Sluta jaga AI-modellen – bygg systemet
De flesta fokuserar på vilken AI-modell som är bäst. Det är fel fråga. Modellen är en sannolikhetsmaskin – det som avgör resultatet är vad du matar in.
Vilken AI-modell är bäst?
Det är den vanligaste frågan jag får. GPT-4o eller Claude? Gemini eller Llama? Folk jämför benchmarks, läser recensioner och byter fram och tillbaka.
Men frågan är fel ställd.
Modellen är inte svaret
En stor språkmodell är i grunden en sannolikhetsmaskin. Den har läst miljarder texter och byggt en enorm karta över hur ord hänger ihop. När du skriver något gissar den nästa ord baserat på mönster i den kartan.
Det betyder att din input styr sannolikheterna.
Skriver du en vag prompt får du ett generiskt svar. Modellen faller tillbaka på de vanligaste mönstren. Det blir medelmåtta.
Men ger du modellen rik kontext – dokument, instruktioner, exempel, en tydlig roll – då förskjuter du sannolikheterna mot det du faktiskt vill ha.
Värdefull input leder till värdefulla svar. Det är hela hemligheten.
Strukturen runt modellen är allt
Det här är något jag själv inte förstod förrän jag började bygga system kring AI-verktyg. Inte bara prompts, utan hela strukturer: dokumentation, skills, mallar, varumärkesguider.
Skillnaden är dramatisk.
Samma modell kan ge dig ett svar som känns som en praktikant som googlade i fem minuter. Eller ett svar som känns som en senior kollega som läst in sig på projektet.
Vad avgör? Inte modellversionen. Utan vad modellen fick att arbeta med.
Det är därför proffs slutar jaga nya modeller och börjar bygga bättre system. De investerar i:
- Tydliga instruktioner – vad ska AI:n göra och hur?
- Kontext – vilka dokument, exempel och regler gäller?
- Roller – vilken expertis ska AI:n anta?
- Feedback-loopar – hur förbättras systemet över tid?
Forskning bekräftar det
Anthropic, företaget bakom Claude, publicerade nyligen forskning om hur AI-modeller beter sig under olika förutsättningar.
Kärnan: modeller har en inbyggd "assistent-persona" från träningen. Men den personan kan glida. Ge modellen en vag konversation utan tydlig riktning, och den börjar driva mot sina träningsdata – ibland på sätt du inte vill.
Men förankra modellen i en tydlig roll och struktur, och den håller kursen.
Det är exakt det jag menar med att bygga systemet. Du ger modellen ett arbetsminne. En identitet. Ett sammanhang att förhålla sig till.
Praktiskt: tre saker du kan göra idag
1. Sluta börja från noll
Varje gång du öppnar en ny chatt och skriver "Hjälp mig med X" kastar du bort möjligheter. Bygg istället återanvändbara instruktioner som du kan ge modellen i början av varje session.
2. Dokumentera din kontext
Vad vet du som modellen inte vet? Skriv ner det. Din roll, ditt projekt, dina preferenser, din målgrupp. Det behöver inte vara perfekt – det behöver finnas.
3. Ge modellen en roll
"Du är en senior konsult som hjälper mig utvärdera leverantörer" fungerar bättre än "Hjälp mig välja leverantör". Rollen förankrar modellen i ett professionellt beteende.
Testa det själv
Baserat på Anthropics forskning finns en interaktiv demo på Neuronpedia där du kan se hur modeller "glider" i realtid. Du chattar med en standardmodell och en som har extra förankring – och kan se skillnaden.
Det är en av de tydligaste visualiseringarna jag sett av varför kontext slår modellval.
Den här artikeln är relevant för dig som går fortsättningskursen i AI. Vill du lära dig mer om att bygga system kring AI-verktyg? Se våra kurser.