Vad är AI-priming – och varför spelar det roll?

AI-priming är en metod för att förbättra resultatet från generativa AI-modeller genom att ge dem relevant information och kontext innan du ställer din egentliga fråga. I praktiken innebär det att du “grundar” modellen med bakgrundsdata, exempel, instruktioner eller annan relevant information, så att den kan svara mer träffsäkert.

Även om många moderna AI-verktyg numera har ett visst minne, är det fortfarande begränsat. Det är dessutom inte tränat på din data, inte på ditt företag, din ton eller dina källor.

Utan tillräcklig kontext försöker AI:n vara hjälpsam, men eftersom den är optimerad för att ge snabba svar som känns “rätt”, kan den hitta på information – det som kallas hallucinationer. AI:ns prioritet är inte att ha rätt, utan att vara hjälpsam, ofarlig och övertygande. Därför är det upp till dig att ge den verktyg att faktiskt förstå det du behöver hjälp med.

AI-priming gör skillnad på flera sätt. När du matar in korrekt och relevant data ökar du träffsäkerheten. Det ökar också din egen trygghet i att använda svaret, eftersom du vet att det baseras på källor du själv valt ut. Dessutom kan priming hjälpa modellen att hålla sig till ämnet och inte sväva iväg, något som annars lätt händer när den saknar styrning. Och kanske viktigast av allt: du sparar tid, eftersom du får mer användbara svar direkt.

Du kan använda priming på flera sätt. Ett alternativ är att låta AI:n själv generera ett kunskapsunderlag genom att först definiera vilken roll den ska ha och vad du vill att den gör. Därefter kan du be den svara på frågor som: “Vad vet du om det här området?”, “Vilka misstag är vanliga?” och “Vilka bästa metoder känner du till?” På så sätt tvingar du modellen att ta fram ett brett, tematiskt relevant underlag som du sedan kan bygga vidare på.

Du kan också ladda upp egen data. Många AI-verktyg stödjer uppladdning av till exempel pdf:er, kalkylblad, dokument, webbsidor, ljud och video. Det gör att du kan använda tidigare kampanjer, interna strategidokument eller annan information du litar på och därmed öka träffsäkerheten ytterligare. Men det är viktigt att vara uppmärksam på kvaliteten. Om informationen du matar in är rörig, inaktuell eller spretig, kommer AI:n att spegla det i sina svar.

Slutligen kan det vara klokt att låta AI:n sammanställa stora datamängder åt dig till exempel med hjälp av verktyg som NotebookLM eller liknande. Eftersom modellerna har ett minnesintervall (t.ex. ChatGPT upp till cirka 90 000 ord), kan det vara effektivt att först sammanfatta stora dokument innan du använder dem som primingmaterial.

AI-priming är alltså mer än ett knep – det är ett sätt att ta kontroll över dina resultat. Genom att aktivt forma modellens förståelse ökar du chansen att få det du faktiskt behöver: tydliga, relevanta och användbara svar.