Prompt engineering för olika LLM: Vilken modell förstår dig bäst?

Prompt-dilemmat i B2B-vardagen

Du har säkert varit med om det: Den perfekta prompten för ChatGPT ger mediokra resultat i Claude. Det som genererar precisa svar i Perplexity leder till ytliga svar i Gemini.

Denna inkonsekvens kostar företag värdefull tid varje dag. Dina projektledare experimenterar med olika formuleringar, HR-team får varierande kvalitet på platsannonser och IT-avdelningar brottas med oförutsägbara dokumentationsresultat.

Orsaken ligger inte hos dina team och deras AI-kompetens. Varje Large Language Model är utvecklad med egna mål, tränad på olika dataset och följer sina specifika arkitekturprinciper.

Men vad innebär detta konkret för din företagsvardag? Vilken prompt-strategi fungerar bäst med vilket modell? Och framför allt: Hur kan du dra nytta av dessa skillnader för bättre affärsresultat?

Den goda nyheten: Med rätt förståelse för modellspecifika egenskaper förvandlar du denna utmaning till en konkurrensfördel.

Varför LLM:er reagerar olika

Tänk dig att du briefer fyra olika konsulter för samma projekt. Alla har olika erfarenheter, arbetssätt och sätt att tänka.

Samma sak gäller LLM:er. OpenAI utvecklade GPT-4 som ett universellt verktyg för många olika uppgifter. Anthropic designade Claude med fokus på säkerhet och strukturerat tänkande. Perplexity blev specialist på faktabaserad research, medan Google satsade på multimodalitet med Gemini.

Dessa olika designmål återspeglas i träningsdatan. ChatGPT lärde sig från en bred mix av internetinnehåll, böcker och konversationer. Claude fick extra träning i logisk argumentation och etiska avvägningar.

Perplexity kombinerar språkmodellskapacitet med realtidssökningar på webben. Gemini är från början optimerad för text, kod, bilder och video.

Även om transformer-arkitekturen är gemensam bas, skiljer sig antal parametrar, attention-mekanismer och fine-tuning-metoder avsevärt. Det som anses vara ”optimal” input för en modell, kan vara suboptimal för en annan.

Därför behöver du modellspecifika prompt-strategier – det finns ingen universallösning som passar alla.

ChatGPT/GPT-4: Den mångsidiga allroundern

ChatGPT är schweiziska armékniven bland LLM:er. OpenAI tog fram GPT-4 för maximal mångsidighet – från kreativa texter och analysuppgifter till kodgenerering.

Denna flexibilitet gör ChatGPT till det perfekta startverktyget för företag. Dina team kan leverera produktiva resultat direkt, utan särskild fördjupad expertis.

Optimal prompt-struktur för ChatGPT:

ChatGPT reagerar särskilt bra på tydliga rollbeskrivningar. Börja dina prompts med ”Du är en…” eller ”Som expert på…” – det aktiverar särskilda kunskapsområden i modellen.

Använd dialogformatet. ChatGPT är optimerad för konversation. Ställ följdfrågor, be om förtydliganden eller be om alternativa angreppssätt.

Exempel på affärsprompt:

”Du är en erfaren försäljningschef inom maskinindustrin. Skapa ett strukturerat offertförslag för en specialmaskin för metallbearbetning. Budget: 250 000 euro. Målgrupp: Leverantörer till fordonsindustrin. Ta hänsyn till teknik, leveranstid och servicepaket.”

ChatGPT hanterar även mer komplexa förfrågningar tillförlitligt om du bygger upp sammanhanget stegvis. Mata först in bakgrundsinformation innan du beskriver själva uppgiften.

Svagheter hos ChatGPT:

Aktuell information är fortfarande ett problem. GPT-4 känner inte till händelser som inträffat efter dess träning. För dagsaktuell research lämpar sig inte ChatGPT.

Ibland tenderar modellen att ”hallucinera” – hitta på trovärdigt klingande fakta. Kontrollera alltid kritisk information mot säkra källor.

För högprecisa, faktabaserade uppdrag passar andra modeller bättre. ChatGPT glänser istället vid kreativa, kommunikativa och strategiska utmaningar.

Claude: Den strukturerade analytikern

Anthropic tog fram Claude med tydligt fokus: säkerhet, transparens och systematiskt tänkande. Det gör Claude till den ideala partnern för komplex analys och känslig företagsdata.

Claude föredrar att tänka i steg. Där ChatGPT ibland hoppar direkt till svaret, visar Claude hela sin tankegång. Det skapar tillit och transparens – avgörande faktorer i B2B-sammanhang.

Optimal prompt-strategi för Claude:

Strukturera dina prompts hierarkiskt. Claude hanterar komplexa, flerdelade frågor särskilt väl om du använder tydliga avsnitt och punktlistor.

Efterfråga tydligt steg-för-steg-resonemang. Formuleringar som ”Analysera systematiskt…” eller ”Gå igenom steg för steg…” gör att Claudes styrkor kommer fram.

Exempel på strategisk prompt till Claude:

”Analysera systematiskt lanseringen av vår nya SaaS-produkt. Ta med: 1) målgruppssegmentering, 2) prissättningsstrategier, 3) go-to-market-kanaler, 4) konkurrenslandskap, 5) riskbedömning. Vikta varje aspekt och ge konkreta rekommendationer.”

Claude svarar väldigt bra på detaljerad kontext. Ju tydligare du beskriver ditt företag, din bransch och dina utmaningar, desto bättre svar får du.

Särskilda styrkor hos Claude:

Vid etiska dilemman och compliance-frågor visar Claude extraordinär kompetens. Modellen är särskilt tränad för ansvarsfull AI-användning.

För dokumentanalys och textbearbetning ger Claude ofta mer precisa resultat än ChatGPT. Förmågan att ta sig igenom långa dokument och sammanfatta strukturerat är imponerande.

Claude är utmärkt i strategiska planeringsprocesser. Modellen kan pröva igenom olika scenarier och systematiskt utvärdera konsekvenserna.

Gränser för Claude:

Vid snabba, spontana brainstorming-sessioner kan Claude vara något för eftertänksam. Den systematiska metoden tar tid, vilket kan störa vid kreativa processer.

Vid mycket tekniska koduppgifter ger ChatGPT ofta mer pragmatiska lösningar. Claude tenderar att ge komplexa förklaringar även för enklare programmeringsproblem.

Perplexity: Den faktaorienterade researchern

Perplexity löser ett grundläggande problem hos de flesta LLM:er: bristen på aktuell information. Genom att kombinera språkmodells-förmågor med realtidssökningar på webben ger Perplexity alltid aktuella, källbaserade svar.

För företag innebär det: marknadsanalyser, konkurrensbevakning och trendspaning fungerar äntligen utan manuell efterbearbetning.

Prompt-optimering för Perplexity:

Formulera dina frågor som researchuppdrag. Perplexity briljerar vid tydliga faktauppdrag, inte vid kreativa eller strategiska frågeställningar.

Använd specifika tidsintervaller och geografiska avgränsningar. Ju tydligare dina parametrar, desto mer relevanta sökresultat.

Exempel på prompt till Perplexity:

”Vilka tyska SaaS-bolag har fått Series-A-finansiering över 10 miljoner euro mellan januari och november 2024? Sortera efter finansieringsstorlek och ange lead-investerare.”

Perplexity svarar utmärkt på följdfrågor. Använd samtalsfunktionen för att stegvis fördjupa dig i ett ämne.

Perplexitys kärnkompetenser:

Vid marknadsundersökningar är Perplexity oslagbar. Verktyget ger aktuella siffror, trender och utveckling med direkta källhänvisningar.

Konkurrensbevakning fungerar utmärkt. Du får snabbt överblick över konkurrenters aktiviteter, produktlanseringar eller strategiändringar.

Nyhetsbevakning och trendanalys är Perplexitys paradgrenar. Dina team kan hålla sig uppdaterade på branschutveckling utan att själva behöva lägga timmar på research.

Begränsningar hos Perplexity:

För kreativa uppdrag eller strategisk planering är Perplexity mindre lämplig. Verktyget är fokus på faktainsamling, inte idégenerering.

Kvaliteten är starkt beroende av befintliga onlinekällor. I riktigt smala B2B-nischer kan datagrunden bli tunn.

Perplexity kan naturligtvis inte inkludera interna företagsdata. För analys av företagsspecifik information krävs andra verktyg.

Gemini: Den multimodala specialisten

Google utvecklade Gemini som det första riktigt multimodala tillvägagångssättet. Text, bild, kod och video hanteras samtidigt – en avgörande fördel i moderna affärsprocesser.

Dina marknadsteam kan optimera kampanjvisuals och texter tillsammans. Tekniska dokumentationer med skärmdumpar analyseras komplett. Presentationer kan bedömas holistiskt.

Gemini-specifika prompt-strategier:

Använd styrkan i multimodalitet medvetet. Kombinera textinstruktioner med visuella input för mer precisa resultat.

Gemini hanterar byten mellan olika medietyper mycket bra. Du kan i samma prompt växla mellan textanalys och bildtolkning.

Exempel på multimodal prompt för Gemini:

”Analysera vår nya produktbroschyr [PDF-uppladdning]. Bedöm både textens tydlighet och designelementen. Ge konkreta förbättringsförslag för målgruppen ’Tekniska inköpare i mellanstora företag’.”

Googles deep learning-expertis märks i Geminis kodförståelse. Vid mjukvaruutveckling och teknisk dokumentation levererar Gemini ofta mycket precisa resultat.

Geminis styrkor i detalj:

Optimering av presentationer fungerar utmärkt. Gemini kan bedöma slide decks holistiskt och föreslå konkreta förbättringar av både innehåll och design.

För teknisk dokumentation med visuella element är Gemini det självklara valet. Skärmdumpar, diagram och text förstås i sitt sammanhang.

Videoanalys öppnar nya möjligheter. Utbildningsfilmer, webbinarier eller produktdemonstrationer kan automatiskt transkriberas och utvärderas.

Var Gemini visar svagheter:

Vid rena textuppdrag utan visuella komponenter har Gemini sällan fördelar framför ChatGPT eller Claude.

Integrationen i befintliga arbetsflöden kan vara mer komplex eftersom multimodal funktionalitet kräver särskilda gränssnitt.

För mycket känslig företagsdata gäller ofta strängare compliance-krav för Google-produkter än för renodlade B2B-aktörer.

Praktiska prompt-strategier i direkt jämförelse

Teori är en sak – praktik en annan. Här ser du hur samma affärsuppgift formuleras optimalt för olika LLM:er.

Uppgift: Ta fram en jobbannons för en AI-projektledare

ChatGPT-optimerad prompt:

”Du är en erfaren HR-chef på ett innovativt mellanstort företag. Skapa en tilltalande jobbannons för en AI-projektledare. Målgrupp: Tech-orienterade yrkespersoner med 3-5 års erfarenhet. Stil: Modern men seriös. Fokusera på work-life-balance och utvecklingsmöjligheter.”

Claude-optimerad prompt:

”Utveckla systematiskt en jobbannons för en AI-projektledare. Täck in: 1) kravprofil (tekniskt/fackmässigt), 2) arbetsuppgifter, 3) förmåner och utvecklingsmöjligheter, 4) företagskultur, 5) ansökningsprocess. Målgrupp: Erfarna tech-specialister. Ge konkreta formuleringar för varje komponent.”

Perplexity vore olämpligt här – jobbannonser kräver ingen aktuell webbresearch, utan kreativ textproduktion.

Uppgift: Competitive Intelligence kring en ny marknadskonkurrent

Perplexity-optimerad prompt:

”Analysera det tyska företaget [konkurrent XY] för perioden 2023–2024. Fokus: Produktportfölj, prissättningsstrategi, marknadspositionering, nyckelpersoner, finansiering, mediebevakning. Sortera resultaten efter relevans och aktualitet.”

ChatGPT är här begränsat på grund av avsaknaden av aktuella data.

Universella prompt-principer för alla modeller:

Specifika instruktioner slår generella. ”Skapa en marknadsföringsstrategi” ger generiska svar. ”Ta fram en B2B-LinkedIn-kampanj för beslutsfattare inom maskinindustrin med en budget på 15 000 euro under 3 månader” ger användbara resultat.

Definiera tydligt din och modellens roll. ”Som VD för ett företag med 150 anställda behöver jag…” eller ”Du är en erfaren rådgivare inom…” skapar relevant kontext.

Använd utdataformat. ”Strukturera svaret som en tabell med…” eller ”Dela in i 3 huvudpunkter med underrubriker…” gör resultaten mer användbara.

Iteration är avgörande. Ingen prompt blir perfekt vid första försöket. Finjustera stegvis och integrera framgångsrika formuleringar i era standardmallar.

B2B-implementering: Från test till produktivt bruk

Den bästa prompt-strategin hjälper föga utan en strukturerad implementation. Här visar vi den beprövade Brixon-metoden för hållbar AI-integration.

Fas 1: Pilotförsök (4–6 veckor)

Börja med 3–5 konkreta användningsfall från din vardag. Välj uppgifter som återkommer ofta och har tydliga kvalitetskriterier.

Testa varje use case med 2–3 olika modeller. Dokumentera prompt-varianter och resultatkvalitet systematiskt.

Exempel från maskinindustrin: Teknisk dokumentation, offerttexter och serviceinstruktioner är perfekta för de första testerna.

Fas 2: Teamutbildning (2–3 veckor)

Träna dina medarbetare i de mest framgångsrika prompt-mönstren. Men se upp: Copy-paste-mallar fungerar inte. Ditt team måste förstå principerna för att kunna tillämpa dem flexibelt.

Utveckla gemensamma mallbibliotek för återkommande uppgifter. Dessa mallar blir värdefulla företagsresurser.

Skapa feedback-loopar. Lyckade prompt-varianter bör dokumenteras och delas.

Fas 3: Skalering (löpande)

Integrera AI-verktyg i befintliga arbetsflöden, istället för att skapa parallella processer. Den sömlösa integrationen avgör nyttjandegrad och ROI.

Mät konkreta produktivitetsvinster. Tidsbesparing, kvalitetsförbättringar och kostnadsreduktion ska vara mätbara.

Utveckla interna power users som fungerar som kunskapsspridare. Dessa AI-champions driver utvecklingen framåt och stöttar kollegor i utmaningar.

Governance och kvalitetssäkring:

Definiera tydliga riktlinjer för AI-användning. Vilka data får behandlas? Vilka uppgifter kräver mänsklig granskning?

Inför granskningsprocesser för kritiska resultat. AI snabbar upp processerna, men ersätter inte fackmannamässig kvalitetskontroll.

Planera in regelbundna verktygsutvärderingar. AI-landskapet förändras snabbt – nya modeller kan snabbt överträffa befintliga lösningar.

Nyckeln är ett systematiskt tillvägagångssätt. Framgångsrika AI-företag börjar smått, lär sig snabbt och skalar med eftertanke. Brixon stöttar dig med beprövade metoder och mätbara resultat.

Vanliga frågor