych informacji. Dzięki połączeniu umiejętności językowych z wyszukiwarką online Perplexity zawsze dostarcza najświeższe, poparte źródłami odpowiedzi.

Dla firm oznacza to: analizy rynkowe, konkurencja i badanie trendów wreszcie odbywają się bez żmudnej ręcznej pracy.

Optymalizacja promptów dla Perplexity:

Formułuj pytania jak zlecenia researchowe. Perplexity błyszczy przy konkretnych misjach znajdowania faktów, nie przy zadaniach kreatywnych czy strategicznych.

Stosuj precyzyjne ramy czasowe i ograniczenia geograficzne. Im dokładniejsze parametry, tym trafniejsze wyniki wyszukiwania.

Przykład promptu dla Perplexity:

„Które niemieckie firmy SaaS pozyskały od stycznia do listopada 2024 finansowanie Series-A powyżej 10 milionów euro? Posortuj według wysokości funduszy i podaj głównych inwestorów.”

Perplexity bardzo dobrze reaguje na pytania pomocnicze. Warto wykorzystywać rozmowę do stopniowego zgłębiania tematu.

Kluczowe kompetencje Perplexity:

W badaniach rynku Perplexity nie ma sobie równych. Narzędzie podaje najnowsze liczby, trendy i źródła.

Research konkurencji również działa świetnie. Szybko uzyskasz przegląd działań, premier produktów czy zmian strategii u konkurentów.

Monitorowanie newsów i analiza trendów to specjalność Perplexity. Zespoły mogą być na bieżąco z wydarzeniami branży bez czasochłonnych ręcznych wyszukiwań.

Ograniczenia Perplexity:

Do kreatywnych lub strategicznych zadań Perplexity się nie nadaje. Narzędzie skupia się na odnajdywaniu faktów, a nie generowaniu pomysłów.

Jakość mocno zależy od dostępnych źródeł online. Wąskie nisze B2B mogą mieć ubogą bazę danych.

Perplexity nie wykorzystuje wewnętrznych danych firmowych. Do analizy informacji specyficznych dla firmy konieczne są inne narzędzia.

Gemini: Multimodalny specjalista

Google stworzyło Geminiego jako pierwszy natywnie multimodalny model. Tekst, obrazy, kod i filmy są analizowane jednocześnie — to ogromny atut w nowoczesnych procesach biznesowych.

Zespoły marketingowe mogą optymalizować wizualizacje i teksty kampanii równocześnie. Dokumentacje techniczne ze zrzutami ekranu są w pełni analizowane. Prezentacje oceniane są całościowo.

Strategie promptowania dedykowane Gemini:

Świadomie wykorzystuj atuty multimodalności. Łącz polecenia tekstowe z elementami wizualnymi, aby uzyskać bardziej precyzyjne wyniki.

Gemini świetnie rozumie przeskoki kontekstu między różnymi typami mediów. Możesz w jednym promptcie przełączać się z analizy tekstu na interpretację obrazu.

Przykład multimodalnego promptu dla Gemini:

„Przeanalizuj naszą nową broszurę produktową [PDF Upload]. Oceń zarówno czytelność tekstu, jak i elementy designu. Zaproponuj konkretne usprawnienia dla grupy docelowej ‘Techniczni kupcy w sektorze MŚP’.”

Ekspertyza Google w deep learningu widoczna jest w rozumieniu kodu przez Geminiego. W rozwoju oprogramowania i dokumentacji technicznej ten model często dostarcza bardzo precyzyjne rezultaty.

Atuty Geminiego w praktyce:

Optymalizacja prezentacji wypadła znakomicie. Gemini całościowo ocenia slajdy i podpowiada konkretne poprawki dot. designu i treści.

Do dokumentacji technicznych z elementami wizualnymi Gemini to pierwszy wybór. Zrzuty ekranu, diagramy i teksty analizowane są w kontekście.

Analiza materiałów wideo otwiera nowe możliwości. Filmy szkoleniowe, webinary czy demo produktów mogą być transkrybowane i oceniane automatycznie.

Gdzie Gemini ma słabości:

Przy czysto tekstowych zadaniach bez komponentów wizualnych Gemini rzadko ma przewagę nad ChatGPT czy Claude.

Integracja z istniejącymi procesami bywa trudniejsza, bo potrzebuje specjalnych interfejsów do obsługi multimodalności.

W przypadku wrażliwych danych firmowych narzędzia Google często podlegają ostrzejszym wymaganiom compliance niż wyspecjalizowani dostawcy B2B.

Praktyczne strategie promptowania – bezpośrednie porównanie

Teoria to jedno – praktyka to drugie. Oto, jak sformułować to samo zadanie biznesowe optymalnie dla różnych LLM-ów.

Zadanie: Stworzenie ogłoszenia o pracę dla Project Managera AI

Prompt zoptymalizowany pod ChatGPT:

„Jesteś doświadczonym kierownikiem HR w innowacyjnej firmie MŚP. Napisz atrakcyjne ogłoszenie o pracę na stanowisko Project Managera AI. Grupa docelowa: profesjonaliści z 3–5-letnim doświadczeniem w branży tech. Styl: nowoczesny, lecz rzeczowy. Akcent na work-life-balance i możliwości rozwoju.”

Prompt zoptymalizowany pod Claude:

„Opracuj w sposób systematyczny ogłoszenie o pracy dla Project Managera AI. Uwzględnij: 1) profil wymagań (techniczne/specjalistyczne), 2) zakres obowiązków, 3) benefity i ścieżki rozwoju, 4) kulturę organizacyjną, 5) proces rekrutacyjny. Grupa docelowa: doświadczeni profesjonaliści z branży tech. Z każdego elementu uczyń konkretną podpowiedź do treści ogłoszenia.”

Perplexity byłby tu nieodpowiedni – ogłoszenia o pracę nie wymagają aktualnych badań online, a kreatywnej pracy z tekstem.

Zadanie: Research konkurencji – nowy gracz na rynku

Prompt zoptymalizowany pod Perplexity:

„Przeanalizuj niemiecką firmę [Konkurrent XY] w okresie 2023–2024. Zakres: portfolio produktów, strategia cenowa, pozycja rynkowa, kluczowe osoby, finansowanie, medialny wizerunek. Posegreguj wyniki według istotności i aktualności.”

ChatGPT byłby tu ograniczony z powodu braku bieżących danych.

Uniwersalne zasady promptowania:

Precyzja wygrywa z ogólnością. „Stwórz strategię marketingową” = ogólnikowe odpowiedzi. „Zaprojektuj kampanię LinkedIn B2B dla decydentów w branży maszynowej (budżet 15 000 EUR, 3 miesiące)” = konkretny, użyteczny efekt.

Wyraźnie określ rolę swoją i modelu. „Jako CEO firmy zatrudniającej 150 osób potrzebuję…” oraz „Jesteś doświadczonym doradcą ds.…”. To klucz do właściwego kontekstu.

Podawaj wyraźnie oczekiwany format wyniku. „Odpowiedź ustrukturyzuj w formie tabeli…” albo „Wyodrębnij 3 główne punkty z podpunktami…” zapewnia lepszą przydatność rezultatu.

Iteracja ma kluczowe znaczenie. Żaden prompt nie działa idealnie za pierwszym podejściem. Udoskonalaj je krok po kroku i buduj własny zestaw szablonów.

Implementacja B2B: Od testu do pracy produkcyjnej

Nawet najlepsza strategia promptowa nic nie da bez strukturalnego wdrożenia. Przedstawiamy sprawdzoną metodę Brixon na trwałą integrację AI.

Faza 1: Pilotaż (4–6 tygodni)

Zacznij od 3–5 konkretnych use-case’ów z bieżącej działalności. Wybierz zadania powtarzalne z jasnymi kryteriami jakości.

Każdy use-case przetestuj na 2–3 modelach. Systematycznie dokumentuj warianty promptów oraz jakość rezultatów.

Przykład z branży maszynowej: dokumentacja techniczna, oferty handlowe i instrukcje serwisowe świetnie nadają się do pierwszych testów.

Faza 2: Szkolenie zespołów (2–3 tygodnie)

Przeszkol pracowników w najlepszych wzorcach promptów. Uwaga: samo kopiowanie szablonów nie wystarczy. Zespół musi zrozumieć zasady, by stosować je elastycznie.

Wspólnie twórzcie biblioteki szablonów do powtarzalnych zadań. Takie templatki to wartościowe zasoby firmowe.

Wprowadź pętlę feedbacku. Udane warianty promptów należy dokumentować i stale wymieniać się nimi w zespole.

Faza 3: Skalowanie (ciągłe)

Wdrażaj narzędzia AI w istniejące workflowy, zamiast budować osobne procesy. Kluczowa jest płynność integracji – od niej zależy adopcja i ROI.

Mierz realną poprawę produktywności. Oszczędność czasu, lepsza jakość i niższe koszty muszą być wyraźnie policzalne.

Stwórz zespół power userów – „czempionów AI”. To oni będą napędzać rozwój i wspierać kolegów w wyzwaniach.

Governance i kontrola jakości:

Wyraźnie ureguluj zasady korzystania z AI. Jakie dane mogą być przetwarzane? Które zadania wymagają weryfikacji przez człowieka?

Wprowadź procesy przeglądów kluczowych wyników AI. Sztuczna inteligencja przyspiesza pracę, ale nie zastępuje merytorycznej kontroli.

Regularnie oceniaj narzędzia. Rynek AI rozwija się błyskawicznie — nowe modele szybko przewyższają dotychczasowe rozwiązania.

Sukces leży w metodycznym podejściu. Firmy, które skutecznie wdrażają AI, zaczynają od małej skali, uczą się szybko i rozsądnie skalują. Brixon wspiera to sprawdzonymi metodami i mierzalnymi efektami.

Najczęściej zadawane pytania