Så kommunicerar du med AI på ett effektivt sätt: Din guide för 2025

Varför oss?

Relationen mellan människor och artificiell intelligens (AI) förändras. Vi går från stela, kommando-baserade interaktioner till smidigare och mer naturlig kommunikation som känns mer som att arbeta med en kollega än att programmera en dator.

Detta kräver att vi omvärderar hur vi interagerar med AI-system och skapar en balans mellan strukturerade instruktioner och naturlig kommunikation.

I den här artikeln får du praktiska tips på hur du kan använda avancerade tekniker och uppnå mer naturliga interaktioner med din AI-assistent genom exempel från verkligheten.

Viktiga insikter för att kommunicera effektivt med AI

  • Promptteknik utvecklas till naturlig AI-kommunikation.
  • XML-taggar och “scratchpad”-tekniken är viktiga för att strukturera interaktioner med AI.
  • Skräddarsydda skrivstilar för AI skapar en “förstärkt” röst.
  • AI-forskningsassistenter möjliggör nu äkta samarbetsflöden.
  • Framtiden kräver konversationsfärdigheter, inte bara skicklighet i att ge kommandon.

Grunden: Strukturerad kommunikation med LLM:er

Den verkliga styrkan i AI-kommunikation kommer inte från att memorera prompts – den ligger i att förstå hur AI faktiskt bearbetar vår input.

Låt oss börja med två tekniker som är viktiga för att etablera effektiv kommunikation med AI, och mer specifikt med stora språkmodeller (LLM:er).

1. XML-taggar: Att tala AI:s språk

Minns du när promptteknik kändes som att kasta spaghetti på väggen? De dagarna är förbi. XML-taggar är ett kraftfullt sätt att strukturera din kommunikation med AI, göra intentioner tydliga och ge AI ett strukturerat sätt att arbeta.

Tänk på XML-taggar som att ge AI en ren och organiserad arbetsyta istället för ett stökigt skrivbord.

När vi använder taggar som <audience>, <tone> eller <context>, organiserar vi instruktionerna och anpassar dem till hur AI faktiskt bearbetar information.

Nyckeln till effektiv användning av XML-taggar är inte att använda alla möjliga taggar, utan att välja rätt taggar för uppgiften. Viktiga taggar inkluderar:

  • <context>: Sätter bakgrund och syfte
  • <audience>: Definierar målgruppen
  • <tone>: Fastställer röst och känsla
  • <key_points>: Anger viktiga element att täcka

Kolla in skärmdumpen nedan för att se ett exempel på hur XML-taggar används i praktiken.

XML-taggar i en LLM-prompt
XML-taggar i en LLM-prompt (skärmbild).

När ska man använda dem (och när inte)?

Använd XML-taggar för:
  • Att skapa innehåll som kräver en konsekvent röst
  • Att arbeta med komplexa, flerledade uppgifter
  • När specifik formatering eller struktur behövs
Hoppa över taggar för:
  • Snabba, enkla frågor
  • Avslappnade samtal
  • När du behöver snabb fram och tillbaka-kommunikation

2. Scratchpad-metoden

Scratchpad-tekniken omvandlar AI från en svart låda till en transparent tänkande partner. Genom att få AI att visa sitt tankesätt får vi bättre resultat och kan upptäcka potentiella problem tidigt. Detta skapar också en mycket mer naturlig kommunikationsstil med AI som ger oss inblick i AI:s “tankeverksamhet”.

I grund och botten gör scratchpad-taggar att AI först skriver ut sin tankegång innan det går vidare till den “verkliga” outputen.

Istället för att bara ge en instruktion och hoppas på det bästa, kan vi använda <scratchpad>-taggar för att se hur AI angriper våra förfrågningar:

Exmpel på användning av scratchpad teknik.
Att använda scratchpad teknik (skärmbild).

Genom att använda scratchpad-metoden för att förbättra din kommunikation med artificiell intelligens kan du:

  • Avslöja potentiella missförstånd tidigt
  • Korrigera kursen innan den slutgiltiga outputen
  • Skapa en genuin samarbetsprocess
  • Bygga vidare på idéer genom synlig tänkande

När ska man använda den?

Scratchpad-tekniken kan användas för:

  • Komplex strategisk planering
  • Projekt med flera intressenter
  • Högrisk innehållsskapande
  • Analyser som kräver flera perspektiv
  • Projekt där resonemang är lika viktigt som resultat

Nästa gång du står inför en komplex uppgift, be AI att tänka igenom den i en scratchpad först. Du kanske blir förvånad över hur denna enkla teknik kan förändra dina resultat.

Bortom kommandon: Naturlig AI-kommunikation

När vi först började arbeta med AI, handlade allt om att försöka skapa den perfekta instruktionen. Det innebar att vi kanske fokuserade för mycket på nyckelord, formatering och exakta instruktioner. Men en förändring är på gång – en som gör AI till en verklig partner istället för ett kommandoradsgränssnitt.

Med de nya utvecklingarna i LLM:er kan AI-system nu göra saker som att behålla kontext, förstå nyanser och delta i genuin dialog fram och tillbaka.

Den avgörande skillnaden?

Jämförelse mellan AI-kommunikation 2024 och 2025.

Ingen annan funktion i LLM har varit så viktig för att skapa mer naturlig AI-kommunikation som Claudes nya förmåga att lära sig och anpassa sig efter din unika kommunikationsstil.

Det finns inte bara ett alternativ för att välja mellan formell eller avslappnad ton, utan du kan faktiskt koda hela din kommunikationsmönster i AI:s svar.

Skärmbild som visar exempel på Claudes personliga skrivstil.
Claudes personliga skrivstil (skärmbild).

Med personliga skrivstilar kan du nu:

  • Ladda upp exempel på ditt skrivande
  • Träna Claude (och andra LLM:er) att spegla din exakta ton
  • Fånga dina unika uttryck och mönster
  • Bibehålla konsekvens i allt innehåll

Påverkan på varumärkeskommunikation är viktig att notera. Istället för att spendera timmar på att “de-AI-ifiera” innehåll kan organisationer eller individer nu koda in sin varumärkesröst direkt i sina AI-interaktioner.

Detta innebär att vi är närmare att:

  • Varje teammedlem genererar konsekvent varumärkesanpassat innehåll
  • Innehåll kan skalas utan att förlora autenticitet
  • Bibehålla rösten över alla kanaler
  • Eliminera den “generiska AI”-tonen
Hur det ser ut när du ger Claude en av dina texter och ber om en personlig stil.
Så här ser det ut när du ger Claude en av dina texter och ber om en personlig stil (skärmbild).

När vi går in i 2025 och framåt är inte frågan längre “Hur ska jag ge rätt instruktioner?” utan snarare “Hur bygger jag ett genuint arbetsförhållande med AI?”.

Kommunikation med AI-sökmotorer

AI-drivna sökmotorer som Perplexity förändrar verkligen hur vi interagerar med AI i allmänhet. Även om strukturerade instruktionstekniker som XML-taggar fortfarande är värdefulla för uppgiftsorienterade interaktioner med språkmodeller, är framtiden för AI-kommunikation alltmer konverserande och kontextmedveten, med direkt tillgång till internet.

Perplexity exemplifierar detta. Istället för att förlita sig på noggrant utformade instruktioner kan du delta i en fri dialog och uttrycka dina informationsbehov på naturligt språk.

AI agerar som en intelligent samtalspartner, som analyserar kontext och avsikt för att ge syntetiserade svar med källhänvisningar.

Av alla olika typer av AI är det troligen dessa sökmotorer som erbjuder den mest naturliga kommunikationen just nu.

Denna metod förändrar användarupplevelsen från att vara en fråga om kommandon och svar till något mer likt ett flytande forskningssamarbete. Genom att låta användare uttrycka sina mål och bakgrund på ett naturligt sätt möjliggör AI-sökningar interaktioner som känns mindre som programmering och mer som att rådfråga en expertkollega.

Tänk på ett typiskt forskningsscenario. Med traditionell sökning skulle du kunna spendera mycket tid på att granska länkar, skumma igenom artiklar och pussla ihop spridda informationer.

Promptbaserad AI kan effektivisera denna process men kräver fortfarande noggrant konstruerade frågor och iterativ förfining. Dessutom är dessa LLM:er fortfarande inte lika bra som Perplexity på att hämta information online.

Perplexity låter dig enkelt ställa ett uttalande eller en fråga – “Ge mig de senaste utvecklingarna inom AI-robotik” – och få kuraterad, kontextuellt relevant information.

Uppföljningsfrågor flödar organiskt, vilket skapar en fram-och-tillbaka-dialog som successivt bygger förståelse. Och dessutom stöds allt av online-källor som du kan titta på.

Exempel på interaktion med Perplexity AI
Interaktion med Perplexity AI (skärmbild).

Detta är ett mycket mer naturligt sätt att kommunicera med AI, och det erbjuder flera viktiga fördelar.

Stora fördelar

  • Lägre trösklar för att komma igång: Du behöver inte vara en expert på promptengineering för att få värde från AI-sökning. Genom att excellera med enkel naturlig språkinput gör verktyg som Perplexity AI:s kraft tillgänglig för en bredare användargrupp.
  • Förbättrad frågetolkning: Kontext är avgörande i kommunikation. Genom att uppmuntra användare att ge bakgrundsinformation och delta i flerfaldiga dialoger kan AI-sök bättre förstå den verkliga avsikten bakom en fråga, vilket leder till mer precisa och användbara resultat.
  • Förbättrad kunskapsupptäckt: Fri interaktion ger insikter som du kanske inte skulle tänka på att söka efter med strukturerade instruktioner. När du samtalar med AI kan det ibland föreslå relaterade ämnen, motargument och sidospår som berikar din förståelse av ett ämne.
  • Effektiv informationsfiltrering: AI-sök fungerar som ett smart filter, som destillerar webben omfattande information till kortfattade, direkt relevanta utdrag. Detta sparar enorm tid och kognitiv belastning jämfört med manuell sökning och syntes.
  • Djupare, mer kontextuell inlärning: Genom att engagera sig i iterativa samtal kan användare utforska ämnen mer grundligt och följa frågeställningar när de dyker upp. Denna organiska process stöder rikare, mer integrerad inlärning än isolerade fråge-svar-par.

Självklart är strukturerade instruktioner fortfarande värdefulla för vissa användningsområden – särskilt när exakt kontroll över resultatet är avgörande.

Men för utforskande forskning och kunskapsinhämtning erbjuder den konverserande modellen som AI-sökning har banat väg för ett kraftfullt nytt sätt att interagera med information.

Slutsatsen om effektiv AI-kommunikation

Genom hela denna guide har vi utforskat hur interaktionen med AI har utvecklats – från strukturerade prompts till fria samtal och till och med infusion av personlig stil. Men den verkliga magin sker när du blandar dessa tekniker till ett sömlöst, adaptivt kommunikationsflöde.

Jag minns mina första dagar med AI-verktyg. Jag skapade noggrant prompts och väntade på resultat, men det kändes ofta som att de missade målet. Det var som att försöka navigera utan karta – mycket trial and error, med några lyckosamma genombrott här och där.

Men när jag experimenterade med taggning, kontextuell dialog och träning av personlig stil, dök en ny bild upp. Plötsligt kändes mina interaktioner mindre som fumlande gissningar och mer som flytande, naturliga samtal.

Du kan skapa samma upplevelse genom att använda alla dessa tekniker.

Kom ihåg: Det finns inget enda “rätt” tillvägagångssätt. Framtiden för AI-kommunikation är dynamisk, personlig och ständigt i utveckling. Och med de strategier du har lärt dig här är du utrustad för att hänga med och utmärka dig.

Vanliga frågor om effektiv kommunikation med AI

Hur kommunicerar man med AI?

Vad är AI-kommunikation?

Hur förbättrar man kommunikationen med AI?

Relaterade nyheter

Alex McFarland
AI Journalist
Alex McFarland
AI journalist

Alex är skaparen av AI Disruptor, ett AI-fokuserat nyhetsbrev för entreprenörer och företag. Vid sidan av sin roll på Techopedia är han huvudskribent på Unite.AI och samarbetar med flera framgångsrika startups och VD:ar i branschen. Med en examen i historia och som en amerikansk expat i Brasilien erbjuder han ett unikt perspektiv på AI-området.