Skills gør ekspertise genbrugelig

Har du brug for kontinuitet og sammenlignelige analyser, kan det betale sig at lære at arbejde med AI-skills. En skill er ikke bare endnu en teknisk finesse. Det er en måde at pakke ekspertise ind, så din AI kan bruge den igen og igen, og sikre samme kvalitet hver gang.

Hvis du allerede bruger en AI-assistent til at læse eller opsummere jeres medieomtaler, har du sikkert oplevet, at resultatet varierer lidt (eller for meget) fra gang til gang. Én uge får du en grundig gennemgang med grafer, næste uge en kortere tekstlig opsummering. Det er ikke fordi AI’en er blevet doven og uopmærksom. Det er fordi den hver gang starter fra bunden og selv skal gætte, hvad du egentlig gerne vil have. Det er præcis det problem, en skill er lavet til at løse.

Hvad er en skill?

En skill er i sin kerne en mappe med en instruktion, skrevet i almindeligt sprog, som fortæller AI’en præcis hvordan en bestemt opgave skal løses. Ofte følger der scripts eller skabeloner med, så dit skill selv har opskriften på sit resultat, i stedet for at AI’en skal formulere hver detalje fra bunden hver gang.

Tænk på det som en standardprocedure, men skrevet så en AI kan læse og følge den. AI’en kan altså selv genkende opgaven (“her er en liste af medieomtaler”) og hente den rigtige fremgangsmåde frem, uden at du skal bede om det.

Prompter du f.eks. det følgende uden en skill:

"Giv mig en medieanalyse for omtaler af folketinget fra juli måned"

får du typisk en væg af tekst, der beskriver et antal tendenser på tværs af f.eks. 1000 medieomtaler. Det kan være svært at sammenligne den ene tekstanalyse med den næste, men i en skill kan du gemme spørgsmål som skal besvares hver gang, sammen med dine præferencer for hvordan det skal visualiseres.

Det, der gør en skill anderledes end bare en god prompt, er at den er en instruktion i en tekstfil. Den gemmes, kan deles, opdateres og genbruges, på tværs af både mennesker og AI-samtaler.

Har du haft en længere dialog med din AI om et specifikt fagligt område, der er mundet ud i et værdifuldt resultat for dig, kan du bede agenten pakke viden fra jeres dialog og resultatet sammen i en skill, så du selv og andre kan have glæde af den i fremtiden.

Hvornår aktiveres min skill?

Typisk indledes en skill med en forklaring på hvad der skal trigge den. For en Overskrift-medieanalyse kunne det være:

“Brug denne skill når brugeren vil have en analyse af medieomtaler fra Overskrift.dk. Trigger når brugeren uploader eller refererer til medieomtaler, mediedata eller mediemonitorering — også selvom de bare siger “analysér dette”, “lav en rapport” eller “hvad siger medierne om emne A”

Trigges din skill lidt for ofte eller lidt for sjældent, kan du selv tilpasses den i almindeligt “menneskesprog”.

Ekspertise, du kan pakke og dele

Hos Overskrift har det vist sin værdi i praksis. Vi har brugt lang tid på at finde ud af, hvordan vi bedst analyserer store mængder medieomtaler, og hvordan man vurderer kvaliteten af søgeprofiler og deres forbedringspotentiale. Den erfaring sad tidligere i hovedet på få personer.

En skill tager den erfaring og skriver den ned som en konkret fremgangsmåde:

• hvilke felter i data der er vigtige
• hvordan tone og betydning skal vægtes
• hvilke normale mønstre for dubletter der findes
• hvornår noget er støj og ikke et relevant hit

Når det er gjort én gang, kan alle der har adgang til samme skill, bruge den samme fremgangsmåde. Ikke en generel AI-assistance, men jeres egen oplærte metode, tilgængelig for hele organisationen.

Det er den samme logik, som når en virksomhed udarbejder en tjekliste eller en skabelon, i stedet for at lade hver medarbejder opfinde sin egen version.

Samme skill, samme resultat hver gang

For mange kunder er det vigtigste punkt noget så simpelt, som at kunne sammenligne fra gang til gang.

Har du prøvet at bede en AI-assistent om “en kort analyse af denne uges medieomtaler” tre uger i træk? Så har du sikkert fået tre forskellige strukturer, tre forskellige valg af hvad der blev fremhævet, og tre forskellige niveauer af detalje. Det er fint til en enkeltstående opgave, men det er et problem, hvis du skal bruge resultatet til en løbende rapport, hvor ledelsen forventer at kunne sammenligne uge for uge eller måned for måned.

Brug den samme skill hver gang, og du har en fremgangsmåde, der er låst fast på jeres behov: samme struktur, samme nøgletal, samme måde at gruppere og vægte data på. I stedet for at resultatet stritter i alle retninger for hver ny periode, bliver output deterministisk og sammenligneligt, men selve teksten og formuleringerne kan stadig variere en smule fra gang til gang. Den underliggende metode, det som afgør hvad der måles og hvordan, ligger fast.

I praksis betyder det, at en ugentlig eller månedlig rapport bliver noget du kan sætte i system. Du kører samme skill på ugens medieomtaler hver mandag, og får en rapport der er bygget efter samme skabelon som sidste uge: samme opdeling i tone og kanal, samme udvalgte nøgletal, samme opsætning af grafer. Sætter du januar op mod februar, sammenligner du to rapporter der reelt er bygget på samme måde, ikke to forskellige AI-forsøg på at gætte hvad en god rapport er.

Hurtigere og billigere resultater

En medieanalyse kan have både kvantitative og kvalitative elementer. Det kvalitative kan typisk løses ved at et script f.eks. tæller omtaler, mens kvalitative element skal vurdere hvilket emne hvert indlæg behandler. Det kvalitative er dyrere, fordi der skal analyseres dybere og derfor bruges flere tokens. Kan din skill løse en opgave med et genbrugeligt script, bliver token-forbruget væsentligt lavere, mere konsistent og svaret falder hurtigere.

Læringen: Jo flere del-opgaver din skill kan løse med et script, fremfor for at skulle ræsonnere sig frem til et resultat, eller at bruge sprogmodellen til at analysere en stor mængde omtaler, jo hurtigere og jo mere effektivt afvikles din skill. Du kan altid spørge din AI agent, om den ser et optimeringspotentiale i en skill, og så kan den som regel hjælpe med at slippe af med de dyreste gentagne opgaver.

Hvad det betyder for dig

Du behøver ikke selv at kunne skrive en skill for at få værdien af den. Det, du får, er en færdig, testet fremgangsmåde du kan tage i brug direkte i dit eget AI-værktøj, bygget på den samme erfaring vi selv bruger i vores eget analysearbejde.

Når opgaven er tilbagevendende, som en ugentlig medieanalyse eller et løbende eftersyn af jeres søgeprofiler, er der reele fordele i at gribe fat i en skill.

Vi lancerer snart et område på overskrift.dk, dedikeret til skills du kan anvende med Overskrift, krydret med tips om hvordan du installerer og udvider med dine egne præferencer. Er du i tvivl om hvordan du kommer i gang, er du altid velkommen til at prøve Overskrift gratis og skriv (info@overskrift.dk) hvis du er interesseret i at prøve de skills vi anvender til medieanalyser og til at forbedre søgeprofiler.