Hvad er prompt engineering?
Prompt engineering er kunsten at skrive instruktioner til en AI-model, så den giver et brugbart svar i første forsøg. Det handler om at give modellen den rette opgave, den nødvendige baggrund og en klar besked om, hvordan svaret skal se ud.
Hvad er en prompt?
En prompt er den tekst, du giver en model inden for generativ AI, fx ChatGPT, Claude, Gemini eller Copilot. Det kan være et spørgsmål, en opgave, et stykke tekst, der skal bearbejdes, eller en hel side med baggrund og krav.
Modellen har kun det, der står i prompten, og det, den har lært under træningen. Den kender ikke jeres virksomhed, jeres kunder eller jeres tone, medmindre I fortæller det.
Hvad betyder det at prompte?
At prompte er det danske udsagnsord for at skrive en prompt. Man siger fx "jeg promptede ChatGPT til at skrive et udkast". Ordet bruges om alt fra et hurtigt spørgsmål til et grundigt opsat arbejde med faste instruktioner.
Prompt engineering er den mere systematiske udgave. Her tester man forskellige formuleringer, sammenligner svarene og gemmer de prompts, der virker, så de kan bruges igen.
Hvorfor er prompt engineering vigtigt?
Den samme model kan give et svar, der er til at bruge med det samme, eller et svar, der skal skrives helt om. Forskellen ligger ofte i prompten.
En vag prompt giver et generelt svar, fordi modellen må gætte sig til resten. En præcis prompt med baggrund, målgruppe og format giver et svar, der passer til opgaven. Det sparer tid, og det gør kvaliteten mere ensartet, når flere i virksomheden bruger AI.
Hvordan er en god prompt opbygget?
De fleste gode prompts indeholder de samme dele:
- Rolle: Hvem skal modellen svare som? Fx en erfaren B2B-tekstforfatter eller en økonomichef.
- Opgave: Hvad skal modellen gøre? Skriv det som en klar handling.
- Baggrund: Hvem er virksomheden, kunden og situationen?
- Målgruppe: Hvem skal læse svaret, og hvad ved de i forvejen?
- Format: Længde, opbygning, overskrifter, punktform eller tabel.
- Tone: Formel, venlig, direkte eller faglig.
- Eksempler: Et eller flere eksempler på det, du gerne vil have.
- Begrænsninger: Hvad må svaret ikke indeholde?
Ikke alle prompts skal have alle dele. Et hurtigt spørgsmål kan klare sig med én linje. En tekst, der skal bruges over for kunder, kræver mere.
Hvordan skriver man en god prompt?
- Start med opgaven. Skriv i én sætning, hvad du vil have.
- Giv baggrunden. Fortæl om virksomheden, kunden og formålet.
- Beskriv modtageren. En direktør skal have et andet svar end en tekniker.
- Bestem formatet. Skriv længden og opbygningen, du forventer.
- Vis et eksempel, hvis du har et, du er glad for.
- Bed modellen spørge, hvis noget er uklart, før den svarer.
- Læs svaret kritisk, og ret prompten i stedet for kun at rette svaret.
Det sidste punkt er det vigtigste for dem, der bruger AI meget. En rettet prompt giver bedre svar næste gang. En rettet tekst hjælper kun én gang.
Hvad er et eksempel på en god prompt?
Et tænkt eksempel. En svag prompt kunne være: "Skriv et LinkedIn-opslag om vores nye ydelse."
En stærkere prompt kunne være:
"Du er tekstforfatter for en dansk B2B-virksomhed, der rådgiver om lagerstyring. Skriv et LinkedIn-opslag på højst 120 ord til indkøbschefer i produktionsvirksomheder. Opslaget skal forklare, hvordan vores nye analyse finder bundet kapital på lageret. Brug en direkte og faglig tone, og slut med et spørgsmål."
Den anden prompt giver modellen rolle, målgruppe, emne, længde, tone og afslutning. Svaret bliver derfor langt tættere på det, der kan bruges.
Hvilke typer prompts findes der?
- Zero-shot prompt: Du stiller opgaven uden eksempler. Det virker til enkle opgaver.
- Few-shot prompt: Du giver to eller tre eksempler på det ønskede svar, så modellen kan se mønsteret.
- Rolleprompt: Du beder modellen svare som en bestemt person eller fagekspert.
- Trin-for-trin-prompt: Du beder modellen tænke opgaven igennem i trin, før den svarer. Det hjælper ved beregninger og analyser.
- Skabelonprompt: En fast prompt med felter, der udfyldes hver gang, fx til produkttekster eller mødereferater.
Hvad er en systemprompt?
En systemprompt er de faste instruktioner, der ligger bag alle samtaler med en bestemt AI-løsning. Den bestemmer fx tone, sprog, hvad modellen må svare på, og hvilke kilder den skal bruge.
I de fleste AI-værktøjer kan I lave noget lignende selv, fx med egne instruktioner, projekter eller egne GPT'er. Så skal I ikke skrive baggrunden om virksomheden hver gang.
Hvad er forskellen på prompt engineering og context engineering?
Prompt engineering handler om selve formuleringen af opgaven. Context engineering handler om alt det, modellen får med ved siden af: dokumenter, data, tidligere samtaler, værktøjer og faste instruktioner.
Jo bedre AI-modellerne bliver til at forstå almindeligt sprog, jo mere afhænger kvaliteten af den baggrund, de får. Derfor taler mange i dag mindre om de rigtige ord og mere om at give modellen det rigtige materiale.
Hvad laver en prompt engineer?
En prompt engineer designer, tester og forbedrer prompts til AI-løsninger. Det kan være prompts til en chatbot på hjemmesiden, til en intern assistent eller til automatiserede processer, hvor AI skriver, sorterer eller opsummerer.
Rollen findes som selvstændig titel i nogle store virksomheder. I de fleste mindre virksomheder er det en kompetence, som marketing, salg og IT bruger i deres daglige arbejde.
Er prompt engineering et rigtigt job?
Ja, men titlen er mindre udbredt, end omtalen for et par år siden kunne få det til at se ud. Mange af opgaverne er blevet en del af andre roller, fx udvikler, dataanalytiker, tekstforfatter eller marketingansvarlig.
Det vigtige for en virksomhed er sjældent at ansætte en prompt engineer. Det vigtige er, at de medarbejdere, der bruger AI, kan skrive gode prompts og vurdere svarene kritisk.
Hvordan bruger man prompt engineering i marketing?
I marketing bruges prompts til mange af de opgaver, der før tog lang tid:
- Udkast til artikler, nyhedsbreve og opslag på sociale medier.
- Idéer til kampagner, overskrifter og vinkler.
- Opsummering af kundeinterviews og møder.
- Analyse af konkurrenters budskaber og hjemmesider.
- Varianter af annoncetekster til test.
- Oversættelse og tilpasning til andre markeder.
Når AI-marketing virker, er det ofte prompten, der gør forskellen. Den bestemmer, om resultatet lyder som jeres virksomhed eller som alle andres.
Hvordan bruger man prompt engineering i salg?
Sælgere bruger prompts til at forberede møder, skrive opfølgninger og opsummere samtaler. En god prompt kan fx bede modellen om at gennemgå en kundes hjemmeside og årsrapport og foreslå tre spørgsmål til første møde.
I B2B, hvor salget ofte tager lang tid og involverer flere personer, kan AI også hjælpe med at tilpasse budskabet til hver person i købsgruppen. Prompten skal så beskrive, hvem modtageren er, og hvad de lægger vægt på.
Hvordan får man AI til at skrive i virksomhedens tone?
Beskriv jeres tone of voice i prompten, og giv eksempler på tekster, I er glade for. Skriv også, hvad I ikke vil have, fx lange sætninger, superlativer, engelske låneord eller bestemte vendinger, som I synes lyder kunstige.
Gem beskrivelsen som faste instruktioner, så alle i virksomheden bruger den samme. Det giver en mere ensartet tone, også når mange skriver med AI.
Hvordan laver man et promptbibliotek?
Et promptbibliotek er en samling af de prompts, der virker, så hele teamet kan bruge dem. Det kan ligge i et delt dokument, i jeres AI-værktøj eller i intranettet.
Start med de opgaver, der går igen hver uge, fx mødereferater, produkttekster eller nyhedsbreve. Skriv en prompt til hver, test den, og gem den med en kort forklaring af, hvornår den skal bruges. Opdatér prompts, når nogen finder en bedre formulering.
Hvordan tester man, om en prompt er god?
Kør den samme prompt flere gange med forskellige input, og sammenlign svarene. En god prompt giver brugbare svar hver gang, også når opgaven varierer lidt.
Lad gerne en kollega vurdere svarene uden at vide, hvilken prompt de kommer fra. Ret én ting ad gangen, så I kan se, hvad der gør forskellen.
Hvilke fejl laver man typisk, når man prompter?
- Prompten er for kort, så modellen må gætte sig til baggrund og formål.
- Der står flere opgaver i samme prompt, så svaret bliver halvt om det hele.
- Målgruppen mangler, så svaret rammer ingen bestemt.
- Formatet er ikke beskrevet, så svaret bliver for langt eller for kort.
- Svaret bliver brugt uden at blive tjekket.
Den sidste fejl er den dyreste. AI-modeller kan skrive overbevisende tekst, der indeholder fejl.
Hvad er hallucinationer i AI?
En hallucination er et svar, hvor modellen opfinder fakta, kilder, tal eller citater, der ser rigtige ud. Det sker, fordi store sprogmodeller forudsiger sandsynlig tekst. De slår ikke fakta op, medmindre de har adgang til søgning eller dokumenter.
Prompten kan mindske risikoen. Bed modellen om kun at bruge de kilder, I giver den, om at skrive, når den er i tvivl, og om at vise, hvor oplysningerne kommer fra. Fakta skal stadig tjekkes, før teksten bliver brugt.
Hvad må man ikke skrive i en prompt?
Skriv ikke fortrolige oplysninger, persondata eller forretningshemmeligheder i en AI-løsning, som virksomheden ikke har godkendt. Tjek, om løsningen gemmer jeres data, og om de bliver brugt til at træne modellen.
Mange virksomheder har derfor en kort AI-politik, der siger, hvilke værktøjer medarbejderne må bruge, og hvilke oplysninger der må deles. Det er en enkel måde at undgå de mest almindelige problemer.
Hvad er prompt injection?
Prompt injection er et angreb, hvor nogen gemmer instruktioner i en tekst, et dokument eller en hjemmeside, som en AI-løsning læser. Modellen kan så følge de skjulte instruktioner i stedet for brugerens.
Risikoen er størst, når AI arbejder selvstændigt med adgang til mails, filer eller systemer, fx som AI-agent. Virksomheder, der bygger den slags løsninger, bør begrænse, hvad modellen må gøre uden et menneskes godkendelse.
Skal man skrive prompts på dansk eller engelsk?
De store modeller forstår dansk godt. Skriv prompten på det sprog, svaret skal være på, så slipper I for en oversættelse, der kan gøre teksten stiv.
Fagudtryk, som I selv bruger på engelsk, kan godt stå på engelsk i en dansk prompt. Det vigtigste er, at prompten er klar og præcis.
Hvordan lærer man prompt engineering?
Den hurtigste vej er at bruge AI til rigtige opgaver og forbedre prompten, hver gang svaret ikke er godt nok. De store udbydere af AI-modeller har gratis guides til at skrive prompts, som er et godt sted at starte.
I en virksomhed giver det mening at samle de bedste prompts og lære af hinanden. En workshop, hvor teamet arbejder med jeres egne opgaver, giver ofte mere end et generelt kursus.
Hvad hedder prompt på dansk?
Der findes ikke et fast dansk ord, som har slået igennem. Nogle bruger "instruktion", "forespørgsel" eller "ledetekst". I praksis siger de fleste danskere bare prompt, og udsagnsordet er at prompte.
Hvor lang skal en prompt være?
Så lang, som opgaven kræver. Et enkelt faktaspørgsmål kan stå på én linje. En opgave, hvor svaret skal bruges over for kunder, kan sagtens fylde en halv side med baggrund, eksempler og krav.
Længden er sjældent problemet. Problemet opstår, når prompten er lang og uklar på samme tid. Skriv derfor de vigtigste krav først, og del baggrunden op i korte afsnit med overskrifter.
Hvad er en god prompt til ChatGPT?
En god prompt til ChatGPT følger de samme principper som til andre AI-modeller: rolle, opgave, baggrund, målgruppe, format og tone. Forskellene mellem modellerne er små, når det handler om almindelige opgaver.
Det, der gør den største forskel, er at bruge funktionerne til faste instruktioner og projekter. Så kan modellen huske virksomhedens baggrund på tværs af samtaler, og I slipper for at skrive den hver gang.
Hvad er promptskabeloner som CO-STAR?
En promptskabelon er en fast huskeliste over, hvad en prompt skal indeholde. En af de kendte er CO-STAR, der står for Context, Objective, Style, Tone, Audience og Response. På dansk: baggrund, mål, stil, tone, målgruppe og svarformat.
Skabelonerne er nyttige, når man er ny. De sikrer, at intet vigtigt bliver glemt. Når man har prøvet det nogle gange, bliver de mest en tjekliste i baghovedet.
Hvordan stiller man gode opfølgende spørgsmål?
Det første svar er sjældent det endelige. Bed modellen om at gøre teksten kortere, mere konkret eller rettet mod en anden læser. Peg på den del, der skal ændres, så modellen ikke skriver hele teksten om.
Bliver samtalen lang og rodet, er det ofte bedre at starte en ny. Saml det, du har lært, i én ny og bedre prompt. Det giver som regel et renere resultat.
Hvordan bruger man prompts med egne dokumenter?
Mange AI-værktøjer kan læse dokumenter, som du vedhæfter, fx en rapport, et tilbud eller et referat. Skriv i prompten, at modellen kun må bruge oplysninger fra dokumentet, og at den skal sige det, hvis svaret ikke står der.
Bed gerne modellen om at henvise til det sted i dokumentet, hvor oplysningen står. Så er det let at kontrollere svaret bagefter.
Hvordan bruger man prompts til at analysere tal?
AI kan hjælpe med at finde mønstre i et regneark, fx salg pr. måned eller resultater fra en kampagne. Beskriv, hvad tallene viser, hvad du vil vide, og hvordan svaret skal se ud, fx som en tabel eller tre punkter.
Bed modellen om at vise sine beregninger. Sprogmodeller kan regne forkert, især hvis de ikke bruger et værktøj til selve udregningen. Store beslutninger bør aldrig hvile på en udregning, som ingen har kontrolleret.
Hvordan bruger man prompts til billeder?
Billedmodeller har brug for en beskrivelse af motiv, stil, lys, farver og format. Jo mere præcist du beskriver det billede, du har i hovedet, jo tættere kommer resultatet.
Skriv også, hvad billedet ikke skal indeholde, fx tekst, logoer eller bestemte farver. Tjek altid, om billedet kan bruges kommercielt, og om det ligner noget, der er beskyttet af ophavsret.
Hjælper det at være høflig over for AI?
Høflighed i sig selv gør ikke modellen klogere. Klare og venlige formuleringer giver til gengæld ofte bedre svar, fordi de ligner den måde, mennesker skriver til hinanden på, når de forklarer en opgave grundigt.
Det vigtigste er stadig indholdet: hvad opgaven er, hvem den er til, og hvordan svaret skal se ud.
Bliver prompt engineering overflødigt?
Modellerne bliver hele tiden bedre til at forstå, hvad brugeren mener, også når prompten er kort. Behovet for tekniske tricks og særlige formuleringer er derfor blevet mindre.
Behovet for at give modellen den rigtige baggrund forsvinder ikke. Modellen kan ikke vide, hvem jeres kunder er, hvad I har lovet dem, eller hvordan I vil lyde. Det skal stadig stå i prompten eller i de faste instruktioner.
Hvad er forskellen på en prompt og en søgning på Google?
En søgning på Google består typisk af få ord, og svaret er en liste med links. En prompt kan være lang og beskrive opgaven, baggrunden samt formatet. Svaret er en færdig tekst eller analyse.
Derfor virker korte søgeord dårligt som prompts. Skriv i stedet, som om du forklarer opgaven for en ny kollega, der ikke kender virksomheden.
Hvordan undgår man, at AI-tekster lyder ens?
AI-modeller har en tendens til at bruge de samme vendinger, opbygninger og overdrivelser. Lister med tre punkter, dramatiske indledninger og ord som "afgørende" og "banebrydende" går igen.
Skriv i prompten, hvilke vendinger I ikke vil have, og giv eksempler på jeres egne tekster. Læs altid teksten igennem, og ret den, så den lyder som jer. Kunderne kan ofte mærke, når en tekst er skrevet uden et menneske bag.
Kan AI skrive prompten for dig?
Ja, og det er ofte en god start. Beskriv opgaven med dine egne ord, og bed modellen om at skrive en bedre prompt til den samme opgave. Bed den også om at stille de spørgsmål, den mangler svar på.
Resultatet er sjældent perfekt første gang. Det giver dog en struktur, som du kan rette til med din egen viden om kunderne og virksomheden. Gem den færdige prompt, så du ikke skal starte forfra næste gang.
Hvad er chain-of-thought?
Chain-of-thought betyder, at modellen tænker opgaven igennem trin for trin, før den giver sit svar. Det hjælper især ved beregninger, analyser og opgaver, hvor flere forhold skal vejes op mod hinanden.
Mange nyere modeller gør det allerede af sig selv. Ved komplekse opgaver kan det stadig hjælpe at bede modellen om at forklare sine overvejelser. Så kan du også se, hvor ræsonnementet eventuelt går galt.
Hvad er en multimodal prompt?
En multimodal prompt kombinerer tekst med billeder, lyd eller filer. Du kan fx uploade et skærmbillede af en annonce og bede modellen vurdere budskabet. Beskriv stadig opgaven og målgruppen i tekst, så modellen ved, hvad den skal kigge efter.
Hvad er temperatur i en AI-model?
Temperatur er en indstilling, der styrer, hvor varierede svarene bliver. En lav temperatur giver mere ensartede og forudsigelige svar. En høj temperatur giver mere variation, hvilket kan være nyttigt til idéer og overskrifter.
Indstillingen findes typisk, når man bruger modellerne via et API eller i værktøjer til udviklere. I de almindelige chatværktøjer er den sat på forhånd, så her styrer du resultatet med selve prompten.
Hvordan prompter man i Microsoft Copilot?
Copilot i Word, Outlook og Teams bygger på de samme principper som andre AI-værktøjer: opgave, baggrund, målgruppe og format. Fordelen er, at Copilot kan arbejde med de dokumenter, mails og møder, du selv har adgang til.
Skriv derfor præcist, hvilket dokument eller hvilken mødeserie svaret skal bygge på. En prompt som "opsummér beslutningerne fra sidste uges møde om lanceringen" giver et bedre svar end "opsummér mødet".
Hvordan måler man gevinsten ved bedre prompts?
Se på den tid, det tager at nå frem til en tekst eller analyse, der kan bruges. Se også på, hvor meget der skal rettes, før den kan sendes til kunder eller ledelse.
Et enkelt greb er at sammenligne det samme stykke arbejde før og efter, at teamet har fået faste prompts og instruktioner. Gevinsten viser sig sjældent i én opgave. Den viser sig, når mange gentager de samme opgaver hver uge.
Hvordan hænger prompt engineering sammen med en AI-strategi?
Gode prompts gør den enkelte medarbejder hurtigere. Den store gevinst kommer, når virksomheden beslutter, hvilke opgaver AI skal løse, hvilke værktøjer der skal bruges, og hvordan kvaliteten skal sikres.
Det er det, en AI-strategi handler om. Prompts, promptbiblioteker og faste instruktioner er en del af den praktiske udførelse.
Det ser vi i praksis
Når vi arbejder med AI sammen med vores kunder, er det sjældent modellen, der er problemet. Det er baggrunden, der mangler. Medarbejderne skriver korte prompts og får generelle svar, og så konkluderer de, at AI ikke kan bruges til deres opgaver.
Når de samme medarbejdere giver modellen virksomhedens målgrupper, budskaber og tone, ændrer svarene sig markant. Derfor starter vi med at samle den viden, alle prompts skal bygge på, før vi taler om værktøjer.
Senest opdateret: 13. november 2026
