Context engineering tar över prompt engineering

AI-världen genomgår just nu en tyst men ganska dramatisk revolution. Gartner menar att context engineering är nästa logiska steg efter prompt engineering. I den här artikeln dyker vi ner i vad det innebär, varför det är viktigt och hur företag kan börja använda tekniken och bli bra på den.

Vad är context engineering egentligen

Context engineering handlar om att ge AI rätt sammanhang. Det betyder inte bara att mata in en smart prompt, utan att AI faktiskt får tillgång till relevant data, arbetsflöden, miljö och historik. Alltså hela kontexten av någonting, inte bara en fråga med lite AI-magiskt glitter på.

Istället för att försöka krama ut rätt svar med avancerade prompts ger man AI en mycket rikare förståelse av situationen. Tänk att försöka laga en rätt med ett recept på en servett som någon gök skrev sent på Gröne Jägaren, jämfört med att ha hela kokboken, rätt ingredienser och en mormor med bred erfarenhet bredvid som säger vad du hur du ska göra. Det är skillnaden mellan prompt engineering och context engineering.

Därför räcker inte prompt engineering längre

Prompt engineering har varit coolt. Men nu börjar det kännas som att försöka programmera framtiden med post-it-lappar. Några utmaningar med prompt engineering:

• Den är statisk och har inget minne
• Den får AI att hitta på när info saknas
• Den skalar dåligt när systemen växer eller blir mer komplexa

Med context engineering får man istället:

• ett AI-minne som faktiskt förståår
• möjlighet att kombinera olika typer av data
• bättre koll på att infon är aktuell och inte hämtad från internets mörka källare

Resultatet? Mindre AI-hallucination och mer faktabaserat värde. Och framför allt, färre pinsamma AI-svar som du måste förklara för chefen.

Så bygger jag AI-lösningar med riktig kontext

För att en AI ska fatta vad som händer runt omkring krävs lite mer än bara en fancy prompt. Det som behövs är:

• Kontextfusion – kombinera data från databaser, text, sensorer och realtid
• Datastreams som funkar – så att ny info kan strömma in utan att nån måste veva igång den manuellt
• System som snackar med varandra – så att gammalt och nytt kan samarbeta typ via bra apiér
• Tester där olika datatyper möts – där AI tvingas tänka till på riktigt

Det här gör att AI:n kan reagera snabbare, mer korrekt och framför allt med förståelse för den faktiska situationen. Inte bara gissa som en förvirrad chatbot på en dålig dag.

Kontexter förändras hela tiden och AI måste hänga med

Allt förändras. Trender, regler, kundernas beteende. AI som byggs med gårdagens sanningar blir snabbt pinsamt fel ute. För att AI ska vara användbar i längden behövs:

• löpande bevakning av vad som ändras
• system som själva märker när kontexten skiftar
• mänsklig koll när AI:n börjar driva iväg
• rutiner för att hålla källor och data uppdaterade

Det är lite som att ge AI en kalender, väderprognos och sinnesnärvaro. Den måste förstå att världen inte är statisk.

Så gör jag context engineering till en strategisk del av företaget

Gartner har några smarta råd till alla som vill ta detta seriöst:

• utse någon som faktiskt ansvarar för context engineering
• se till att de samarbetar med AI-teamen och inte lever i en egen bubbla
• skapa tydliga processer för att hålla kontexten relevant och korrekt
• bygg en roadmap så att hela organisationen kan haka på

Det är som att bygga ett minne och ett medvetande åt AI:n, inte bara ett nytt promptformat. Det är strategi, inte tekniksnack.

Ett bättre AI helt enkelt

Prompt engineering var startskottet, men det räcker inte längre. Context engineering ger AI det som krävs för att funka i verkligheten, sammanhang, minne och förståelse. Det är dags att bygga AI på ett bra sätt med större säkerhet.

F.A.Q